#問題
$(6.66)$ と $(6.67)$ の結果を確認せよ。
#方針
ガウス過程の予測分布は正規分布であり、その期待値と分散が
\begin{align}
m(\mathbf{x}_{N+1})
&= \mathbf{k}^{\rm T} \mathbf{C}_N^{-1} \boldsymbol{\sf t}
\tag{6.66}\\
\sigma^2(\mathbf{x}_{N+1})
&= c-\mathbf{k}^{\rm T} \mathbf{C}_N^{-1} \mathbf{k}
\tag{6.67}
\end{align}
であることを、同時分布
\begin{align}
p(\boldsymbol{\sf t}_{N+1})
&= \mathcal{N}(\boldsymbol{\sf t}_{N+1}|\mathbf{0}, \mathbf{C}_{N+1})
\tag{6.64}
\\
\mathbf{C}_{N+1}
&= \left(
\begin{array}{cc}
\mathbf{C}_{N} & \mathbf{k} \\
\mathbf{k}^{\rm T} & c
\end{array}
\right)
\tag{6.65}
\end{align}
から示す。
#解答
証明 以下の同時分布があるとき、
\begin{align}
p (\mathbf{x}) &=
\mathcal{N} (
\mathbf{x} | \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Sigma}
) \\
\mathbf{x} =
\left( \begin{array}{c}
\mathbf{x}_a \\ \mathbf{x}_b
\end{array} \right), \ \
\boldsymbol{\mu} &=
\left( \begin{array}{c}
\boldsymbol{\mu}_a \\ \boldsymbol{\mu}_b
\end{array} \right), \ \
\boldsymbol{\Sigma} =
\left( \begin{array}{c}
\boldsymbol{\Sigma}_{aa} & \boldsymbol{\Sigma}_{ab} \\
\boldsymbol{\Sigma}_{ba} & \boldsymbol{\Sigma}_{bb}
\end{array} \right)
\tag{2.65-2.67}
\end{align}
条件付き分布は以下のように書けることが示されている。
\begin{align}
p (\mathbf{x}_a | \mathbf{x}_b) &=
\mathcal{N} (
\mathbf{x}_a | \boldsymbol{\mu}_{a|b}, \boldsymbol{\Sigma}_{a|b}
) \\
\boldsymbol{\mu}_{a|b} &=
\boldsymbol{\mu}_a + \boldsymbol{\Sigma}_{ab} \boldsymbol{\Sigma}_{bb}^{-1}
(\mathbf{x}_b - \boldsymbol{\mu}_b)
\tag{2.81}
\\
\boldsymbol{\Sigma}_{a|b} &=
\boldsymbol{\Sigma}_{aa}-
\boldsymbol{\Sigma}_{ab} \boldsymbol{\Sigma}_{bb}^{-1} \boldsymbol{\Sigma}_{ba}
\tag{2.82}
\\
\end{align}
これを $(6.64), (6.65)$ に当てはめると $(6.66), (6.67)$ が得られる。（証明終）