現代数学の系譜11 ガロア理論を読む26 [無断転載禁止]©2ch.net
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>>195
> 結論：世にある多くの確率分布では大数の法則が成立しない例もあり、「100列だから確率99/100」は要証明事項。かつ、決定番号の例では大数の法則不成立（∵期待値不存在）
スレ主が理解するため"だけ"にスレ住人が付き合ってやった前週の議論を
これっぽっちも理解しないまま、独自理論で出た結論がコレですかｗｗｗｗ
冗談きついっす >>180
おっちゃんです。
12/4(日)のIDを見れば分かるように、>>176-177は私ではなく、>>175が私である。>>175に書いたように、
>R^N の中での Q^N のルベーグ測度は0で、実数列の全体 R^N から無作為かつランダムに
>1つ実数列を選んだとき、それが有理数列となる確率は0になる。
>0,1,2,…,9 の数字を用いて有理数を表すことは、有理数列を選ぶことになる。(この文の句読点「、」以降の後半は変えた)
とある。確率空間を実数列の全体 R^N として R^N から無作為かつランダムに
1つ実数列 {a_n} を選んだとき {a_n} が有理数列となる確率は0である。
だから、R^N から無作為かつランダムに1つ実数列 {b_n} を選んだとき {b_n} が
有理数列「ではない」確率が1である。任意に与えられかつ10進無限小数展開されて表された実数
a＝a_0.a_1a_2…a_n… (a_0 はaの整数部分、任意の1以上の自然数nに対して a_n∈{0,1,2,…,9})
から有理数列 a_1, a_2, …, a_n,… を構成することは容易に出来る。
そういう訳で、時枝問題で、10進無限小数展開された実数を考えても意味がない。 >>195 期待値補足
http://oshiete.goo.ne.jp/qa/8267316.html
質問者：nch45367
質問日時：2013/09/16 21:45
確率で期待値を学習しました。
平均のことを期待値と言うんですよね？
どちらも同じ意味なのに、なぜ使い分けるのですか？
どのようにして使い分けるのですか？
解答をよろしくお願いいたします。
No.1
回答者： sirayaki 回答日時：2013/09/16 22:36
解答が難しい質問ですね。算術平均とおおよそ同じものだという理解でよいと思います。平均には、算術平均の他に加重算術平均、幾何平均、調和平均があります。それぞれどんな平均か調べてみてください。
尚、ほとんど同じだという理屈は、下記のURL参照。
http://w3e.kanazawa-it.ac.jp/math/category/kakuritu/kakuritu/henkan-tex.cgi?target=/math/category/kakuritu/kakuritu/kitaiti-no-teigi.html
期待値の求め方最終更新日： 2007年7月14日 KIT数学ナビゲーション
期待値とはある試行を行ったとき，その結果として得られる数値の平均値のことである．すなわち，試行によって得られる数値 X が x 1 , x 2 , x 3 ,?, x n であり，それぞれの値をとる確率が p 1 , p 2 , p 3 ,?, p n とすると， X の期待値は，
期待値 = x 1 ・ p 1 + x 2 ・ p 2 + x 3 ・ p 3 +・・・+ x n ・ p n
となる． >>217 補足
大数の法則 と期待値(平均)μの存在
http://tokyo.atso-net.jp/wiki/?%E5%A4%A7%E6%95%B0%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87
大数の法則 - 歴史に探る数学・物理法則:2010-09-10 (金)
大数の法則
大数の法則とは コイン投げやサイコロで実感できるように、何度も試行すれば、コインの場合は表がでた割合は1/2に近づくし、サイコロではほぼ同じ出目数に近づくし、出目数の平均は3.5に近づく。このように、何度も同じ試行を独立に繰り返す時、確率変数の和の期待値が、限りなく母集団の期待値に近くなるという法則である。
大数の法則とは
ヤコブ・ベルヌーイ（Jakob Bernoulli、1654- 1705）による弱大数の法則を紹介する。 Xiを互いに独立で同じ確率分布に従う確率変数とする。その確率分布の期待値をμとし、平均値 X*=(x1+x2+...+xn)/n をサンプル平均とする。 下記の３つを仮定する
独立性：確率変数X1,X2, ・ ・ ・,Xn が互いに独立
平均の同一性：μ = E(Xi) , i = 1, 2, ・ ・ ・ , n
分散の有限性：σi^2 = V (Xi) ? σ2 , i = 1, 2, ・ ・ ・ , n
この時、任意の正数εについて
n-->無限大の時 Prob{| x*-μ|>ε ｝--->０
大数の法則は期待値(平均)μが存在することを前提としており、平均が存在しないような場合には大数の法則を適用することは適切ではない。
証明には、チェビシェフの不等式が使われる。
大数の法則の証明 †
チェビシェフの不等式を期待値及び分散に適用する．
X*=(x1+x2+...+xn)/n
とおくと、独立な試行なので
E(X*)=nμ/n=μ
となる。 また独立性より
V(x*)=(σ1^2+σ2^2+...+σn^2)/n2 < σ^2/n
なるσが存在する（分散の有限性より） チェビシェフの不等式より
Prob{|x-μ|?k}<=(σ^2/n)k^2
上式の右辺は、n-->無限大 の時０に近づくので、大数の法則が証明された。 >>216
どうも。スレ主です。
おっちゃん、レスありがとう
おっちゃんが、時枝擁護側にいてくれて助かるよ >>219
>>184の
>時枝記事>>2の決定番号dとは、単純化すれば、dから先が循環節になって、２つの数列が一致するというだけのこと
>d+1以降のしっぽの箱を開けて、dが分かります？？
>循環節の中の数だから、そりゃ分かるさ （＾＾；
の部分について、スレ主のいう「循環節」の意味がよく分からんが、
恐らく循環小数の中で可算無限回出て来る10進表示された小数点以下の桁の部分のことだろう。
しかし、そう解釈してもここは間違いで、>>2にも書いてあるように、
決定番号dは2つの実数列sとrが、dから先一致するような正の自然数だから、
dの循環小数表示とかいう話はやはり全く関係ない。結果(答え)も0で間違い。 >>218 補足
http://www.slideshare.net/KojiKosugi/cauchy20150726
Cauchy分布について(ベイズ塾例会資料)2015.07.26:
(抜粋)
1. 昔アラブの偉いお坊さんが?平均と分散を忘れた哀れな男に しびれるような香りいっぱいの?琥珀色した分布を教えてあげました やがて心ウキウキ?とても不思議このムード たちまち男は?事前分布におきました コンガマラカス楽しいルンバのリズム?南の国の情熱のアロマ それは不思議な分布 コーシー分布について @kosugitti
4. コーシー分布の特徴 ? 平均と分散が定義されない。 ? 最頻値と中央値は定義される。
5. 平均がないわけあらへん ? 計算したったらええねん。 ※別にrstanでなくても，rcauchy(n,mu,sigma)で出ます。
6. あるがな 標準偏差がとても大きい。 最大・最小値もびっくりするぐらい大きい。
7. 「定義されない」のは Cauchy(y|μ, ) = 1 ? [1 + (y μ )2] http://mathtrain.jp/cauchydist より
8. コーシー分布の特徴 ? 「定義されない」のであって，サンプル平均，サン プル分散はもちろん算出できます。
9. 例えば正規分布の場合 ? サンプルが得られるたびにその平均を取っていく， ということを繰り返すと・・・
10. 例えば正規分布の場合 ? サンプルが得られるたびにその平均を取っていく， ということを繰り返すと・・・ 大数の法則！
11. コーシー分布の場合 ? サンプルが得られるたびにその平均を取っていく， ということを繰り返すと・・・
12. コーシー分布の場合 ? 散らばりすぎ。分散に至っては枠外。
13. コーシー分布の場合 ? ylimをなくすとびっくりすることが起きるよ 52943290
14. 裾が重い分布 ? さっきのに標準正規分布を重ねる。
15. 裾が重い分布
16. Re:コーシー分布の特徴 ? 時々とんでもない外れ値を出すことがある分布 ? 実現値の場合，裾の方に必ず出現度数がある＝裾が 重い分布。 ? べき分布の一種 ? 大数の法則が成立しない（大数の法則は期待値 平 均値の存在を前提としている）
つづく >>222 つづき
24. まとめ ? コーシー分布は平均と分散が定義できない ? 裾の重い(heavy tail)分布 ? 事前分布の影響がありそうな，小さなサンプルに対し ては，分散の事前分布として半コーシー分布を選ぶと 良い。 ? Polson and Scott(2012)は逆ガンマを駆逐する勢い。 Gelman(2006)は半t族で尺度パラメタはデータから考えるべき， という立場（J=3の八学校はσ=25)
25. 補遺）その他の特徴 ? 中心極限定理が成立しない ? 確率変数がコーシー分布の時，その標本分布もコー シー文になるので，標本平均の分散は ? 正規分布する確率変数同士の商の分布 ? コーシー確率変数の逆数もコーシー分布 http://www.geocities.jp/ikuro_kotaro/koramu/1966_w7.htm
26. 以上， コーシー分布について でした。
(引用終り) >>221
どうも。スレ主です。
おっちゃん、レスありがとう
おっちゃんが、時枝擁護側にいてくれて助かるよ Hey Charlie you are too stupid to learn math. You see it, dontcha? >>223 補足
これ前にも引用したが分かりやすいので再録
”(3) 指数 2> γ > 1 の時、母集団の期待値、分散両方とも発散する。中心極限定理は成立しない。”
http://heycere.com/statistics/central-limit-theorem/
中心極限定理 ? ９９.９%の科学?曖昧から確信へ:
(抜粋)
中心極限定理が成り立たない場合
もとの母集団に平均や分散が存在しない場合は、中心極限定理は成り立ちません。その場合は安定分布を持ちいた他の理論が存在します。母集団に平均や分散が存在しないとはどんな場合でしょうか？典型的な例は、分布の裾野がべき乗則に従う場合です。これをファットテールと言います。
母集団の分布の裾野（kが大きいところ）が、べき乗則f(k) ∝ k^γに従うとしましょう。すると、べき乗則の指数γによって、以下のように中心極限定理が成立する場合と、しない場合があります。
(1) 指数 γ > 3 の時、母集団の期待値、分散が両方とも有限であり、中心極限定理が成立する。
(2) 指数 3> γ > 2 の時、母集団の期待値は有限であるが、分散は発散する。中心極限定理は成立しない。しかしその場合でも、中心刻限定理の一部として、母集団からの取り出された標本（サンプル）の平均\bar{X}の分布は、平均\muに収束する事実は成立する。（大数の法則）
(3) 指数 2> γ > 1 の時、母集団の期待値、分散両方とも発散する。中心極限定理は成立しない。
(引用終り) >>226 訂正
べき乗則f(k) ∝ k^γ
↓
べき乗則f(k) ∝ k^(-γ)
補足
いやー、えらいところで、式がばけた
指数が、マイナスなんよ
で、分かるでしょ？
Σ1/n でn→∞で、発散すると
”(3) 指数 2> γ > 1 の時、母集団の期待値、分散両方とも発散する”は、この系統の発散の話だよ >>227 補足
で、時枝問題の決定番号の確率分布は、指数がプラスなんだ
当然発散ですよ >>204 関連
賞金は300万ドルだから、一人で受賞ならノーベルより上
2017年 - ジョセフ・ポルチンスキー、アンドリュー・ストロミンガー、カムラン・ヴァッファ
New Horizons in Physics Prize 賞金総額10万ドル
2015年 笠真生、高柳匡他７名
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E7%89%A9%E7%90%86%E5%AD%A6%E8%B3%9E
(抜粋)
基礎物理学賞（きそぶつりがくしょう、Fundamental Physics Prize）は、2012年に創設されたブレイクスルー賞の一部門の学術賞。優れた基礎研究の業績を上げた物理学者に授与される。 基礎物理学ブレイクスルー賞（Breakthrough Prize in Fundamental Physics）とも呼称される。
ユーリ・ミルナー（英語版）の提唱により創設され、非営利団体「基礎物理学賞財団 (Fundamental Physics Prize Foundation) 」により毎年授与されており、賞金は300万ドルである。
受賞者
2017年 - ジョセフ・ポルチンスキー、アンドリュー・ストロミンガー、カムラン・ヴァッファ
New Horizons in Physics Prize
New Horizons in Physics Prizeは若手の研究者に出される賞。賞金総額10万ドル。
2015年
Sean Hartnoll
Philip C. Schuster、Natalia Toro
Horacio Casini、Marina Huerta、笠真生、高柳匡
(引用終り) >>228
非可測なのに確率分布をこしらえちゃうトンデモスレ主ならここにいます。 >>231
(抜粋)
But, what if these two separately described phenomena were actually the same thing?
A Stanford physicist has proposed this radical idea in the form of a new equation, ER=EPR ? and he says it could build a space-time bridge between the long-competing theories of general relativity and quantum mechanics.
Essentially, the physicists suggest ‘that quantum mechanics and gravity are far more tightly related than we (or at least I) had ever imagined.
‘The essential nonlocalities of quantum mechanics?the need for instantaneous communication in order to classically simulate entanglement?parallels the nonlocal potentialities of general relativity: ER=EPR.’
(引用終り) >>230
ああ、そうだね
時枝問題のオリジナルな場合の決定番号の確率分布は、全く考えられないね
ご指摘の通り
>>196で書いた通り
任意の実数だから、ｐ進表現でｐ→∞の極限を考えたときに相当する
だから
最初から無限大に発散している 立川裕二先生、基礎物理ニューホライズン賞
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E7%89%A9%E7%90%86%E5%AD%A6%E8%B3%9E
New Horizons in Physics Prize
2016年 立川裕二 他５名
http://www.s.u-tokyo.ac.jp/ja/info/4529/
立川裕二准教授が2016年基礎物理ニューホライズン賞を受賞 - 東京大学 大学院理学系研究科・理学部: 2015/12/07
(抜粋)
11月9日 (月) 、東京大学理学部物理学科准教授で東京大学国際高等研究所カブリ数物連携宇宙研究機構科学研究員の立川裕二（たちかわ ゆうじ）氏がブレークスルー賞財団が授与する2016年基礎物理ニューホライズン賞受賞者の一人に選ばれました。
立川科学研究員への2016年基礎物理ニューホライズン賞の授与理由は、超対称性の場の理論における傑出し且つ洞察力に優れた研究を行ったこととされました。
立川科学研究員は例えば、2010年に共同研究者のアルディ (Alday) 氏とガイオット (Gaiotto) 氏と共に行った研究から、4次元と2次元の場の量子論でそれぞれ独立に計算されていた量が実は一致することを明らかにし、場の量子論研究において大きな進展をもたらすとともに、重力を含む統一理論の有力な候補とされる超弦理論の研究に手がかりを与えています。
このように、場の量子論研究において大きく貢献してきました。
今回の受賞について、立川科学研究員は「このような形で評価していただけたのも、これまで所属した各研究機関が素晴らしい研究環境を提供してくださったこと、また、素晴らしい指導教員、共同研究者に恵まれたこと、また、家族が暖かく見守ってくれていることのお陰ですので、皆様に感謝するばかりです。
今後とも、この賞で満足してしまうことなく、良い研究が出来るよう努力していきたいと思います」と述べています。
立川科学研究員はこれまで日本人で初めてのヘルマン・ワイル賞を2014年7月に受賞、2014年11月には理論物理分野における顕著な研究業績をあげた若手研究者（40歳未満）へ贈られる西宮湯川記念賞を受賞しています。
―東京大学大学院理学系研究科・理学部 広報室― >>233
> だから
> 最初から無限大に発散している
何が？
何が発散してんの？ 立川裕二先生は、なかなか凄い人やね
https://www.jsps.go.jp/j-toplevel/data/08_followup/H25reports/H25Report_j_KavliIPMU.pdf
世界トップレベル研究拠点プログラム（WPI）Executive Summary（延長審査用）H25
(抜粋)
研究成果 13：超対称ゲージ理論
2009年に立川裕二はL. F. Alday及びD. Gaiottoと共に、いわゆるAlday-Gaiotto-Tachikawa
予想を提起した。当初、この予想は理論物理学の言葉で表現されたが、すぐに数学的に正確な予
想に再定式化された。それ以来、その予想の大部分は厳密に証明された。当初は制限されたクラ
スの群に対して考察されたが、論文[21]は、一般的な場合について理解する方向に向けて大きく
前進する内容を含んでいる。
*研究成果 13：超対称ゲージ理論
*[21]. O. Chacaltana, J. Distler and Y. Tachikawa, “Nilpotent orbits and codimension-two defects of 6d
N=(2,0) theory”, International Journal of Modern Physics, A28 (2013) 1340006
DOI: 10.1142/S0217751X1340006X
L. F. Alday, D. Gaiotto, 立川裕二の三人による予想は、もともと SU(N) に対するものだったが、それを
一般の群に拡張するには、SU(N) の場合はなかった様々な微妙な点が生ずる。SU(N) の場合は、箱が N 個
のヤング図で名前がつけられる、ある物体が重要な役割を果たしたが、一般には、ヤング図はベキ零軌道で
置き換えられる。このベキ零軌道は、数学では重要であると長らく知られていたが、理論物理ではこれまで
表立ってはそれほど現れなかった。この論文では、立川は共著者の Chacaltana と Dislter とともに、ベ
キ零軌道の数学的振る舞いがどのようにこの物理的状況で現れるかを調べた。ベキ零軌道に付随して、数学
において自然に現れる概念はいろいろあるが、教科書に載っているような概念のみならず、この十年で見つ
かったような新しい性質までが、ほぼすべてこの物理的な状況でも現れることが示された。
(引用終り) >>235
何が発散している？
自分で考えてみて
ヒント >>196 >>236 立川裕二先生 つづき
https://www.jsps.go.jp/j-toplevel/data/08_followup/H25reports/H25Report_j_KavliIPMU.pdf
世界トップレベル研究拠点プログラム（WPI）Executive Summary（延長審査用）H25
(抜粋)
研究成果 13：超対称ゲージ理論
物理学と数学の相互作用のもう一つの例として、論文[22]において、立川はO. Aharony及び
N. Seibergと共に、一般的ゲージ理論で従来は無視されていた離散的パラメータを発見した。こ
れらの新しいパラメータを記述する最も良い方法は、代数的トポロジーで盛んに研究されてお
り、1980年代に多くの日本人数学者が貢献したテーマである分類空間のコホモロジーを用いるこ
とである。しかし、分類空間のコホモロジーはこれまで物理学ではほとんど使われていなかっ
た。従って立川がKavli IPMUの連携研究員であることから、直接数学者に質問することが可能で
あったことと共に、全数学分野を広く網羅するKavli IPMUの図書室で図書を参照することができ
たことが非常に役だった。
*[22]. O. Aharony, N. Seiberg, and Y. Tachikawa, “Reading between the lines of four-dimensional gauge
theories”, Journal of High Energy Physics, 1308 (2013) 115
DOI: 10.1007/JHEP08(2013)115
ゲージ理論は平らな時空においては、ゲージ結合定数と、θ角という、二つの連続パラメータがあることは
長らく知られている。しかし、時空のトポロジーが複雑になると、それだけでは捉えられない効果があり、
長らく研究者を混乱させてきた。この論文では、一般の時空においては、ゲージ理論は上記の二つの連続パ
ラメータだけでなく、いくつかの離散的なパラメータを持つことが示された。これらの離散的なパラメータ
は、理論がどのような線演算子を持つかを決め、このパラメータを記述するには、群の分類空間のコホモロ
ジーを用いるのが良い。群の分類空間のコホモロジーは数学では長らく研究されていた対象であるが、物理
ではこの論文までは散発的に使われていただけだった。この論文の執筆には、Kavli IPMU の数学者との議
論、および、Kavli IPMU の古典から最新までの数学の文献を揃えた図書館の存在は不可欠であった。
(引用終り) >>238 立川裕二先生 つづき
https://www.jsps.go.jp/j-toplevel/data/08_followup/H25reports/H25Report_j_KavliIPMU.pdf
世界トップレベル研究拠点プログラム（WPI）Executive Summary（延長審査用）H25
(抜粋)
3-3 異分野融合による研究成果
外から見れば理論物理学と数学は一見同じように見えるかもしれない。例えば、どちらも数
式を用いる。しかし現実には、二つの分野の研究者はそれぞれの分野における過去200年の発展の
間、別の道を辿って離れてしまい、今ではかなり異なるそれぞれの言語を話す。従って、物理学
の予想をうまく定式化された数学の予想に翻訳するには、あるいは数学の証明を物理の理論に逆
に翻訳するには、極めて大きな努力が必要となる。互いに理解し合うことに熱心な理論物理学者
と数学者がいつでも一緒にいるKavli IPMUは、この翻訳を行うには理想的な環境である。
このために、立川裕二、堀健太朗、大栗博司など数名の鍵となる「通訳」がいる。2012年の春
学期に、立川は当機構で物理学者と数学者の間の議論が促進されるようにAlday-Gaiotto-
Tachikawa予想の初歩についてのインフォーマルなレクチャーシリーズを行った。レクチャーの途
中、講師と聴衆の間で、ある物理の概念を数学の言語に最適な形で翻訳するにはどうすれば良い
か、活発な議論が頻繁に起こった。このレクチャーシリーズのおかげで、立川は数学の言葉を話
すことのできる物理学者として、拠点の数学者だけでなく、数学コミュニティー一般に知られる
ようになった。このため、彼は他大学の数学科での講義や数学の研究集会での講演を数多く頼ま
れるようになった。とはいえ、まだこの活動から直接的に査読付論文として出版されたものはな
い。このタイプの融合的なやり取りの結果が学術的論文となるためには何年にも渡る準備期間が
必要であるが、少なくとも拠点がホストする立川のウェブページから、査読出版されていないレ
クチャーノートを手に入れることは可能である。
(引用終り) >>237
分からないから教えてよ。お前の馬鹿理論をｗｗｗｗ >>238 つづき
https://www.jsps.go.jp/j-toplevel/data/08_followup/H25reports/H25Report_j_KavliIPMU.pdf
(抜粋)
研究成果 12：有限群とカラビ・ヤウ・ジオメトリの間の新しい関係の発見
大栗博司の長期的な研究目的の一つは、超弦理論のコンパクト化において、厳密な結果を発見
することである。彼は1989年の博士論文で、K3と呼ばれる4次元カラビ-ヤウ空間上の超弦理論のコ
ンパクト化を研究し、粒子のスペクトルがいわゆる楕円種数にまとめられることを示した。驚くべ
きことに、楕円種数をN=4の超共形代数の指標で展開すると、その展開係数が正の整数になること
がわかった。しかし、これが何を意味するのかを見出すのには、その後20年の年月がかかった。2010
年に、大栗は江口徹、立川裕二と共に、これらの整数が最大マシュー群 M24の表現の次元であるこ
とを発見した[19]。このことから彼らはK3の楕円コホモロジーはM24の表現であると予想した。彼ら
の予想の弱いバージョンはマシュー・ムーンシャインと名付けられ、これはその後、アルバータ大
学の数学者Terry Gannonによって、2013年に証明された。
マシュー・ムーンシャイン予想の本質的な要素の一つは、ラマヌジャンによって発見された、
擬モジュラー形式である。ここで、1987年に開催された、ラマヌジャン生誕百周年記念の会議での
フリーマン・ダイソンの講演記録から引用しよう。「擬テータ関数は今後発見されるであろう壮大
な統一像がどんなものかについてワクワクするようなヒントを与える。私の夢は、生きているうち
に、超弦理論の予言を自然界の事実に一致させようという若手物理学者の努力の末、解析的な手法
が擬テータ関数を含むように拡張されるのを見ることだ。」マシュー・ムーンシャインは、擬モジ
ュラー形式、マチュー群、カラビ・ヤウ多様体と超弦理論のコンパクト化の壮大な統一像を示すこ
とにより、ダイソンの夢を実現するものである。過去数年、大栗博司の発見は物理学者、数学者の
双方により精力的に研究されている。それが世界的にインパクトを与えた証拠として、マシュー・
ムーンシャインに関する国際会議がチューリッヒのETH、ストーニーブルックのサイモンズ・セン
ター、ロンドンのインペリアル・カレッジで開催されていることを指摘したい。 つづき
*研究成果 12：有限群とカラビ・ヤウ・ジオメトリの間の新しい関係の発見
*[19]. T. Eguchi, H. Ooguri and Y. Tachikawa, “Notes on the K3 Surface and the Mathieu Group M24”, Experimental Mathematics 20 (2011) 91-96
DOI: 10.1080/10586458.2011.544585
この論文において、大栗博司、江口徹、立川裕二は、K3 曲面の楕円種数が、マシュー群 M24 の既約表現の
次元を用いて自然に分解できることを示した。これらの次元は、楕円種数を、K3 曲面上の非線形σ模型が
自然にもつ N=4 超共形代数の指標によって展開したときの係数として現れる。この発見は、のちに2013年
に Terry Gannon によって厳密に証明された。この結果は、M24 が楕円コホモロジーの対称性として作用す
ることを示唆している。
(引用終り) Even he couldn't explain his fuckin' crazy theorem. >>240
しょうがないね
簡単な話だ
>>196 で
ｐ進表現
A= a1/p+a2/p^2+a3/p^3+・・・・+an/p^n
ｐは、０からｐまでの数を取る。つまり、a1, a2, a3, ・・・,anなども、０からｐまでの数を取る。
少数1位までの数p通り、少数2位までの数p^2通り、少数3位までの数p^3通り、・・・、少数n位までの数10^n通り
ｐを大きくする。つまり、a1, a2, a3, ・・・,anなどは、任意の自然数を取るとする
つまり、ｐ→∞の極限で、任意の自然数を取る場合を表現できる
この場合（任意の自然数の場合）、少数1位の場合の数から無限大に発散している
ここで、任意の自然数→任意の実数 と考えることができるが、同様に発散していることは明らか
蛇足だが、ここで、多項式
f(x)= a1 x+a2 x^2+a3 x^3+・・・・+an x^n を考えてみよう
上記同じことだが、全ての多項式 f(x)の集合で、次数ｎを固定する
全ての多項式 f(x)の集合から任意に一つ選んだときに、次数m<=nの出現確率を考えることと同じだ
係数 a1, a2, a3, ・・・,anなどが、０からｐまでの数の場合は、次数m<=nの出現確率を考えることは可能だ
しかし、任意の自然数としてｐ→∞の極限を考えると、次数m<=nの出現確率を考えることは不可能だ
そして、時枝記事の決定番号との関連で言えば、しっぽの同値類だから、しっぽは無視して、異なる部分は先頭の箱だから、上記のように、係数 a1, a2, a3, ・・・,anなどが任意の実数を取る場合に相当する
つまり、a1, a2, a3, ・・・,anまでが異なる部分で、n+1からしっぽで一致する部分だ。だからD＝n+1
多項式モデル f(x)= a1 x+a2 x^2+a3 x^3+・・・・+an x^n でも、決定番号を考察することができるという話（上記は、ｐ進表現を使ったが） >>242
追加
https://www.jsps.go.jp/j-toplevel/data/08_followup/H25reports/H25Report_j_KavliIPMU.pdf
世界トップレベル研究拠点プログラム（WPI）Executive Summary（延長審査用）H25
(抜粋)
研究成果 14：場の量子論と超弦理論における方法―双対性
この相互作用の始まりは、数学における「圏」の言葉が弦理論において「Dブレーン」と呼ば
れる一群の対象を記述する上で適しているという認識に遡る。Dブレーンは弦の世界面の境界上の
相互作用であり、ある種の圏を構成するが、これは連接層の導来圏のように以前から数学において
調べられていたものと一致する場合がある。この関係を通じて、超弦理論における幾つかの事実が、
例えば導来圏の同値関係のような、証明されるべき数学的予想をもたらし、一方、数学的結果が超
弦理論を理解するためのヒントを与える。このような相互作用の口火を切った堀健太朗は、2次元
超対称ゲージ理論における新たな種類の双対性を発見した[23]。これは4次元におけるSeiberg双対
性の2次元版と考えられる。それは、球、半球、およびトーラス上の分配関数についての厳密な結
果に関して最近開発された方法[23,24]を用いてテストされているところである。 つづき
*研究成果 14：場の量子論と超弦理論における方法―双対性
*[23]. K. Hori, “Duality In Two-Dimensional (2, 2) Supersymmetric Non-Abelian Gauge Theories”, Journal of
High Energy Physics, 1310 (2013) 121
DOI: 10.1007/JHEP10(2013)121
この論文は、2次元(2,2)超対称ゲージ理論の低エネルギーでの振る舞いについてである。物質場の個数が少
ない場合は超対称性が自発的に破れることを示し、多い場合はゲージ群や物質場が相異なる理論の間に成り
立つと思われる双対性を発見した。それは4次元N=1超対称ゲージ理論におけるサイバーグ双対性の2次元版
と呼べるものである。この結果を幾つかの線形シグマ模型に応用し、赤外固定点として現れる超共形場の理
論を調べた。これらは超弦理論のコンパクト化に用いることができるが、そのモジュライ空間が3次元カラ
ビ・ヤウ多様体に対応する極限を含むことが分った。この研究は導来圏の間の圏同値に関する最近のいくつ
かの数学的発見に動機づけられている。研究結果はそれらの発見を統一的に理解する枠組みを与え、系統的
に一般化する方法を提示している。この研究においては著者とA.ボンダルとのやり取りが不可欠であった。
ある二重被覆に関する数学的質問をボンダルにしたこと自体が双対性を発見する引き金となったのである。
(引用終り) >>244
>しかし、任意の自然数としてｐ→∞の極限を考えると、次数m<=nの出現確率を考えることは不可能だ
N^nを全事象とする直積確率として、ふつうに考えられると思うけど >>245 堀 健太朗先生
http://db.ipmu.jp/member/personal/143ja.html
堀 健太朗
役職
教授 (from 2015/06/01 ) [UT]
特任教授 (from 2008/11/01 to 2015/05/31)
研究分野
理論物理学 (弦理論)
Mathematics
String Theory
自然界の基本法則は何なのか? それはどんな数学によって記述されるのか? これらの問いが私の研究する動機となっています。正しい理論的枠組は一般相対論と量子力学を統 一したものであるべきです。
更にこの2つの物理学の発展にともなってそれぞれ独自に成長してきた数学の分野を統合するような言葉で記述されなければならないと私は考えてい ます。弦理論はそのような枠組の最有力候補です。
「数学分野の統合」を示唆する例として『ミラー対称性』があります。これは2つの全く異なる空間を動きまわる「ひも」の物理が全く同じであるという一見信じがたい現象で、2つの空間のシンプレクティック幾何学と代数幾何学が入れ換わるという驚くべき形で成り立っています。
私達はミラー対称性が二次元ゲージ場の量子論における双対性を用いて理解できることを示しました。この仕事はDブレーンの間の対応関係など更なる発展につながっています。
現在私はミラー対称性等を駆使して弦理論のコンパクト化の解析に取り組んでいます。特に四次元で最小限の超対称性を持った理論の全体像を把握することが大きな目標です。同時に数学者と協力して理論を記述する適切な言語を開発することも目指しています。 >>247
N^n で考えてみようか
まず、自然数の集合から、ある任意の数mを選ぶ確率は？ ゼロだろ
で、自然数の集合から、a1, a2, a3, ・・・,an（>>244）など、任意の数を取るとするときの出現確率は？
上記の通り、１次元の場合、任意のa1を選ぶ確率は、ゼロだぜ
直積確率だから？ どんな有限の値になる？
>>248
多項式モデルは、重ねて同じことを言ったことに意義がある
かつ、半分は、おっちゃんへの>>221 >>216 への回答でもある >>250
あのね、ゼロという確率を考えられるのであれば、確率を考えることは 可 能 と言うべきなんですよ
で、あんたは結局何が言いたいの？
無限個の要素をもつ数学的に確立された離散確率分布の存在を否定したいの？ >>250
離散確率分布くらい理解しようよ
wikiにだって書いてあるんだからさ >>250
> まず、自然数の集合から、ある任意の数mを選ぶ確率は？ ゼロだろ
馬鹿丸出し乙 >>249 堀 健太朗先生
https://de.wikipedia.org/wiki/Kentar%C5%8D_Hori
ドイツ語をgoogle英訳
(抜粋)
Kentar? Hori (Japanese 堀 健太朗, Hori Kentar?) [1]
In 2000 he published with Cumrun Vafa a new proof of the mirror symmetry of Calabi-Yau manifolds [5] about the duality of two-dimensional quantized light theories. This connection of mirror symmetries with T-duality was first assumed by Andrew Strominger, Shing-Tung Yau and Eric Zaslow in 1996. >>251-253
べつに
要するに、100列だから99/100と、そう単純には言えないよと
言いたいことはそれに尽きる >>254
In 2002, he was Invited Speaker at the International Mathematics Congress in Beijing (Mirror Symmetry and Quantum Geometry). [6] >>256
べつに
最初から問題にしているのは、100列だから99/100と、そう単純には言えないよと
それだけさ >>256
証明してみなよ
数学的に
100列だから99/100ですと 但し、すその重い分布などに考慮して
大数の法則非成立
中心極限定理も不成立
そこに注意をはらってくれよ >>260
大数の法則非成立
↓
大数の法則不成立 >>257
NGワードとかで英文が通らない
困ったモノだ
腐った板には困ったモノだ >>250
> まず、自然数の集合から、ある任意の数mを選ぶ確率は？ ゼロだろ
まず、ここから違うダロ
ゼロを可算無限個足して1になるんかい？ｗｗｗ
>>258
へぇ、それだけ言うのに出鱈目をぎょうさん書くんですなあアンタ ここのスレ主は数学全然分かってねーし、大量のコピペで発言埋めまくるし、マジで糞 >>224
おっちゃんです。
スレ主は何度も
>おっちゃんが、時枝擁護側にいてくれて助かるよ
と書いているが、そのようなことを書く意図が分からず、
私のどこがどのようにスレ主にとって助かっているのかが全然分からない。
もしかしたら、何かスレ主にとって好都合になることや、裏があるのかも知れない。
スレ主がそのようなことを書く意図を探るため、一旦私は時枝記事のことから引いてみる。
スレ主に時枝記事のことを説明してもムダだしな。 >>254 補足
堀 健太朗先生
どういうわけか、独wikipediaにだけ記事がある
で、独語はgoogle翻訳で、英語に直せる
それをアップしようとすると、NGワードで出来なかった
興味ある人は各自でお願いします >>266
おっちゃん、どうも。スレ主です。
端的に言えば、おっちゃんのカキコ外れだよ
だれから見ても大外しか、外しすぎて意味不明。それが、擁護側だから助かると
おっちゃん、解析の知識とそれに関する基礎論に詳しいことは分かった
が、知識が統合されていないし、確率統計も弱いみたいだね
だから、時枝記事のように、応用面がちと弱いみたいだね
まあ、リーマンゼータの特殊値研究を推進してもらうのが良いね
時枝記事はスルーで良いだろう
別の話では、よろしくね（＾＾； >>263
>> まず、自然数の集合から、ある任意の数mを選ぶ確率は？ ゼロだろ
>ゼロを可算無限個足して1になるんかい？ｗｗｗ
時枝トリックに完全に嵌まったか・・
極限と収束を思い出して欲しいね
あと、ノンスタと超実数
無限大と無限小
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%B6%85%E5%AE%9F%E6%95%B0
超実数
(抜粋)
超実数（ちょうじっすう、英: hyperreal number）または超準実数（ちょうじゅんじっすう、英: nonstandard reals）と呼ばれる数の体系は無限大量や無限小量を扱う方法の一つである。超実数の全体 *R は実数体 R の拡大体であり、
1 + 1 + ・・・ + 1
の形に書ける如何なる数よりも大きい元を含む。そのような数は無限大であり、その逆数は無限小である。"hyper-real" の語はエドウィン・ヒューイット（英語版）が1948年に導入した[1][2]。
超実数は（ライプニッツの経験則的な連続の法則（英語版）を厳密なものにした）移行原理（英語版）を満たす。この移行原理が主張するのは、R についての一階述語論理の真なる主張は *R においても真であることである。
例えば、加法の可換則 x + y = y + x は、実数におけると全く同様に、超実数に対しても成り立つ。また例えば R は実閉体（英語版）であるから、*R も実閉体である。また、任意の整数 n に対して sin(πn) = 0 が成立するから、任意の超準整数（英語版） H に対しても sin(πH) = 0 が成立する。
超冪に対する移行原理は1955年のウォシュの定理（英語版）の帰結である。
無限小を含むような論法の健全性に対する関心は、アルキメデスがそのような証明を取り尽くし法など他の手法によって置き換えた、古代ギリシャ時代の数学にまで遡る。1960年代にロビンソンは、超実数体が論理的に無矛盾であることと実数体が論理的に無矛盾であることが同値であることを示した。
ロビンソンが描写した論理規則によると、無限小が関わるいかなる証明も不健全であり、巧みに操られたものではないかという懸念がでてきた。
超実数の応用、特に解析学における諸問題への移行原理の適用は超準解析と呼ばれる。 >>269
ノンスタ
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%B6%85%E6%BA%96%E8%A7%A3%E6%9E%90
(抜粋)
超準解析（ちょうじゅんかいせき、Nonstandard analysis）とは、超実数やその上の関数について研究する解析学の一分野である。直訳すれば非標準解析学といった意味であるが齋藤正彦が超準解析という訳語を使い始めたためそのように呼ばれるようになった[1][2]。無限小解析と同一のものとも見なされる。
概要
超準解析ではイプシロン-デルタ論法によって一度は数学から追放されたと思われた、無限小や無限大という極限に関する古典的で直観的な感覚、すなわち、いわゆる実数論にもとづかないライプニッツ流の古典的な微積分を数学的に厳密に定式化し、取り戻すことができる。
このような古典的な微積分におけるオリジナルな無限小解析学とは区別されることもある。
アブラハム・ロビンソンによって考案された。超準解析の基本的な手法である超積はアラン・コンヌらによって作用素環の研究に応用されてもいる。
超実数（ちょうじっすう、hyperreal numbers）は実数を拡張した数概念である。実数体に無限小・無限大を加えたものは体をなし、超実数体と呼ばれる。超実数体は *R, R* などと表記される。その元を超実数という。
ただし、無限小や無限大は 1 点ではなく、例えばある無限小について、それより小さい無限小、大きい無限小が存在する。無限大に対しても同様。また、1つの超実数の周りには、それと無限に近い超実数が無数に存在する。 >>263
>> まず、自然数の集合から、ある任意の数mを選ぶ確率は？ ゼロだろ
>ゼロを可算無限個足して1になるんかい？ｗｗｗ
http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q10112569930
(抜粋)
yokorodayoさん2013/8/28Yahoo!知恵袋: 数学IIIの質問です。
無限大×0は計算できないとネットに書いてあったのですが、無限大×(1+ルート２)＝無限大と某参考書に書いてありました。普通の数字は無限大に掛けることができて、０は掛
けることができないということでしょうか？教えてください！
ベストアンサーに選ばれた回答 musicboy_ik_322さん 2013/8/29
極限においての考え方ですね...
まず, 無限大と0を除く任意の実数との積ですが,
実数の符号によって正・負が分かれるものの,
「無限大は何倍しても無限大だ」ということは,
感覚的にもピンとくると思います.
問題は, 無限大と0との積ですね.
（略）
さて, 長くなりましたが, まとめますと...
ある関数の極限値が「∞×0」であるとき, その中には「∞/∞」の形を持つものが存在する.
→分母・分子それぞれが∞に近づくスピードによって極限値変わってくる（∞or0or或る値）.
∴∞×0はそのままでは計算できない.（式変形することによって計算できることがある.） >>271
>>>263
>>> まず、自然数の集合から、ある任意の数mを選ぶ確率は？ ゼロだろ
>>ゼロを可算無限個足して1になるんかい？ｗｗｗ
>→分母・分子それぞれが∞に近づくスピードによって極限値変わってくる（∞or0or或る値）.
>∴∞×0はそのままでは計算できない.（式変形することによって計算できることがある.）
具体例として、宝くじを考える
１億枚発行して、１等１枚 当たる確率 １／１億
ｎ億枚発行して、１等１枚 当たる確率 １／ｎ億
さて、宝くじには、連番が振ってある
任意の連番を、mとする。mを買う確率も、１／ｎ億
全体の確率の和＝Σ(m＝１〜ｎ億) １／ｎ億 ＝（１／ｎ億）（ｎ億）＝１
極限 ｎ→無限大 を考える
自然数の集合から、ある任意の数mを選ぶ確率（それは宝くじの１等の確率に同じ）は？ ゼロだろ
全体の確率の和＝1 は不変だ >>272
数当ての確率測度を論じるには箱に入れる数字の確率分布を用意する必要がある
ということに、そろそろお前も気づいただろ？ｗｗｗ
だから先週、ポアソン分布だったり別の分布だったりを用意したわけだなあ。。
お前は全然理解できなかったみたいだけどな！ｗｗｗ >>265
>ここのスレ主は数学全然分かってねーし、大量のコピペで発言埋めまくるし、マジで糞
はっきりいうが、時枝記事>>2は、Tさんが投下してから、ほぼ１年ずっとやっている
自分の中では、もう終わった話でね。興味は別のところに行ったってこと
まとめとくと（過去似たようなことはなんどもやったが）
１．結論から言えば、時枝記事不成立
２．理由
１）「100列だから確率は99/100」が数学的に証明されていないし、おそらく不成立
２）時枝の>>2の”可算無限個ある箱それぞれに，私が実数を入れる”から出発して、”閉じた箱を100列に並べる”とやると、まさにヒルベルトのホテルのパラドックスに嵌まる
その点、Sergiu Hart氏 PUZZLES ”Choice Games” November 4, 2013 http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf の方が、ヒルベルトのホテルのパラドックス回避は容易
（出発点と途中がシンプル（最初の列は動かさずに単純に同じような列を追加するだけ）だから、列をパラドックス回避するように定義すれば良い。時枝ではそれが難しい）
３）Sergiu Hart氏では、game2で区間[0,1]の有理数を選んで、どうようの数列を作る案を示している。これは選択公理を用いないバージョンだ。
game2でも、「100列だから確率は99/100」が数学的に証明されていないし、
当てることができるのは、循環節の中にすぎない（∵しっぽの同値類を利用して、一致しているのはしっぽの循環節の部分だから） >>273
意味わからん
一様分布（下記）で、サイコロの目、普通６だが、ｎの場合を考えればいいだけだろ？
で、ｎ→∞の極限を考えるだけのこと
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%80%E6%A7%98%E5%88%86%E5%B8%83
一様分布
(抜粋)
一様分布（いちようぶんぷ）は、離散型あるいは連続型の確率分布である。 サイコロを振ったときの、それぞれの目の出る確率など、すべての事象の起こる確率が等しい現象のモデルである。 >>275
>全体の確率の和＝Σ(m＝１〜ｎ億) １／ｎ億 ＝（１／ｎ億）（ｎ億）＝１
>極限 ｎ→無限大 を考える
>自然数の集合から、ある任意の数mを選ぶ確率（それは宝くじの１等の確率に同じ）は？
>ゼロだろ
>全体の確率の和＝1 は不変だ
こんなことを言う馬鹿が
> 自分の中では、もう終わった話
だってさｗｗｗｗｗｗ
お前が終わっとるわ！
確率なんも分かっとらんのにｗｗｗｗｗｗ >>276
アホ
全事象が可算無限個の場合はダメです >>274
つー、>>259-261
ポアソン分布だったり別の分布だったりを用意した?
さっぱり分かりません！（＾＾ >>280
だから、具体的に宝くじを例に出している
宝くじの発行枚数が増えたときを考えなさいと >>274
>数当ての確率測度を論じるには箱に入れる数字の確率分布を用意する必要がある
>ということに、そろそろお前も気づいただろ？ｗｗｗ
>だから先週、ポアソン分布だったり別の分布だったりを用意したわけだなあ。。
言っている意味が不明だが
時枝記事 >>2-4 に無い仮定を入れようというのか？
別に構わんが、それ、自分で問題を変えているという自覚あるのか？ >>275 補足
> ２）時枝の>>2の”可算無限個ある箱それぞれに，私が実数を入れる”から出発して、”閉じた箱を100列に並べる”とやると、まさにヒルベルトのホテルのパラドックスに嵌まる
>>7より再録
ヒルベルトの無限ホテルのパラドックス
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%92%E3%83%AB%E3%83%99%E3%83%AB%E3%83%88%E3%81%AE%E7%84%A1%E9%99%90%E3%83%9B%E3%83%86%E3%83%AB%E3%81%AE%E3%83%91%E3%83%A9%E3%83%89%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9
(抜粋)
新たな客は1人どころか、複数でも、（可算）無限でもよい。例えば、1号室の客を2号室へ、2号室の客を4号室へ、3号室の客を6号室へ、…、n 号室の客を 2n 号室へ、…と移せば、1号室、3号室、5号室、…つまり奇数号室は空室になるから、無限の客を新たに泊めることができる。
さらに次のようなこともできる。それぞれに無限の乗客が乗った無限台の車がホテルに乗りつけたとする。この場合、まず奇数号室を上のようにして空け、1台目の乗客を 3n（n = 1, 2, 3, …）号室に、2台目の乗客を 5n（n = 1, 2, 3, …）号室に、…というふうに入れる。i 台目の乗客は pn（ここで p は i + 1 番目の素数）に入れればよい。
現実にある（2室以上ある）有限ホテルでは、当然奇数号室の数は全室数より少ないが、無限ホテルではそうではない。数学的には、全室からなる集合の基数（有限集合における要素の個数に当たる）は、その真部分集合である奇数号室すべての集合の基数と等しい。これは無限集合の特徴である。この可算無限集合の基数は アレフ 0 と表される。
（引用おわり）
１．”可算無限個ある箱”→”閉じた箱を100列に並べる”
当然、100列は、可算無限
２．逆も可
”可算無限個ある箱”←”閉じた箱を100列に並べる”
３．つまり、例えば、101列作って、余分の1列をどこかの列の先頭につけるなど
>>86のような ”キマイラ数列 a1,a2,a3,・・・,ai,・・・・,b1,b2,b3,・・・,bj,・・・・” を排除することが難しくなる（おそらく不可能）
ということは、決定番号の扱いも困難になるという問題を生じる >>274
>数当ての確率測度を論じるには箱に入れる数字の確率分布を用意する必要がある
>ということに、そろそろお前も気づいただろ？ｗｗｗ
>だから先週、ポアソン分布だったり別の分布だったりを用意したわけだなあ。。
余談だが
１．当方は、時枝記事>>2-4 不成立の立場だから、「箱に入れる数字の確率分布」なんてどうでも良い。無くても良い
２．ただ、時枝記事>>4 で、「R^N/〜 の代表系を選んだ箇所で選択公理を使っている.
その結果R^N →R^N/〜 の切断は非可測になる.
ここは有名なヴィタリのルベーグ非可測集合の例(Q/Zを「差が有理数」で類別した代表系， 1905年)にそっくりである.」
「逆に非可測な集合をこさえるには選択公理が要る(ソロヴェイ， 1970年)から，この戦略はふしぎどころか標準的とさえいえるかもしれない.
しかし，選択公理や非可測集合を経由したからお手つき， と片付けるのは，面白くないように思う.
現代数学の形式内では確率は測度論によって解釈されるゆえ，測度論は確率の基礎， と数学者は信じがちだ.
だが，測度論的解釈がカノニカル， という証拠はないのだし，そもそも形式すなわち基礎， というのも早計だろう.」と
３．つまり、非可測だ→現代数学の形式内では確率は測度論によって解釈されるがそこから外れる→でも”それでいいのだ”と
時枝は、積極的に、非可測を言い訳に使っていると読める
まあ、その言い訳通用しないよとだけ言えれば、十分だよ、こちらとしては。だから、「箱に入れる数字の確率分布」なんてどうでも良い。無くても良いよと 可算無限の事象に対して一様分布は不可
どこにでも書いてあるだろこんなもん >>282
決定番号の確率測度を論じるには確率分布が不可欠
時枝もHartも、99/100はゲーム論的確率なので、確率分布を考える必要はない
お ま え が 確率測度に拘るから、わざわざ確率分布を持ち出し、
game2は確率測度でも99/100となることを説明しているのだ >>283
またキマイラかよ、馬鹿じゃねえのか？wwww ＞馬鹿じゃねえのか？wwww
No doubt about it >>285 関連
前にも引用したが
http://d.hatena.ne.jp/hiroyukikojima/20111029/1319861849
確率っていったい何だろう - hiroyukikojimaの日記: 2011-10-29
(抜粋)
現在、確率理論といえば、コルモゴロフが完成したもので、集合論と測度論(要するにルベーグ積分理論)を道具にしたものだ。
ところで、このような「不確実性とは何か、それをどう表現するか」というテーマは、数学者がずっと考え続けてきたもので、今は、コルモゴロフ流が主流になってしまったけれど、他にも有望なアプローチはいくつかあった。たとえば、フォン・ミーゼスの「コレクティフ」は、その際たるものだろう。
このコレクティフの理論は、非常に面白いものであるが、その操作性の低さと数学的な困難から、結局は長い間放置されてしまったのである。
しかし、コレクティフの考え方の先に、新しい方向性を見出した数学者が遂に現れた。それが、シェーファーとウォフクなのであった。彼らは、コレクティフという装置を土台にして、ゲーム理論を援用して、不確実性を表現する方法を与えた。それは、不確実性を「人間と自然とのゲームである」という方向から捉えることである。
出る面を当てると賭け金が2倍になり、はずれると賭け金が没収される賭けを考える。この賭けは、五分五分で表裏の出るコインに対しては古典的な確率論の意味で公平な賭けである。
ここでシェーファー・ウォフクが証明したのは、「自然が戦略の集合S'からどんな数列を選んでいようと、それが何であるかを知ることなく、資金を一度もマイナスにせず、無限大に増やす賭けの戦略が存在する」ということなのである。
ぶっちゃけていえば、確率が0.5なら公平であるような賭けに対して、もしも確率0.5のコインに対する大数の法則が成り立たないような流列に直面していたら、うまい戦略によって破産することなしに資金を無限に増やせる、ということなのだ。
そして、シェーファー・ウォフクがいいたいのは、「破産の可能性がなく資金を無限に増やせる戦略がみつからないなら、それは自然が大数の法則が成り立つ流列を常に選ぶことによって、それを妨害しているから。
これは、シェーファー・ウォフクの不確実性認識に対する哲学だといっていい。彼らは、パスカルとフェルマーが確率論を創始したときの当初の問題意識「ギャンブルでの戦略」に回帰したのである。 >>287
>時枝もHartも、99/100はゲーム論的確率なので、確率分布を考える必要はない
あああ、いっちゃった！！
証明お願いします
ゲーム論的確率
おらよくわかねーだ
勉強になるな〜
楽しみ（＾＾；
「99/100はゲーム論的確率」の証明お願いします！
”99/100”やれるよね、君なら！ >>290
まあ、小島も書いているように、コルモゴロフが完成した確率論を、別の視点から見直す
それは、確か過去レスで￥さんも指摘していたね
だが、個人的には、時枝記事 >>2-4 では、99/100は言えないだろうと思う
しかし、一方で、脱コルモゴロフの動きは確実にあって、そちらを考える方が良いと思うよ。時枝記事はおいといて
個人的には、量子力学の繰り込み処方が、きちんと扱える数学的手法が、２１世紀にはできるんじゃないかと
過去、日本のノーベル賞で、朝永先生が受賞し、湯川先生はその後量子力学の繰り込み処方に不満足で、非局所場理論を探求された
https://wikimatome.org/wiki/%E9%9D%9E%E5%B1%80%E6%89%80%E5%A0%B4
非局所場 - ウィキまとめ: 2016年8月11日
ふつうの場の量子論では，場の演算子は空間の点ごとに独立に定められ(局所場)，各点の場がその同じ点の他の場あるいは自身と相互作用する(局所相互作用)という描像を基本とし，これに接近するための数学的な枠組を模索している．
しかし，こうして場の局所性に執着するかぎり発散の困難は消えないであろうと考えたマルコフ(Markov,M.A.，1940)や湯川秀樹(1947)は，時空座標を場ψと可換でない演算子にとり，それを対角にする表示で2点の関数〈x’|ψ|x”〉としての場(2元局所場，bilocalfield)に到達した．
湯川は，これをxとx’の平均との差の関数とみて，後者が場の粒子の内部座標に当たることから，この自由度により種々の型の素粒子を区別する統一的記述をめざしたが，高林武彦(1964)はハドロンのSU(3)対称性を含めるには4元非局所場(素粒子の4面体モデル)への拡張が必要なことを指摘した．
湯川はさらに空間を素領域の集まりとみて場をその関数とする可能性を追求した．
他方，発散の困難の解決のためには，すでに1952年にメラー(M?ller,C.)やブロック(Bloch,C.)が場は局所的としたまま非局所相互作用(non-localinteraction)を導入する考えを提出していたが，それは微視的因果律を破ることになるため(相互作用の光より速い伝播)S行列が一義的に定まらないという新しい困難に出会うことになる．
これらの困難のため非局所場理論はほとんど忘れられた理論となった．一方，今日では広がった実体を相互作用する弦として理論的成功を収めているのは超弦理論であり，重力を含む統一理論の最有力候補である． >>249 堀 健太朗先生なんかも、ここから、繰り込み処方を正当化する流れができるんじゃないかと
期待していてね
それで、メモしているんだ（＾＾；
ここは、スレ主の天下のメモ帳なんだ（＾＾ >>291
逆になんだと思ってたの？wwww
決定番号の大小の確率測度だと思ってたの？www
Hart氏の混合戦略というワードがどういう文脈で出てくるのか知らないの？ >>293 堀 健太朗先生
脚注や参考文献に、Horiとあるのが、全部堀先生かい？ すごいね（＾＾
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9F%E3%83%A9%E3%83%BC%E5%AF%BE%E7%A7%B0%E6%80%A7_(%E5%BC%A6%E7%90%86%E8%AB%96)
ミラー対称性 (弦理論)
(抜粋)
歴史と発展
ミラー対称性の発見
ミラー対称性のアイデアは、1980年代中期まで遡ることができ、そのときは半径 R {\displaystyle R} R の円の上の伝搬している弦が物理学的には、適当な計量の単位をとると、半径 1 / R {\displaystyle 1/R} 1/R の円の上を伝搬している弦と等価であることに気付いたときである。[57]
この現象は、現在ではT-双対として知られていて、ミラー対称性に密接に関連していることが理解されている。
ミラー対称性の応用
数学者たちは1990年頃からミラー対称性に興味を持ち始めた。1990年頃は、物理学者のフィリップ・キャンデラス、ゼニア・デ・ラ・オッサ、パウル・グリーン、リンダ・パークス[62]らは、ミラー対称性を使うことで数え上げ幾何学において10年以上未解決問題であったものが解けることを示した[63]。
これらの結果は、1991年のバークレーでの数理科学研究所（英語版）(Mathematical Sciences Research Institute)(MSRI)での研究集会で提案された。
この研究集会の中で、有理曲線の数え上げ問題をキャンデラスの計算した数の一つが、ノルウェーの数学者ゲイル・エリングスラッド（英語版）(Geir Ellingsrud)とシュタイン・アリルド・シュトローム(Stein Arild Stromme)が見かけ以上に厳密なテクニックを使い得ていた数に不一致であることが認知された。[64]
この研究集会で多くの数学者が、キャンデラスの仕事は、厳密な数学的な議論を基礎としていないので、誤っているのではないかとの前提に立っていた。
しかしながら、それらの解を試してみると、エリングスラッドとシュトロームは、彼らの行った計算機のコードが誤っていることを発見し、このコードを正しくすると、解がキャンデラスと協力者たちの得ていた解に一致するという答えを得た。[65]
つづく >>295 つづき
証明されたミラー対称性
1990年、エドワード・ウィッテンは弦理論を簡素化した位相的場の理論を導入し[66]、物理学者たちは位相的場の理論にもミラー対称性のバージョンが存在することを示した。[67]
この位相的場の理論についてのステートメントは、普通は数学的な脈絡でのミラー対称性の定義として使われている。[68] 1995年、数学者マキシム・コンツェビッチ(Maxim Kontsevich)は、弦理論の物理的なミラー対称性にアイデアの基礎を置く新しい数学的な予想を提案した[69]。
ホモロジカルミラー対称性として知られているこのミラー対称性予想は、ミラー対称性を2つの数学的構造の同値性として定式化した。すなわち、カラビ・ヤウ多様体上の連接層の導来圏とそのミラーの深谷圏（英語版）の同値性である。[70]
1996年から2000年にかけての、アレクサンダー・ギベンタール（英語版）(Alexander Givental)、ボング・リアン(Bong Lian)、ケフェング・リウ（英語版）(Kefeng Liu)、シン＝トゥン・ヤウ(Shing-Tung Yau)はコンセビッチのいくつかのアイデアをどのようにして有理曲線の実際の数え上げに精密化して適用することができるかを示した。[71]
これらの結果が、現次元での、ミラー対称性の数学的な証明をどのように考えるのかを示している。
脚注
3.^ Hori et al. 2003; Aspinwall et al. 2009
18.Hori et al. 2003, p. xix
43.Hori et al. 2003, p. 677
44.^ Hori et al. 2003, p. 679
68. Hori et al. 2003, p. xviii
参考文献
Hori, Kentaro; Katz, Sheldon; Klemm, Albrecht et al., eds (2003). Mirror Symmetry. American Mathematical Society. ISBN 0-8218-2955-6.
Hori, Kentaro; Vafa, Cumrun (2000年). “Mirror Symmetry”. arXiv:hep-th/0002222. >>294
悪いが、おれには証明できませんと聞こえる >>268
>確率統計も弱いみたいだね
少し前の話だが、時枝問題は確率統計以前(高校数学の知識)の段階で済み、
本来確率分布を考える必要はない。スレ主がそのことを理解出来ないだけ。 >>294
それに食言しているように見える
「決定番号の確率測度を論じるには確率分布が不可欠」>>287
これは、だれの発言だ？ >>294 と整合していないように見える
ゲーム理論ベースだから、確率測度不要と言いたいのか？
もっと、詳しく話せよ （おそらくぼろが出ると思うから） >>291
学会の空気読めてないな〜。Hartの記事が2013年。あれから、丸３年
時枝もHartも、それらが正しいなら、数学では定理として扱われる
だが、数学の確率論で、そういう人（プロ）は知る限り皆無（もし、だれかご存知なら教えてくれ）
そして、成り立ちそうで成り立たない場合、”パラドックス”として例示される場合も多い
だが、数学の確率論で、そういう人（プロ）は知る限り皆無（もし、だれかご存知なら教えてくれ）
つまりは、プロの目から見えれば、成り立たない穴が丸見えで、”パラドックス”にもなりようがないと
引っかかるのは素人 >>298
おっちゃん、乙
どうも。スレ主です。
>少し前の話だが、時枝問題は確率統計以前(高校数学の知識)の段階で済み、
だれも賛同していない >>302
つー、>>300
そこで聞くが
１．Hartのgame2 数学では定理として扱われてるかい？ これは数学的に易しい方のバージョンだが・・・、 無い？ そうだろ！
２．Hartのgame1 数学では定理として扱われてるかい？ ゲーム論的確率論で扱える？ 実例を示してくれよ？ 無い？ そうだろ！！ >>301
時枝問題では、「確率を考える段階に帰着させるまでの部分」で
測度論などが必要になり、「確率を扱う部分」は高校数学までの知識で済む。
確率分布を考える必要は本来ない。 ＞だれも賛同していない
It's you with whom no one agrees, isn't it? >>303
なに興奮してんだよw
game2で確率分布を仮定すれば測度99/100は証明できるし、現にもう証明されてるだろ
お前が理解できないだけでw
確率分布を仮定しなければ決定番号の確率測度は計算できねえだろうよ
確率分布の何が不満なんだよw
ポアソン分布や幾何分布なら99/100に納得すんのか？しねえんだろ？
なら仮定したっていいだろうが
めんどくせー野郎だな
一方でお前は可算無限の標本に対して一様分布を持ち出した（>>272）
だけど公理論的確率論でそれは不可なんだよｗ
お前は公理論で話をしたいのかゲーム理論で話をしたいのか、どっちなんだよｗ
有理数バージョンの確率すら理解できないお前とgame1の話なんかしたくないわｗｗｗｗｗｗ
勝手にキマイラキマイラつぶやいてろよｗｗ Why don't you approve of your mistakes? You look to be disgraceful to me. > ゲーム理論ベースだから、確率測度不要と言いたいのか？
スレ主の説だと任意の有限数列の長さの「確率分布がすそが重い（超ヘビー）確率分布になるから」
有限数列の長さが有限であることが言えないことになって矛盾し
> 有限の極限として間接に扱う
有限(数列)が意味を持たなくなるから極限も考えられない
しかし実際はスレ主自身が何の議論をしないで任意の無限数列が出題可能であることを仮定しているじゃないか
その仮定の上では決定番号の確率分布を考えないで単に決定番号の個数を考えれば良い(100個なら99/100など) >>308
approve はへんな感じ。to be は要るのだろうか。 >>306
なに興奮してんだ？
証明は？
無いんだろ？
>一方でお前は可算無限の標本に対して一様分布を持ち出した（>>272）
>だけど公理論的確率論でそれは不可なんだよｗ
宝くじで例えてやったろ？
簡単に、ｎ枚発行して、１枚、当選番号決定は、12月31日
12月31日の当選番号決定前では、１枚の当選確率は1/n
つまり１枚しか買わなければ、確率は1/n
しかし、必ず１等当たりはあるので、全体での確率は１だ
もし、お金が無限にあれば、全部宝くじを買えば、必ず１等が当たる
同様に、日本の中で必ず当選者が出る。それが、多分あなたでないだけだよ
ｎ→∞の極限で、確率1/nは０に収束する。しかし、必ず１等当たりはあるので、全体での確率は１だよ
極限が分からないのか？ >>291
>>>287
>>時枝もHartも、99/100はゲーム論的確率なので、確率分布を考える必要はない
勝手読みの典型かな？
http://igodaisuki.net/cat1/222.html
第222号 勝手読みの治し方: 囲碁大好き September 06, 2012
(抜粋)
人間って、どうも
自分の都合のいいように考えるクセがある生き物のようです。
その自分の「都合のいい」発想を直す薬はないものか。
自分に基礎知識がないために
人が言ったたことや
本に書いてあることが
理解できなかったり、
必要以上にすごいことだと思ってしまうこと
があります。
基本的な知識、情報が欠けていると、
当たり前のことが
不思議にすごいことのように
感じるわけです。
(引用終り) >>294
>Hart氏の混合戦略というワードがどういう文脈で出てくるのか知らないの？
>>181-182 に”Sergiu Hart Choice Games”がある。再度読んでみたが、
ゲーム論的確率ではなく、単なるゲーム理論における専門用語の”Strategy”だろ。>>302 の宮部賢志（ミヤベケンシ）先生のいうゲーム論的確率論入門とは違うでしょ？
https://en.wikipedia.org/wiki/Strategy_(game_theory)
Strategy (game theory) >>313 ＜ＮＧワード問題で分割つづき＞
Pure and mixed strategies
A pure strategy provides a complete definition of how a player will play a game. In particular, it determines the move a player will make for any situation he or she could face. A player's strategy set is the set of pure strategies available to that player.
A mixed strategy is an assignment of a probability to each pure strategy. This allows for a player to randomly select a pure strategy. Since probabilities are continuous, there are infinitely many mixed strategies available to a player.
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