現代数学の系譜工学物理雑談古典ガロア理論も読む73

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796: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE  [] 2019/07/30(火) 07:12:49.06 ID:ZO7POl5E

>>794-795
それ、曲解の極みだぞ（＾＾

＞決定番号(= 自然数)の大小比較ができないというのがスレ主の主張なんでしょ？

おれの主張は、>>708より
”まあ、時枝で一番怪しいところは、
「決定番号の大小比較の確率」”ってこと （キーワード”確率”を抜かすなよｗ）
詳しくは、>>708ご参照
あと下記>>646より
スレ20 http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/math/1466279209/528-
(引用開始)
528 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2016/07/03(日) 23:03:57.29 ID:f9oaWn8A [8/13]
おれが問題視してるのはの可測性
正確にかくために確率空間(Ω,F,P)を設定しよう
Y,Zはそれぞれ(Ω,F)から(R^N,B(R^N))の可測関数である．
もしhが(R^N,B(R^N))から(N,2^N)への可測関数ならば
h(Y),h(Z)はそれぞれ可測関数となって{ω|h(Y(ω))>h(Z(ω)}∈FとなりP({ω|h(Y(ω))>h(Z(ω)})=1/2となるけど
hが(R^N,B(R^N))から(N,2^N)への可測関数とは正直思えない
(引用終り)
をご参照下さい

＞だったら時刻の比較(前後)もできないじゃん

何をいっているのかｗ（＾＾
（>>793より）
(引用開始)
（>>474より）
”重川のテキスト中に、時間t ∈ T パラメーターとして、1,2,3,・・・という離散パラメータと、連続パラメータとがあると書いてある
1,2,3,・・・という離散パラメータが、時枝に相当するんだよ”
（>>465より）
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/lectures/2013bpr.pdf
”2013年度前期 確率論基礎 講義ノート 重川一郎 京都大学大学院理学研究科数学教室
　P47
「定義1.1. 時間t ∈ T をパラメーターとして持つ確率変数の族（Xt）を確率過程という．」”
(引用終り)

当たり前だが、数学としては「時間」の定義は無い！！
どういうことかというと、数学としては「時間」を定義しないことで、「時間」と同じように順序付けられたパラメーターを持つ確率変数の族の全てが、確率過程論の射程になるってこと
（あーあ、数学科修士を名乗るやつに、こんな説明せなならんとは、やれやれ。そりゃ、落ちこぼれるわなｗ。にしても、あまりに低レベルすぎるｗ（＾＾； ）

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1563282025/796

799: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE  [] 2019/07/30(火) 07:35:11.77 ID:ZO7POl5E

>>796 追加

蛇足だが、服部哲弥先生（慶応）より
”添字（番号）t あるいは n を，time parameter （時刻を表す変数）と呼ぶのが普通だが，必ずしも時刻を表さなくてもよい．”
（下記より）なｗ（＾＾；
http://web.econ.keio.ac.jp/staff/hattori/shinshu.pdf
shinshu.tex, 服部哲弥 慶応
信州大学集中講義 1998/7/14?17, 90 分 5 回
(抜粋)
Ｐ34
5 少しだけ，確率過程
5.1 ランダムウォーク．−確率連鎖−

実数 t ∈ R で番号づけられた確率変数の族（集まり） {Xt}t∈R を 確率過程 と呼ぶ．
（これは正確な定義である．もちろん，確率変数を考えるのだから，確率空間 (?, F, P) が与えられている，
とする．）t は実数全体 R を動かなくてもよい．例えば区間 [0, 1] や非負実数区間 [0, ∞) = {t | t >= 0} など
がよく用いられる．
整数値で（離散的に）番号づけられている場合も stochastic process と呼ぶこともあるが， stochastic chain
（確率連鎖）と分けて呼ぶことも多い．この場合は添字を n （には限らないが）にして，Xn, n = 0, 1, 2, ・・・,
と記すことが多い．独立確率変数やマルチンゲールの話で確率変数列と呼んだものは確率連鎖の例である．
添字（番号）t あるいは n を，time parameter （時刻を表す変数）と呼ぶのが普通だが，必ずしも時刻を表さなくてもよい．

例えば：(i) 実験データ Xn, n = 1, 2, ・・・. 大勢の人が同じ実験をやったとき，制御不能な撹乱要因（測定誤
差）のために値が異なる場合，これを確率変数とみてデータ処理を行うことが考えられる．n は誰が行った
実験かを区別する．(ii) （１次元）画像データ Xx, x ∈ [a, b). データに望まない信号（ノイズ）が加わって本
来の画像がランダムに乱される場合，各点 x 毎の値（例えば白黒画像ならば輝度）Xx が確率変数と考えら
れる．x は空間的な位置を表す変数である．
(引用終り)

（参考）
http://web.econ.keio.ac.jp/staff/hattori/hattori.htm
服部哲弥
http://web.econ.keio.ac.jp/staff/hattori/lecture.htm
講義とゼミ　服部哲弥

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1563282025/799

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