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#数楽 ミニマックス定理の話直積集合X×Y上の函数f(x,y)について、inf_y f(a,y)≦f(a,b)≦sup_x f(x,b)よりsup_x inf_y f(x,y) ≦ inf_y sup_x f(x,y)は常に成立している。続く
#数楽 続き。sup_x inf_y f(x,y) = inf_y sup_x f(x,y)が成立するとき、「ミニマックス定理が成立する」と言います。最大最小が存在する場合にはmax_x min_y f(x,y) = min_y max_x f(x,y).
#数楽 例:X,YがそれぞれR^m,R^nのコンパクト凸部分集合であり、f:R^m×R^n→Rが双線形ならば、ミニマックス定理が成立する:max_{x∈X} min_{y∈Y} f(x,y) = min_{y∈Y} max_{x∈X} f(x,y).続く
#数楽 続き。この形のミニマックス定理を含むSionのミニマックス定理の「初等的な」(不動点定理を使わない)証明については http://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/detail.php?koara_id=AN00234610-19891001-0163 … を見て下さい。さらなる一般化については http://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/handle/2433/102118 … を見て下さい。
#数楽 続き~、R^{m×n}を行列[x_{ij}]全体の集合と同一視して、・{ [x_{ij}] | 各iについてx_{i1},…,x_{in}は非負でそれらの総和は1 }などがよく出て来る。これは条件iの下での確率分布(x_{i1},…,x_{in})を与える集合。
#数楽 続き。「条件 i のもとでの行動 j を実行する確率をx_{ij}とする」というような設定では一つ前のツイートのような凸集合が自然に出て来る。ミニマックス定理と行動を確率的に決めるという設定(混合戦略を考える設定)の数学的相性は良い。
#数楽 以上のような話は、・グーで勝てば「グリコ」で3歩進める・チョキで勝てば「チョコレート」で6歩進める・パーで勝てば「パイナップル」で6歩進めるというルールでジャンケンするとき、グー・チョキ・パーをどのような割合で出せばよいか、という話を特別な場合に含みます。
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