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マンガでわかるベイズ統計学
第5章 1.モンテカルロ積分
まずは通常の積分のおさらい
通常の積分
 
b
a
S f x dx 
面積Sをxの関数とすると
積分と微分の関係は下記の通り
     
 
   
S x x S x f x x
S x x S x
f x
x
S
x
    
  
 




Omake
通常の積分-具体例
  2
f x x のときの定積分
  2
3
3 3
1
3
1 1
3 3
b b
a a
b
a
f x dx x dx
x
b a

 
   
 
 
というように、f(x)が積分可能な関数の場合は直接計算できる。
但し、 f(x)の原始関数を求めることが困難な(or 出来ない)ことがある。
通常の積分-困難な例
  2
f x x のときの定積分
  2
3
3 3
1
3
1 1
3 3
b b
a a
b
a
f x dx x dx
x
b a

 
   
 
 
というように、f(x)が積分可能な関数の場合は直接計算できる。
但し、 f(x)の原始関数を求めることが困難な(or 出来ない)ことがある。
例)  
 
 
1 x
f x x e
 


 


の積分は・・・・!?!?
  1
0
t
t e dt


 
  ※
ムリ
そこで乱数を用いて積分することを考える
モンテカルロ積分-まずは具体例から
  2
f x x
(例題)
左図の緑色部分の面積の近似値を
求めるには?
(条件)
・定積分は「使わない」
・U(4,6)に従う乱数を10個使えるとする
※「U(4,6)」の意味はp.48にて既出
例題解答
(1)下記のような乱数が得られたと仮定する。
5.56, 4.72, 4.28, 5.59, 5.77,
4.39, 4.84, 4.20, 5.75, 4.81
(2)これらの乱数をそれぞれ2乗する。
30.9136, 22.2784, 18.3184, 31.2481, 33.2929,
19.2721, 23.4256, 17.6400, 33.0625, 23.1361
(3)(2)で得られた数の平均を取る
25.25877
(4)積分範囲は4~6であるため、(3)で得られた数字に2を掛ける
解答の直感的な理解アニメーション
(1)下記のような乱数が得られたと仮定する。
5.56, 4.72, 4.28, 5.59, 5.77,
4.39, 4.84, 4.20, 5.75, 4.81
(2)これらの乱数をそれぞれ2乗する。
30.9136, 22.2784, 18.3184, 31.2481, 33.2929,
19.2721, 23.4256, 17.6400, 33.0625, 23.1361
得られた乱数をxとして、
高さ(f(x))をそれぞれ求める
(3)(2)で得られた数の平均を取る
25.25877
(4)積分範囲は4~6であるため、(3)で得られた
数字に2を掛ける
平均的な高さに横幅を掛けて
面積が求まる
一般的な表記をする
・関数f(x)の、区間(a,b)における積分値を知りたい。
・区間(a,b)で一様分布に従う乱数がN個得られたとする。
(1)下記のような乱数が得られたと仮定する。
5.56, 4.72, 4.28, 5.59, 5.77,
4.39, 4.84, 4.20, 5.75, 4.81
(1)一様分布U(a,b)に従う乱数N個の実現値
1 2, , , Nx x x
(2)これらの乱数をそれぞれ2乗する。
30.9136, 22.2784, 18.3184, 31.2481, 33.2929,
19.2721, 23.4256, 17.6400, 33.0625, 23.1361
(2)乱数を独立変数として、対応する関数を求める
     1 2, , , Nf x f x f x
(3)(2)で得られた数の平均を取る
25.25877
(3)(2)で得られた数の平均を取る
 
1
N
i
i
f x
N


(4)積分範囲は4~6であるため、(3)で得られた
数字に2を掛ける
(4)区間(a,b)を掛ける
 
 
1
N
i
i
f x
b a
N

 

一般的に書く
一般的に書く
一般的に書く
一般的に書く
もっと一般的に考える(アバウトなイメージ)
 
 
1
N
i
i
f x
b a
N

 

一様分布に従う乱数が得られるときの面積は下記の通り。
下記URLの(1)式
https://rayspace.xyz/CG/contents/montecarlo/
一様分布の確率密度関数  
1
x
b a
 

を用いた表記に変更する
 
 1
1 N
i
i i
f x
N x

この考えを取り入れると「別に一様分布に従う乱数でなくても」面積を求められる
http://slpr.sakura.ne.jp/qp/monte-carlo-integration/
※ひとつめの式
https://rayspace.xyz/CG/contents/montecarlo/
※(2)式
一様分布なので、確率密度はxに依存しないが、式が一般化される
※厳密な議論ではありません
期待値から導出してみる※アバウトなアナロジーです
 
1
N
i
i
f x
N


は  f x の期待値になる。つまり
 
   1
N
i
b
i
a
f x
f x x dx
N




となると、次のように変形できる。
 
 
 
1
1 N b
i
ia
i i
f x
f x dx
N x
 
乱数が一様分布でなくても面積を求められる!

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