スキップしてメイン コンテンツに移動

Map

Introduction
sorry, this page is Japanese only

今回は写像の厳密な定義をして行きたいと思います。写像は大学数学では線形代数や微積分の分野で 序盤から正しい定義をされることもなく当たり前のように使われているのではないでしょうか。 写像とは何となく関数のようなものだが、しかし先生は関数ではないといいます。これに私も、 ずいぶん悩まされましたが、大学二回生の集合と位相という講義で厳密な定義を習ったので、 ここで共有させていただこうと思います。

写像(map)
写像f:A->Bの定義
任意のAの要素はBの中に対応するbという要素がただ一つ存在する。 記号で書くと以下のようになります。

$$\forall a \in A \exists ! b \in B ~~s.t~~ f(a) = b$$

この定義は二つの事柄について分けて考えることで写像の定義を正しく確認できます。


  • 全てのAの要素aについてfで送ると対応するbの要素がBの中に存在する。
  • Aの中の一つの要素から対応するBの要素が二つ存在することはあり得ない。
この二つは後に述べる逆写像が存在するための必要十分条件のために必要なので覚えておいてください。

全射
写像$f:A \rightarrow B$が全射

$$f(A) = B$$

つまり、Bの全ての要素が余ることなく、Aの中のある要素aをfで送ることで対応しているということです。

単射
写像$f:A \rightarrow B$が単射
$$\forall a_1, \forall a_2 \in A if f(a_1) = f(a_2) \implies a_1 = a_2$$

これは対偶をとると以下のように解釈できます。

$$\forall a_1, \forall a_2 \in A if a_1 \neq a_2 \implies f(a_1) = f(a_2)$$

つまり、fで送る要素$a_1,a_2$が違えば必ず違う行く先に対応しているということです。

写像fが全射であり、単射であるとき、fは全単射といいます。


逆写像
逆写像とは写像$f:A \rightarrow B$に対して、以下を満たす写像のことを言います。
$$\b in \V \exists a \in A ~s.t~ f^{-1}(b) = a$$
逆写像はどのような写像fについても定義できるのでしょうか。
逆写像も写像なので、当然写像の定義を満たしていなければいけません。 

写像の定義から

  • 全てのBの要素bについて $f^{-1}$ で送ると対応するaの要素がAの中に存在する。
  • Bの中の一つの要素から対応するAの要素が二つ存在することはあり得ない。
また、fも写像なので 
  • 全てのAの要素aについてfで送ると対応するbの要素がBの中に存在する。
  • Aの中の一つの要素から対応するBの要素が二つ存在することはあり得ない。 

これらを見ていると集合Aと集合Bが一対一対応していなければいけないことがわかるはずです。 

よって逆写像が定義される必要十分条件は写像fが全単射であることです。







コメント

このブログの人気の投稿

Implementation of Robbins monro

Robbins monro の実装 sorry, this page is Japanese only.   今回はRobbins monro の実装をしてみました。 Robbins monroは確率勾配降下法の学習率を入りテーション回数の逆数で割っていくものです。 使っているprogram言語はpython 3です。osはwindowsです。(macほしい...) アルゴリズム 確率勾配降下方とは目的関数の最適解を求めるアルゴリズムです。目的関数をf(X)とすると、手順は以下のようになっています。 初期学習率$n_0$を決めます。訓練データDを用意します。この訓練データは複数の初期値の集まりです。 訓練データから一つ初期値をランダムに取り出し、これを$x_0$とし、最初の予測値とします。 次の式に現在の予測値$x_0$を代入し、新たな予測値$x_{n+1}$を得ます。$$x_{n+1} = x_{n} - \frac{n_0}{n} grad f(X_n)$$ 収束して入れば4へ、収束していなければ2で得られた値$x{n+1}$を新たに$x_n$としてもう一度2を行う。 訓練データを一周していなければ2へ、一周していれば各初期値から得られた解の中から目的関数を最も小さくするものを選ぶ。   実装例 以下の目的関数を最小化させてみましょう。 $$f(x,y) = (x-2)^2 + (y-3)^2 $$ コマンドラインでpythonを実行していきます。 予想通り、(2,3)という解を導き出してくれました。目的関数が簡単だったので、初期値をどの値でとってもばっちり正解にたどり着いてくれました。 CODE 以下にRobbins monroの関数だけ置いておきます。 こちら にすべてのコードを載せています。 def Robbins_monro(function,grad,number_variable_gradient): init_learning_rate = 1.5 stepsize = 1000 init_value = np.array([range(-1000,1020,20) for i in range(number_v...

カーネルSVMの実装

Introduction English ver 今日はカーネルSVMを実装しました。 最適化には内点法を実装しました。 この記事では実装のみ書いていますが、理論編もそのうちに書きたいと思います。書き次第、リンクを貼っておきます。 # 第一弾書きました。 SVMの理論 part 1 僕のcomputerはwindowsでOSもwindowsです。 実装はPython3で行います。 概要 カーネルとは データセットについて 実装の結果 カーネルとは カーネルとは非線形問題を解くための手法です。 直線で分類できないようなデータをある写像をもとで、直線で分類できるような分布に変形することです。次の画像を見たほうがわかりやすいかもしれません。 ⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓ このように変形することをカーネルトリックといいます。 変形されたデータは写像\(\phi\)によって\(\phi(x)\)と表現されます。 \[\phi:x -> \phi(x)\] しかし、SVMではカーネル関数は次のように表されることが多いです。 \[K(x,y)=\phi(x)^T \phi(y)\] なぜなら、SVMでは \(\phi(x)^T \phi\)のみを計算するからです。 最もよく使われているカーネルはRBFとpolynomialです。 RBF \[K(x,y) = \exp(-\gamma ||x-y||^2)\] polynomial \[K(x,y) = (x^Ty+c)^p\] \(K(x,y) = x^Ty\)とすればこれは線形SVMになります。 データセット 今日使うデータセットはnp.random.randnによって生成された正規分布に従う乱数です。 と このデータを作ったコードは ここ に置いてあります。 Implementation 今回はRBFカーネルを使いました。 \(\gamma = 0.5\) 正規化係数50とすると次のようになりました。 次に二つ目のデータセットに対して、RBF kernelを使いました。 \(\gamma = 0.5\) 正規化係数を100とすると、次のよ...

Graph theory in Python

Introduction 日本語 ver Today, I write the networkx module for graph theory in Python. I write about basis of Gragh theory. Please look at this page . This post is not written Graph theory, but I want to share module in Python for Graph theory. Networkx Python3 have Networkx module. If you have python2, you should install by pip pip install networkx Make Graph by Networkx first, import networkx module and make instance. import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() next, add node and edge G.add_node(1) # add Multiple nodes G.add_nodes_from([2,3,4]) G.add_edge(1,2) # add Multiple edges G.add_edges_from([(3,4),(1,2),(4,6)]) next, plot G nx.draw(G) plt.show() networkx have many function. I will write new learning about networkx in this post. Reference https://qiita.com/kzm4269/items/081ff2fdb8a6b0a6112f http://akiniwa.hatenablog.jp/entry/2013/05/12/012459