reports検索:自己紹介akip:会社員ときどき研究者。本サイトは、掲載された情報の正当性およびそれらを利用した結果については、一切の責任を負いません。本サイトの情報は、各自の判断と責任においてご利用ください。10.1の穴埋めです。話の流れは以下になります。下での事後分布近似問題の定式化を行いました。今回は、この最大化問題を解くためのツールとしての変分法の紹介です。そんなに勉強したわけではないので、変な所があれば指摘歓迎です。参考にしたのは、次の2冊です。必要十分な感じでとても読みやすかったです。物理の実例が多めですが、行間もちょっと多めかも?webリソースでは、こことかここが参考になりました。準備:変分法(1)のような状況を考える。ことを変関数と呼ぶ)。求める問題を変分問題といい、通常の関数の極値を求める問題に対応する。ここでは、最大化問題に限定しておく。関数として次のように定義する。一致する点で、二次までTaylor展開する。還元されることに注意する。後は、Taylor展開そのままである。微小変化量を表現する関数が構成できた。極大であるための条件は次の2つである。負値にならなければならない。正負値を取りうるので、0にならなければならず、条件1が与えられる。これを停留条件と呼ぶ。条件2は第一変分を0とした結果から、第2変分を負にすることが要請される。極大であるための条件である。(6)は任意なので、(6)式が恒等的に0になるためには、次の条件を満たせば良い。