熱核の情報幾何学と
Shannon のエントロピー
伊藤 光弘(筑波大学大学院数理物質科学研究科)
佐藤 弘康(筑波大学大学院数理物質科学研究科)
日本数学会 2008 年度秋季総合分科会 平成 20 年 9 月 25 日
東京工業大学
はじめに
熱核写像
(X , g ) −−−−−−−→
ϕt( P (X ) , G)
完備 Riemann 多様体 X 上の正値確率測度の全体,
Fisher 情報計量 G
¶ 主定理 ³
(X
n, g ) :調和的 Hadamard 多様体
= ⇒ 熱核写像は 相似的 ; ϕ
∗tG = C (t) g .
さらに, (X , g ) が Damek-Ricci 空間ならば C (t) = 1
n
∂
∂ t
{ ϕ
t( x) の Shannon のエントロピー } .
µ ´
熱核
熱核 H(t , x , y ) : 熱方程式の基本解 ; 与えられた f ∈ C
∞(X ) (初期条件)に
たいして (
∂∂t
+ ∆ )
u(t , x) = 0 , u(0 , x) = f ( x) の解は u(t , x) =
∫
y∈X
H(t , x , y ) f ( y ) d v ( y )
で与えられる.
熱核写像 ϕ
t: X 3 x 7−→ H(t , x , y ) d v ( y ) ∈ P ( X)
• H(t , x , y ) ∈ C
∞( R
+× X × X) , H(t , x , y ) = H (t , y, x) > 0
• (
∂∂t
+ ∆
x) H (t , x , y ) = 0
• lim
t→∞H (t , x , y ) d v ( y ) = δ
x( y ) : Dirac 測度
∫
調和性と強調和性
調和的 :次のいずれかの条件を満たす ;
1. 各点 p ∈ X にたいし, p の正規座標近傍 U と U \{ p } 上の動径的調和関
数 f ( x) = φ (d( p , x)) が存在する.
2. 各点 p ∈ X の近傍で定義された任意の調和関数 f にたいし,平均値の
定理が成立する ; f ( p) =
Vol(S1(p;r))∫
S(p;r)
f d µ
S(p;r).
3. 各点 p ∈ X にたいし, p を中心とする正規座標系に関する体積密度関数
ω
p= √
det( g
i j) が動径関数 ω
p( x) = ω (d( p , x)) となる.
強調和的 : 熱核が動径的関数 ; H(t , x , y ) = H (t , d( x , y )).
• 強調和的 = ⇒ 調和的.多様体が単連結ならば,強調和的 ⇐⇒ 調和的.
定理の証明
• ϕ
∗tG( v, v ) =
∫
y∈X
( v log H(t , x , y ) )
2H (t , x , y ) d v ( y ) ( v ∈ T
xX ).
• (X , g ) は単連結,調和的.よって強調和的.
v log H (t , x , y ) =
∂∂Hr(t , r) · ( −hv, u i ) .
d v = Ω (r)dr d µ
Sn−1(1). ( Ω は x ∈ X の選び方によらない)
以上のことから
ϕ
∗tG( v, v ) =
∫
∞0
( ∂ H
∂ r (t , r ) )
2Ω (r ) dr
∫
u∈Sn−1(1)
hv, u i
2d µ
Sn−1(1).
右辺は v ∈ T
xX に依らないことから, ϕ
∗tG = C (t) g と書ける.
相似定数 C (t)
• n C(t) = trace
g(
ϕ
∗tG )
=
∫
y∈X
| grad
xlog H(t , x , y ) |
2H (t , x , y ) d v ( y ) .
• 強調和性より, | grad
xlog H(t , x , y ) | = | grad
ylog H(t , x , y ) | .
• 熱方程式より, | grad
ylog H (t , x , y ) |
2= (
∆
y+
∂∂t)
log H (t , x , y ) . trace
g(
ϕ
∗tG )
=
∫
y∈X
(
∆
y+ ∂
∂ t )
log H(t , x , y ) · H (t , x , y ) d v ( y )
=
∫
y∈X
∆
ylog H (t , x , y ) · H(t , x , y ) d v ( y ) +
∫
y∈X
∂
∂ t H (t , x , y ) d v ( y )
=
∫
y∈X
log H(t , x , y ) · ∆
yH (t , x , y ) d v ( y )
←Damek-Ricciのとき
OK= ∂
∂ t (
−
∫
y∈X
log H( x , t , y ) · H (t , x , y ) d v ( y )
)
Shannon のエントロピー ; − ∫
X p( x) log p( x) dx
• コイン投げの例;表が出る確率が p のとき
0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7