Bölme işlevi (matematik) - Partition function (mathematics)

bölme fonksiyonu veya konfigürasyon integralikullanıldığı gibi olasılık teorisi, bilgi teorisi ve dinamik sistemler, bir tanımının genellemesidir istatistiksel mekanikte bölme işlevi. Bu özel bir durumdur sabit normalleştirme olasılık teorisinde, Boltzmann dağılımı. Bölme fonksiyonu, olasılık teorisinin birçok probleminde ortaya çıkar, çünkü doğal bir simetrinin olduğu durumlarda, olasılık ölçüsü, Gibbs ölçüsü, var Markov özelliği. Bu, bölüm işlevinin yalnızca çeviri simetrisine sahip fiziksel sistemlerde değil, aynı zamanda sinir ağları gibi çeşitli ortamlarda ( Hopfield ağı ) ve gibi uygulamalar genomik, külliyat dilbilim ve yapay zeka hangi istihdam Markov ağları, ve Markov mantık ağları. Gibbs ölçüsü aynı zamanda en üst düzeye çıkarma özelliğine sahip benzersiz ölçüdür. entropi enerjinin sabit bir beklenti değeri için; bu, bölüm işlevinin görünümünün altında maksimum entropi yöntemleri ve bunlardan türetilen algoritmalar.

Bölme işlevi, birçok farklı kavramı birbirine bağlar ve bu nedenle, birçok farklı türde miktarın hesaplanabileceği genel bir çerçeve sunar. Özellikle, nasıl hesaplanacağını gösterir beklenti değerleri ve Green fonksiyonları bir köprü oluşturmak Fredholm teorisi. Aynı zamanda doğal bir ortam sağlar. bilgi geometrisi bilgi teorisine yaklaşım, Fisher bilgi metriği olarak anlaşılabilir korelasyon işlevi bölüm işlevinden türetilmiştir; bir tanımlamak için olur Riemann manifoldu.

Rastgele değişkenler ayarı açık olduğunda karmaşık projektif uzay veya yansıtmalı Hilbert uzayı, ile geometri Fubini – Çalışma metriği teorisi Kuantum mekaniği ve daha genel olarak kuantum alan teorisi Sonuçlar. Bu teorilerde, bölümleme işlevi, yol integral formülasyonu, burada incelenen formüllerle neredeyse aynı olan birçok formüle yol açan büyük bir başarı ile. Ancak, temel alınan ölçü alanı gerçek değerli olanın aksine karmaşık değerli olduğundan basit olasılık teorisinin ekstra bir faktörü ben birçok formülde görünür. Bu faktörün izlenmesi zahmetlidir ve burada yapılmaz. Bu makale, öncelikle olasılıkların toplamının bire eşit olduğu klasik olasılık teorisine odaklanmaktadır.

Tanım

Bir dizi verildiğinde rastgele değişkenler ${ displaystyle X_ {i}}$ değerler almak ${ displaystyle x_ {i}}$ ve bir çeşit potansiyel işlev veya Hamiltoniyen ${ displaystyle H (x_ {1}, x_ {2}, noktalar)}$ bölüm işlevi şu şekilde tanımlanır:

{ displaystyle Z ( beta) = toplamı _ {x_ {i}} exp sol (- beta H (x_ {1}, x_ {2}, noktalar) sağ)}

İşlev H durumlar uzayında gerçek değerli bir fonksiyon olarak anlaşılır ${ displaystyle {X_ {1}, X_ {2}, cdots }}$ , süre ${ displaystyle beta}$ gerçek değerli bir serbest parametredir (geleneksel olarak, ters sıcaklık ). Toplamı ${ displaystyle x_ {i}}$ rastgele değişkenlerin her birinin olası tüm değerlerin toplamı olarak anlaşılır ${ displaystyle X_ {i}}$ alabilir miyim. Böylece, toplam bir ile değiştirilecektir. integral ne zaman ${ displaystyle X_ {i}}$ kesikli değil süreklidir. Böylece yazar

{ displaystyle Z ( beta) = int exp sol (- beta H (x_ {1}, x_ {2}, noktalar) sağ) , dx_ {1} , dx_ {2} cdots}

sürekli değişen durum için ${ displaystyle X_ {i}}$ .

Ne zaman H bir gözlenebilir, örneğin sonlu boyutlu matris veya sonsuz boyutlu Hilbert uzayı Şebeke veya bir element C-yıldız cebiri, toplamı bir iz, Böylece

{ displaystyle Z ( beta) = operatöradı {tr} sol ( exp sol (- beta H sağ) sağ)}

Ne zaman H sonsuz boyutludur, bu durumda yukarıdaki gösterimin geçerli olması için argüman izleme sınıfı yani, toplamın var olduğu ve sınırlandırıldığı bir biçimde.

Değişkenlerin sayısı ${ displaystyle X_ {i}}$ gerek yok sayılabilir, bu durumda meblağlar ile değiştirilecektir fonksiyonel integraller. Fonksiyonel integraller için birçok gösterim olmasına rağmen, ortak olanı

{ displaystyle Z = int { mathcal {D}} varphi exp sol (- beta H [ varphi] sağ)}

Durum böyledir kuantum alan teorisinde bölme fonksiyonu.

Bölümleme işlevinde yaygın ve yararlı bir değişiklik, yardımcı işlevlerin tanıtılmasıdır. Bu, örneğin, bölüm işlevinin bir oluşturma işlevi için korelasyon fonksiyonları. Bu, aşağıda daha ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.

Β parametresi

Parametrenin rolü veya anlamı ${ displaystyle beta}$ çeşitli şekillerde anlaşılabilir. Klasik termodinamikte bir ters sıcaklık. Daha genel olarak, biri değişken olanın eşlenik bazı (keyfi) işlevlere ${ displaystyle H}$ rastgele değişkenlerin ${ displaystyle X}$ . Kelime eşlenik burada eşlenik anlamında kullanılır genelleştirilmiş koordinatlar içinde Lagrange mekaniği, bu nedenle, düzgün ${ displaystyle beta}$ bir Lagrange çarpanı. Bu nadiren genelleştirilmiş kuvvet. Tüm bu kavramların ortak noktası, bir değerin sabit tutulması gerektiği fikrine sahiptir, çünkü diğerlerinin karmaşık bir şekilde birbirine bağlanmasına izin verilir. Mevcut durumda, sabit tutulması gereken değer, beklenti değeri nın-nin ${ displaystyle H}$ , hatta birçok farklı olasılık dağılımları tam olarak bu aynı (sabit) değere yol açabilir.

Genel durum için, bir dizi işlevi dikkate alırız ${ displaystyle {H_ {k} (x_ {1}, cdots) }}$ her biri rastgele değişkenlere bağlıdır ${ displaystyle X_ {i}}$ . Bu işlevler, bir nedenden ötürü beklenti değerlerini sabit tutmak istediği için seçilir. Beklenti değerlerini bu şekilde sınırlamak için şu yöntem uygulanır: Lagrange çarpanları. Genel durumda, maksimum entropi yöntemleri bunun nasıl yapıldığını gösterin.

Bazı özel örnekler sırayla verilmiştir. Temel termodinamik problemlerde, kanonik topluluk, sadece bir parametrenin kullanılması ${ displaystyle beta}$ sabit tutulması gereken tek bir beklenti değeri olduğu gerçeğini yansıtır: bedava enerji (Nedeniyle enerjinin korunumu ). Kimyasal reaksiyonları içeren kimya problemleri için, büyük kanonik topluluk uygun temeli sağlar ve iki Lagrange çarpanı vardır. Biri enerjiyi sabit tutmak, diğeri ise kaçıklık, partikül sayısını sabit tutmaktır (kimyasal reaksiyonlar sabit sayıda atomun rekombinasyonunu içerdiğinden).

Genel durum için, birinin

{ displaystyle Z ( beta) = toplamı _ {x_ {i}} exp sol (- toplamı _ {k} beta _ {k} H_ {k} (x_ {i}) sağ)}

ile ${ displaystyle beta = ( beta _ {1}, beta _ {2}, cdots)}$ boşlukta bir nokta.

Bir gözlemlenebilirler koleksiyonu için ${ displaystyle H_ {k}}$ biri yazardı

{ displaystyle Z ( beta) = operatöradı {tr} sol [, exp sol (- toplamı _ {k} beta _ {k} H_ {k} sağ) sağ]}

Daha önce olduğu gibi, tr'nin argümanının olduğu varsayılmaktadır izleme sınıfı.

Karşılık gelen Gibbs ölçüsü daha sonra, her birinin beklenti değerinin ${ displaystyle H_ {k}}$ sabit bir değerdir. Daha doğrusu, bir

{ displaystyle { frac { kısmi} { kısmi beta _ {k}}} sol (- log Z sağ) = açı H_ {k} rangle = mathrm {E} sol [H_ {k} sağ]}

açılı parantezlerle ${ displaystyle langle H_ {k} rangle}$ beklenen değerini ifade eden ${ displaystyle H_ {k}}$ , ve ${ displaystyle mathrm {E} [;]}$ ortak bir alternatif gösterim olarak. Bu beklenti değerinin kesin bir tanımı aşağıda verilmiştir.

Değeri olmasına rağmen ${ displaystyle beta}$ genel olarak gerçek olduğu kabul edilir, genel olarak olması gerekmez; bu bölümde tartışılıyor Normalleştirme altında. Değerleri ${ displaystyle beta}$ bir uzaydaki noktaların koordinatları olarak anlaşılabilir; bu alan aslında bir manifold, aşağıda gösterildiği gibi. Bu uzayların manifoldlar olarak incelenmesi, çalışma alanını oluşturur. bilgi geometrisi.

Simetri

Potansiyel işlevin kendisi genellikle bir toplam şeklini alır:

{ displaystyle H (x_ {1}, x_ {2}, noktalar) = toplamı _ {s} V (s) ,}

toplam nerede bitti s bazı alt kümelerinin toplamıdır Gücü ayarla P(X) setin ${ displaystyle X = lbrace x_ {1}, x_ {2}, dots rbrace}$ . Örneğin, Istatistik mekaniği, benzeri Ising modeli, toplam en yakın komşu çiftlerinden fazladır. Olasılık teorisinde, örneğin Markov ağları, toplamın üzerinde olabilir klikler bir grafiğin; yani, Ising modeli ve diğerleri için kafes modelleri maksimal klikler kenarlardır.

Potansiyel fonksiyonun bir toplam olarak yazılabileceği gerçeği, genellikle bunun altında değişmez olduğu gerçeğini yansıtır. aksiyon bir grup simetrisi, gibi öteleme değişmezliği. Bu tür simetriler, ayrı veya sürekli olabilir; onlar gerçekleşir korelasyon fonksiyonları rastgele değişkenler için (aşağıda tartışılmıştır). Böylece, Hamiltoniyende bir simetri, korelasyon fonksiyonunun bir simetrisi haline gelir (ve bunun tersi de geçerlidir).

Bu simetrinin, olasılık teorisinde kritik öneme sahip bir yorumu vardır: Gibbs ölçüsü var Markov özelliği; yani, rastgele değişkenlerden belirli bir şekilde bağımsızdır veya eşdeğer olarak ölçü, denklik sınıfları simetrinin. Bu, Markov özelliği ile ilgili sorunlarda bölüm işlevinin yaygın olarak görünmesine yol açar. Hopfield ağları.

Ölçü olarak

İfadenin değeri

{ displaystyle exp sol (- beta H (x_ {1}, x_ {2}, noktalar) sağ)}

belirli bir olasılık olarak yorumlanabilir konfigürasyon değerlerin ${ displaystyle (x_ {1}, x_ {2}, noktalar)}$ sistemde oluşur. Böylece, belirli bir konfigürasyon verildiğinde ${ displaystyle (x_ {1}, x_ {2}, noktalar)}$ ,

{ displaystyle P (x_ {1}, x_ {2}, noktalar) = { frac {1} {Z ( beta)}} exp sol (- beta H (x_ {1}, x_ { 2}, noktalar) sağ)}

... olasılık konfigürasyonun ${ displaystyle (x_ {1}, x_ {2}, noktalar)}$ sistemde meydana gelen, artık düzgün bir şekilde normalleştirilmiştir, böylece ${ displaystyle 0 leq P (x_ {1}, x_ {2}, noktalar) leq 1}$ ve öyle ki tüm konfigürasyonların toplamı bire eşittir. Böylelikle, bölüm işlevinin bir ölçü (bir olasılık ölçüsü ) üzerinde olasılık uzayı; resmen denir Gibbs ölçüsü. Daha dar kavramları genelleştirir. büyük kanonik topluluk ve kanonik topluluk istatistiksel mekanikte.

En az bir konfigürasyon var ${ displaystyle (x_ {1}, x_ {2}, noktalar)}$ olasılığın maksimize edildiği; bu konfigürasyon geleneksel olarak Zemin durumu. Yapılandırma benzersizse, temel durum şöyle söylenir dejenere olmayanve sistemin olduğu söyleniyor ergodik; aksi takdirde temel durum dejenere. Temel durum, simetri oluşturucularla gidip gelebilir veya gitmeyebilir; işe gidip gelirse, bir değişmez ölçü. İşe gidip gelmediğinde, simetri olduğu söylenir kendiliğinden kırılmış.

Temel durumun var olduğu ve benzersiz olduğu koşullar, Karush – Kuhn – Tucker koşulları; bu koşullar genellikle Gibbs ölçüsünün maksimum entropi problemlerinde kullanımını gerekçelendirmek için kullanılır.^{[kaynak belirtilmeli ]}

Normalleştirme

Tarafından alınan değerler ${ displaystyle beta}$ bağlı matematiksel uzay rastgele alanın değiştiği. Bu nedenle, gerçek değerli rastgele alanlar bir basit: Bu, olasılıkların toplamının bire eşit olması gerektiğini söylemenin geometrik yoludur. Kuantum mekaniği için rastgele değişkenler, karmaşık projektif uzay (veya karmaşık değerli yansıtmalı Hilbert uzayı ), rastgele değişkenler olarak yorumlanır olasılık genlikleri. Buradaki vurgu kelime üzerindedir projektifgenlikler hala bire normalize edildiğinden. Potansiyel işlev için normalleştirme, Jacobian uygun matematiksel boşluk için: sıradan olasılıklar için 1 ve ben Hilbert uzayı için; böylece kuantum alan teorisi, biri görür ${ displaystyle itH}$ üstel olarak değil ${ displaystyle beta H}$ . Bölme işlevi, yol integral formülasyonu Kuantum alan teorisinin büyük etkisi. Teori, bu fark dışında burada sunulanla hemen hemen aynıdır ve genel bir yoldan ziyade genellikle dört boyutlu uzay-zaman üzerinde formüle edilir.

Beklenti değerleri

Bölme işlevi genellikle bir oluşturma işlevi için beklenti değerleri rastgele değişkenlerin çeşitli fonksiyonlarının. Yani, örneğin, ${ displaystyle beta}$ ayarlanabilir bir parametre olarak, daha sonra türevi ${ displaystyle günlük (Z ( beta))}$ göre ${ displaystyle beta}$

{ displaystyle mathbf {E} [H] = langle H rangle = - { frac { kısmi log (Z ( beta))} { kısmi beta}}}

ortalamasını (beklenti değeri) verir H. Fizikte buna ortalama denir enerji sistemin.

Yukarıdaki olasılık ölçüsünün tanımı göz önüne alındığında, herhangi bir fonksiyonun beklenti değeri f rastgele değişkenlerin X şimdi beklendiği gibi yazılabilir: yani, ayrık değerli X, biri yazıyor

{ displaystyle { begin {align} langle f rangle & = sum _ {x_ {i}} f (x_ {1}, x_ {2}, dots) P ​​(x_ {1}, x_ {2 }, noktalar) & = { frac {1} {Z ( beta)}} sum _ {x_ {i}} f (x_ {1}, x_ {2}, noktalar) exp sol (- beta H (x_ {1}, x_ {2}, noktalar) sağ) uç {hizalı}}}

Yukarıdaki gösterim, sonlu sayıda kesikli rastgele değişken için kesinlikle doğrudur, ancak sürekli değişkenler için bir şekilde "gayri resmi" olarak görülmelidir; uygun şekilde, yukarıdaki özetler, temeldeki notasyonlarla değiştirilmelidir. sigma cebiri bir tanımlamak için kullanılır olasılık uzayı. Bununla birlikte, kimlikler, uygun bir şekilde formüle edildiğinde, alanı ölçmek.

Böylece, örneğin, entropi tarafından verilir

{ displaystyle { begin {align} S & = - k_ {B} langle ln P rangle & = - k_ {B} sum _ {x_ {i}} P (x_ {1}, x_ { 2}, noktalar) ln P (x_ {1}, x_ {2}, dots) & = k_ {B} ( beta langle H rangle + log Z ( beta)) end {hizalı}}}

Gibbs ölçümü, enerjinin sabit bir beklenti değeri için entropiyi maksimize eden benzersiz istatistiksel dağılımdır; bu, kullanımının temelini oluşturur maksimum entropi yöntemleri.

Bilgi geometrisi

Puanlar ${ displaystyle beta}$ bir alan oluşturduğu anlaşılabilir ve özellikle manifold. Bu nedenle, bu manifoldun yapısını sormak mantıklıdır; bu görev bilgi geometrisi.

Lagrange çarpanlarına ilişkin çoklu türevler, pozitif yarı kesin kovaryans matrisi

{ displaystyle g_ {ij} ( beta) = { frac { kısmi ^ {2}} { kısmi beta ^ {i} kısmi beta ^ {j}}} sol (- log Z ( beta) right) = langle left (H_ {i} - langle H_ {i} rangle right) left (H_ {j} - langle H_ {j} rangle right) rangle}

Bu matris pozitif yarı tanımlıdır ve şu şekilde yorumlanabilir: metrik tensör özellikle bir Riemann metriği. Lagrange çarpanlarının uzayını bu şekilde bir metrikle donatmak, onu bir Riemann manifoldu.^[1] Bu tür manifoldların çalışmasına şu şekilde atıfta bulunulur: bilgi geometrisi; yukarıdaki metrik Fisher bilgi metriği. Buraya, ${ displaystyle beta}$ manifold üzerinde bir koordinat görevi görür. Yukarıdaki tanımı daha basit olanla karşılaştırmak ilginçtir. Fisher bilgisi ilham aldığı yer.

Yukarıdakinin Fisher bilgi metriğini tanımladığı, beklenti değerinin açıkça ikame edilmesiyle kolayca görülebilir:

{ displaystyle { başlar {hizalı} g_ {ij} ( beta) & = langle sol (H_ {i} - langle H_ {i} rangle sağ) sol (H_ {j} - langle H_ {j} rangle right) rangle & = sum _ {x} P (x) left (H_ {i} - langle H_ {i} rangle right) left (H_ {j } - langle H_ {j} rangle right) & = sum _ {x} P (x) left (H_ {i} + { frac { kısmi log Z} { kısmi beta _ {i}}} sağ) sol (H_ {j} + { frac { partial log Z} { partial beta _ {j}}} right) & = sum _ {x } P (x) { frac { kısmi log P (x)} { kısmi beta ^ {i}}} { frac { kısmi log P (x)} { kısmi beta ^ {j }}} uç {hizalı}}}

nerede yazdık ${ displaystyle P (x)}$ için ${ displaystyle P (x_ {1}, x_ {2}, noktalar)}$ ve toplamın, tüm rastgele değişkenlerin tüm değerlerinin üzerinde olduğu anlaşılır ${ displaystyle X_ {k}}$ . Sürekli değerli rastgele değişkenler için, toplamalar elbette integrallerle değiştirilir.

Merakla, Fisher bilgi metriği düz alan olarak da anlaşılabilir Öklid metriği, bununla ilgili ana makalede açıklandığı gibi değişkenlerin uygun şekilde değiştirilmesinden sonra. Ne zaman ${ displaystyle beta}$ karmaşık değere sahipse, ortaya çıkan metrik Fubini – Çalışma metriği. Açısından yazıldığında karışık devletler, onun yerine saf haller olarak bilinir Bures metriği.

Korelasyon fonksiyonları

Yapay yardımcı fonksiyonları tanıtarak ${ displaystyle J_ {k}}$ bölümleme fonksiyonuna, daha sonra rastgele değişkenlerin beklenti değerini elde etmek için kullanılabilir. Böylece, örneğin yazarak

{ displaystyle { begin {align} Z ( beta, J) & = Z ( beta, J_ {1}, J_ {2}, noktalar) & = sum _ {x_ {i}} exp left (- beta H (x_ {1}, x_ {2}, dots) + sum _ {n} J_ {n} x_ {n} sağ) end {hizalı}}}

o zaman biri var

{ displaystyle mathbf {E} [x_ {k}] = langle x_ {k} rangle = left. { frac { kısmi} { kısmi J_ {k}}} log Z ( beta, J) sağ | _ {J = 0}}

beklenti değeri olarak ${ displaystyle x_ {k}}$ . İçinde yol integral formülasyonu nın-nin kuantum alan teorisi, bu yardımcı fonksiyonlara genellikle kaynak alanlar.

Birden çok farklılaşma, bağlantılı korelasyon fonksiyonları rastgele değişkenlerin. Böylece korelasyon işlevi ${ displaystyle C (x_ {j}, x_ {k})}$ değişkenler arasında ${ displaystyle x_ {j}}$ ve ${ displaystyle x_ {k}}$ tarafından verilir:

{ displaystyle C (x_ {j}, x_ {k}) = sol. { frac { kısmi} { kısmi J_ {j}}} { frac { kısmi} { kısmi J_ {k}} } log Z ( beta, J) sağ | _ {J = 0}}

Gauss integralleri

Durum için H olarak yazılabilir ikinci dereceden form içeren diferansiyel operatör yani

{ displaystyle H = { frac {1} {2}} toplamı _ {n} x_ {n} Dx_ {n}}

daha sonra bölüm işlevi bir toplam olarak anlaşılabilir veya integral Gausslular üzerinden. Korelasyon işlevi ${ displaystyle C (x_ {j}, x_ {k})}$ olarak anlaşılabilir Green işlevi diferansiyel operatör için (ve genellikle Fredholm teorisi ). Kuantum alan teorisi ortamında, bu tür işlevler şu şekilde adlandırılır: propagandacılar; yüksek dereceden ilişkilendiricilere n-nokta fonksiyonları denir; onlarla çalışmak, etkili eylem bir teorinin.

Rastgele değişkenler anti-commuting olduğunda Grassmann sayıları, daha sonra bölüm işlevi, operatörün belirleyicisi olarak ifade edilebilir D. Bu, bunu bir Berezin integrali (Grassmann integrali olarak da adlandırılır).

Genel Özellikler

Bölüm işlevleri tartışmak için kullanılır kritik ölçeklendirme, evrensellik ve tabi renormalizasyon grubu.

Ayrıca bakınız

Referanslar

^ Crooks, Gavin E. (2007). "Termodinamik Uzunluğun Ölçülmesi". Phys. Rev. Lett. 99 (10): 100602. arXiv:0706.0559. Bibcode:2007PhRvL..99j0602C. doi:10.1103 / PhysRevLett.99.100602.

[1] Crooks, Gavin E. (2007). "Termodinamik Uzunluğun Ölçülmesi". Phys. Rev. Lett. 99 (10): 100602. arXiv:0706.0559. Bibcode:2007PhRvL..99j0602C. doi:10.1103 / PhysRevLett.99.100602.

[1]