現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む59
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この伝統あるガロアすれは、皆さまのご尽力で、
過去、数学板での勢いランキングで、常に上位です。
このスレは、現代数学のもとになった物理・工学の雑談スレとします。たまに、“古典ガロア理論も読む”とします。
それで宜しければ、どうぞ。
後でも触れますが、基本は私スレ主のコピペ・・、まあ、言い換えれば、スクラップ帳ですな〜（＾＾
最近、AIと数学の関係が気になって、その関係の記事を集めています〜（＾＾
いま、大学数学科卒でコンピュータサイエンスもできる人が、求められていると思うんですよね。
スレ主の趣味で上記以外にも脱線しています。ネタにスレ主も理解できていないページのURLも貼ります。関連のアーカイブの役も期待して。
話題は、散らしながらです。時枝記事は、気が向いたら、たまに触れますが、それは私スレ主の気ままです。
スレ46から始まった、病的関数のリプシッツ連続の話は、なかなか面白かったです。
興味のある方は、過去ログを（＾＾
なお、
小学レベルとバカプロ固定
サイコパスのピエロ（不遇な「一石」https://textream.yahoo.co.jp/personal/history/comment?user=_SrJKWB8rTGHnA91umexH77XaNbpRq00WqwI62dl 表示名:ムダグチ博士 Yahoo! ID/ニックネーム:hyperboloid_of_two_sheets （Yahoo!でのあだ名が、「一石」）
（参考）http://blog.goo.ne.jp/grzt9u2b/e/c1f41fcec7cbc02fea03e12cf3f6a00e サイコパスの特徴、嘘を平気でつき、人をだまし、邪悪な支配ゲームに引きずり込む 2007年04月06日
High level people
低脳幼稚園児のAAお絵かき
上記は、お断り！
小学生がいますので、18金（禁）よろしくね！（＾＾
（旧スレが512KBオーバー（又は間近）で、新スレを立てた） さて、いよいよ確率過程における確率変数の族について、書きます。（＾＾
まず、重川先生のPDFは、かなり難しいので（京大数学科生には易しいかもしれないが）、少し易しい逆瀬川浩孝先生のPDFをご紹介します。（＾＾
先に結論を書いておきますが、時枝記事のように、添え字付けられた箱の中のランダムな数を扱う数学こそが、確率過程論です。
どうせ、いっぺんに書いても、理解できないでしょうから、何回かに分けて書きます。（＾＾
まず、
確率過程の定義（下記 逆瀬川浩孝先生（早稲田大学）より）：確率過程とは、ランダム要因を含むシステムの時間的変動の様子を分析するために使用される 数理モデルである。具体的には、ある時点におけるシステムの状態を時間依存の確率変数（あるいは確率ベクトル）として捉え、それらをすべて集めた確率変数の族のことを指す。
それは、具体的には、下記の逆瀬川浩孝先生 「例1.1 株価の変動」（PDF中にグラフがあるので、是非見て下さい）にあるように、「ある日を基準にして n 日目の株価終値をXn とすると、{X0,X1,X2, ...} は確率過程モデルとしてモデル化できる。」ってことですよ。これ、まさに、時枝記事に書いてあること。
時枝記事の後半に出てくる“確率変数の無限族 X1，X2，X3，…”は、まさにこれです（＾＾
確率過程論は、日本では京都の故伊藤清先生が有名ですね。ノーベル経済学賞のブラック-ショールズ方程式に使われたことで有名です。
現代数学の確率過程論では、可算無限個だけでなく、連続無限の確率変数族も扱えます。
まさに、時枝の記事の箱に入れるランダムな数（それは、例えば、上記の）を扱うことができる。
それは、時枝記事の冒頭の、箱にランダムに数を入れていくことそのもの。それがあるときは、株価であり、あるときは、ランダムウォーク（重川先生PDFのP47にもある通り）になるのです。
つづく つづき
（参考）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BC%8A%E8%97%A4%E6%B8%85
伊藤清
(抜粋)
ファイナンス分野への貢献
伊藤の定理は微積分に確率論を導入することで、ブラウン運動の軌跡や、株式や債券の金融商品の価格変動のチャートなど、規則性のない曲線を方程式で記述することを可能にした。
オプションの価格評価式であるブラック-ショールズ方程式の導出は伊藤の定理が基礎となっており、同方程式の考案者としてノーベル経済学賞を受賞したマイロン・ショールズは伊藤に会った際にわざわざ握手を求め、伊藤の定理に敬意を表した。
(引用終り)
＜なお、下記のページに伊藤先生の資料が沢山あるのでご参照（＾＾ ＞
https://medium.com/ai-business/kiyoshi-ito-d4274a8d2c74
ノーベル賞候補だった伊藤清先生の確率微分方程式 Daisuke Ishii Mar 14, 2018
ブラック=ショールズ方程式のショールズ教授も尊敬
つづく >>508
つづき
http://www.f.waseda.jp/sakas/stochastics/
「確率過程とその応用」管理人 逆瀬川浩孝 早稲田大学
http://www.f.waseda.jp/sakas/stochastics/stochastics.pdf/aspText.pdf
「確率過程とその応用」テキスト 逆瀬川浩孝 早稲田大学 (日付がないが、冒頭で使っているグラフから見ると、2011年か2012年ころだろう)
(抜粋)
1 確率過程
確率過程とは、ランダム要因を含むシステムの時間的変動の様子を分析するために使用される
数理モデルである。具体的には、ある時点におけるシステムの状態を時間依存の確率変数（ある
いは確率ベクトル）として捉え、それらをすべて集めた確率変数の族のことを指す。
例1.1 株価の変動
株価の動きは確率的に変動している、と考えるのは自然であろう。
その確率モデルとして、明日の株価、明後日の株価、n 日先の株価、がそれぞれ確率変数としてモデル化すると、株価の確率過程モデルができる。
ある日を基準にして n 日目の株価終値をXn とすると、{X0,X1,X2, ...} は確率過程モデルとしてモデル化できる。
1.2 定式化
「時刻t」におけるシステムの状態（を数量化したもの）を確率変数X(t) で表し、
考察の対象となる時刻の集合をT としたとき、{X(t), t ∈ T} を確率過程という。
X(t) の取り得る値全体を状態空間といいS で表す。時刻の集合T は時間パラメータ集合と呼ばれる。
1.2.1 時間パラメータ
時間パラメータ集合は、大きく分けて連続の場合と不連続の場合の場合があり、扱いが異なる。
確率過程は、
時間パラメータ集合が連続ならば連続時間の確率過程、
時間パラメータ集合が離散ならば離散時間の確率過程、
と呼ばれる。
時間パラメータ集合が離散の場合はT = {0, 1, 2, ...} とすることが多く、
その場合、確率過程は{Xn, n = 0, 1, 2, ...} と書かれることが多い。
以下で扱う離散時間確率過程はほとんどこの場合である。
一般にはT = {t0, t1, t2, ...}、あるいは、すべての整数、とする場合もある。
つづく >>509
つづき
2 確率の基礎知識
2.3 確率変数(random variable)
ランダム事象が起きた時に定まる数量を、そのランダム事象（根元事象、標本点）に対応させ
る関数を確率変数という。数学的には標本空間の標本点ω に、実数値を対応させる関数X (ω)
を確率変数という。つまり、ランダム試行によって一つの根元事象{ω} が起きたときに、X(ω)
が定まると考える。取りうる値によって「離散確率変数」「連続確率変数」などという。離散と
連続が混在している「混合（複合）確率変数」という場合もある。
2.9 極限定理
定理3（中心極限定理）独立同分布に従う確率変数列X1,X2, ... が有限の期待値μ と分散σ^2 を
持つとき、以下の式が成り立つ
(として、和 X1+X2+・・・+Xn を扱っています。正確な式は、元PDFご参照。つまり、”確率変数 X1,X2, ... ”たちを数として扱っています。)
(引用終り)
（参考）
https://researchmap.jp/read0205999/
逆瀬川 浩孝 サカセガワ ヒロタカ - 研究者 - researchmap
所属 早稲田大学 部署 理工学術院 職名 教授 学位 理学博士(東京工業大学)
以上
今日の講義はここまで（＾＾ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
