MathLabs
定理証明済み

有限マルコフ連鎖の基本定理

内容

有限状態空間 SS 上のマルコフ連鎖が既約かつ非周期的であれば、πP=π\pi P=\pi を満たし各状態で πi>0\pi_i>0 となる定常分布 π\pi が一意に存在し、さらに lim⁡n→∞Pn=1 π\lim_{n\to\infty}P^n=\mathbf 1\,\pi が成り立つ——すなわち出発分布によらず、PnP^n のどの行も n→∞n\to\infty のとき π\pi に収束する。

なぜ正しいのか?

これこそがマルコフ連鎖がそもそも有用である理由である:ランダムに進化する系の長期的な振る舞いは、出発点を忘れて単一の予測可能なパターンに落ち着くこと、そしてそのパターンが何であるか(遷移ダイナミクスの唯一の不動点)を正確に教えてくれる。

証明の概略

存在性と一意性。PP は行確率的であるから、全成分1のベクトルは固有値1に対する右固有ベクトルであり、したがって1は PP の固有値でもある(行列とその転置は固有値を共有する)。対応する左固有ベクトル π\pi が存在し πP=π\pi P=\pi を満たす。既約性とは PP が強連結なグラフの遷移行列であることを意味し、したがってペロン・フロベニウスの定理が適用できる:固有値1は単純(重複度1)であり、その固有ベクトルは狭義正に選べるので、成分の和が1になるよう正規化すれば一意性が得られる。

収束性。非周期性と既約性を合わせると、PP の1以外の他のすべての固有値 λ\lambda は ∣λ∣<1|\lambda|<1 を満たす(これは周期性があれば崩れる部分である:周期的な連鎖は単位円周上にちょうどある追加の固有値、例えば −1-1 を持ち、これは決して減衰しない)。任意の出発分布 μ0\mu_0 を PP の固有基底で表すと、π\pi に沿った成分(固有値1)は永遠に変化せず残り、それ以外の各成分はステップ nn で λn\lambda^n 倍され幾何学的にゼロへ縮小する。

この二つのステップを合わせると、μ0Pn\mu_0 P^n は固有値1の成分のみ、すなわちちょうど π\pi に収束し、これはすべての出発分布 μ0\mu_0(単位行列の各行、つまり各点質量を含む)に対して成り立つので、PnP^n のすべての行が主張どおり π\pi に収束する。

この定理を使うトピック

ステップごとの証明

この定理のステップごとの証明はまだありません。

参考文献

  1. David A. Levin, Yuval Peres, Elizabeth L. Wilmer (2017). Markov Chains and Mixing Times
  2. Sergey Brin, Lawrence Page (1998). The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine
  3. James R. Norris (1997). Markov Chains