SlideShare a Scribd company logo
1 of 38
Download to read offline
ガンマ分布族のなす曲面の曲率について
.

浅野 正貴 (M2)

.

大阪市立大学

2014 年 1 月 25 日

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

1 / 20
話の流れ

1

統計的モデル

2

統計多様体

3

ガンマ分布族のなす曲面の曲率

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

2 / 20
統計的モデル
(Ω, F , P):確率空間,
(Ω:標本空間,F :σ-加法族,P:F 上の確率測度)
Ξ ⊂ Rn :開領域 (パラメータ空間) とする.
(n は確率密度関数のパラメータの個数)

定義
S が Ω 上の統計的モデル (または,パラメトリックモデル)
def

⇐⇒
S が ξ = (ξ1 , . . . , ξn ) ∈ Ξ でパラメータ付けされた正値確率密度関数
の集合である. {
}
∫
S = p(x; ξ)

Ω

p(x; ξ)dx = 1, p(x; ξ) > 0 .

Ξ を座標近傍と見ることで,統計的モデルを n 次元多様体とみ
なす.
.
浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

3 / 20
統計的モデル
(Ω, F , P):確率空間,
(Ω:標本空間,F :σ-加法族,P:F 上の確率測度)
Ξ ⊂ Rn :開領域 (パラメータ空間) とする.
(n は確率密度関数のパラメータの個数)

定義
S が Ω 上の統計的モデル (または,パラメトリックモデル)
def

⇐⇒
S が ξ = (ξ1 , . . . , ξn ) ∈ Ξ でパラメータ付けされた正値確率密度関数
の集合である. {
}
∫
S = p(x; ξ)

Ω

p(x; ξ)dx = 1, p(x; ξ) > 0 .

Ξ を座標近傍と見ることで,統計的モデルを n 次元多様体とみ
なす.
.
浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

3 / 20
統計的モデル
(Ω, F , P):確率空間,
(Ω:標本空間,F :σ-加法族,P:F 上の確率測度)
Ξ ⊂ Rn :開領域 (パラメータ空間) とする.
(n は確率密度関数のパラメータの個数)

定義
S が Ω 上の統計的モデル (または,パラメトリックモデル)
def

⇐⇒
S が ξ = (ξ1 , . . . , ξn ) ∈ Ξ でパラメータ付けされた正値確率密度関数
の集合である. {
}
∫
S = p(x; ξ)

Ω

p(x; ξ)dx = 1, p(x; ξ) > 0 .

Ξ を座標近傍と見ることで,統計的モデルを n 次元多様体とみ
なす.
.
浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

3 / 20
統計的モデルの例 (1)
例 (正規分布)
正規分布の確率密度関数:

(

(x − µ)2
p(x; µ, σ) = √
exp −
2σ2
2πσ
1

)

ここで,µ ∈ R:平均,σ ∈ R>0 :分散.
パラメータ空間:Ξ = R × R>0 (上半平面)
2 次元の多様体とみなすことができる.
{
)
}
(
1
(x − µ)2
S = p(x; µ, σ) = √
; µ ∈ R, σ ∈ R>0
exp −
.
2σ2
2πσ

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

4 / 20
統計的モデルの例 (2)
例 (有限標本空間上の離散確率分布)
Ω = {x0 , x1 , . . . , xn }
∑
各 i = 1, . . . , n について,ξi > 0 かつ, n ξi < 1 となるように ξi を
i=1
定める.このとき,確率関数を

ξ
 i
(1 i n)

p(xi ; ξ1 , . . . , ξn ) = 
ξ := 1 − ∑n ξ (i = 0)
 0
j=1 j
で定める.すると,

S = {p(xi ; ξ1 , . . . , ξn ) = ξi , ξi > 0(i = 0, 1, . . . , n)}
は n 次元統計的モデルである.

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

.

2014 年 1 月 25 日

5 / 20
Fisher 計量

定義 (Fisher 計量)
S = {p(x; ξ)}:統計的モデル.
)
(
行列 gF = gF (ξ) が S 上の Fisher 計量
ij
def

⇐⇒
(1) 各成分が次式で与えられている.
)(
∫ (

gF (ξ)
ij

:=

Ω

∂
log p(x; ξ)
∂ξi

)
∂
log p(x; ξ) p(x; ξ)dx
∂ξj

(2) i, j, ξ に関して関数 gF (ξ) が有限値.
ij
(3) 行列 g =
F

(

)

gF (ξ)
ij

.

が正定値.

一般的に,任意の統計的モデルに対して,Fisher 計量が定義でき
るとは限らない.(例:Cauchy 分布 (∵) 平均が定義できない.)
浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

6 / 20
Fisher 計量

定義 (Fisher 計量)
S = {p(x; ξ)}:統計的モデル.
)
(
行列 gF = gF (ξ) が S 上の Fisher 計量
ij
def

⇐⇒
(1) 各成分が次式で与えられている.
)(
∫ (

gF (ξ)
ij

:=

Ω

∂
log p(x; ξ)
∂ξi

)
∂
log p(x; ξ) p(x; ξ)dx
∂ξj

(2) i, j, ξ に関して関数 gF (ξ) が有限値.
ij
(3) 行列 g =
F

(

)

gF (ξ)
ij

.

が正定値.

一般的に,任意の統計的モデルに対して,Fisher 計量が定義でき
るとは限らない.(例:Cauchy 分布 (∵) 平均が定義できない.)
浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

6 / 20
Fisher 計量

定義 (Fisher 計量)
S = {p(x; ξ)}:統計的モデル.
)
(
行列 gF = gF (ξ) が S 上の Fisher 計量
ij
def

⇐⇒
(1) 各成分が次式で与えられている.
)(
∫ (

gF (ξ)
ij

:=

Ω

∂
log p(x; ξ)
∂ξi

)
∂
log p(x; ξ) p(x; ξ)dx
∂ξj

(2) i, j, ξ に関して関数 gF (ξ) が有限値.
ij
(3) 行列 g =
F

(

)

gF (ξ)
ij

.

が正定値.

一般的に,任意の統計的モデルに対して,Fisher 計量が定義でき
るとは限らない.(例:Cauchy 分布 (∵) 平均が定義できない.)
浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

6 / 20
α-接続
定義 (α-接続)
S:統計的モデル,gF :S 上の Fisher 計量.
α ∈ R に対して,次式で (S, gF ) 上の α-接続 ∇(α) を定める.
(
)
∂
(α)
(α) ∂
F
Γij,k (ξ) = g ∇ ∂ j , k
∂ξ
∂ξi ∂ξ
)
∫ (
∂ ∂
1−α ∂
∂
=
log p(x; ξ) +
log p(x; ξ) j log p(x; ξ)
i
j
2 ∂ξi
∂ξ
Ω ∂ξ ∂ξ
(
)
∂
×
log p(x; ξ) p(x; ξ)dx
∂ξk
.

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

7 / 20
Fisher 計量と α-接続に関する性質 (1)
(1) 任意の α ∈ R に対して,∇(α) は捩れをもたない.
つまり,任意のベクトル場 X, Y, Z に対して,

T ∇ (X, Y) := ∇(α) Y − ∇(α) X − [X, Y] ≡ 0.
X
Y
(α)

(2) ∇(α) と ∇(−α) は互いに gF に関して,双対である.
つまり,任意のベクトル場 X, Y, Z に対して,

(
)
(
)
(
)
X gF (Y, Z) = gF ∇(α) Y, Z + gF Y, ∇(−α) Z .
X
X
(3) ∇(0) は Fisher 計量 gF に関する Levi-Civita 接続.

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

8 / 20
Fisher 計量と α-接続に関する性質 (1)
(1) 任意の α ∈ R に対して,∇(α) は捩れをもたない.
つまり,任意のベクトル場 X, Y, Z に対して,

T ∇ (X, Y) := ∇(α) Y − ∇(α) X − [X, Y] ≡ 0.
X
Y
(α)

(2) ∇(α) と ∇(−α) は互いに gF に関して,双対である.
つまり,任意のベクトル場 X, Y, Z に対して,

(
)
(
)
(
)
X gF (Y, Z) = gF ∇(α) Y, Z + gF Y, ∇(−α) Z .
X
X
(3) ∇(0) は Fisher 計量 gF に関する Levi-Civita 接続.

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

8 / 20
Fisher 計量と α-接続に関する性質 (1)
(1) 任意の α ∈ R に対して,∇(α) は捩れをもたない.
つまり,任意のベクトル場 X, Y, Z に対して,

T ∇ (X, Y) := ∇(α) Y − ∇(α) X − [X, Y] ≡ 0.
X
Y
(α)

(2) ∇(α) と ∇(−α) は互いに gF に関して,双対である.
つまり,任意のベクトル場 X, Y, Z に対して,

(
)
(
)
(
)
X gF (Y, Z) = gF ∇(α) Y, Z + gF Y, ∇(−α) Z .
X
X
(3) ∇(0) は Fisher 計量 gF に関する Levi-Civita 接続.

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

8 / 20
Fisher 計量と α-接続に関する性質 (2)

(4) (0, 3) テンソル場を次式で定める.
)(
∫ (

)(
)
∂
∂
∂
F
Cijk (ξ) = Ω ∂ξi log p(x; ξ) ∂ξj log p(x; ξ) ∂ξk log p(x; ξ) p(x; ξ)dx
任意のベクトル場 X, Y, Z に対して,
( (α) )
∇X gF (Y, Z) = αCF (X, Y, Z)

(5) 任意のベクトル場 X, Y, Z に対して,

( (α) )
(
)
∇X g (Y, Z) = ∇(α) g (X, Z).
Y

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

9 / 20
Fisher 計量と α-接続に関する性質 (2)

(4) (0, 3) テンソル場を次式で定める.
)(
∫ (

)(
)
∂
∂
∂
F
Cijk (ξ) = Ω ∂ξi log p(x; ξ) ∂ξj log p(x; ξ) ∂ξk log p(x; ξ) p(x; ξ)dx
任意のベクトル場 X, Y, Z に対して,
( (α) )
∇X gF (Y, Z) = αCF (X, Y, Z)

(5) 任意のベクトル場 X, Y, Z に対して,

( (α) )
(
)
∇X g (Y, Z) = ∇(α) g (X, Z).
Y

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

9 / 20
例 (1)

例 (正規分布)

{

(

(x − µ)2
S = p(x; µ, σ) = √
exp −
2σ2
2πσ
1

Fisher 計量は

1
g (µ, σ) = 2
σ
F

(

)}
.

)
1 0
.
0 2

1
曲率は定曲率 − .
2

.

1
つまり,正規分布族のなす空間は − の負の定曲率空間.
2

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

10 / 20
例 (1)

例 (正規分布)

{

(

(x − µ)2
S = p(x; µ, σ) = √
exp −
2σ2
2πσ
1

Fisher 計量は

1
g (µ, σ) = 2
σ
F

(

)}
.

)
1 0
.
0 2

1
曲率は定曲率 − .
2

.

1
つまり,正規分布族のなす空間は − の負の定曲率空間.
2

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

10 / 20
例 (1)

例 (正規分布)

{

(

(x − µ)2
S = p(x; µ, σ) = √
exp −
2σ2
2πσ
1

Fisher 計量は

1
g (µ, σ) = 2
σ
F

(

)}
.

)
1 0
.
0 2

1
曲率は定曲率 − .
2

.

1
つまり,正規分布族のなす空間は − の負の定曲率空間.
2

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

10 / 20
例 (2)
例 (有限標本空間上の離散分布)
Fisher 計量は


ξ0
 1 + ξ1
1
1
···
1




ξ0
 1

1 + ξ2
1
···
1


(
) 1 


.
..
ξ0
 1
F
.
.
gij (ξ1 , . . . , ξn ) = 
1
1 + ξ3
.



ξ0  .
 .
.

..
..
 .
.

.
.
.
1



 1
1
···
1 1 + ξ0
ξn
.

1
曲率は定曲率 .
4
つまり,有限標本空間上の離散分布族のなす空間は
率空間.
浅野正貴 (大阪市立大学)





























ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

1
の正の定曲
4

2014 年 1 月 25 日

11 / 20
例 (2)
例 (有限標本空間上の離散分布)
Fisher 計量は


ξ0
 1 + ξ1
1
1
···
1




ξ0
 1

1 + ξ2
1
···
1


(
) 1 


.
..
ξ0
 1
F
.
.
gij (ξ1 , . . . , ξn ) = 
1
1 + ξ3
.



ξ0  .
 .
.

..
..
 .
.

.
.
.
1



 1
1
···
1 1 + ξ0
ξn
.

1
曲率は定曲率 .
4
つまり,有限標本空間上の離散分布族のなす空間は
率空間.
浅野正貴 (大阪市立大学)





























ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

1
の正の定曲
4

2014 年 1 月 25 日

11 / 20
例 (2)
例 (有限標本空間上の離散分布)
Fisher 計量は


ξ0
 1 + ξ1
1
1
···
1




ξ0
 1

1 + ξ2
1
···
1


(
) 1 


.
..
ξ0
 1
F
.
.
gij (ξ1 , . . . , ξn ) = 
1
1 + ξ3
.



ξ0  .
 .
.

..
..
 .
.

.
.
.
1



 1
1
···
1 1 + ξ0
ξn
.

1
曲率は定曲率 .
4
つまり,有限標本空間上の離散分布族のなす空間は
率空間.
浅野正貴 (大阪市立大学)





























ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

1
の正の定曲
4

2014 年 1 月 25 日

11 / 20
統計多様体

M :C∞ 多様体
g:Riemann 計量
∇:M 上の捩れのないアファイン接続

定義
(M, ∇, g) が統計多様体である.
def

⇐⇒ ∇g が各成分に関して対称な (0, 3) テンソル場である.

.
浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

12 / 20
統計多様体

M :C∞ 多様体
g:Riemann 計量
∇:M 上の捩れのないアファイン接続

定義
(M, ∇, g) が統計多様体である.
def

⇐⇒ ∇g が各成分に関して対称な (0, 3) テンソル場である.

.
浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

12 / 20
命題
(M, g):Riemann 多様体
C:各成分に関して対称な (0,3) 型テンソル場,
∇(0) :g に関する Levi-Civita 接続とする.
任意の実数 t ∈ R について,接続 ∇(t) を次式で定める.
(
)
(
) t
g ∇(t) Y, Z := g ∇(0) Y, Z − C(X, Y, Z)
X
X
2
このとき,以下が成り立つ.
(1) ∇(t) は捩れのないアファイン接続である.

.

(2) ∇(t) と ∇(−t) とは互いに g に関して双対である.
(3) ∇(t) g が各成分に関して対称な (0,3) 型テンソル場である.

(M, g) と C =⇒ (M, ∇(t) , g) は統計多様体である.
浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

13 / 20
命題
(M, g):Riemann 多様体
C:各成分に関して対称な (0,3) 型テンソル場,
∇(0) :g に関する Levi-Civita 接続とする.
任意の実数 t ∈ R について,接続 ∇(t) を次式で定める.
(
)
(
) t
g ∇(t) Y, Z := g ∇(0) Y, Z − C(X, Y, Z)
X
X
2
このとき,以下が成り立つ.
(1) ∇(t) は捩れのないアファイン接続である.

.

(2) ∇(t) と ∇(−t) とは互いに g に関して双対である.
(3) ∇(t) g が各成分に関して対称な (0,3) 型テンソル場である.

(M, g) と C =⇒ (M, ∇(t) , g) は統計多様体である.
浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

13 / 20
ガンマ分布族
ガンマ分布の確率密度関数は次式で与えられている.

e− θ
Γ(k)θk
x

p(x; k, θ) = x

k−1

ここで,k ∈ R>0 :形状母数,θ ∈ R>0 :尺度母数.
パラメータ空間:Ξ = R>0 × R>0
よって,2 次元多様体とみなすことができる.
ガンマ分布の統計的意味・性質は
1

トランジスタなど電子部品が故障するまでの寿命分布

2

k = 1 のとき,p(x; 1, θ) は指数分布である.

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

14 / 20
ガンマ分布族
ガンマ分布の確率密度関数は次式で与えられている.

e− θ
Γ(k)θk
x

p(x; k, θ) = x

k−1

ここで,k ∈ R>0 :形状母数,θ ∈ R>0 :尺度母数.
パラメータ空間:Ξ = R>0 × R>0
よって,2 次元多様体とみなすことができる.
ガンマ分布の統計的意味・性質は
1

トランジスタなど電子部品が故障するまでの寿命分布

2

k = 1 のとき,p(x; 1, θ) は指数分布である.

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

14 / 20
ガンマ分布に関する Fisher 計量と α-接続係数

gF (k, θ) =
θθ

k
,
θ2

ここで,ψ(n) (k) =

1
gF (k, θ) = gF (k, θ) = ,
kθ
θk
θ
dn+1
dkn+1

gF (k, θ) = ψ(1) (k)
kk

log Γ(k)(ポリガンマ関数) とする.

α(1 − 2kψ(1) (k)) + 3 − 2kψ(1) (k)
=
,
2θ(kψ(1) (k) − 1)
k(α − 1)
Γ(α)k (k, θ) = 2 (1)
,
θθ
2θ (kψ (k) − 1)
ψ(1) (k)(1 − α)
1−α
,
Γ(α)k (k, θ) = −
Γ(α)θ (k, θ) =
kθ
kθ
2(kψ(1) (k) − 1)
2θ(kψ(1) (k) − 1)
(2)
θψ (k)(1 − α)
kψ(2) (k)(1 − α)
Γ(α)θ (k, θ) = −
,
Γ(α)k (k, θ) =
kk
kk
2(kψ(1) (k) − 1)
2(kψ(1) (k) − 1)
Γ(α)θ (k, θ)
θθ

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

15 / 20
ガンマ分布に関する Fisher 計量と α-接続係数

gF (k, θ) =
θθ

k
,
θ2

ここで,ψ(n) (k) =

1
gF (k, θ) = gF (k, θ) = ,
kθ
θk
θ
dn+1
dkn+1

gF (k, θ) = ψ(1) (k)
kk

log Γ(k)(ポリガンマ関数) とする.

α(1 − 2kψ(1) (k)) + 3 − 2kψ(1) (k)
=
,
2θ(kψ(1) (k) − 1)
k(α − 1)
Γ(α)k (k, θ) = 2 (1)
,
θθ
2θ (kψ (k) − 1)
ψ(1) (k)(1 − α)
1−α
,
Γ(α)k (k, θ) = −
Γ(α)θ (k, θ) =
kθ
kθ
2(kψ(1) (k) − 1)
2θ(kψ(1) (k) − 1)
(2)
θψ (k)(1 − α)
kψ(2) (k)(1 − α)
Γ(α)θ (k, θ) = −
,
Γ(α)k (k, θ) =
kk
kk
2(kψ(1) (k) − 1)
2(kψ(1) (k) − 1)
Γ(α)θ (k, θ)
θθ

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

15 / 20
α-曲率テンソルの係数

R(α)θ (k, θ) = R(α)k (k, θ) = −R(α)θ (k, θ) = −R(α)k (k, θ)
kkθ
kθk
θθk
θkθ
(
)
2
(1)
(2)
(1 − α ) ψ (k) + kψ (k)
=
,
4θ(kψ(1) (k) − 1)2
(
)
(1 − α2 ) (ψ(1) (k))2 + kψ(1) (k)ψ(2) (k)
R(α)θ (k, θ) = −R(α)θ (k, θ) =
,
kθk
kkθ
4(kψ(1) (k) − 1)2
(1 − α2 )(kψ(1) (k) + k2 ψ(2) (k))
R(α)k (k, θ) = −R(α)k (k, θ) =
,
θkθ
θθk
4θ2 (kψ(1) (k) − 1)2
R(α)θ (k, θ) = R(α)θ (k, θ) = R(α)θ (k, θ) = R(α)θ (k, θ)
θθθ
kθθ
θkk
kkk
=R(α)k (k, θ) = R(α)k (k, θ) = R(α)k (k, θ) = R(α)k (k, θ) = 0
θθθ
kθθ
θkk
kkk

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

16 / 20
α-Ricci テンソルと α-スカラー曲率
R(α) (k, θ)
θθ

=

∑

R(α)m
θmθ

m∈{k,θ}

R(α) (k, θ) =
kθ

∑

R(α)m
θmk

m∈{k,θ}

R(α) (k, θ) =
θk

∑

R(α)m
kmθ

m∈{k,θ}

R(α) (k, θ) =
kk

∑

R(α)m
kmk

m∈{k,θ}

K (α) (k, θ) =

∑
i,j∈{θ,k}

浅野正貴 (大阪市立大学)

(1 − α2 )(kψ(1) (k) + k2 ψ(2) (k))
=
4θ2 (kψ(1) (k) − 1)2
(
)
(1 − α2 ) ψ(1) (k) + kψ(2) (k)
=
4θ(kψ(1) (k) − 1)2
(
)
(1 − α2 ) ψ(1) (k) + kψ(2) (k)
=
4θ(kψ(1) (k) − 1)2
(
)
(1 − α2 ) (ψ(1) (k))2 + kψ(1) (k)ψ(2) (k)
=
4(kψ(1) (k) − 1)2

Rij gij =

(
)
(1 − α2 ) ψ(1) (k) + kψ(2) (k)
2(kψ(1) (k) − 1)2

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

17 / 20
α-Ricci テンソルと α-スカラー曲率
R(α) (k, θ)
θθ

=

∑

R(α)m
θmθ

m∈{k,θ}

R(α) (k, θ) =
kθ

∑

R(α)m
θmk

m∈{k,θ}

R(α) (k, θ) =
θk

∑

R(α)m
kmθ

m∈{k,θ}

R(α) (k, θ) =
kk

∑

R(α)m
kmk

m∈{k,θ}

K (α) (k, θ) =

∑
i,j∈{θ,k}

浅野正貴 (大阪市立大学)

(1 − α2 )(kψ(1) (k) + k2 ψ(2) (k))
=
4θ2 (kψ(1) (k) − 1)2
(
)
(1 − α2 ) ψ(1) (k) + kψ(2) (k)
=
4θ(kψ(1) (k) − 1)2
(
)
(1 − α2 ) ψ(1) (k) + kψ(2) (k)
=
4θ(kψ(1) (k) − 1)2
(
)
(1 − α2 ) (ψ(1) (k))2 + kψ(1) (k)ψ(2) (k)
=
4(kψ(1) (k) − 1)2

Rij gij =

(
)
(1 − α2 ) ψ(1) (k) + kψ(2) (k)
2(kψ(1) (k) − 1)2

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

17 / 20
まとめ

• α = ±1 のとき,曲率テンソルの各成分は消える.
• 同様に,α = ±1 のとき,Ricci テンソル,スカラー曲率も消

える.

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

18 / 20
まとめ

• α = ±1 のとき,曲率テンソルの各成分は消える.
• 同様に,α = ±1 のとき,Ricci テンソル,スカラー曲率も消

える.

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

18 / 20
Thank you for your attention!!

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

19 / 20
補足
正規分布族の α-接続は

∇(α)
∂
∂µ

1−α ∂
1 + 2α ∂
∂
∂
=
, ∇(α)
=−
∂
∂µ
2σ ∂σ ∂µ ∂µ
σ ∂σ
∂
∂
1+α ∂
∇(α)
= ∇(α)
=−
∂
∂
σ ∂µ
∂µ ∂σ
∂σ ∂µ

有限標本空間上の離散分布族の α-接続は
(
)
1 + α ξk
1
ξk ∂
(α) ∂
=
− δij δjk + δij
∇∂
2
ξ0
ξi
ξi ∂ξk
∂ξi ∂ξj

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

20 / 20
補足
正規分布族の α-接続は

∇(α)
∂
∂µ

1−α ∂
1 + 2α ∂
∂
∂
=
, ∇(α)
=−
∂
∂µ
2σ ∂σ ∂µ ∂µ
σ ∂σ
∂
∂
1+α ∂
∇(α)
= ∇(α)
=−
∂
∂
σ ∂µ
∂µ ∂σ
∂σ ∂µ

有限標本空間上の離散分布族の α-接続は
(
)
1 + α ξk
1
ξk ∂
(α) ∂
=
− δij δjk + δij
∇∂
2
ξ0
ξi
ξi ∂ξk
∂ξi ∂ξj

浅野正貴 (大阪市立大学)

ガンマ分布族のなす曲面の曲率について

2014 年 1 月 25 日

20 / 20

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

ものまね鳥を愛でる 結合子論理と計算
ものまね鳥を愛でる 結合子論理と計算ものまね鳥を愛でる 結合子論理と計算
ものまね鳥を愛でる 結合子論理と計算
 
2016年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ変換とサンプリング定理 (2016. 10. 13)
2016年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ変換とサンプリング定理 (2016. 10. 13)2016年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ変換とサンプリング定理 (2016. 10. 13)
2016年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ変換とサンプリング定理 (2016. 10. 13)
 
2013年度春学期 画像情報処理 第13回「CTスキャナ ― 投影からの画像の再構成/Radon変換と投影定理」
2013年度春学期 画像情報処理 第13回「CTスキャナ ― 投影からの画像の再構成/Radon変換と投影定理」2013年度春学期 画像情報処理 第13回「CTスキャナ ― 投影からの画像の再構成/Radon変換と投影定理」
2013年度春学期 画像情報処理 第13回「CTスキャナ ― 投影からの画像の再構成/Radon変換と投影定理」
 
Moig 05
Moig 05Moig 05
Moig 05
 
PRML 2.3.9-2.4.1
PRML 2.3.9-2.4.1PRML 2.3.9-2.4.1
PRML 2.3.9-2.4.1
 
統計的学習の基礎 5章前半(~5.6)
統計的学習の基礎 5章前半(~5.6)統計的学習の基礎 5章前半(~5.6)
統計的学習の基礎 5章前半(~5.6)
 
Grcosmo 44 slide
Grcosmo 44 slideGrcosmo 44 slide
Grcosmo 44 slide
 
PRML 1.6 情報理論
PRML 1.6 情報理論PRML 1.6 情報理論
PRML 1.6 情報理論
 
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第3部・微分方程式に関する話題 第11回 振動と微分方程式 (2018. 11. 27)
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第3部・微分方程式に関する話題 第11回 振動と微分方程式 (2018. 11. 27)2018年度秋学期 応用数学(解析) 第3部・微分方程式に関する話題 第11回 振動と微分方程式 (2018. 11. 27)
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第3部・微分方程式に関する話題 第11回 振動と微分方程式 (2018. 11. 27)
 
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第10回 生存時間分布と半減期 (2016. 12. 1)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第10回 生存時間分布と半減期 (2016. 12. 1)2016年度秋学期 応用数学(解析) 第10回 生存時間分布と半減期 (2016. 12. 1)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第10回 生存時間分布と半減期 (2016. 12. 1)
 
Introduction to the particle filter
Introduction to the particle filterIntroduction to the particle filter
Introduction to the particle filter
 
8.4 グラフィカルモデルによる推論
8.4 グラフィカルモデルによる推論8.4 グラフィカルモデルによる推論
8.4 グラフィカルモデルによる推論
 
2021年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2021. 12. 3)
2021年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2021. 12. 3)2021年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2021. 12. 3)
2021年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2021. 12. 3)
 
Sinsa1234
Sinsa1234Sinsa1234
Sinsa1234
 
さくっと線形代数
さくっと線形代数さくっと線形代数
さくっと線形代数
 
Chapter9 2
Chapter9 2Chapter9 2
Chapter9 2
 
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第8回 2階線形微分方程式(2) (2016. 11. 24)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第8回 2階線形微分方程式(2) (2016. 11. 24)2016年度秋学期 応用数学(解析) 第8回 2階線形微分方程式(2) (2016. 11. 24)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第8回 2階線形微分方程式(2) (2016. 11. 24)
 
Cosmology
CosmologyCosmology
Cosmology
 
情報幾何の基礎輪読会 #1
情報幾何の基礎輪読会 #1情報幾何の基礎輪読会 #1
情報幾何の基礎輪読会 #1
 
情報幾何学の基礎 第2章 4.5
情報幾何学の基礎 第2章 4.5情報幾何学の基礎 第2章 4.5
情報幾何学の基礎 第2章 4.5
 

Similar to ガンマ分布族のなす空間の曲率

データ圧縮
データ圧縮データ圧縮
データ圧縮
Joe Suzuki
 
生物統計特論6資料 2006 abc法(bootstrap) isseing333
生物統計特論6資料 2006 abc法(bootstrap) isseing333生物統計特論6資料 2006 abc法(bootstrap) isseing333
生物統計特論6資料 2006 abc法(bootstrap) isseing333
Issei Kurahashi
 
13.2 隠れマルコフモデル
13.2 隠れマルコフモデル13.2 隠れマルコフモデル
13.2 隠れマルコフモデル
show you
 
統計的因果推論 勉強用 isseing333
統計的因果推論 勉強用 isseing333統計的因果推論 勉強用 isseing333
統計的因果推論 勉強用 isseing333
Issei Kurahashi
 
070 統計的推測 母集団と推定
070 統計的推測 母集団と推定070 統計的推測 母集団と推定
070 統計的推測 母集団と推定
t2tarumi
 
050 確率と確率分布
050 確率と確率分布050 確率と確率分布
050 確率と確率分布
t2tarumi
 

Similar to ガンマ分布族のなす空間の曲率 (20)

wq-1. ポアソン分布、指数分布、アーラン分布
wq-1. ポアソン分布、指数分布、アーラン分布wq-1. ポアソン分布、指数分布、アーラン分布
wq-1. ポアソン分布、指数分布、アーラン分布
 
データ圧縮
データ圧縮データ圧縮
データ圧縮
 
Newtsulideprint
NewtsulideprintNewtsulideprint
Newtsulideprint
 
相互情報量を用いた独立性の検定
相互情報量を用いた独立性の検定相互情報量を用いた独立性の検定
相互情報量を用いた独立性の検定
 
Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014
 
生物統計特論6資料 2006 abc法(bootstrap) isseing333
生物統計特論6資料 2006 abc法(bootstrap) isseing333生物統計特論6資料 2006 abc法(bootstrap) isseing333
生物統計特論6資料 2006 abc法(bootstrap) isseing333
 
Learning Latent Space Energy Based Prior Modelの解説
Learning Latent Space Energy Based Prior Modelの解説Learning Latent Space Energy Based Prior Modelの解説
Learning Latent Space Energy Based Prior Modelの解説
 
PRML 10.4 - 10.6
PRML 10.4 - 10.6PRML 10.4 - 10.6
PRML 10.4 - 10.6
 
経験過程
経験過程経験過程
経験過程
 
13.2 隠れマルコフモデル
13.2 隠れマルコフモデル13.2 隠れマルコフモデル
13.2 隠れマルコフモデル
 
[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介
[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介
[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介
 
統計的因果推論 勉強用 isseing333
統計的因果推論 勉強用 isseing333統計的因果推論 勉強用 isseing333
統計的因果推論 勉強用 isseing333
 
Coq関係計算ライブラリの開発と写像の性質の証明
Coq関係計算ライブラリの開発と写像の性質の証明Coq関係計算ライブラリの開発と写像の性質の証明
Coq関係計算ライブラリの開発と写像の性質の証明
 
070 統計的推測 母集団と推定
070 統計的推測 母集団と推定070 統計的推測 母集団と推定
070 統計的推測 母集団と推定
 
第4回MachineLearningのための数学塾資料(浅川)
第4回MachineLearningのための数学塾資料(浅川)第4回MachineLearningのための数学塾資料(浅川)
第4回MachineLearningのための数学塾資料(浅川)
 
050 確率と確率分布
050 確率と確率分布050 確率と確率分布
050 確率と確率分布
 
グラフカットによる画像背景切り取り
グラフカットによる画像背景切り取りグラフカットによる画像背景切り取り
グラフカットによる画像背景切り取り
 
Prml 2.3
Prml 2.3Prml 2.3
Prml 2.3
 
PRML復々習レーン#11
PRML復々習レーン#11PRML復々習レーン#11
PRML復々習レーン#11
 
公開鍵暗号(2): 有限体
公開鍵暗号(2): 有限体公開鍵暗号(2): 有限体
公開鍵暗号(2): 有限体
 

Recently uploaded

TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentationTokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
YukiTerazawa
 
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
koheioishi1
 

Recently uploaded (7)

TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentationTokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
 
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
 
次世代機の製品コンセプトを描く ~未来の機械を創造してみよう~
次世代機の製品コンセプトを描く ~未来の機械を創造してみよう~次世代機の製品コンセプトを描く ~未来の機械を創造してみよう~
次世代機の製品コンセプトを描く ~未来の機械を創造してみよう~
 
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
 
生成AIの回答内容の修正を課題としたレポートについて:お茶の水女子大学「授業・研究における生成系AIの活用事例」での講演資料
生成AIの回答内容の修正を課題としたレポートについて:お茶の水女子大学「授業・研究における生成系AIの活用事例」での講演資料生成AIの回答内容の修正を課題としたレポートについて:お茶の水女子大学「授業・研究における生成系AIの活用事例」での講演資料
生成AIの回答内容の修正を課題としたレポートについて:お茶の水女子大学「授業・研究における生成系AIの活用事例」での講演資料
 
2024年度 東京工業大学 工学院 機械系 大学院 修士課程 入試 説明会 資料
2024年度 東京工業大学 工学院 機械系 大学院 修士課程 入試 説明会 資料2024年度 東京工業大学 工学院 機械系 大学院 修士課程 入試 説明会 資料
2024年度 東京工業大学 工学院 機械系 大学院 修士課程 入試 説明会 資料
 
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
 

ガンマ分布族のなす空間の曲率

  • 1. ガンマ分布族のなす曲面の曲率について . 浅野 正貴 (M2) . 大阪市立大学 2014 年 1 月 25 日 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 1 / 20
  • 3. 統計的モデル (Ω, F , P):確率空間, (Ω:標本空間,F :σ-加法族,P:F 上の確率測度) Ξ ⊂ Rn :開領域 (パラメータ空間) とする. (n は確率密度関数のパラメータの個数) 定義 S が Ω 上の統計的モデル (または,パラメトリックモデル) def ⇐⇒ S が ξ = (ξ1 , . . . , ξn ) ∈ Ξ でパラメータ付けされた正値確率密度関数 の集合である. { } ∫ S = p(x; ξ) Ω p(x; ξ)dx = 1, p(x; ξ) > 0 . Ξ を座標近傍と見ることで,統計的モデルを n 次元多様体とみ なす. . 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 3 / 20
  • 4. 統計的モデル (Ω, F , P):確率空間, (Ω:標本空間,F :σ-加法族,P:F 上の確率測度) Ξ ⊂ Rn :開領域 (パラメータ空間) とする. (n は確率密度関数のパラメータの個数) 定義 S が Ω 上の統計的モデル (または,パラメトリックモデル) def ⇐⇒ S が ξ = (ξ1 , . . . , ξn ) ∈ Ξ でパラメータ付けされた正値確率密度関数 の集合である. { } ∫ S = p(x; ξ) Ω p(x; ξ)dx = 1, p(x; ξ) > 0 . Ξ を座標近傍と見ることで,統計的モデルを n 次元多様体とみ なす. . 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 3 / 20
  • 5. 統計的モデル (Ω, F , P):確率空間, (Ω:標本空間,F :σ-加法族,P:F 上の確率測度) Ξ ⊂ Rn :開領域 (パラメータ空間) とする. (n は確率密度関数のパラメータの個数) 定義 S が Ω 上の統計的モデル (または,パラメトリックモデル) def ⇐⇒ S が ξ = (ξ1 , . . . , ξn ) ∈ Ξ でパラメータ付けされた正値確率密度関数 の集合である. { } ∫ S = p(x; ξ) Ω p(x; ξ)dx = 1, p(x; ξ) > 0 . Ξ を座標近傍と見ることで,統計的モデルを n 次元多様体とみ なす. . 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 3 / 20
  • 6. 統計的モデルの例 (1) 例 (正規分布) 正規分布の確率密度関数: ( (x − µ)2 p(x; µ, σ) = √ exp − 2σ2 2πσ 1 ) ここで,µ ∈ R:平均,σ ∈ R>0 :分散. パラメータ空間:Ξ = R × R>0 (上半平面) 2 次元の多様体とみなすことができる. { ) } ( 1 (x − µ)2 S = p(x; µ, σ) = √ ; µ ∈ R, σ ∈ R>0 exp − . 2σ2 2πσ 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 4 / 20
  • 7. 統計的モデルの例 (2) 例 (有限標本空間上の離散確率分布) Ω = {x0 , x1 , . . . , xn } ∑ 各 i = 1, . . . , n について,ξi > 0 かつ, n ξi < 1 となるように ξi を i=1 定める.このとき,確率関数を  ξ  i (1 i n)  p(xi ; ξ1 , . . . , ξn ) =  ξ := 1 − ∑n ξ (i = 0)  0 j=1 j で定める.すると, S = {p(xi ; ξ1 , . . . , ξn ) = ξi , ξi > 0(i = 0, 1, . . . , n)} は n 次元統計的モデルである. 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について . 2014 年 1 月 25 日 5 / 20
  • 8. Fisher 計量 定義 (Fisher 計量) S = {p(x; ξ)}:統計的モデル. ) ( 行列 gF = gF (ξ) が S 上の Fisher 計量 ij def ⇐⇒ (1) 各成分が次式で与えられている. )( ∫ ( gF (ξ) ij := Ω ∂ log p(x; ξ) ∂ξi ) ∂ log p(x; ξ) p(x; ξ)dx ∂ξj (2) i, j, ξ に関して関数 gF (ξ) が有限値. ij (3) 行列 g = F ( ) gF (ξ) ij . が正定値. 一般的に,任意の統計的モデルに対して,Fisher 計量が定義でき るとは限らない.(例:Cauchy 分布 (∵) 平均が定義できない.) 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 6 / 20
  • 9. Fisher 計量 定義 (Fisher 計量) S = {p(x; ξ)}:統計的モデル. ) ( 行列 gF = gF (ξ) が S 上の Fisher 計量 ij def ⇐⇒ (1) 各成分が次式で与えられている. )( ∫ ( gF (ξ) ij := Ω ∂ log p(x; ξ) ∂ξi ) ∂ log p(x; ξ) p(x; ξ)dx ∂ξj (2) i, j, ξ に関して関数 gF (ξ) が有限値. ij (3) 行列 g = F ( ) gF (ξ) ij . が正定値. 一般的に,任意の統計的モデルに対して,Fisher 計量が定義でき るとは限らない.(例:Cauchy 分布 (∵) 平均が定義できない.) 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 6 / 20
  • 10. Fisher 計量 定義 (Fisher 計量) S = {p(x; ξ)}:統計的モデル. ) ( 行列 gF = gF (ξ) が S 上の Fisher 計量 ij def ⇐⇒ (1) 各成分が次式で与えられている. )( ∫ ( gF (ξ) ij := Ω ∂ log p(x; ξ) ∂ξi ) ∂ log p(x; ξ) p(x; ξ)dx ∂ξj (2) i, j, ξ に関して関数 gF (ξ) が有限値. ij (3) 行列 g = F ( ) gF (ξ) ij . が正定値. 一般的に,任意の統計的モデルに対して,Fisher 計量が定義でき るとは限らない.(例:Cauchy 分布 (∵) 平均が定義できない.) 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 6 / 20
  • 11. α-接続 定義 (α-接続) S:統計的モデル,gF :S 上の Fisher 計量. α ∈ R に対して,次式で (S, gF ) 上の α-接続 ∇(α) を定める. ( ) ∂ (α) (α) ∂ F Γij,k (ξ) = g ∇ ∂ j , k ∂ξ ∂ξi ∂ξ ) ∫ ( ∂ ∂ 1−α ∂ ∂ = log p(x; ξ) + log p(x; ξ) j log p(x; ξ) i j 2 ∂ξi ∂ξ Ω ∂ξ ∂ξ ( ) ∂ × log p(x; ξ) p(x; ξ)dx ∂ξk . 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 7 / 20
  • 12. Fisher 計量と α-接続に関する性質 (1) (1) 任意の α ∈ R に対して,∇(α) は捩れをもたない. つまり,任意のベクトル場 X, Y, Z に対して, T ∇ (X, Y) := ∇(α) Y − ∇(α) X − [X, Y] ≡ 0. X Y (α) (2) ∇(α) と ∇(−α) は互いに gF に関して,双対である. つまり,任意のベクトル場 X, Y, Z に対して, ( ) ( ) ( ) X gF (Y, Z) = gF ∇(α) Y, Z + gF Y, ∇(−α) Z . X X (3) ∇(0) は Fisher 計量 gF に関する Levi-Civita 接続. 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 8 / 20
  • 13. Fisher 計量と α-接続に関する性質 (1) (1) 任意の α ∈ R に対して,∇(α) は捩れをもたない. つまり,任意のベクトル場 X, Y, Z に対して, T ∇ (X, Y) := ∇(α) Y − ∇(α) X − [X, Y] ≡ 0. X Y (α) (2) ∇(α) と ∇(−α) は互いに gF に関して,双対である. つまり,任意のベクトル場 X, Y, Z に対して, ( ) ( ) ( ) X gF (Y, Z) = gF ∇(α) Y, Z + gF Y, ∇(−α) Z . X X (3) ∇(0) は Fisher 計量 gF に関する Levi-Civita 接続. 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 8 / 20
  • 14. Fisher 計量と α-接続に関する性質 (1) (1) 任意の α ∈ R に対して,∇(α) は捩れをもたない. つまり,任意のベクトル場 X, Y, Z に対して, T ∇ (X, Y) := ∇(α) Y − ∇(α) X − [X, Y] ≡ 0. X Y (α) (2) ∇(α) と ∇(−α) は互いに gF に関して,双対である. つまり,任意のベクトル場 X, Y, Z に対して, ( ) ( ) ( ) X gF (Y, Z) = gF ∇(α) Y, Z + gF Y, ∇(−α) Z . X X (3) ∇(0) は Fisher 計量 gF に関する Levi-Civita 接続. 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 8 / 20
  • 15. Fisher 計量と α-接続に関する性質 (2) (4) (0, 3) テンソル場を次式で定める. )( ∫ ( )( ) ∂ ∂ ∂ F Cijk (ξ) = Ω ∂ξi log p(x; ξ) ∂ξj log p(x; ξ) ∂ξk log p(x; ξ) p(x; ξ)dx 任意のベクトル場 X, Y, Z に対して, ( (α) ) ∇X gF (Y, Z) = αCF (X, Y, Z) (5) 任意のベクトル場 X, Y, Z に対して, ( (α) ) ( ) ∇X g (Y, Z) = ∇(α) g (X, Z). Y 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 9 / 20
  • 16. Fisher 計量と α-接続に関する性質 (2) (4) (0, 3) テンソル場を次式で定める. )( ∫ ( )( ) ∂ ∂ ∂ F Cijk (ξ) = Ω ∂ξi log p(x; ξ) ∂ξj log p(x; ξ) ∂ξk log p(x; ξ) p(x; ξ)dx 任意のベクトル場 X, Y, Z に対して, ( (α) ) ∇X gF (Y, Z) = αCF (X, Y, Z) (5) 任意のベクトル場 X, Y, Z に対して, ( (α) ) ( ) ∇X g (Y, Z) = ∇(α) g (X, Z). Y 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 9 / 20
  • 17. 例 (1) 例 (正規分布) { ( (x − µ)2 S = p(x; µ, σ) = √ exp − 2σ2 2πσ 1 Fisher 計量は 1 g (µ, σ) = 2 σ F ( )} . ) 1 0 . 0 2 1 曲率は定曲率 − . 2 . 1 つまり,正規分布族のなす空間は − の負の定曲率空間. 2 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 10 / 20
  • 18. 例 (1) 例 (正規分布) { ( (x − µ)2 S = p(x; µ, σ) = √ exp − 2σ2 2πσ 1 Fisher 計量は 1 g (µ, σ) = 2 σ F ( )} . ) 1 0 . 0 2 1 曲率は定曲率 − . 2 . 1 つまり,正規分布族のなす空間は − の負の定曲率空間. 2 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 10 / 20
  • 19. 例 (1) 例 (正規分布) { ( (x − µ)2 S = p(x; µ, σ) = √ exp − 2σ2 2πσ 1 Fisher 計量は 1 g (µ, σ) = 2 σ F ( )} . ) 1 0 . 0 2 1 曲率は定曲率 − . 2 . 1 つまり,正規分布族のなす空間は − の負の定曲率空間. 2 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 10 / 20
  • 20. 例 (2) 例 (有限標本空間上の離散分布) Fisher 計量は  ξ0  1 + ξ1 1 1 ··· 1     ξ0  1  1 + ξ2 1 ··· 1   ( ) 1    . .. ξ0  1 F . . gij (ξ1 , . . . , ξn ) =  1 1 + ξ3 .    ξ0  .  . .  .. ..  . .  . . . 1     1 1 ··· 1 1 + ξ0 ξn . 1 曲率は定曲率 . 4 つまり,有限標本空間上の離散分布族のなす空間は 率空間. 浅野正貴 (大阪市立大学)                            ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 1 の正の定曲 4 2014 年 1 月 25 日 11 / 20
  • 21. 例 (2) 例 (有限標本空間上の離散分布) Fisher 計量は  ξ0  1 + ξ1 1 1 ··· 1     ξ0  1  1 + ξ2 1 ··· 1   ( ) 1    . .. ξ0  1 F . . gij (ξ1 , . . . , ξn ) =  1 1 + ξ3 .    ξ0  .  . .  .. ..  . .  . . . 1     1 1 ··· 1 1 + ξ0 ξn . 1 曲率は定曲率 . 4 つまり,有限標本空間上の離散分布族のなす空間は 率空間. 浅野正貴 (大阪市立大学)                            ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 1 の正の定曲 4 2014 年 1 月 25 日 11 / 20
  • 22. 例 (2) 例 (有限標本空間上の離散分布) Fisher 計量は  ξ0  1 + ξ1 1 1 ··· 1     ξ0  1  1 + ξ2 1 ··· 1   ( ) 1    . .. ξ0  1 F . . gij (ξ1 , . . . , ξn ) =  1 1 + ξ3 .    ξ0  .  . .  .. ..  . .  . . . 1     1 1 ··· 1 1 + ξ0 ξn . 1 曲率は定曲率 . 4 つまり,有限標本空間上の離散分布族のなす空間は 率空間. 浅野正貴 (大阪市立大学)                            ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 1 の正の定曲 4 2014 年 1 月 25 日 11 / 20
  • 23. 統計多様体 M :C∞ 多様体 g:Riemann 計量 ∇:M 上の捩れのないアファイン接続 定義 (M, ∇, g) が統計多様体である. def ⇐⇒ ∇g が各成分に関して対称な (0, 3) テンソル場である. . 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 12 / 20
  • 24. 統計多様体 M :C∞ 多様体 g:Riemann 計量 ∇:M 上の捩れのないアファイン接続 定義 (M, ∇, g) が統計多様体である. def ⇐⇒ ∇g が各成分に関して対称な (0, 3) テンソル場である. . 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 12 / 20
  • 25. 命題 (M, g):Riemann 多様体 C:各成分に関して対称な (0,3) 型テンソル場, ∇(0) :g に関する Levi-Civita 接続とする. 任意の実数 t ∈ R について,接続 ∇(t) を次式で定める. ( ) ( ) t g ∇(t) Y, Z := g ∇(0) Y, Z − C(X, Y, Z) X X 2 このとき,以下が成り立つ. (1) ∇(t) は捩れのないアファイン接続である. . (2) ∇(t) と ∇(−t) とは互いに g に関して双対である. (3) ∇(t) g が各成分に関して対称な (0,3) 型テンソル場である. (M, g) と C =⇒ (M, ∇(t) , g) は統計多様体である. 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 13 / 20
  • 26. 命題 (M, g):Riemann 多様体 C:各成分に関して対称な (0,3) 型テンソル場, ∇(0) :g に関する Levi-Civita 接続とする. 任意の実数 t ∈ R について,接続 ∇(t) を次式で定める. ( ) ( ) t g ∇(t) Y, Z := g ∇(0) Y, Z − C(X, Y, Z) X X 2 このとき,以下が成り立つ. (1) ∇(t) は捩れのないアファイン接続である. . (2) ∇(t) と ∇(−t) とは互いに g に関して双対である. (3) ∇(t) g が各成分に関して対称な (0,3) 型テンソル場である. (M, g) と C =⇒ (M, ∇(t) , g) は統計多様体である. 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 13 / 20
  • 27. ガンマ分布族 ガンマ分布の確率密度関数は次式で与えられている. e− θ Γ(k)θk x p(x; k, θ) = x k−1 ここで,k ∈ R>0 :形状母数,θ ∈ R>0 :尺度母数. パラメータ空間:Ξ = R>0 × R>0 よって,2 次元多様体とみなすことができる. ガンマ分布の統計的意味・性質は 1 トランジスタなど電子部品が故障するまでの寿命分布 2 k = 1 のとき,p(x; 1, θ) は指数分布である. 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 14 / 20
  • 28. ガンマ分布族 ガンマ分布の確率密度関数は次式で与えられている. e− θ Γ(k)θk x p(x; k, θ) = x k−1 ここで,k ∈ R>0 :形状母数,θ ∈ R>0 :尺度母数. パラメータ空間:Ξ = R>0 × R>0 よって,2 次元多様体とみなすことができる. ガンマ分布の統計的意味・性質は 1 トランジスタなど電子部品が故障するまでの寿命分布 2 k = 1 のとき,p(x; 1, θ) は指数分布である. 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 14 / 20
  • 29. ガンマ分布に関する Fisher 計量と α-接続係数 gF (k, θ) = θθ k , θ2 ここで,ψ(n) (k) = 1 gF (k, θ) = gF (k, θ) = , kθ θk θ dn+1 dkn+1 gF (k, θ) = ψ(1) (k) kk log Γ(k)(ポリガンマ関数) とする. α(1 − 2kψ(1) (k)) + 3 − 2kψ(1) (k) = , 2θ(kψ(1) (k) − 1) k(α − 1) Γ(α)k (k, θ) = 2 (1) , θθ 2θ (kψ (k) − 1) ψ(1) (k)(1 − α) 1−α , Γ(α)k (k, θ) = − Γ(α)θ (k, θ) = kθ kθ 2(kψ(1) (k) − 1) 2θ(kψ(1) (k) − 1) (2) θψ (k)(1 − α) kψ(2) (k)(1 − α) Γ(α)θ (k, θ) = − , Γ(α)k (k, θ) = kk kk 2(kψ(1) (k) − 1) 2(kψ(1) (k) − 1) Γ(α)θ (k, θ) θθ 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 15 / 20
  • 30. ガンマ分布に関する Fisher 計量と α-接続係数 gF (k, θ) = θθ k , θ2 ここで,ψ(n) (k) = 1 gF (k, θ) = gF (k, θ) = , kθ θk θ dn+1 dkn+1 gF (k, θ) = ψ(1) (k) kk log Γ(k)(ポリガンマ関数) とする. α(1 − 2kψ(1) (k)) + 3 − 2kψ(1) (k) = , 2θ(kψ(1) (k) − 1) k(α − 1) Γ(α)k (k, θ) = 2 (1) , θθ 2θ (kψ (k) − 1) ψ(1) (k)(1 − α) 1−α , Γ(α)k (k, θ) = − Γ(α)θ (k, θ) = kθ kθ 2(kψ(1) (k) − 1) 2θ(kψ(1) (k) − 1) (2) θψ (k)(1 − α) kψ(2) (k)(1 − α) Γ(α)θ (k, θ) = − , Γ(α)k (k, θ) = kk kk 2(kψ(1) (k) − 1) 2(kψ(1) (k) − 1) Γ(α)θ (k, θ) θθ 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 15 / 20
  • 31. α-曲率テンソルの係数 R(α)θ (k, θ) = R(α)k (k, θ) = −R(α)θ (k, θ) = −R(α)k (k, θ) kkθ kθk θθk θkθ ( ) 2 (1) (2) (1 − α ) ψ (k) + kψ (k) = , 4θ(kψ(1) (k) − 1)2 ( ) (1 − α2 ) (ψ(1) (k))2 + kψ(1) (k)ψ(2) (k) R(α)θ (k, θ) = −R(α)θ (k, θ) = , kθk kkθ 4(kψ(1) (k) − 1)2 (1 − α2 )(kψ(1) (k) + k2 ψ(2) (k)) R(α)k (k, θ) = −R(α)k (k, θ) = , θkθ θθk 4θ2 (kψ(1) (k) − 1)2 R(α)θ (k, θ) = R(α)θ (k, θ) = R(α)θ (k, θ) = R(α)θ (k, θ) θθθ kθθ θkk kkk =R(α)k (k, θ) = R(α)k (k, θ) = R(α)k (k, θ) = R(α)k (k, θ) = 0 θθθ kθθ θkk kkk 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 16 / 20
  • 32. α-Ricci テンソルと α-スカラー曲率 R(α) (k, θ) θθ = ∑ R(α)m θmθ m∈{k,θ} R(α) (k, θ) = kθ ∑ R(α)m θmk m∈{k,θ} R(α) (k, θ) = θk ∑ R(α)m kmθ m∈{k,θ} R(α) (k, θ) = kk ∑ R(α)m kmk m∈{k,θ} K (α) (k, θ) = ∑ i,j∈{θ,k} 浅野正貴 (大阪市立大学) (1 − α2 )(kψ(1) (k) + k2 ψ(2) (k)) = 4θ2 (kψ(1) (k) − 1)2 ( ) (1 − α2 ) ψ(1) (k) + kψ(2) (k) = 4θ(kψ(1) (k) − 1)2 ( ) (1 − α2 ) ψ(1) (k) + kψ(2) (k) = 4θ(kψ(1) (k) − 1)2 ( ) (1 − α2 ) (ψ(1) (k))2 + kψ(1) (k)ψ(2) (k) = 4(kψ(1) (k) − 1)2 Rij gij = ( ) (1 − α2 ) ψ(1) (k) + kψ(2) (k) 2(kψ(1) (k) − 1)2 ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 17 / 20
  • 33. α-Ricci テンソルと α-スカラー曲率 R(α) (k, θ) θθ = ∑ R(α)m θmθ m∈{k,θ} R(α) (k, θ) = kθ ∑ R(α)m θmk m∈{k,θ} R(α) (k, θ) = θk ∑ R(α)m kmθ m∈{k,θ} R(α) (k, θ) = kk ∑ R(α)m kmk m∈{k,θ} K (α) (k, θ) = ∑ i,j∈{θ,k} 浅野正貴 (大阪市立大学) (1 − α2 )(kψ(1) (k) + k2 ψ(2) (k)) = 4θ2 (kψ(1) (k) − 1)2 ( ) (1 − α2 ) ψ(1) (k) + kψ(2) (k) = 4θ(kψ(1) (k) − 1)2 ( ) (1 − α2 ) ψ(1) (k) + kψ(2) (k) = 4θ(kψ(1) (k) − 1)2 ( ) (1 − α2 ) (ψ(1) (k))2 + kψ(1) (k)ψ(2) (k) = 4(kψ(1) (k) − 1)2 Rij gij = ( ) (1 − α2 ) ψ(1) (k) + kψ(2) (k) 2(kψ(1) (k) − 1)2 ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 17 / 20
  • 34. まとめ • α = ±1 のとき,曲率テンソルの各成分は消える. • 同様に,α = ±1 のとき,Ricci テンソル,スカラー曲率も消 える. 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 18 / 20
  • 35. まとめ • α = ±1 のとき,曲率テンソルの各成分は消える. • 同様に,α = ±1 のとき,Ricci テンソル,スカラー曲率も消 える. 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 18 / 20
  • 36. Thank you for your attention!! 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 19 / 20
  • 37. 補足 正規分布族の α-接続は ∇(α) ∂ ∂µ 1−α ∂ 1 + 2α ∂ ∂ ∂ = , ∇(α) =− ∂ ∂µ 2σ ∂σ ∂µ ∂µ σ ∂σ ∂ ∂ 1+α ∂ ∇(α) = ∇(α) =− ∂ ∂ σ ∂µ ∂µ ∂σ ∂σ ∂µ 有限標本空間上の離散分布族の α-接続は ( ) 1 + α ξk 1 ξk ∂ (α) ∂ = − δij δjk + δij ∇∂ 2 ξ0 ξi ξi ∂ξk ∂ξi ∂ξj 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 20 / 20
  • 38. 補足 正規分布族の α-接続は ∇(α) ∂ ∂µ 1−α ∂ 1 + 2α ∂ ∂ ∂ = , ∇(α) =− ∂ ∂µ 2σ ∂σ ∂µ ∂µ σ ∂σ ∂ ∂ 1+α ∂ ∇(α) = ∇(α) =− ∂ ∂ σ ∂µ ∂µ ∂σ ∂σ ∂µ 有限標本空間上の離散分布族の α-接続は ( ) 1 + α ξk 1 ξk ∂ (α) ∂ = − δij δjk + δij ∇∂ 2 ξ0 ξi ξi ∂ξk ∂ξi ∂ξj 浅野正貴 (大阪市立大学) ガンマ分布族のなす曲面の曲率について 2014 年 1 月 25 日 20 / 20