جيري موناد

في الرياضيات ، تُعرف موناد جيري بأنها بنية تُخصص لفضاء قابل للقياس فضاءً من مقاييس الاحتمال عليه، مزودًا بجبر سيجما معياري . [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] وهي أحد الأمثلة الرئيسية على موناد الاحتمال .

يتم استخدامه ضمنيًا في نظرية الاحتمالات كلما نظر المرء في مقاييس الاحتمال التي تعتمد بشكل قابل للقياس على معلمة (مما يؤدي إلى ظهور نوى ماركوف )، أو عندما يكون لدى المرء مقاييس احتمال على مقاييس الاحتمال (كما هو الحال في نظرية دي فينيتي ).

ومثل العديد من البنى القابلة للتكرار، فإن لها بنية نظرية الفئات الخاصة بالموناد ، على فئة الفضاءات القابلة للقياس .

بناء

تتكون موناد جيري، مثل كل موناد ، من ثلاثة هياكل: [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]

  • التعيين الوظيفي ، الذي يُعيّن في هذه الحالة إلى فضاء قابل للقياسX{\displaystyle X}فضاء من مقاييس الاحتماليةPX{\displaystyle PX}تجاوز الأمر؛
  • خريطة طبيعيةدلتاX:XPX{\displaystyle \delta _{X}:X\to PX}تسمى الوحدة ، والتي في هذه الحالة تعين لكل عنصر من عناصر الفضاء مقياس ديراك عليه؛
  • خريطة طبيعيةهـX:PPXPX{\displaystyle {\mathcal {E}}_{X}:PPX\to PX}وتسمى هذه العملية بالضرب ، والتي في هذه الحالة تعين لكل مقياس احتمالي على مقاييس الاحتمال قيمته المتوقعة .

فضاء مقاييس الاحتمال

يترك(X،F){\displaystyle (X,{\mathcal {F}})}ليكن فضاءً قابلاً للقياس . نرمز إليه بـPX{\displaystyle PX}مجموعة مقاييس الاحتمال على(X،F){\displaystyle (X,{\mathcal {F}})}نقوم بتجهيز المجموعةPX{\displaystyle PX}باستخدام جبر سيجما كما يلي. أولاً، لكل مجموعة قابلة للقياسأF{\displaystyle A\in {\mathcal {F}}}حدد الخريطةεأ:PXR{\displaystyle \varepsilon _{A}:PX\to \mathbb {R} }بواسطةصص(أ){\displaystyle p\longmapsto p(A)}ثم نُعرّف جبر سيجماPF{\displaystyle {\mathcal {PF}}}علىPX{\displaystyle PX}أن تكون أصغر جبر سيجما الذي يصنع الخرائطεأ{\displaystyle \varepsilon _{A}}قابل للقياس، للجميعأF{\displaystyle A\in {\mathcal {F}}}(أينR{\displaystyle \mathbb {R} }يفترض أنه مزود بجبر سيجما بوريل ). [ 6 ]

وبعبارة أخرى،PF{\displaystyle {\mathcal {PF}}}يمكن تعريفها بأنها أصغر جبر سيجما علىPX{\displaystyle PX}مما يجعل الخرائط

صXودص{\displaystyle p\longmapsto \int _{X}f\,dp}

قابل للقياس لجميع القيم القابلة للقياس المحدودةو:XR{\displaystyle f:X\to \mathbb {R} }[ 9 ]

المهمة(X،F)(PX،PF){\displaystyle (X,{\mathcal {F}})\mapsto (PX,{\mathcal {PF}})}هو جزء من دالة داخلية على فئة الفضاءات القابلة للقياس ، والتي يُشار إليها عادةً بـP{\displaystyle P}يتم تأثيرها على التشكلات ، أي على الخرائط القابلة للقياس ، من خلال دفع القياسات للأمام . أي، بالنظر إلى خريطة قابلة للقياسو:(X،F)(Y،جي){\displaystyle f:(X,{\mathcal {F}})\to (Y,{\mathcal {G}})}، يخصص لـو{\displaystyle f}الخريطةو*:(PX،PF)(PY،Pجي){\displaystyle f_{*}:(PX,{\mathcal {PF}})\to (PY,{\mathcal {PG}})}محدد بواسطة

و*ص(ب)=ص(و-1(ب)){\displaystyle f_{*}p\,(B)=p(f^{-1}(B))}

للجميعصPX{\displaystyle p\in PX}وجميع المجموعات القابلة للقياسبجي{\displaystyle B\in {\mathcal {G}}}[ 6 ]

خريطة دلتا ديراك

بالنظر إلى مساحة قابلة للقياس(X،F){\displaystyle (X,{\mathcal {F}})}الخريطةدلتا:(X،F)(PX،PF){\displaystyle \delta :(X,{\mathcal {F}})\to (PX,{\mathcal {PF}})} يربط عنصرًاxX{\displaystyle x\in X}إلى مقياس ديراكدلتاxPX{\displaystyle \delta _{x}\in PX}، معرفة على مجموعات فرعية قابلة للقياسأF{\displaystyle A\in {\mathcal {F}}}بواسطة [ 6 ]

دلتاx(أ)=1أ(x)={1لو xأ،0لو xأ.{\displaystyle \delta _{x}(A)=1_{A}(x)={\begin{cases}1&{\text{إذا كان }}x\in A,\\0&{\text{إذا كان }}x\notin A.\end{cases}}}

خريطة التوقعات

يتركμPPX{\displaystyle \mu \in PPX}أي مقياس احتمالي على مقاييس الاحتمال على(X،F){\displaystyle (X,{\mathcal {F}})}نُعرّف مقياس الاحتماليةهـμPX{\displaystyle {\mathcal {E}}\mu \in PX}بواسطة

هـμ(أ)=PXص(أ)μ(دص){\displaystyle {\mathcal {E}}\mu (A)=\int _{PX}p(A)\,\mu (dp)}

لجميع القياساتأF{\displaystyle A\in {\mathcal {F}}}وهذا يعطي خريطة طبيعية قابلة للقياسهـ:(PPX،PPF)(PX،PF){\displaystyle {\mathcal {E}}:(PPX,{\mathcal {PPF}})\to (PX,{\mathcal {PF}})}[ 6 ]

مثال: توزيعات الخليط

يمكن اعتبار التوزيع المختلط ، أو بشكل أعم التوزيع المركب ، تطبيقًا للخريطة.هـ{\displaystyle {\mathcal {E}}}لننظر في هذا الأمر في حالة خليط محدود.ص1،...،صن{\displaystyle p_{1},\dots ,p_{n}}مقاييس الاحتمال على(X،F){\displaystyle (X,{\mathcal {F}})}، ولننظر في مقياس الاحتماليةq{\displaystyle q}يُعطى بواسطة الخليط

q(أ)=أنا=1نwأناصأنا(أ){\displaystyle q(A)=\sum _{i=1}^{n}w_{i}\,p_{i}(A)}

لجميع القياساتأF{\displaystyle A\in {\mathcal {F}}}بالنسبة لبعض الأوزانwأنا0{\displaystyle w_{i}\geq 0}مُرضٍw1++wن=1{\displaystyle w_{1}+\dots +w_{n}=1}يمكننا رؤية الخليطq{\displaystyle q}كمتوسطq=هـμ{\displaystyle q={\mathcal {E}}\mu }، حيث يكون المقياس على المقاييسμPPX{\displaystyle \mu \in PPX}، والتي تكون منفصلة في هذه الحالة، تُعطى بواسطة

μ=أنا=1نwأنادلتاصأنا.{\displaystyle \mu =\sum _{i=1}^{n}w_{i}\,\delta _{p_{i}}.}

وبشكل أعم، الخريطةهـ:PPXPX{\displaystyle {\mathcal {E}}:PPX\to PX}يمكن اعتبارها الطريقة الأكثر عمومية وغير البارامترية لتشكيل توزيعات خليط أو مركب عشوائية .

الثلاثي(P،دلتا،هـ){\displaystyle (P,\delta ,{\mathcal {E}})}يُطلق عليه اسم موناد جيري . [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]

العلاقة مع نواة ماركوف

إحدى خصائص جبر سيجماPF{\displaystyle {\mathcal {PF}}}هل ذلك بالنظر إلى المساحات القابلة للقياس(X،F){\displaystyle (X,{\mathcal {F}})}و(Y،جي){\displaystyle (Y,{\mathcal {G}})}لدينا تناظر تقابلي بين الدوال القابلة للقياس(X،F)(PY،Pجي){\displaystyle (X,{\mathcal {F}})\to (PY,{\mathcal {PG}})}ونوى ماركوف(X،F)(Y،جي){\displaystyle (X,{\mathcal {F}})\to (Y,{\mathcal {G}})}وهذا يسمح بالنظر إلى نواة ماركوف، بشكل مكافئ، على أنها مقياس احتمالي قابل للقياس. [ 10 ]

بمزيد من التفصيل، بالنظر إلى دالة قابلة للقياسو:(X،F)(PY،Pجي){\displaystyle f:(X,{\mathcal {F}})\to (PY,{\mathcal {PG}})}، يمكن الحصول على نواة ماركوفو:(X،F)(Y،جي){\displaystyle f^{\flat }:(X,{\mathcal {F}})\to (Y,{\mathcal {G}})}على النحو التالي،

و(ب|x)=و(x)(ب){\displaystyle f^{\flat }(B|x)=f(x)(B)}

لكلxX{\displaystyle x\in X}وكل ما يمكن قياسهبجي{\displaystyle B\in {\mathcal {G}}}(لاحظ أنو(x)PY{\displaystyle f(x)\in PY}(هو مقياس احتمالي). وعلى العكس من ذلك، بالنظر إلى نواة ماركوفك:(X،F)(Y،جي){\displaystyle k:(X,{\mathcal {F}})\to (Y,{\mathcal {G}})}، يمكن للمرء أن يشكل الدالة القابلة للقياسك:(X،F)(PY،Pجي){\displaystyle k^{\sharp }:(X,{\mathcal {F}})\to (PY,{\mathcal {PG}})}رسم الخرائطxX{\displaystyle x\in X}إلى مقياس الاحتماليةك(x)PY{\displaystyle k^{\sharp }(x)\in PY}محدد بواسطة

ك(x)(ب)=ك(ب|x){\displaystyle k^{\sharp }(x)(B)=k(B|x)}

لكل قابل للقياسبجي{\displaystyle B\in {\mathcal {G}}}. التعيينان متعاكسان.

من وجهة نظر نظرية الفئات ، يمكننا تفسير هذا التطابق على أنه اقتران.

حoممهـأs(X،PY)حoمSتoجح(X،Y){\displaystyle \mathrm {Hom} _{\mathrm {Meas} }(X,PY)\cong \mathrm {Hom} _{\mathrm {Stoch} }(X,Y)}

بين فئة الفضاءات القابلة للقياس وفئة نوى ماركوف . وعلى وجه الخصوص، يمكن اعتبار فئة نوى ماركوف بمثابة فئة كليسلي لموناد جيري. [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]

توزيع المنتجات

بالنظر إلى المساحات القابلة للقياس(X،F){\displaystyle (X,{\mathcal {F}})}و(Y،جي){\displaystyle (Y,{\mathcal {G}})}، يمكن للمرء أن يشكل المساحة القابلة للقياس(PX،PX)×(PY،PY)=(X×Y،F×جي){\displaystyle (PX,{\mathcal {PX}})\times (PY,{\mathcal {PY}})=(X\times Y,{\mathcal {F}}\times {\mathcal {G}})}مع جبر سيجما الناتج ، وهو الناتج في فئة الفضاءات القابلة للقياس . بالنظر إلى مقاييس الاحتمالصPX{\displaystyle p\in PX}وqPY{\displaystyle q\in PY}، يمكن للمرء أن يشكل مقياس المنتجصq{\displaystyle p\otimes q}على(X×Y،F×جي){\displaystyle (X\times Y,{\mathcal {F}}\times {\mathcal {G}})}وهذا يعطي خريطة طبيعية وقابلة للقياس

(PX،PF)×(PY،Pجي)(P(X×Y)،P(F×جي)){\displaystyle (PX,{\mathcal {PF}})\times (PY,{\mathcal {PG}})\to {\big (}P(X\times Y),{\mathcal {P(F\times G)}}{\big )}}

ويرمز إليه عادة بـ{\displaystyle \nabla }أو عن طريق{\displaystyle \otimes }[ 4 ]

الخريطة:PX×PYP(X×Y){\displaystyle \nabla :PX\times PY\to P(X\times Y)}بشكل عام، لا يُعدّ تماثلاً، حيث توجد مقاييس احتمالية علىX×Y{\displaystyle X\times Y}والتي لا تمثل توزيعات ناتجة عن منتج، على سبيل المثال في حالة الارتباط . ومع ذلك، فإن الخرائط:PX×PYP(X×Y){\displaystyle \nabla :PX\times PY\to P(X\times Y)}والتماثل1P1{\displaystyle 1\cong P1}اجعل موناد جيري مونادًا أحاديًا ، وبالتالي مونادًا قويًا تبادليًا على وجه الخصوص . [ 4 ]

خصائص أخرى

  • إذا كانت مساحة قابلة للقياس(X،F){\displaystyle (X,{\mathcal {F}})}هو معيار بوريل ، وكذلك(PX،PF){\displaystyle (PX,{\mathcal {PF}})}لذلك، فإن موناد جيري يقتصر على الفئة الفرعية الكاملة لفضاءات بوريل القياسية. [ 1 ] [ 4 ]
  • تتضمن جبريات موناد جيري مجموعات فرعية محدبة مضغوطة من الفضاءات الإقليدية ، بالإضافة إلى خط الأعداد الحقيقية الموجبة الممتد[0،]{\displaystyle [0,\infty ]}، مع خريطة البنية الجبرية المعطاة بأخذ القيم المتوقعة . [ 11 ] على سبيل المثال، لـ[0،]{\displaystyle [0,\infty ]}خريطة الهيكلهـ:P[0،][0،]{\displaystyle e:P[0,\infty ]\to [0,\infty ]}يُعطى بواسطة
ص[0،)xص(دx){\displaystyle p\longmapsto \int _{[0,\infty )}x\,p(dx)}
حينماص{\displaystyle p}مدعوم على[0،){\displaystyle [0,\infty )}وله قيمة متوقعة محدودة، وهـ(ص)={\displaystyle e(p)=\infty }خلاف ذلك.

صيغة مالية

توجد نسخة محدودة من موناد جيري، المشار إليها هنا بـF{\displaystyle F}الذي يرسم مجموعةS{\displaystyle S}إلى مجموعة التركيبات المحدبة علىS.{\displaystyle S.}وهكذا، على سبيل المثال إذاS={أ،ب،ج}{\displaystyle S=\{a,b,c\}}، التركيبة الرسمية0.2أ+0.2ب+0.6ج{\displaystyle 0.2a+0.2b+0.6c}سيتم تضمينها فيFS{\displaystyle FS}.

انظر أيضاً

الاقتباسات

مراجع

للمزيد من القراءة