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鞅论 鞅论是概率论一个理论体系,其核心思想源于公平赌博的数学模型,如今已成为现代随机过程理论的基石。这一概念最早由法国数学家保罗·皮埃尔·莱维在1934年提出,后经约瑟夫·杜布等数学家的系统化发展,形成了完整的理论框架。鞅论在概率论、金融数学、统计力学、信号处理等领域有着广泛应用。 从直观上看,鞅描述的是一个"公平博弈"的过程。假设我们观察一个赌徒在赌场中的财富变化,若每次下注的期望收益为零,那么无论他采取何种策略,其财富序列就构成一个鞅。用数学语言表述,设{Xₙ}是一个随机过程,如果对任意n≥0,都有E[|Xₙ|]<∞,且满足E[Xₙ₊₁|X₀,...,Xₙ]=Xₙ,则称{Xₙ}为离散时间鞅。这个条件表明,给定到当前时刻的所有信息,过程在未来时刻的期望值等于当前观测值,完美刻画了"公平性"这一本质特征。 鞅的构造方式多种多样。最常见的是通过独立随机变量的部分和来构建:设ξ₁,ξ₂,...是独立且期望为零的随机变量,令Xₙ=ξ₁+...+ξₙ,则{Xₙ}构成鞅。另一个典型例子是条件期望构造法:给定随机变量X∈L¹和递增的σ-代数流{Fₙ},定义Xₙ=E[X|Fₙ],这个序列自动满足鞅的性质。在金融领域,折现后的资产价格过程在风险中性测度下就是一个鞅,这成为期权定价理论的核心。 鞅论中最深刻的成果当属杜布停止定理。该定理表明,在适当条件下,停止鞅过程得到的随机变量仍保持期望不变。具体来说,若τ是一个关于{Fₙ}的停时,且满足某些可积性条件,则有E[Xτ]=E[X₀]。这个结果有着惊人的应用:考虑一个从a出发在区间[A,B]上边界的鞅,停止定理立即导出其到达边界的概率分别为(B-a)/(B-A)和(a-A)/(B-A)。在期权定价中,这对应于计算期权在边界被触发的概率。 上鞅和下鞅是鞅的自然推广。上鞅满足,对应于对赌徒不利的不公平博弈;下鞅则相反,,代表对赌徒有利的情形。杜布分解定理告诉我们,任何下鞅都可以唯一地表示为一个鞅与一个可料递增过程之和。这种分解在金融数学中尤为重要,可以将资产价格分解为"信号"和"噪声"两部分。 鞅收敛定理是另一个里程碑式的结果。它指出,在一致可积条件下,鞅必然几乎必然收敛。更精确地,若{Xₙ}是L¹有界鞅,则存在使得且。这个定理为研究随机过程的长期行为提供了强大工具。在统计学习中,我们可以用这个定理证明某些在线学习算法的收敛性。
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💥硬核!用神经网络重构欧几里得量子力学⚛️ 🧠 AI 不仅仅是计算工具,更是物理理论的构建块! Northeastern University 和 NSF AI 研究所的最新研究提出了一项颠覆性框架——神经网络量子力学 (NN-QM)。 这是一篇试图从底层逻辑重构物理学的硬核论文,建议物理/AI方向的友友们马住!👇 🌟 核心突破: 作者不再使用传统的哈密顿量或作用量来定义量子理论,而是建立了一个完全通过神经网络架构及其参数概率分布来定义欧几里得量子力学的框架。 🔍 论文亮点解析: 1️⃣ 普适表示定理 (MQM = NN-QM) 利用 KKL 定理证明:任何满足基本物理条件(均方连续性+有限两点函数)的“最小量子理论”,都可以精确地表示为一个神经网络。这相当于量子力学版的“普适逼近定理”! 2️⃣ 物理一致性 (Unitary is Key!) 最大的挑战是如何保证它是真的物理系统(幺正性)。作者通过设计精巧的“参数分裂机制”和利用马尔可夫过程,确保了反射正性 (Reflection Positivity),从而保证了理论的幺正性。 3️⃣ 深度神经网络量子力学 (Deep NN-QM) 提出了“Deep NN-QM”概念:通过对简单的反射正定过程应用多层神经网络变换,构建出复杂的、非高斯、非马尔可夫的新型量子系统。 4️⃣ 数值验证与新发现 成功复现了量子谐振子(OU过程)的线性线性谱。 构建了全新的量子系统,其能量谱表现出独特的非线性、向下凹的行为(如图)。 💡 意义与展望: 这项工作开启了**“哈密顿量工程”**的新大门——我们可以通过优化神经网络架构来“设计”具有特定性质的量子系统。未来扩展到高维量子场论,可能会彻底改变理论物理的研究范式! 📜 论文信息 📅 时间:April 8, 2025 👨‍🔬 作者:Christian Ferko, James Halverson 🏫 机构:Northeastern University, The NSF Institute for AI and Fundamental Interactions #AIforScience #量子力学 #神经网络 #深度学习 #物理 #科研 #学术论文 #硬核科普 #博士 #前沿科技#深度学习 #物理 #学术前沿 #博士日常
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马尔可夫过程 马尔可夫过程是一种具有“无记忆性”的随机过程,由俄国数学家安德雷·马尔可夫于1906年首次提出。其核心特性是“马尔可夫性”,即系统未来状态仅依赖于当前状态,而与过去状态无关。这一特性使其在物理学、化学、生物学、经济学、人工智能等领域展现出强大的建模能力,成为现代概率论与统计学中不可或缺的工具。 理论基础与数学定义。马尔可夫过程的数学本质可由状态空间和转移概率描述。设随机序列的状态空间为,若对任意时间及状态,满足: 则该过程称为马尔可夫过程。若时间与状态均离散,称为马尔可夫链;若时间连续,则需用转移速率矩阵描述,如泊松过程。转移概率矩阵是分析离散马尔可夫链的关键。以天气模型为例,假设某地天气仅“晴”“雨”两种状态,转移矩阵为: 表示晴天次日仍晴的概率为90%,转为雨的概率为10%。通过矩阵幂运算可预测多步后的状态分布。 分类与应用场景。离散时间马尔可夫链,适用于阶段性决策问题,如搜索引擎的页面排名算法(PageRank)。Google早期通过网页间的链接关系构建转移矩阵,将网页重要性视为马尔可夫链的稳态分布,解决了海量网页排序的难题。连续时间马尔可夫过程,常用于排队论与可靠性工程。例如,医院急诊室的病人到达服从泊松过程,服务时间服从指数分布,可用CTMC建模分析平均等待时间。 隐马尔可夫模型,在语音识别和基因序列分析中,HMM通过观测数据反推隐含状态。如语音识别中,声学信号是观测值,对应的文字是隐藏状态,维特比算法能高效解码最可能的状态序列。马尔可夫决策过程,强化学习的理论基础。智能体在环境中选择动作以获得最大累积奖励,其策略优化依赖于贝尔曼方程。AlphaGo的决策过程即基于MDP的扩展——部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)。 实际案例解析。自然语言处理,马尔可夫链可用于文本生成。通过分析语料库中单词的转移概率,可生成看似合理的句子。例如,基于“今天→天气→晴朗”的统计频率,模型可能输出“今天天气晴朗”。尽管缺乏长程语义,该方法在早期聊天机器人中广泛应用。 马尔可夫过程以其简洁的数学形式和强大的适应性,成为连接理论与实践的桥梁。从天气预报到自动驾驶,其应用不断拓展边界。然而,面对现实世界的复杂依赖性,如何在模型精度与计算可行性间取得平衡,仍是未来研究的核心命题。正如诺贝尔奖得主保罗·萨缪尔森所言:“马尔可夫链不仅是工具,更是一种思考世界的方式。”
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