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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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

839: 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) 23:49:36.28 ID:ZO7POl5E

>>799 補足

http://web.econ.keio.ac.jp/staff/hattori/shinshu.pdf
shinshu.tex, 服部哲弥 慶応
確率論 信州大学集中講義 1998/7/14?17, 90 分 5 回

このP5 1.2.1 測度論としての確率論の表が分り易いね（＾＾

数学的には確率論の基礎の部分は測度論（積分論）そのものである．
(表より)
事象 A ∈ F 可測集合 F は σ 加法族
確率 P P(Ω) = 1 なる測度 P : F → [0, 1], σ 加法性
確率変数 X 可測関数 X : Ω → R ; {X =< a}∈F ^7 , a ∈ R

^7 確率論では集合 (事象) の定義 {ω ∈ Ω | X(ω) =< a} を書くのに，要素を省略して {X =< a} と書くことがある．そのほうが「らし
い」ので個人的に好き
(引用終り)

要するに、コルモゴロフの公理から確率計算を測度論に乗せるために
・”事象 A ∈ F 可測集合 F は σ 加法族”
・”確率 P P(Ω) = 1 なる測度 P : F → [0, 1]”
・”確率変数 X 可測関数 X : Ω → R ; {X =< a}∈F”

という３つの測度論の側からの要請があるわけです
で、決定番号の大小確率を、測度論に乗せるときの障害は
”P(Ω) = 1 ”と、”可測関数 X : Ω → R ; {X =< a}∈F”と、２つハードルがある

なにせ、そもそもが、>>811で指摘されているようにΩ＝R^N、つまりは、可算無限次元ベクトル空間がスタート地点
ここから出発して、全事象P＝１へ落とすのは大変だろう（>>811の指摘ご参照）
（普通は、量子力学のように、制限された無限次元空間である、ヒルベルト空間から出発しますです（＾＾；
　無制限の可算無限次元ベクトル空間をスタート地点にすると、その確率計算はなかなか大変ですぞ（確率空間の定義からして大変ですよね？ 無理（＾＾ ） ）

（参考）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E7%A9%BA%E9%96%93
確率空間
(抜粋)
コルモゴロフの公理
確率測度の定義は、コルモゴロフによる次の確率の公理の形にまとめることができる。
第一公理：確率は 0 以上 1 以下である：0 =< P(E) =< 1 for all E ∈ E。
第二公理：全事象 S の確率は 1 である：P(S) = 1。
第三公理：完全加法的である
(引用終り)

つづく

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1563282025/839

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