"N차원 가우시안 적분"의 두 판 사이의 차이

수학노트
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\int f(\vec x) \, \exp\left( - \frac 1 2 \sum_{i,j=1}^{n}A_{ij} x_i x_j \right) d^nx=\sqrt{(2\pi)^n\over \det A} \, \left. \exp\left({1\over 2}\sum_{i,j=1}^{n}(A^{-1})_{ij}{\partial \over \partial x_i}{\partial \over \partial x_j}\right)f(\vec{x})\right|_{\vec{x}=0}  
 
\int f(\vec x) \, \exp\left( - \frac 1 2 \sum_{i,j=1}^{n}A_{ij} x_i x_j \right) d^nx=\sqrt{(2\pi)^n\over \det A} \, \left. \exp\left({1\over 2}\sum_{i,j=1}^{n}(A^{-1})_{ij}{\partial \over \partial x_i}{\partial \over \partial x_j}\right)f(\vec{x})\right|_{\vec{x}=0}  
 
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==가우스 변환 증명==
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:<math>\int_{-\infty}^\infty\prod_{i=1}^N d\sigma_i\exp\left(-\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^N\sigma_iA_{ij}\sigma_j+\sum_{i=1}^N h_i\sigma_i\right)\\=\frac{(2\pi)^{N/2}}{|A|^{1/2}}\exp\left(\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^Nh_iA_{ij}^{-1}h_j\right)</math>
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이게 가우스 변환인데요, [[이징 모형의 범함수 적분 형태]]에서 증명 없이 이용한 적이 있습니다.
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===증명===
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A는 대칭행렬이므로 대각화가 가능하고 A의 고유값과 고유벡터를 구한 후 고유벡터로 이루어진 행렬 U를 이용해서 다음처럼 쓸 수 있습니다.
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:<math>A=U\lambda U^{-1},\ \lambda=diag(\lambda_1,\cdots,\lambda_N)</math>
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위 두번째 식은 행렬 λ가 A의 고유값들로 이루어진 대각 행렬이라는 걸 말합니다. 즉 λ의 대각 요소만 0이 아니며 이 요소들 각각이 A의 고유값이라는 거죠. σ<sub>i</sub>들로 이루어진 벡터를 편의상 σ으로 쓰고 h<sub>i</sub>들로 이루어진 벡터를 편의상 h로 쓰겠습니다. 위의 U를 이용해서 σ와 h도 변환시켜줍니다.
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:<math>\sigma=U\tau,\ h=Ux</math>
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이제 위 가우스 변환의 좌변을 벡터와 행렬로 다시 쓰고... 블라블라... 해주면 아래와 같습니다.
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:<math>
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\begin{aligned}
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\int\prod_{i}d\sigma_i\exp\left(-\frac{1}{2}\sigma^TA\sigma+h^T\sigma\right) &= \int\prod_id\tau_i\exp\left(-\frac{1}{2}\tau^T\lambda\tau+x^T\tau\right)\\
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&=\int\prod_id\tau_i\exp\left(-\frac{1}{2}\sum_i\lambda_i\tau_i^2+\sum_ix_i\tau_i\right)\\
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&= \prod_i\int d\tau_i \exp\left(-\frac{1}{2}\lambda_i\tau_i^2+x_i\tau_i\right)=\prod_i\sqrt{\frac{2\pi}{\lambda_i}}\exp\left(x_i^2/2\lambda_i\right)\\
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&= \frac{(2\pi)^{N/2}}{|A|^{1/2}}\exp\left(\frac{1}{2}\sum_ix_i\lambda_i^{-1}x_i\right)= \frac{(2\pi)^{N/2}}{|A|^{1/2}}\exp\left(\frac{1}{2}x^T\lambda^{-1}x\right) \\
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&= \frac{(2\pi)^{N/2}}{|A|^{1/2}}\exp\left(\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^Nh_iA_{ij}^{-1}h_j\right)
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\end{aligned}
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</math>
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증명의 아이디어는 A를 대각화하여 얽혀 있는 σ<sub>i</sub>들을 서로 떼어놓음으로써 각 σ<sub>i</sub>에 대한 적분이 가능해진다는 거죠.
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* [[안장점 근사]]
 
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* [[헤세 판정법]]
 
* [[헤세 판정법]]
* [[가우스 변환 증명]]
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* http://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_integral
 
* http://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_integral
 
* http://en.wikipedia.org/wiki/Common_integrals_in_quantum_field_theory
 
* http://en.wikipedia.org/wiki/Common_integrals_in_quantum_field_theory
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[[분류:원주율]]
 
[[분류:원주율]]
 
[[분류:적분]]
 
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[[분류:통계물리]]
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[[분류:평형 통계물리]]

2013년 4월 5일 (금) 16:40 판

개요

\[\int_{\mathbb{R}^n}e^{-\frac{1}{2}\mathbf{x}^t A\mathbf{x}}d\mathbf{x}=\sqrt{\frac{(2\pi)^n}{\det{A}}}\]

  • 1차항이 있는 경우는 다음과 같이 주어진다

$$ \int_{\mathbb{R}^n} e^{-\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^{n}A_{ij} x_i x_j+\sum_{i=1}^{n}b_i x_i} d^nx=\sqrt{ \frac{(2\pi)^n}{\det{A}} }e^{\frac{1}{2}\mathbf{b}^{t}A^{-1}\mathbf{b}} $$

일반화

  • 적당한 decay 조건을 만족시키는 함수 $f$에 대하여, 다음이 성립한다

$$ \int f(\vec x) \, \exp\left( - \frac 1 2 \sum_{i,j=1}^{n}A_{ij} x_i x_j \right) d^nx=\sqrt{(2\pi)^n\over \det A} \, \left. \exp\left({1\over 2}\sum_{i,j=1}^{n}(A^{-1})_{ij}{\partial \over \partial x_i}{\partial \over \partial x_j}\right)f(\vec{x})\right|_{\vec{x}=0} $$


가우스 변환 증명

\[\int_{-\infty}^\infty\prod_{i=1}^N d\sigma_i\exp\left(-\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^N\sigma_iA_{ij}\sigma_j+\sum_{i=1}^N h_i\sigma_i\right)\\=\frac{(2\pi)^{N/2}}{|A|^{1/2}}\exp\left(\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^Nh_iA_{ij}^{-1}h_j\right)\]

이게 가우스 변환인데요, 이징 모형의 범함수 적분 형태에서 증명 없이 이용한 적이 있습니다.


증명

A는 대칭행렬이므로 대각화가 가능하고 A의 고유값과 고유벡터를 구한 후 고유벡터로 이루어진 행렬 U를 이용해서 다음처럼 쓸 수 있습니다. \[A=U\lambda U^{-1},\ \lambda=diag(\lambda_1,\cdots,\lambda_N)\]

위 두번째 식은 행렬 λ가 A의 고유값들로 이루어진 대각 행렬이라는 걸 말합니다. 즉 λ의 대각 요소만 0이 아니며 이 요소들 각각이 A의 고유값이라는 거죠. σi들로 이루어진 벡터를 편의상 σ으로 쓰고 hi들로 이루어진 벡터를 편의상 h로 쓰겠습니다. 위의 U를 이용해서 σ와 h도 변환시켜줍니다. \[\sigma=U\tau,\ h=Ux\]

이제 위 가우스 변환의 좌변을 벡터와 행렬로 다시 쓰고... 블라블라... 해주면 아래와 같습니다. \[ \begin{aligned} \int\prod_{i}d\sigma_i\exp\left(-\frac{1}{2}\sigma^TA\sigma+h^T\sigma\right) &= \int\prod_id\tau_i\exp\left(-\frac{1}{2}\tau^T\lambda\tau+x^T\tau\right)\\ &=\int\prod_id\tau_i\exp\left(-\frac{1}{2}\sum_i\lambda_i\tau_i^2+\sum_ix_i\tau_i\right)\\ &= \prod_i\int d\tau_i \exp\left(-\frac{1}{2}\lambda_i\tau_i^2+x_i\tau_i\right)=\prod_i\sqrt{\frac{2\pi}{\lambda_i}}\exp\left(x_i^2/2\lambda_i\right)\\ &= \frac{(2\pi)^{N/2}}{|A|^{1/2}}\exp\left(\frac{1}{2}\sum_ix_i\lambda_i^{-1}x_i\right)= \frac{(2\pi)^{N/2}}{|A|^{1/2}}\exp\left(\frac{1}{2}x^T\lambda^{-1}x\right) \\ &= \frac{(2\pi)^{N/2}}{|A|^{1/2}}\exp\left(\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^Nh_iA_{ij}^{-1}h_j\right) \end{aligned} \]


증명의 아이디어는 A를 대각화하여 얽혀 있는 σi들을 서로 떼어놓음으로써 각 σi에 대한 적분이 가능해진다는 거죠.


메모


관련된 항목들


계산 리소스


사전 형태의 자료