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さて,一方パーマネントについても同じような不等式が成立することが知られている.ただし,不等式の向きは逆である. まず,Marcusの不等式(1964)と言われているものは,半正定値対称行列$A$について, $$\mathrm{perm}(A) \geq a_{1, 1}\cdot a_{2, 2} \cdots a_{n, n}$$ を言っている. また,Liebの不等式(1966)は,半正定値対称行列$A$について,Fisherの不等式のブロックと同じように分割されたならば $$\mathrm{perm}(A)\geq \mathrm{perm}(A_{1, 1}) \cdot \mathrm{perm}(A_{2, 2})$$ になることを述べている. これらはパーマネントは行列式と違って,非対角成分を大きくするとパーマネントの値は大きくなっていくことを示唆する.また,パーマネント点過程では,お互い引き寄せあっている事(attractive)を述べている. 基本的に下からの評価が多いパーマネントに関して,上からの評価がないわけではない.Bregman-Mincの不等式(1973)は,一般の行列$A$について,$r_i$を$i$行の行和とすると, $$\mathrm{perm}(A) \leq \prod_{i=1}^n (r_i! )^{1/r_i}$$ という不等式が成立していることを言っている. エルミート行列 対角化 重解. また,Carlen, Lieb and Loss(2006)は,パーマネントに対してもHadmardの不等式と似た形の上からのバウンドを証明している.実は,半正定値とは限らない一般の行列に関して,Hadmardの不等式は,$|a_i|^2=a_{i, 1}^2+\cdots + a_{i, n}^2$として, $$|\det(A)| \leq \prod_{i=1}^n |a_i|$$ と書ける.また,パーマネントに関しては, $$|\mathrm{perm}(A)| \leq \frac{n! }{n^{n/2}} \prod_{i=1}^n |a_i|$$ である. 不等式は,どれくらいタイトなのだろうか分からないが,これらパーマネントに関する評価の応用は,パーマネントの計算の評価に使えるだけ出なく,グラフの完全マッチングの個数の評価にも使える.いくつか面白い話があるらしい.
\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}$$ となる. ここで,$K(x, y)=\sum_{i=1}^n \varphi_{i}(x) \varphi_{i}(y)$をカーネルと呼ぶ.さらに,$\{ x_1, \cdots, x_n \}$について, 相関関数$\rho$は,存在確率$p$で$\rho=n! 行列を対角化する例題 (2行2列・3行3列) - 理数アラカルト -. p$と書けるので, $$\rho(x_1, \ldots, x_n) = \sum_{\pi \in S_n} p(x_{\pi_1}, \ldots, x_{\pi_n}) = n! p(x_1, \ldots, x_n) =\det \left( K(x_i, x_j) \right) _{1\leq i, j \leq n}$$ となる. さて,一方,ボソン粒子はどうかというと,上の相関関数$\rho$がパーマネントで表現される.ボソン粒子は2つの同種粒子を入れ替えても符号が変化しないので,対称形式であることが分かるだろう. 行列式点過程の話 相関関数の議論を行列式に注目して定義が与えられたものが,行列式点過程(Determinantal Point Process),あるいは,行列式測度(Determinantal measure)である.これは,上の相関関数が何かしらの行列式で与えられたようなもののことである.一般的な定義として,行列は半正定値エルミート行列として述べられる.同じように,相関関数がパーマネントで与えられるものを,パーマネント点過程(Permanental Point Process)と呼ぶ.性質の良さから,行列式点過程は様々な文脈で研究されている.パーマネント点過程は... ,自分はあまり知らない.行列式点過程の性質の良さとは,後で話す不等式によるもので,同時存在確率が上から抑えられることである.これは,粒子の反発性(repulsive)を示唆しており,その性質は他に機械学習などにも広く応用される.
線形代数の問題です。 回答お願いします。 次のエルミート行列を適当なユニタリ行列によって対角化せよ 2 1-i 1+i 2 できれば計算過程もお願いします 大学数学 『キーポイント 線形代数』を勉強しています。 テキストに、n×n対称行列あるいはエルミート行列においては、固有方程式が重根であっても、n個の線型独立な固有ベクトルを持つ、という趣旨のことが書いてあるのですが、この証明がわかりません。 大変ご面倒をおかけしますが、この証明をお教えください。 大学数学 線形代数の行列の対角化行列を求めて、行列を対角化するときって、解くときに最初に固有値求めて固有ベクトル出すじゃないですか、この時ってλがでかいほうから求めた方が良いとかってありますか?例えばλ=-2、5だっ たら5の方から求めた方が良いですか? 大学数学 線形代数。下の行列が階段行列にかっているか確認をしてほしいです。 1 0 5 0 -2 4 0 0 -13 これは階段行列になっているのでしょうか…? 大学数学 大学の線形代数についての質問です。 2次正方行列A, B, Cで、tr(ABC)≠tr(CBA)となる例を挙げよ。 色々試してみたのですが、どうしてもトレースが等しくなってしまいます。 等しくならないための条件ってあるのでしょうか? エルミート行列 対角化 固有値. 解答もなく考えても分からないので誰かお願いします。 大学数学 算数です。問題文と解説に書いてある数字の並びが違うと思うのですが、誤植でしょうか。 私は、3|34|345|3456|…と分けると7回目の4は8群めの2個めであり、答えは1+2+3+…+7+2=30だと思ったのですが、どこが間違っていますか?分かる方教えて頂きたいのです。よろしくお願いします。 算数 誰か積分すると答えが7110になるような少し複雑な問題を作ってください。お願いします。チップ100枚です。 数学 この式が1/2log|x^2-1|/x^2+Cになるまでの式変形が分かりません 数学 線形代数学 以下の行列は直交行列である。a, b, cを求めよ。 [(a, 1), (b, c)] です。解法を宜しくお願いします。 数学 (2)の回答で n=3k、3k+1、3k+2と置いていますが、 なぜそのような置き方になるんですか?? 別の置き方ではできないんでしょうか。 Nは2の倍数であることが証明できた、つまり6の倍数を証明するためには、Nは3の倍数であることも証明したい というところまで理解してます。 数学 この問題の回答途中で、11a-7b=4とありますが a.
To Advent Calendar 2020 クリスマスと言えば永遠の愛.ということでパーマネント(permanent)について話す.数学におけるパーマネントとは,正方行列$A$に対して定義されるもので,$\mathrm{perm}(A)$と書き, $$\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)}$$ である.どちらも愚直に計算しようとすると$O(n \cdot n! エルミート行列 対角化 ユニタリ行列. )$で,定義が似ている2つだが,実は多くの点で異なっている. 小さいサイズならまだしも,大きいサイズの行列式を上の定義式そのままで計算する人はいないだろう.行列式は行基本変形で不変である性質を持ち,それを考えるとガウスの消去法などで$O(n^3)$で計算できる.もっと早い計算アルゴリズムもいくつか知られている. 一方,パーマネントの計算はそう上手くいかない.行列式のような不変性や,行列式がベクトルの体積を表しているみたいな幾何的解釈を持たない.今知られている一番早い計算アルゴリズムはRyser(1963)のRyser法と呼ばれるもので,$O(n \cdot 2^n)$である.さらに,$(0, 1)$-行列のパーマネントの計算は$\#P$完全と知られており,$P \neq NP$だとすると,多項式時間では解けないことになる.Valliant(1979)などを参考にすると良い.他に,パーマネントの計算困難性を示唆するのは,パーマネントの計算は二部グラフの完全マッチングの数え上げを含むことである.二部グラフの完全マッチングの数え上げと同じなのは,二部グラフの隣接行列を考えるとわかるだろう. ついでなので,他の数え上げ問題について言及すると,グラフの全域木は行列木定理によって行列式で書けるので多項式時間で計算できる.また,平面グラフであれば,完全マッチングが多項式時間で計算できることが知られている.これは凄い.
これは$z_1\cdots z_n$の係数が上と下から抑えられることを言っている.二重確率行列$M$に対して,多項式$p$を $$p(z_1,..., z_n) = \prod_{i=1}^n \sum_{j=1}^n M_{ij} z_j$$ のように定義すると $$\partial_{z_1} \cdots \partial_{z_n} p |_{z=0} = \mathrm{perm}(M) = \sum_{\sigma \in S_n} \prod_{i=1}^n M_{i \sigma_i}$$ で,AM-GM不等式と行和が$1$であることより $$p(z_1,..., z_n) \geq \prod_{j=1}^n z_j ^{\sum_{i=1}^n M_{ij}} = \prod_{j=1}^n z_j$$ が成立する.よって、 $$\mathrm{perm}(M) \geq e^{-n}$$ という下限を得る. 一般の行列のパーマネントの近似を得たいときに,上の二重確率行列の性質を用いて,$O(e^{-n})$-近似が得られることが知られている.Sinkhorn(1967)の行列スケーリングのアルゴリズムを使って,行列を二重確率行列に変換することができる.これは,Linial, Samorodnitsky and Wigderson(2000)のアイデアである. 2. 相関関数とパーマネントの話 話題を少し変更する. 場の量子論における,相関関数(correlation function)をご存知だろうか?実は,行列式やパーマネントはそれぞれフェルミ粒子,ボソン粒子の相関関数として,場の量子論の中で一例として登場する. 相関関数は,粒子たちがどのようにお互い相関しあって存在するかというものを表現したものである.定義の仕方は分野で様々かもしれない. フェルミ粒子についてはスレーター行列式を思い出すとわかりやすいかもしれない. 物理・プログラミング日記. $n$個のフェルミ気体を記述する波動関数は, 1つの波動関数を$\varphi$とすると, $$\psi(x_1, \ldots, x_n) =\frac{1}{\sqrt{n! }} \sum_{\sigma \in S_n} \prod_{i=1}^n \varphi_{i}(x_{\sigma(i)}) =\frac{1}{\sqrt{n! }}