二項分布

x \in \{0,1\}N \geqq m なる非負整数 N,m に対して,x=1 となる確率を \mu とする.

    \[ {\rm Bin}(m|N,\mu) = {}_{N}{\rm C}_{m}\mu^m(1-\mu)^{N-m} \]

を 二項分布 という.

今回はこの分布の正規性,期待値,分散,モデルについてのメモ.期待値・分散はこちらの記事の定義にしたがっている.

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逆行列の公式#1

n 次正方行列 P が正則であるとき,その逆行列をブロック分解した形で求める方法についてのメモ.手計算では役に立つことは無いだろうが,対象となる行列 P が対称行列であったりすると,応用の幅が広がる.確率統計,機械工学,制御系統のテキストには類似した公式が載っているようだ.なお,今回は
『Pattern Recognition and Machine Learning』(著) Christopher M. Bishop で見かけたものである.触れたことがある人には「PRML」という略称で通じるらしい.

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行列の上三角化

n 次実正方行列 A の各固有値の重複度と,対応する固有空間の次元が一致するとき(あるいは An 個の1次独立な固有ベクトルをもつとき),A は対角化可能(diagonalizable)である.一方,A が対角化可能でないときでも,A を上三角化(triangular)することができる.すなわち

    \[ P^{-1}AP = \left[ \begin{array}{ccccc} \lambda_1&&&&\\ &\lambda_2&&*&\\ &&\ddots&\\ &0&&\ddots&\\ &&&&\lambda_n \end{array}   \right] \]

なる正則行列 P が存在する.ここで \lambda_i~~(i = 1,2,\ldots ,n)A の固有値.

この P が存在することを証明したものはよく見かけるが,実際に計算した例を見ることは少ない.理由は簡単で,難しいことは考えずにとりあえず Jordan 標準形を構成してしまえば,それは上三角行列にほかならないからである.

今回はもし,なんらかの理由で正則行列 P によって Jordan 標準形ではない上三角行列を構成する必要がある場合のための計算メモ.なお,P は正則行列というだけではなく,直交行列まで制限することができるが,今回はやらない.

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人口予測のモデル#2

前回の記事では Malthus による人口予測のモデルを扱った.前回のモデルには多くの問題点があったが,そのなかの一つ,人口が限りなく増加してしまうという点について,1837年にオランダの生物学者 Verhulst(フェルフルスト)が 人口過密 を考慮に入れた修正を提案した.

Model 2.1(Verhulst の人口モデル)
時刻 t におけるある国の総人口 N = N(t) は,時刻 t=0 における人口 N_0 と定数 \gamma , M を用いて

    \[ 	N = \frac{M}{1 + \left(\frac{M}{N_0}-1\right)e^{-\gamma t}} \]

と表されると予測できる.

 

今回はこのモデルについてのメモ.
 
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人口予測のモデル#1

英国の経済学者 Malthus(マルサス)は,1798 年出版の「人口論」において,次のようなアイデアを提案した.

Model 1.1(Malthus の人口モデル)

時刻 t におけるある国の総人口 N = N(t) は,時刻 t=0 における人口 N_0 と定数 \gamma を用いて

    \[ N = N_0e^{\gamma t} \]

と表されると予測できる.

 

もちろん実際の人口はここまで単純な数式で完全に表現することはできないだろうが,微分方程式と数学モデル,という意味では良い例だと考えられる.今回はこのモデルについてのメモ.

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