見かけは、ほとんど変わっていない(一歩の平均を0にしてあるから。(日本語訳は非整数ブラウン運動))上では一歩の大きさと向きを確率変数にしていた今度は、自己相似過程であって、ガウス過程であって、連続であって、0からスタートして、増分の期待値が0であって、増分の分散が、2つの時刻の差の絶対値の定数倍である、と言う、定義を先にする。分散の理論カーブに対して、シミュレーションの場合に、ずれがある。分散の期待値par(mfrow=c(2,2))matplot(t,X.[,sample(1:n.trial,100)],type="l")plot(t,apply(outs,1,mean),type="l")plot(t,apply(outs,1,var),type="l")points(t,v,col=4,type="l")par(mfcol=c(1,1))このうまいこと行く共分散行列がどんなものかを図にしてみるわかりやすいのはHが小さいときだろうか。対角線に分散共分散の大きい値があって、それ以外は小さい。要するに、自身とは関係があるが、自身以外との関連はない、という場合Hを大きくすると滑らかな軌道になるが、始点と終点とは、その距離に応じてある分散を持つから、始点と終点の値は近いわけがなく、関連がないはず。言えば、始点から有限な距離があるときはその2点の間には関連がないので、共分散行列の値も0。その原則は有りながら、距離が近い者同士では値が近くなる。結果として、始点と他のすべての点との間に関連はないが、対角線では値が大きくなる。(1)はてなブログをはじめよう!ryamadaさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。