ラビットチャレンジ 応用数学のレポート
- 線形代数
- 確率・統計
- 情報理論
1 線形代数
1.1 行列
行列とは数値を縦と横に並べたもので、縦方向を列、横方向を行と言います。
- 2行2列の行列（2次正方行列）
\begin{pmatrix}
1 & 2 \\
3 & 4
\end{pmatrix}
\quad ,\quad
\begin{pmatrix}
a & b \\
c & d
\end{pmatrix}
- 3行3列の行列（3次正方行列）
\begin{pmatrix}
1 & 2 & 3\\
4 & 5 & 6\\
7 & 8 & 9
\end{pmatrix}
\quad ,\quad
\begin{pmatrix}
a & b & c\\
d & e & f\\
g & h & i
\end{pmatrix}
- m行n列の行列（3次正方行列）
\begin{pmatrix}
a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\
a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn}
\end{pmatrix}
1.2 単位行列
単位行列とは、任意のn次正方行列 $A$ に対して、次の式が成り立つ n次正方行列 $I$のことである。
$$IA=AI=A$$
単位行列 $I$ を表すと
I=
\begin{pmatrix}
1 & 0 & \cdots & 0\\
0 & 1 & \cdots & 0\\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & \cdots & 1
\end{pmatrix}
である。
1.3 逆行列
逆行列$B$は、ある行列 $A$ に対して、かけ算すると単位行列 $I$ になるもので、$B=A^{-1}$と表す。
$$AB=BA=I$$
$A$：行列、$I$：単位行列、$B=A^{-1}$：$A$の逆行列
1.4 行列式
逆行列が存在するか否かを判定するための式
- 2行2列の行列式
|A|=
\begin{vmatrix}
a & b \\
c & d \\
\end{vmatrix}
=ad-bc
- 3行3列の行列式
|A|=
\begin{vmatrix}
a_{11} & a_{12} & a_{13}\\
a_{21} & a_{22} & a_{23}\\
a_{31} & a_{32} & a_{33}
\end{vmatrix}
=a_{11}
\begin{vmatrix}
a_{22} & a_{23}\\
a_{32} & a_{33} \\
\end{vmatrix}
-a_{12}
\begin{vmatrix}
a_{21} & a_{23}\\
a_{31} & a_{33} \\
\end{vmatrix}
+a_{13}
\begin{vmatrix}
a_{21} & a_{22}\\
a_{31} & a_{32} \\
\end{vmatrix}\\
=a_{11}(a_{22}a_{33}-a_{23}a_{32})
-a_{12}(a_{21}a_{33}-a_{23}a_{31})
+a_{13}(a_{21}a_{32}-a_{22}a_{31})\\
=a_{11}a_{22}a_{33}-a_{11}a_{23}a_{32}-a_{12}a_{21}a_{33}+a_{12}a_{23}a_{31}
+a_{13}a_{21}a_{32}-a_{13}a_{22}a_{31}\\
=a_{11}a_{22}a_{33}+a_{12}a_{23}a_{31}+a_{13}a_{21}a_{32}-a_{11}a_{23}a_{32}
-a_{12}a_{21}a_{33}-a_{13}a_{22}a_{31}
となる
- 同じ行ベクトルが含まれる場合、行列式は0となる。
|A|=
\begin{vmatrix}
\vec{v_1}\\
\vec{v_2}\\
\vdots \\
\vec{v_k}\\
\vdots \\
\vec{v_k}\\
\vdots \\
\vec{v_n}
\end{vmatrix}=0
- あるベクトルが$\lambda$ 倍された場合、行列式も$\lambda$ 倍される。
|A|=
\begin{vmatrix}
\vec{v_1}\\
\vec{v_2}\\
\vdots \\
\lambda \vec{v_k}\\
\vdots \\
\vec{v_{n-1}}\\
\vec{v_n}
\end{vmatrix}=\lambda
\begin{vmatrix}
\vec{v_1}\\
\vec{v_2}\\
\vdots \\
\vec{v_k}\\
\vdots \\
\vec{v_{n-1}}\\
\vec{v_n}
\end{vmatrix}
- 行（もしくは列）のベクトルを入れ替えると、符号が入れ替わる
\begin{vmatrix}
\vec{v_1}\\
\vec{v_2}\\
\vdots \\
\vec{v_m}\\
\vdots \\
\vec{v_n}\\
\vdots \\
\vec{v_n}
\end{vmatrix}=-
\begin{vmatrix}
\vec{v_1}\\
\vec{v_2}\\
\vdots \\
\vec{v_n}\\
\vdots \\
\vec{v_m}\\
\vdots \\
\vec{v_n}
\end{vmatrix}
1.5 固有値
固有値とは、ある正方行列$A$に対して、$\vec{0}$ではない、ベクトル$\vec{x}$に対して次の式が成り立つときの$\lambda$のことを言う。
（このときのベクトル$\vec{x}$は、固有ベクトルと言う ）
$$A\vec{x}=\lambda\vec{x}$$
固有値の求め方は、次の通りである。
上記の右辺の式$\lambda\vec{x}$を左辺に移項すると
$$(A-\lambda I)\vec{x}=0$$
定義より、$\vec{x}\neq\vec{0}$のため、$|A-\lambda I|=0$ となる。
これを計算することで、$\lambda$ を求めることができる。
1.6 固有値分解
固有値及び固有ベクトルが次の式のように複数存在するとする
\begin{eqnarray}
A\vec{x_1} &=& \lambda_1\vec{x_1} \\
A\vec{x_2} &=& \lambda_2\vec{x_2} \\
A\vec{x_3} &=& \lambda_3\vec{x_3} \\
&\vdots& \\
A\vec{x_n} &=& \lambda_n\vec{x_n} \\
\end{eqnarray}
このとき、固有ベクトルを横に並べた行列を
$$X=\left(\vec{x_1},\vec{x_2},\vec{x_3},\cdots ,\vec{x_n} \right)$$
とし、対角成分に固有値を並べた行列を
\Lambda=
\begin{pmatrix}
\lambda_1 & 0 & 0 & \cdots & 0\\
0 & \lambda_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \lambda_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & 0 & \lambda_n
\end{pmatrix}
とするとき、
\begin{eqnarray}
AX&=& A\left(\vec{x_1},\vec{x_2},\vec{x_3},\cdots ,\vec{x_n} \right) \\
&=& \left(A\vec{x_1},A\vec{x_2},A\vec{x_3},\cdots ,A\vec{x_n} \right) \\
&=& \left(\lambda_1\vec{x_1},\lambda_2\vec{x_2},\lambda_3\vec{x_3},\cdots ,\lambda_n\vec{x_n} \right) \\
&=& \left(\vec{x_1},\vec{x_2},\vec{x_3},\cdots ,\vec{x_n} \right) \begin{pmatrix}
\lambda_1 & 0 & 0 & \cdots & 0\\
0 & \lambda_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \lambda_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & 0 & \lambda_n
\end{pmatrix}\\
&=& X\Lambda
\end{eqnarray}
となる。両辺右から$X^{-1}$を掛けることで
$$A=X\Lambda X^{-1}$$
となる。上式の右辺が、正方行列$A$の固有値分解したものである。
1.7 特異値分解
特異値分解は、正方行列以外の行列の固有値分解である。
ある行列$A$があって、これを
$$A=USV^{T}$$
と分解します。$U$、$V$は直交行列、$S$は対角行列とします。
式で書くと
A=(\vec{u_1}, \vec{u_2},\cdots ,\vec{u_n})
\begin{pmatrix}
\sigma_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & \sigma_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \sigma_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & \sigma_n \\
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
\vec{v_1} \\
\vec{v_2} \\
\vec{v_3} \\
\cdots \\
\vec{v_n}
\end{pmatrix}
ここで、$\sigma_1$、$\sigma_2$、$\sigma_3$、$\cdots$ 、$\sigma_n$ を特異値といい、
$$\sigma_1\geqq\sigma_2\geqq \sigma_3\geqq \cdots \geqq \sigma_n $$
を満たすように選びます。
$AA^{T}$の固有値を$\lambda$、固有ベクトルを$\vec{u}$とすると
\begin{eqnarray}
AA^{T}\vec{u_1}&=&\lambda_1 \vec{u_1} \\
AA^{T}\vec{u_2}&=&\lambda_2 \vec{u_2} \\
&\vdots&\\
AA^{T}\vec{u_n}&=&\lambda_n \vec{u_n} \\
\end{eqnarray}
これに、左から $A^{T}$ をかけて
\begin{eqnarray}
A^{T}AA^{T} \vec{u_1} &=& A^{T}\lambda_1 \vec{u_1} \\
A^{T}A\left(A^{T}\vec{u_1}\right) &=& \lambda_1\left(A^{T}\vec{u_1}\right) \\
\end{eqnarray}
$A^{T}A$ の固有ベクトルを$\vec{v}$とすると、
$$A^{T}A\vec{v_1}=\lambda_1\vec{v_1}$$
となる。同様の計算をすることで、$A^{T}A$の固有値が、$AA^{T}$の固有値が同じになることがわかる。
$\vec{v}$が単位ベクトルになるように$\theta$を取ると
$$\vec{v_1}=\theta_1\vec{u_1}$$
となる。これを順番に並べて
\begin{eqnarray}
V&=&\left(\vec{v_1},\vec{v_2},\vec{v_3}, \cdots,\vec{v_n}\right)\\
&=&\left(\theta_1A^{T}\vec{u_1},\theta_2A^{T}\vec{u_2}, \theta_3 A^{T}\vec{u_3},\cdots,\theta_n A^{T}\vec{u_n} \right)\\
&=&\left(A^{T}\vec{u_1},A^{T}\vec{u_2}, A^{T}\vec{u_3} ,\cdots, A^{T}\vec{u_n} \right)
\begin{pmatrix}
\theta_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & \theta_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \theta_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & \theta_n \\
\end{pmatrix}\\
&=& A^{T}\left(\vec{u_1},\vec{u_2},\vec{u_3}, \cdots,\vec{u_n}\right)
\begin{pmatrix}
\theta_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & \theta_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \theta_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & \theta_n \\
\end{pmatrix}\\
&=& A^{T}U
\begin{pmatrix}
\theta_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & \theta_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \theta_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & \theta_n \\
\end{pmatrix}
\end{eqnarray}
ここで
\Theta=\begin{pmatrix}
\theta_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & \theta_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \theta_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & \theta_n \\
\end{pmatrix}
と置きます。
\begin{eqnarray}
V&=&A^{T}U\Theta \\
V\Theta^{-1} &=&A^{T}U
\end{eqnarray}
となる。これを
AA^{T}U=U\begin{pmatrix}
\lambda_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & \lambda_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \lambda_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & \lambda_n \\
\end{pmatrix}
に代入すると
\begin{eqnarray}
AV\Theta^{-1}&=&U\begin{pmatrix}
\lambda_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & \lambda_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \lambda_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & \lambda_n \\
\end{pmatrix} \\
AV&=&U\begin{pmatrix}
\lambda_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & \lambda_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \lambda_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & \lambda_n \\
\end{pmatrix}\Theta \\
A&=&
U\begin{pmatrix}
\lambda_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & \lambda_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \lambda_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & \lambda_n \\
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
\theta_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & \theta_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \theta_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & \theta_n \\
\end{pmatrix}V^{T}\\
A&=&
U\begin{pmatrix}
\lambda_1\theta_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & \lambda_2\theta_2 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & \lambda_3\theta_3 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & 0 & \cdots & \lambda_n\theta_n \\
\end{pmatrix} V^{T}
\end{eqnarray}
ここで
$$\lambda_1\theta_1=\sigma_1,\lambda_2\theta_2=\sigma_2,\lambda_3\theta_3=\sigma_3,\cdots ,\lambda_n\theta_n=\sigma_n$$
と置くことで、結果が求まる。
2.確率・統計
2.1 確率とは
確率は、起こりやすさを数値で表したもの
-
頻度確率は「発生する確率」
例：どうように確からしいとき、コインで表を出す確率は0.5 -
ベイズ確率は「信念の度合いを数値にしたもの」
例：Aさんが、恋を焦がれているBさんに好かれている確率は0.5
確率の定義
$U$を全体集合、$A$を部分集合、$P(A)$をAが起きる確率とするとき、
$$P(A)=\frac{n(A)}{n(U)}＝\frac{事象Aが起こる数}{全事象の数}$$
2.2 条件付き確率とは
事象$A$起きたとき、事象$B$が起こる確率$P(B|A)$は
$$P(B|A)=\frac{P(A\cap B)}{P(A)}$$
$P(A\cap B)$：$A$かつ$B$が起こる確率
2.3 同時確率とは
$$P(A\cap B)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)$$
$P(A|B)$：事象$B$が起きたとき、事象$A$が起こる確率
なお、事象$A$と事象$B$が独立な場合（事象$A$と事象$B$が関係を及ぼさないとき）
事象$B$が起きたとき、事象$A$が起こる確率と事象$A$が起こる確率は同じ（$P(A|B)=P(A)$）になる
もしくは
事象$A$が起きたとき、事象$B$が起こる確率と事象$B$が起こる確率は同じ（$P(B|A)=P(B)$）になる
そのため、
$$P(A\cap B)=P(A)P(B)$$
となる。
2.4 和事象の同時確率とは
事象$A$または事象$B$が起こる確率$P(A\cup B)$は
事象$A$が起こる確率$P(A)$と事象$B$が起こる確率$P(B)$を加えて
二重に数えている事象$A$かつ事象$B$が起こる同時確率$P(A\cap B)$を引きます
$$P(A\cup B)=P(A)+P(B)-P(A\cap B)$$
2.5 ベイズの定理とは
同時確率の式
$$P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)$$
がベイズの定理である。$P(A∣B)とP(B∣A)$が入れ替わっているので、時間が逆行している確率を求める際にも有効である。
例：高熱の症状の時にインフルエンザの確率、コロナウイルスの確率など
時間の経過は
インフルエンザにかかる ⇒ 高熱になる
コロナウイルスにかかる ⇒ 高熱等の症状が出る
2.6 用語の説明
事象
同じ条件の下で繰り返し行うことのできる実験や観測など によって起こる結果
このときの実験や観測のことを試行という。
確率変数
起こりうることがらに対して割り当てられている数値
離散値（とびとびの値）であれば表に示せる
離散値：サイコロ（1,2,3,4,5,6）など
例：サイコロを３回振ったとき
1,2,3,4,5,6 ⇒ 確率変数
1の目が3回出た ⇒ 事象
確率分布
全事象の発生する確率を分布にしたもの。
記述統計
母集団から標本（サンプル）を抽出し、母集団の性質をグラフにしたり数値化する統計。
推測（推計）統計
母集団から標本（サンプル）を抽出し、母集団の性質を推測する
期待値$E(f(X))$
平均値の事
事象$X$を
$$x_1,x_2,x_3,\cdots,x_n$$
確率変数
$$f(x_1),f(x_2),f(x_3),\cdots,f(x_n)$$
確率$P(X)$を
$$P(x_1),P(x_2),P(x_3),\cdots,P(x_n)$$
とするとき、期待値（離散値）$E(f(X))$の定義は
$$E(f(X))=\sum_{k=1}^n P(X=x_k)f(X=x_k)$$
連続値の場合の期待値$E(f(X))$の定義は
$$\int_{-\infty}^{\infty}P(X=x)f(X=x)dx$$
分散
データの散らばり具合（散布度）を示す
期待値と各々のデータがどれだけズレているのかを差を取り、2乗して平均したもの定義は
$$Var(f(X))=E\left( f(X=x)-\Big(E(f(x))\Big)^2\right)=E(f(X)^2)-\Big(E(f(X)) \Big)^2$$
標準偏差σ
分散は2乗計算しているため、単位が2乗になっている
単位を1乗に戻すため、分散の平方根を取ったものが標準偏差
$$\sigma=\sqrt{Var(f(X))}$$
共分散
2つのデータの傾向の違いを測るもの
正の値ならば似た傾向があり
負の値なら逆の傾向がある。
共分散が0の場合、関係性が乏しくなる。
\begin{eqnarray}
Cov(f(X),g(Y))&=&E\bigg( \Big(f(X=x)-E(f(X)) \Big) \Big( g(Y=y)-E(g(Y)) \Big) \bigg)\\
&=&E\Big(f(X=x)g(Y=y) \Big)-E\Big(f(X=x)\Big)E\Big(g(Y=y)\Big)
\end{eqnarray}
ベルヌーイ分布
コイントスのように事象が２つに分けられる場合の確率分布。各々の確率が均等でなくても使用できる。（表裏が同様に確からしくない、歪んだコインでもよい）
$$P(x|\mu)=\mu^x(1-\mu)^{1-x}$$
マルチヌーイ（カテゴリカル）分布
サイコロを振るように事象が複数に分けられる場合の確率分布。ベルヌーイ分布のマルチ版のようなもの。（つまり歪んだサイコロを扱うイメージ）
ベルヌーイ分布と同じように、確率が均等でなくても使用することができる。
$$P(x|\mu)=\prod_{k=1}^K \mu_k^{x_k}$$
2項分布
ベルヌーイ分布の多試行版
$n$回のベルヌーイ試行をしたときに$x$回成功する確率は
$$P(x|\lambda ,n)=\frac{n!}{x!(n-x)!}\lambda^x(1-\lambda)^{n-x}$$
$n$：試行の回数
$x$：成功する回数
$\lambda$：期待する事象の確率
ガウス分布（正規分布）
釣鐘型の連続分布、偏差値などを出すさいにも使われている。
$$N(x:\mu ,\sigma^2)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp\left(-\frac{1}{2\sigma^2}(x-\mu)^2\right)$$
標本平均
母集団から取り出した標本（サンプル）の平均値
不偏分散
母集団に比べ標本数が少ない時は、標本分散が母分散よりも小さくなるため
標本分散が母分散に等しくなるように補正したもの
$$\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{k=1}^n x_k$$
とするとき、不偏分散は次の式で与えられる
$$\frac{1}{n-1}\sum_{k=1}^n (x_k-\bar{x})^2$$
3.情報理論
情報を数式化することで扱う理論
3.1 自己情報量
情報は確率$P(x)$を用いて表現することができる。
情報が珍しいというのは、情報量が大きいことを示すため、
確率$P(x)$と情報量には反比例の関係がある。そこで、自己情報量$I(x)$を次の式で定義する。
$$I(x)=\log\frac{1}{P(x)}=\log\Big(P(x)\Big)^{-1}=-\log P(x)$$
である。
単位は、対数の底が2のときは bit 、対数の底が$e$（ネイピア数、自然対数）のときは nat
3.2シャノンエントロピ―
自己情報量の期待値、つまり事象$x$の珍しの平均値をシャノンエントロピーといい次の式で定義する
$$H(x)=E(I(x))=-E(\log(P(x)))=-\sum_{x\in X}P(x)\log P(x)$$
3.3 カルバック・ライブラー ダイバージェンス
同じ事象・確率変数における異なる確率分布$P$、$Q$の違いを表す。
$$D_{KL}(P, ||Q)=E_{X\sim P}\left[\log\frac{P(x)}{Q(x)}\right]=E_{X\sim P}\left[\log P(x)-\log Q(x) \right]$$
ここで、$I_P(x)=-\log P(x)$ 、$I_Q(x)=-\log Q(x)$とすると、上式は
$$D_{KL}(P, ||Q)=E_{X\sim P}\left[-I_P(x)+I_Q(x) \right]$$
とできる。
3.4 交差エントロピー
- KLダイバージェンスの一部分を取り出したもの。
- $Q$についての自己情報量を$P$の分布で平均している。
- 2つの確率分布$P$と$Q$がどのくらい離れているのかを示す。
$P$ を事前に想定した確率分布、$Q$ を実際に発生した確率分布、$H(P)$ をシャノンエントロピー、$D_{KL}(P, ||Q)$ をカルバック・ライブラー ダイバージェンスとするとき、交差エントロピー$H(P,Q)$ は次の式となる。
$$H(P,Q)=H(P)+D_{KL}(P, ||Q)$$
計算は次の通り
\begin{eqnarray}
H(P,Q)&=&-\sum_{x\in X}P(x)\log Q(x) \\
&=& -\sum_{x\in X}P(x)\Big(\underline{\log P(x)-\log P(x)}+\log Q(x) \Big) \\
&=& -\sum_{x\in X}P(x)\log P(x)+\sum_{x\in X}P(x)[\log P(x)-\log Q(x)]\\
&=& H(P)+E_{X\sim P}\left[\log P(x)-\log Q(x) \right]\\
&=& H(P)+D_{KL}(P\, ||Q)
\end{eqnarray}
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ラビット・チャレンジ