スキップしてメイン コンテンツに移動

変分法の可視化

Introduction


今日は、変分法の可視化を実装しました。変分法は、汎関数を最小化させるために使われます。汎関数とは、関数の関数のようなものです。変分法については、 [1],[2],[3],[5][6]などを参考にしてください。

概要

  • 汎関数
  • 実装
  • 可視化

汎関数
今回は、次のような汎関数を使います。
$$F(x) = \sqrt{1+(\frac{du}{dx}(x))^2}$$
$$l(u) = \int_{0}^{1} \sqrt{1+(\frac{du}{dx}(x))^2} dx$$

l(u)はu(x)という曲線の長さです。. 
$u(0)=a$ and $u(1)=b$という制約のもと、$l(u)$を最小化したいといます。
最適な$l(u)$は
$$u(x) = (b-a)x+a$$
となります。

(0,a) から (1,b)への直線になっているのがわかります。
これは、$l(u)$は$u$の曲線の長さなので、これを最小化するためには直線が一番であることが直観的にわかります。

変分法での導出は、[5]を参考にしてください。

実装
変分法における最適な曲線とそうでない曲線の違いを可視化する実装をしました。
$u_A$を
$$u_A = (b-a)x+a + A sin(8t)$$
とします。
$A sin(8t)$ は$u$から話す役割を持ちます。. $A \in [0,0.5]$であり、もし$A=0$であれば、$u_A=u$です。

githubでcodeを公開しています。



可視化
上側の画像は$u_A(x)$を表しています。下側の画像は$l(u_A)$の値を表しています。
$u_A(x)$が$u$に近づくほど、$l(u_A)$が小さくなることがわかります。







Reference
[1]http://www2.kaiyodai.ac.jp/~takenawa/optimization/resume10-4.pdf
[2]http://hooktail.sub.jp/mathInPhys/brachisto/
[3]http://eman-physics.net/math/differential21.html
[4]http://bicycle1885.hatenablog.com/entry/2014/02/14/023734
[5]http://www2.kaiyodai.ac.jp/~yoshi-s/Lectures/Optimization/2013/lecture_6.pdf
[6]http://www.qi.mp.es.osaka-u.ac.jp/personal/imoto/index-j/jugyou/Kaiseki170427.pdf

コメント

このブログの人気の投稿

MAP推定

Introduction English ver 今日はMAP推定(事後確率最大化法)について書きました。MAP推定ではベイズの定理を使います。データが少ないとき、最尤推定の結果をあまり信用できない話は、最尤推定の時に書きました。この時、MAP推定では自分の事前に持っている情報を取り入れることができます。 概要 ベイズの定理 MAP推定 共役分布 MAP推定の例 ベイズの定理 ベイズの定理は $$P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$$ です。 ただし、 $P(A|B)$ はBが起こった時のAの起こる確率です。 詳しくは  http://takutori.blogspot.com/2018/04/bayes-theorem.html  を見てください。 Map推定 MAP推定ではベイズの定理を使います。MAP推定は事後確率が最大になるようなパラメータを選びます。 いま、$x_1,x_2,...,x_n$というデータを$\theta$というパラメータを持つ分布から得られたとする。この時$P(\theta|x_1,x_2,...,x_n)$を求めたい。 ここで、ベイズの定理を使う。 $$P(\theta|x_1,x_2,...,x_n) = \frac{P(x_1,x_2,...,x_n | \theta ) P(\theta)}{P(x_1,x_2,...,x_n)}$$ ここで、$P(\theta)$は$\theta$の事前分布である。 $x_1,x_2,...,x_n$はそれぞれ独立であるので、 $$P(x_1,x_2,...,x_n | \theta ) = \Pi_{i=1}^n P(x_i|\theta)$$. よって、マップ推定は $$\theta^{\star} = \arg \max_{\theta} \frac{\Pi_{i=1}^n P(x_i|\theta) P(\theta)}{P(x_1,x_2,...,x_n)}$$ となる。 $P(x_1,x_2,...,x_n)$という値は$\theta$には依存しない。よって、定数であり、最適化に定数は関係ないので、排除すると、MAP推定は次のようになる。 $$\th...

MAP estimation

Introduction 日本語 ver Today, I will explain MAP estimation(maximum a posteriori estimation). MAP estimation is used Bayes' thorem. If sample data is few, we can not belive value by Maximum likelihood estimation. Then, MAP estimation is enable to include our sense.  Overveiw Bayes' theorem MAP estimation Conjugate distribution Bayes' theorem  Bayes' theorem is $$P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$$ $P(A|B)$ is Probability when B occur. Please go on  http://takutori.blogspot.com/2018/04/bayes-theorem.html to know detail of Bayes' theorem. Map estimation Map estimation is used Bayes' theorem. Map estimation estimate parameter of population by maximuzing posterior probability. Now, suppoce we get data $x_1,x_2,...,x_n$ from population which have parameter $\theta$. Then, we want to $P(\theta|x_1,x_2,...,x_n)$. Here, we use Bayes' theorem. $$P(\theta|x_1,x_2,...,x_n) = \frac{P(x_1,x_2,...,x_n | \theta ) P(\theta)}{P(x_1,x_2,...,x_n)}...

カーネルK-means 理論編

Introduction English ver 今日は、カーネルK-meansの理論について書きます。カーネルK-meansは通常のK-meansの欠点を補うことができます。通常のK-meansの欠点とカーネルK-meansの強みも説明します。もし、まだ御覧になられていなければ、通常の K-means 理論編 の記事を見ていただけるとよいのではないかと思います。 カーネルK-meansの実装編 も併せてご覧ください。 概要 K-meansの弱点 カーネルトリック カーネルK-means アルゴリズム K-meansの弱点 例えば、次のようなデータを用意します。 このデータはK-meansによってうまく分類することはできません。なぜなら通常のK-meansでは、データとプロトタイプのユークリッド距離に依存しているからです。そのため、このような円状に分布しているデータはうまく分類することができません。 プロトタイプとはそれぞれのクラスにあり、そのクラスを代表するようなもののことです。K-meansでは各クラスの平均ベクトルとなります。それゆえ、以下のような分類になってしまいます。 このようなデータではK-meansはうまくいきません。 K-meansで分類できるデータセットは次のように各クラスで固まっている必要があります。 カーネルK-meansはK-meansの弱点を補います。 カーネルトリック 初めに、カーネルトリックを説明します。 線形分離できないようなデータ$X$を例えば次のように線形分離できるように$\phi(x)$に送る写像$\phi$を考えます。 カーネルは次のように定義されます。 $$K(x,y) = \phi(x)^T \phi(y)$$ $\phi$を具体的に計算することは難しいですが、$K(x,y)$を計算することなら簡単です。 この手法をカーネルトリックと呼ばれます。 カーネルK means K-meansの目的関数を復習しておきます。 $$J = \sum_{n=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} r_{nk} ||x_n-\mu_k||^2$$ ここで、 プロトタイプは$\mu_i ~\forall k \in K$としま...