確率論 上級
確率過程と応用(大学院レベル)
上級の概要
上級では、確率過程の理論と応用を学ぶ。「時間とともに変化するランダムな現象」を数学的に扱う枠組みである。
学習目標
- 確率過程の基本概念を理解する
- マルコフ連鎖の理論を習得する
- ブラウン運動の構成と性質を理解する
- Karhunen-Loève展開による確率過程の表現を理解する
- 伊藤積分と確率微分方程式の基礎を学ぶ
- 中心極限定理を証明できる
- 情報理論の基礎を理解する
目次
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第1章
確率過程
確率過程の定義、有限次元分布、サンプルパス
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第2章
マルコフ過程
マルコフ性、推移確率行列、定常分布、エルゴード性
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第3章
ブラウン運動
ウィーナー過程、経路の連続性・非微分可能性、反射原理
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第4章
Karhunen-Loève展開
確率過程の最適直交展開、共分散作用素の固有値問題、PCAとの関係
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第5章
確率微分方程式
伊藤積分、伊藤の公式、SDEの解
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第6章
中心極限定理
特性関数、中心極限定理の証明
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第7章
情報理論
エントロピー、相互情報量、情報源符号化定理
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第8章
現代的話題
マルチンゲール、大偏差原理、ランダム行列入門
マルチンゲール関連トピック
分布リファレンス
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安定分布
安定分布(Stable distribution)の定義・特性関数・平均・分散・特殊ケース・応用を解説する。…
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q-ガウス分布
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ミッタク・レフラー分布
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コンウェイ・マクスウェル・ポアソン分布(Conway-Maxwell-Poisson Distributio…
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指数修正ガウス分布(Exponentially Modified Gaussian Distribution…
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レヴィ分布
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スケラム分布(Skellam distribution)の定義・PMF・平均・分散・応用を解説する。2つの独…
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分散ガンマ分布
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ユール・シモン分布(Yule-Simon Distribution)の定義・PMF・平均・分散・応用を入門レ…
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ラデマッハ分布(Rademacher Distribution)の定義・PMF・平均・分散・応用を入門レ…
読み物
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連続なのに、どこも折れている [読み物]
花粉の踊りから生まれたブラウン運動は、連続なのに微分できない怪物だった。アインシュタイン・ウィーナー・伊藤が挑んだ確率論の心臓部の物語。
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公平な賭けの数学 [読み物]
どんな賭け方をしても公平なゲームでは儲けは増やせない。倍賭け戦略の罠から任意停止定理まで、「うまい手はない」ことを厳密にしたマルチンゲールの物語。
前提知識
- 確率論 中級の内容
- 測度論・ルベーグ積分
- 関数解析の基礎(あれば望ましい)