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分配函数 (数学) : ミニ英和和英辞書
分配函数 (数学)[ぶんぱいかんすう]
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〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。

: [ぶん, ふん]
  1. (n,n-suf,pref) (1) part 2. segment 3. share 4. ration 5. (2) rate 6. (3) degree 7. one's lot 8. one's status 9. relation 10. duty 1 1. kind 12. lot 13. (4) in proportion to 14. just as much as 1
分配 : [ぶんぱい]
  1. (n,vs) division 2. sharing 
: [はい]
  1. (n,vs) disposition 2. distribution 3. arrangement
函数 : [かんすう]
 (oK) (n) function (e.g., math, programming, programing)
: [すう, かず]
  1. (n,n-suf) number 2. figure 
数学 : [すうがく]
 【名詞】 1. mathematics 2. arithmetic 
: [がく]
 【名詞】 1. learning 2. scholarship 3. erudition 4. knowledge 

分配函数 (数学) : ウィキペディア日本語版
分配函数 (数学)[ぶんぱいかんすう]

確率論情報科学力学系で使用されている分配函数(partition function)は、統計力学で定義されている分配函数の一般化である。確率論では、正規化された値の分配函数が、ボルツマン分布である。分配函数は、多くの概念と互いに固く結び付いて、様々な種類の量を計算することが可能な一般的なフレームワークを提供する。特に、分配函数はどのように期待値グリーン函数を計算するのかを示していて、フレドホルム理論への橋渡しともなっている。
複素射影空間や上の確率変数の設定が、フビニ・スタディ計量を持つよう幾何学化されると、量子力学の理論や、より一般的には場の量子論を結果としてもたらす。これらの理論での分配函数は、経路積分定式化により非常に優れた開発がなされ、大きく成功している。そこでは、本記事でレビューする多くの公式とほぼ同じ公式を導くことができる。しかしながら、基礎となっている測度空間は、確率論では実数に値をとり単純であったことに対し、(量子力学や場の理論の中では)複素数に値をとり、多くの公式の中に余剰なファクタである i が現れる。このファクタを追跡することは困難であるので、ここでは行わない。本記事では、はじめに確率の総和が 1 である古典的な確率論へ焦点を当てる。
別な話題として、分配函数は、情報理論への自然な的アプローチを可能とする。そこの分野では、(Fisher information metric)を分配函数から導出された相関函数であると理解できる。情報幾何学では、リーマン多様体を定義するということが起きる。
確率論では、多くの問題の中に分配函数が発生する。自然な対称性を持つ状況下では、状況に付帯する確率測度である(Gibbs measure)はマルコフ性を持つ。このことは、分配函数が遷移的な対称性を持つ場合にのみ発生することを意味している。しかし、そのような変化する状況下では、神経ネットワーク(ホップフィールド・ネットワーク(Hopfield network))やゲノミクスコーパス言語学人工知能などの分野への応用があり、(Markov network)や(Markov logic network)という考え方がある。ギッブス測度は、固定されたエネルギー期待値のエントロピーを最大とする性質を持つ唯一の測度でもある。最大エントロピー原理や、これから得られたアルゴリズムの中に分配函数が現れることが、これらの背景となっている。
==定義==
x_i をとる 確率変数 X_i の組みと、あるポテンシャル函数、あるいはあるハミルトニアン H(x_1,x_2,\dots) が与えられると、分配函数は次のように定義される。
:Z(\beta) = \sum_ \exp \left(-\beta H(x_1,x_2,\dots) \right)
函数 H は状態の空間 \ の上の実数に値を持つ函数であり、\beta は実数に値を取る自由なパラメータ(伝統的には逆温度)である。x_i の和は、各々の確率変数 X_i が取りうる全ての可能な値を渡る和である。このように、和は X_i が離散的ではなく連続函数のときには、積分によって与えられることとなる。従って、連続的に変化する X_i の場合は、
:Z(\beta) = \int \exp \left(-\beta H(x_1,x_2,\dots) \right) dx_1 dx_2 \cdots.
となる。
H が有限次元の行列や無限次元のヒルベルト空間上の作用素C
*-環
のような観測可能量のとき、トレースとして表すことが一般的であるので、
:Z(\beta) = \mbox\left(\exp\left(-\beta H\right)\right)
と表す。H が無限次元のときにも、上記の記述が意味を持つには、アーギュメントがトレースクラス、つまり和が存在して有界であるような形をしている必要がある。
確率変数 X_i の個数は可算である必要はなく、その場合には和がに置き換わる。汎函数積分には多くの記法があるが、一般的な書き方をすると
:Z = \int \mathcal \phi \exp \left(- \beta H \right)
となる。
これは場の量子論の分配函数である。
一般的に、分配函数を変形するには、補助函数を導入することが必要となる。このことは、分配函数を場の量子論の相関函数母函数として使うことの例を与える。この詳細は以下で議論する。
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