Aritalab:Lecture/NetworkBiology/Random Walk/Recurrence

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==1次元ランダムウォーク==
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===二項係数===
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左右に移動する確率がそれぞれ p, q のランダムウォークを考えます。原点から出発して 2n ステップ後に再び原点に戻っている確率 <math>p^{(2n)}_{0}</math> は、左右にちょうど n 回ずつ移動すればよいので
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<math>\textstyle p^{(2n)}_{0} = \frac{2n!}{n! n!} p^n q^n \ </math>
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ここで p(0) = 1 です。スターリングの近似式 <math> n! \sim n^n e^{-n} \sqrt{2\pi n}</math> を使うと
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p^{(2n)}_{0} = \frac{2n!}{n! n!} p^{n} q^{n} \sim \frac{(2n)^{2n}e^{-2n} \sqrt{4 \pi n}}{n^{2n} e^{-2n} 2\pi n } p^{n} q^{n} = \frac{(4pq)^n}{\sqrt{\pi n}}
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</math>
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となります。
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* p = q = 1/2 のとき 4pq = 1
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:<math>\textstyle\sum^{\infty}_{n=0} p^{(2n)}_{0} \sim \sum^{\infty}_{n=0} 1/\sqrt{\pi n} > (1/\sqrt{\pi}) \sum 1/n = \infty </math> なので原点には無限回戻ってくることになり、再帰確実です。
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* p &ne; 1/2 のとき 4pq < 1
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:<math>\textstyle\sum^{\infty}_{n=0} p^{(2n)}_{0} \sim (1/\sqrt{\pi})\sum^{\infty}_{n=0} (4pq)^n/\sqrt{n} \rightarrow N < \infty</math> なので、有限の値に収束し、非再帰的(再帰不確実)です。
  
 
===二項係数と再帰確率===
 
===二項係数と再帰確率===

Revision as of 23:42, 27 October 2011

Contents

二項係数

左右に移動する確率がそれぞれ p, q のランダムウォークを考えます。原点から出発して 2n ステップ後に再び原点に戻っている確率 p^{(2n)}_{0} は、左右にちょうど n 回ずつ移動すればよいので

\textstyle p^{(2n)}_{0} = \frac{2n!}{n! n!} p^n q^n \

ここで p(0) = 1 です。スターリングの近似式  n! \sim n^n e^{-n} \sqrt{2\pi n} を使うと

\textstyle
p^{(2n)}_{0} = \frac{2n!}{n! n!} p^{n} q^{n} \sim \frac{(2n)^{2n}e^{-2n} \sqrt{4 \pi n}}{n^{2n} e^{-2n} 2\pi n } p^{n} q^{n} = \frac{(4pq)^n}{\sqrt{\pi n}}

となります。

  • p = q = 1/2 のとき 4pq = 1
\textstyle\sum^{\infty}_{n=0} p^{(2n)}_{0} \sim \sum^{\infty}_{n=0} 1/\sqrt{\pi n} > (1/\sqrt{\pi}) \sum 1/n = \infty なので原点には無限回戻ってくることになり、再帰確実です。
  • p ≠ 1/2 のとき 4pq < 1
\textstyle\sum^{\infty}_{n=0} p^{(2n)}_{0} \sim (1/\sqrt{\pi})\sum^{\infty}_{n=0} (4pq)^n/\sqrt{n} \rightarrow N < \infty なので、有限の値に収束し、非再帰的(再帰不確実)です。

二項係数と再帰確率

原点から出発したランダムウォークが原点に戻ってくる確率を再帰確率といいます。 2n に原点に戻る確率を p^{(2n)}と書き、 2n ステップ後に初めて原点に戻ってくる確率を f^{(2n)} と書きましょう。


\begin{align}
p^{(2n)} &= f^{(2)} p^{(2n - 2)}\\
&+ f^{(4)} p^{(2n - 4)} \\
&+ f^{(6)} p^{(2n - 6)} \\
&+ \cdots \\
&+ f^{(2n - 2)} p^{(2)} + f^{(2n)} \\
&= \textstyle\sum^n_{m=1} f^{(2m)} p^{(2n - 2m)}
\end{align}

となります。この関係式から


\begin{align}
f^{(2)} &= p^{(2)}\\
f^{(4)} &= p^{(4)} - p^{(2)} f^{(2)}\\
f^{(6)} &= p^{(6)} - p^{(4)} f^{(2)} - p^{(2)} f^{(4)} \\
\cdots & \cdots \\
f^{(2n)} &= p^{(2n)} - p^{(2n-2)} f^{(2)} - p^{(2n-4)} f^{(4)} - \cdots p^{(2)} f^{(2n-2)}
\end{align}

が求まり、二項係数 p^{(2n)} を用いて f^{(2n)} を書き下すことができます。

再帰確率の母関数

ここでは再帰確率を母関数を用いて求めてみます。 f は 2n 回目で初めて原点に戻ることを意味する関数なので n = 1 からスタートします。この議論の一般形はマルコフ連鎖定常分布のページにも記されています。


\begin{align}
P(z) &= \textstyle\sum^{\infty}_{n=0} p^{(2n)} z^{2n} \\
F(z) &= \textstyle\sum^{\infty}_{n=1} f^{(2n)} z^{2n}
\end{align}

ここで p と f の関係式から


\begin{align}
p^{(2n)} &= \textstyle\sum^n_{m=1} f^{(2m)} p^{(2n - 2m)}\\
p^{(2n)} z^{2n} & = \textstyle\sum^n_{m=1} f^{(2m)} z^{2m} p^{(2n - 2m)} z^{2n-2m} \\
\textstyle\sum^{\infty}_{n=1} p^{(2n)} z^{2n} & = \textstyle\sum^{\infty}_{n=1}\Big[ \sum^n_{m=1} f^{(2m)} z^{2m} p^{(2n - 2m)} z^{2n-2m} \Big]\\
\end{align}

さらに


\begin{align}
p^{(2)} &= f^{(2)}\\
p^{(4)} &= f^{(4)} + f^{(2)} p^{(2)}\\
p^{(6)} &= f^{(6)} + f^{(4)} p^{(2)} + f^{(2)} p^{(4)}\\
 \vdots \ &= \ \vdots
\end{align}

という関係を縦方向に眺めることによって、右辺の2重和の順序を入れ替えます。


\begin{align}
\textstyle\sum^{\infty}_{n=1} p^{(2n)} z^{2n} &= \textstyle\sum^{\infty}_{n=1}\Big[ \sum^n_{m=1} f^{(2m)} z^{2m} p^{(2n - 2m)} z^{2n-2m} \Big]\\
&= \textstyle\sum^{\infty}_{m=1} f^{(2m)}z^{2m} \sum^{\infty}_{n=m} p^{(2n - 2m)} z^{2n-2m}\\
&= F(z) P(z)
\end{align}

左辺は p^{(0)} = 1\ を含まないので P(s) - 1\ となり、\textstyle F(z) = \frac{P(s) - 1}{P(s)}\ となります。 無限級数  P(s)\ が発散するときは  F(z) \rightarrow 1 となって再帰確実であり(必ず原点にもどる)、有限な値に収束するときは  F(z) < 1\ で再帰不確実です。

実は、二項係数の母関数 P(s) \ は閉じた式に書き下すことができます。(母関数のページを参照。)

\textstyle
P(s) = (1 - 4pqz^2)^{-1/2}

これから


\textstyle F(s) = 1 - \frac{1}{P(s)} = 1 - \sqrt{1 - 4pqz^2}

となり再帰確率は


\textstyle F(1) = 1 - (1 - 4pq)^{1/2} = 1 - |p-q|\,

になります。

原点に戻る回数の期待値

再帰確率を r としましょう。ランダムウォークが原点に戻らない確率は (1 − r) です。いったん原点に戻ったら、ランダムウォークを再出発させると考えると、ちょうど1回原点に戻る確率は r (1 − r)、ちょうど2回原点に戻る確率は r2 (1 − r)、ちょうど n 回原点に戻る確率は rn (1 − r) になります。戻る回数の期待値は

\textstyle\sum^{\infty}_{n=0} n \cdot r^n (1-r) = \frac{r}{1-r}

になります(この等式の導出は母関数のページを参照)。一方で、ランダムウォークが原点に戻る回数は n ステップ後に原点にいる確率の総和にも等しいので


\begin{align}
\textstyle\sum^{\infty}_{n=1} \binom{2n}{n} p^nq^n &= \sum^{\infty}_{n=0} \binom{2n}{n} p^nq^n - 1 = F(1) - 1\\
&= \frac{1}{\sqrt{1 - 4pq}} - 1 = \frac{1}{|2p - 1|} - 1
\end{align}

とも書けます(この等式の導出も母関数のページを参照)。


両方の値は等しいので、たとえば p > 1/2 と仮定して

\textstyle\frac{r}{1-r} = \frac{1}{\sqrt{1 - 4pq}} - 1 \,

とおけば

 r = 1 - | p - q | \,

となり、母関数を用いた F(1)\, の値と一致します。

平均再帰時間

p = q = 1/2 のときだけ再帰確実であり、平均再帰時間を考えられます。


\textstyle\sum^{\infty}_{n=0} 2n \cdot f^{(2n)} = \Big[ \frac{d F(z)}{dz} \Big]_{z=1} = 
[ z(1 - z^2)^{-1/2} ]_{z=1} = \infty

つまり、原点には必ず戻りますが無限時間かかる可能性があります。

到達確率

原点から出発して n ステップ後に位置 k に初めて到達する確率 f_k^{(n)} は、再帰確率と同様に求められます。ここでは一般性を失わずに k > 0 とし、 n と k の偶奇が一致する制約を無視して議論を進めます。まず n ステップ後に 位置 k にいる確率 \ p_k^{(n)} から求めます。

\textstyle p_k^{(n)} = \frac{n!}{((n+k)/2)! ((n-k)/2)!} p^{\frac{n+k}{2}} q^{\frac{n-k}{2}}

再帰確率の場合と同じく、n ステップ後に初めて k に到達する関数との関係を考えます。初めて k に到達したらそこを原点として残りのステップを関数 p で記述でき、以下になります。

\textstyle p_k^{(n)} = f_k^{(k)}p^{(n-k)} + f_k^{(k+2)}p^{(n-k-2)} + \cdots + f_k^{(n-2)}p^{(2)} + f_k^{(n)}

ここで

\textstyle f_k^{(k)} = p_k^{(k)} = p^k

です。二項係数 p_k^{(n)}, p^{(n)} を用いて f_k^{(n)} を書き下すことができます。

k = 1 の場合

原点を出発し、 n ステップ目ではじめて k = 1 になる確率 f_1^{(n)} を考えます。

  • n = 0 のとき、明らかに f_1^{(0)} = 0
  • n = 1 のとき、明らかに f_1^{(1)} = p
  • n > 1 のとき

最初のステップは必ず左です。その後、 m − 1 回 ( m < n ) で右隣の原点に初めて戻り、さらに n − m 回で初めて位置 1 に到達します。その確率は  q f_1^{(m-1)} f_1^{(n-m)} です。m についての和を取ると


\textstyle f_1^{(n)} = q( f_1^{(1)} f_1^{(n-2)} + f_1^{(2)} f_1^{(n-3)} + \cdots + f_1^{(n-3)} f_1^{(2)} + f_1^{(n-2)} f_1^{(1)})

これを n = 2 から並べましょう。


\begin{align}
f_1^{(2)} &= q( f_1^{(1)} f_1^{(0)})\\
f_1^{(3)} &= q( f_1^{(1)} f_1^{(1)} + f_1^{(2)} f_1^{(0)})\\
f_1^{(4)} &= q( f_1^{(1)} f_1^{(2)} + f_1^{(2)} f_1^{(1)} +  f_1^{(3)} f_1^{(0)})\\
  \vdots \ &= \ \vdots \\
f_1^{(n)} &= q( f_1^{(1)} f_1^{(n-2)} + f_1^{(2)} f_1^{(n-3)} + \cdots + f_1^{(n-3)} f_1^{(2)} + f_1^{(n-2)} f_1^{(1)} + f_1^{(n-1)} f_1^{(0)}) \\
  \vdots \ &= \ \vdots 
\end{align}

母関数 \textstyle F_1(z) = \sum^{\infty}_{n=0} f_1^{(n)}z^n を考慮しながら縦方向に足し合わせます。


\begin{align}
\textstyle\sum^{\infty}_{n=2} f_1^{(n)}z^n &= q \textstyle\sum^{\infty}_{n=2} \sum^{n-1}_{m=1} f_1^{(m)}f_1^{(n-m-1)} z^n\\
F_1(z) - pz &= q z \textstyle\sum^{\infty}_{m=1}f_1^{(m)} z^m \big[ \sum^{\infty}_{n=m+1} f_1^{(n-m-1)} z^{n-m-1}\big]\\
F_1(z) - pz &= q z F_1(z)^2 \\ 
\end{align}

この二次式を解くと \textstyle F_1(z) = \frac{1}{2qz}[1 - (1 - 4 pqz^2)^{1/2}] となります。(もう一つの解は z = 0 で発散する。)すなわち


\begin{align}
F_1(1) &= \textstyle\frac{1 - |p - q|}{2q} \\
&= p / q \quad (p < q)\\
&= 1 \quad (p \geq q)
\end{align}

もし p < q (左のほうに行く確率が高い)なら、永遠に待っていても (q - p)/q\, の確率で k = 1 に来ることはなく、p ≥ q の場合は必ず k = 1 に到達します。


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