民間の資格で特によくあるのが、「この資格は役に立たない!」という意見。 実際にIllustratorクリエイター能力認定試験についてのいろんな意見をまとめてみました。 この資格は役立つ!という意見 役立つ! 試験のための勉強が仕事に役立つ 面接でIllustratorを使えるというスキルの証明にはなる Photoshopの資格を持っていると、さらに使える Illustratorの使い方を復習できる この資格は役立たない!という意見 役立たない!
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)というものがあります。
?そもそも分子軌道は1電子の近似だから、 化学結合 の 原子価 結合法とは別物なのでしょうか?さっぱりわからない。 あとPople型で ゼータ と呼ぶのがなぜかもわかりませんでした。唯一分かったのはエルミートには格好いいだけじゃない意味があったということ! 格好つけるために数式を LaTeX でコピペしてみましたが、意味はわからなかった!
4. 行列式とパーマネントの一般化の話 最後にこれまで話してきた行列式とパーマネントを上手く一般化したものがあるので,それらを見てみたい.全然詳しくないので,紹介程度になると思われる.まず,Vere-Jones(1988)が導入した$\alpha$-行列式($\alpha$-determinant)というものがある. エルミート行列 対角化 重解. これは,行列$A$に対して, $$\mathrm{det}^{(\alpha)}(A) = \sum_{\pi \in \mathcal{S}_n} \alpha^{\nu(\pi)} \prod_{i=1}^n A_{i, \pi(i)}$$ と定めるものである.ここで,$\nu(\pi)$とは$n$から$\pi$の中にあるサイクルの数を引いた数である.$\alpha$が$-1$なら行列式,$1$ならパーマネントになる.簡単な一般化である.だが,これがどのような振る舞いをするのかは結構難しい.また,$\alpha$-行列式点過程というものが自然と作れそうだが,どのような$\alpha$で存在するかはあまり分かっていない. また,LittlewoodとRichardson(1934)は,$n$次元の対称群$\mathcal{S}_n$の既約表現が、$n$次のヤング図形($n$の分割)と一対一に対応する性質から,行列式とパーマネントの一般化,イマナント(Immanant)を $$\mathrm{Imma}_{\lambda}(A) =\sum_{\pi \in \mathcal{S}_n} \chi_{\lambda}(\pi) \prod_{i=1}^n A_{i, \pi(i)}$$ と定めた.ここで,$\chi_{\lambda}$は指標である.指標として交代指標にすると行列式になり,自明な指標にするとパーマネントになる. 他にも,一般化の方法はあるだろうが,自分の知るところはこの程度である. 5. 後書き パーマネントの計算の話を中心に,応物のAdvent Calenderである事を意識して関連した色々な話題を展開した.個々は軽く話す程度になってしまい,深く説明しない部分が多かったように思う.それ故,理解されないパートも多くあるだろう.こんなものがあるんだという程度に適当に読んで頂ければ幸いである.こういうことは後書きではなく,最初に書けと言われそうだ.
4} $\lambda=1$ の場合 \tag{2-5} $\lambda=2$ の場合 である。各成分ごとに表すと、 \tag{2. 6} $(2. 4)$ $(2. 5)$ $(2. 6)$ から $P$ は \tag{2. 7} $(2. 7)$ で得られた行列 $P$ が実際に行列 $A$ を対角化するかどうかを確認する。 $(2. 1)$ の $A$ と $(2. 3)$ の $\Lambda$ と $(2. 7)$ の $P$ を満たすかどうか確認する。 そのためには、 $P$ の逆行列 $P^{-1}$ を求めなくてはならない。 逆行列 $P^{-1}$ の導出: $P$ と単位行列 $I$ を横に並べた次の行列 この方針に従って、 上の行列の行基本変形を行うと、 以上から $P^{-1}AP$ は、 となるので、 確かに行列 $P$ は、 行列 $A$ を対角化する行列になっている。 補足: 固有ベクトルの任意性について 固有ベクトルを求めるときに現れた同次連立一次方程式の解には、 任意性が含まれていたが、 これは次のような理由による。 固有ベクトルを求めるときには、固有方程式 を解き、 その解 $\lambda$ を用いて 連立一次方程式 \tag{3. 行列を対角化する例題 (2行2列・3行3列) - 理数アラカルト -. 1} を解いて、$\mathbf{x}$ を求める。 行列式が 0 であることと列ベクトルが互いに線形独立ではないことは必要十分条件 であることから、 $(3. 1)$ の係数行列 $\lambda I -A$ の列ベクトルは互いに 線形独立 ではない。 また、 行列のランクの定義 から分かるように、 互いに線形独立でない列ベクトルを持つ正方行列のランクは、 その行列の列の数よりも少ない。 \tag{3. 2} が成立する。 このことと、 連立一次方程式の解が唯一つにならないための必要十分条件が、 係数行列のランクが列の数よりも少ないこと から、 $(3. 1)$ の解が唯一つにならない(任意性を持つ)ことが結論付けれられる。 このように、 固有ベクトルを求める時に現れる同次連立一次方程式の解は、 いつでも任意性を持つことになる。 このとき、 必要に応じて固有ベクトルに対して条件を課し、任意性を取り除くことがある。 そのとき、 最も使われる条件は、 規格化 条件 $ \| \mathbf{x} \| = 1 ただし、 これを課した場合であっても、 任意性が残される。 例えば の固有ベクトルの一つに があるが、$-1$ 倍した もまた同じ固有値の固有ベクトルであり、 両者はともに規格化条件 $\| \mathbf{x} \| = 1$ を満たす。 すなわち、規格化条件だけでは固有ベクトルが唯一つに定まらない。
To Advent Calendar 2020 クリスマスと言えば永遠の愛.ということでパーマネント(permanent)について話す.数学におけるパーマネントとは,正方行列$A$に対して定義されるもので,$\mathrm{perm}(A)$と書き, $$\mathrm{perm}(A) = \sum_{\pi \in \mathcal{S}_n} \prod_{i=1}^n A_{i, \pi(i)}$$ のことである. 定義は行列式(determinant)と似ている.確認のために行列式の定義を書いておくと,正方行列$A$の行列式$\det(A)$とは, $$\mathrm{det}(A) = \sum_{\pi \in \mathcal{S}_n} \mathrm{sgn}(\pi) \prod_{i=1}^n A_{i, \pi(i)}$$ である.どちらも愚直に計算しようとすると$O(n \cdot n! )$で,定義が似ている2つだが,実は多くの点で異なっている. 小さいサイズならまだしも,大きいサイズの行列式を上の定義式そのままで計算する人はいないだろう.行列式は行基本変形で不変である性質を持ち,それを考えるとガウスの消去法などで$O(n^3)$で計算できる.もっと早い計算アルゴリズムもいくつか知られている. 一方,パーマネントの計算はそう上手くいかない.行列式のような不変性や,行列式がベクトルの体積を表しているみたいな幾何的解釈を持たない.今知られている一番早い計算アルゴリズムはRyser(1963)のRyser法と呼ばれるもので,$O(n \cdot 2^n)$である.さらに,$(0, 1)$-行列のパーマネントの計算は$\#P$完全と知られており,$P \neq NP$だとすると,多項式時間では解けないことになる.Valliant(1979)などを参考にすると良い.他に,パーマネントの計算困難性を示唆するのは,パーマネントの計算は二部グラフの完全マッチングの数え上げを含むことである.二部グラフの完全マッチングの数え上げと同じなのは,二部グラフの隣接行列を考えるとわかるだろう. エルミート行列 対角化 ユニタリ行列. ついでなので,他の数え上げ問題について言及すると,グラフの全域木は行列木定理によって行列式で書けるので多項式時間で計算できる.また,平面グラフであれば,完全マッチングが多項式時間で計算できることが知られている.これは凄い.
\det \left( \varphi_{i}(x_{\sigma(i)}) \right) _{1\leq i, j \leq n}$$ で与えられる.これはパウリの排他律を表現しており,同じ場所に異なる粒子は配置しない. $n$粒子の同時存在確率は,波動関数の2乗で与えられ, $$\begin{aligned} p(x_1, \ldots, x_n) &= |\psi(x_1, \ldots, x_n)|^2 \\ &=\frac{1}{n! } \det \left( \varphi_{i}(x_{\sigma(i)}) \right) _{1\leq i, j \leq n} \det \overline{ \left( \varphi_{i}(x_{\sigma(i)}) \right)} _{1\leq i, j \leq n} \\ &=\frac{1}{n! } \det \left( K(x_i, x_j) \right) \end{aligned}$$ となる. ここで,$K(x, y)=\sum_{i=1}^n \varphi_{i}(x) \varphi_{i}(y)$をカーネルと呼ぶ.さらに,$\{ x_1, \cdots, x_n \}$について, 相関関数$\rho$は,存在確率$p$で$\rho=n! p$と書けるので, $$\rho(x_1, \ldots, x_n) = \sum_{\pi \in S_n} p(x_{\pi_1}, \ldots, x_{\pi_n}) = n! パウリ行列 - スピン角運動量 - Weblio辞書. p(x_1, \ldots, x_n) =\det \left( K(x_i, x_j) \right) _{1\leq i, j \leq n}$$ となる. さて,一方,ボソン粒子はどうかというと,上の相関関数$\rho$がパーマネントで表現される.ボソン粒子は2つの同種粒子を入れ替えても符号が変化しないので,対称形式であることが分かるだろう. 行列式点過程の話 相関関数の議論を行列式に注目して定義が与えられたものが,行列式点過程(Determinantal Point Process),あるいは,行列式測度(Determinantal measure)である.これは,上の相関関数が何かしらの行列式で与えられたようなもののことである.一般的な定義として,行列は半正定値エルミート行列として述べられる.同じように,相関関数がパーマネントで与えられるものを,パーマネント点過程(Permanental Point Process)と呼ぶ.性質の良さから,行列式点過程は様々な文脈で研究されている.パーマネント点過程は... ,自分はあまり知らない.行列式点過程の性質の良さとは,後で話す不等式によるもので,同時存在確率が上から抑えられることである.これは,粒子の反発性(repulsive)を示唆しており,その性質は他に機械学習などにも広く応用される.