計算情報数学 2008 (第 11 回)
種々の数学ソフトウェア (その 2)
野呂 正行
計算情報数学 2008 (第 11 回)種々の数学ソフトウェア (その 2) – p. 1
Q & A : 消去法の説明が不十分です
変数集合 X = Y ∪ Z, Y ∩ Z = ∅ とする
< が (Y, Z) に関する消去順序とは
t ∈ K[X] \ K[Y ], s ∈ K[Y ] ⇒ s < t
がなりたつことをいう
Y が Z に優先する辞書式順序は消去順序
しかし, 計算時間がかかる (かかりすぎる)
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ブロック順序
<Y , <Z を K[Y ], K[Z] の項順序とする (たとえば全
次数逆辞書式順序).
t = tY tZ , s = sY sZ (tY , sY ∈ K[Y ], tZ , sZ ∈ K[Z]) に
対し
s < t ⇔ sY <Y tY または (sY = tY かつ sZ <Z tZ )
と定めれば, < は消去順序
Singular
ring r=0,(y1,y2,z1,z2,z3),(dp(2),dp(3));
Asir
Ord=[[0,2],[0,3]];
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消去イデアル
定理
イデアル I ⊂ K[X], Z ⊂ X, Y = X − Z, < : (Y, Z)
に関する消去順序, <Z を < の K[Z] への制限とする.
G を I の < に関するグレブナー基底とすれば,
G ∩ K[Z] は イデアル I ∩ K[Z] の <Z に関するグレ
ブナー基底となる.
意味
消去したい変数集合を Y とする.
消去順序によるグレブナー基底の元のうち, Y を含ま
ない多項式のみを集めたものが, I から Y を消去し
て得られる全ての多項式を生成する.
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Risa/Asir での典型的な計算例
P を入力イデアルとし, Y を消去したい変数とする.
load("primdec_mod")$
X=append(Y,Z)$
G0=nd_gr_trace(P,X,1,1,0)$
Ord=[[0,length(Y)],[0,length(Z)]]$
G1=nd_gr_trace(G0,X,1,1,Ord)$
G=elimination(G1,Z)$
Z が 1 変数 (z とする) なら
M=minipoly(G0,X,0,z,t)$
により, z が満たす方程式が t の多項式として得ら
れる
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Q & A : いろいろ
Singular の option(redSB), option(prot)
って?
redSB : 簡約グレブナー基底 (お互いに割れるだ
け割る) を計算
prot : 計算の経過を表示
Maxima で張り付けができない
張り付けメカニズムが違うソフトがしばしばあり
ます.
一旦, ファイルにセーブして, ファイルを読み込め
ば確実です.
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Q & A : いろいろ
DVD 起動で USB メモリが認識されない
やっぱり, 実物を見せてもらわないとわからない
です (すみません).
多項式集合の共通零点を, なぜ拡大体上で考える
のか?
グレブナー基底計算アルゴリズム自体は任意体で
動くので, 基礎体を一般の体にしてありますが, 零
点集合については基礎体に依存する性質があるの
で, 一般に拡大体上で考える設定にしてあります.
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統計解析ソフト – R
統計解析ソフトいろいろ
S (S-PLUS)
商用ソフト – 30 万以上? (学生用は安いが)
R
S と同じ言語仕様を実装した, フリーソフト
Microsoft Excel
ご存知表計算ソフトだが, 統計機能もついている
⇒ 実は危険!! (だそうです)
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R の特徴
一般的な数値計算言語として使える
オブジェクト指向言語だが, ベクトル, 行列, リス
トが使える C ライクな言語と思ってよい.
行列操作が便利
逆行列, 一次方程式系求解, 固有値, 固有ベクトル,
特異値計算などがコマンド一発でできる
大規模データ処理にも便利
データが並んでいるテキストファイルを用意すれ
ば, 簡単にデータを入力できる.
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R の特徴 つづき
グラフィックス
plot でグラフ, hist でヒストグラムなど, 簡単なコ
マンドで簡単に描ける
統計解析のための豊富な機能
もちろん, 確率分布, 乱数発生, 推定, 検定, モデル
の当てはめなどが, 組み込み, あるいはパッケージ
として多数提供されている
ユーザコミュニティの充実
日本にもユーザが多数. 情報も豊富 (RjpWiki
参照)
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R の使い方
起動
√
KNOPPIX/Math で, x → GNU R
orange のシェルから R
コマンドライン入力が基本
プログラムファイルを作り, 読み込み, 実行
⇒ Singular, Asir と同じ
マニュアル
書籍, フリーマニュアル多数. RjpWiki, あるいは
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R
/usr/local/Math-ja/manuals に一部入れてある
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R におけるデータ
基本データ (スカラー)
数値または文字列 ( "abc" etc.)
複合的データ
ベクトル, 行列, データフレーム, リスト
変数 (オブジェクト)
なんでも入る入れ物
代入は x <- 1
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ベクトル
ベクトル = 同種データの一次元配列
c(...) で生成できる
x <- c(1,2,3)
y <- c(x,x,x)
後者 : ベクトル x の成分を 3 つ分並べたベクトル
x <- 1:10
(1,2,...,10) が生成される
ベクトルの要素
x[1] . . . x[10] : インデックスは 1 から始まる
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行列
行列 = 同種データの二次元配列
A <- matrix(0,2,3) ⇒ 2 × 3 の零行列
A <- matrix(1:6,2,3) ⇒ A =
1 3
5
2 4
6
!
第一成分はベクトルで, 列優先 で成分の初期化に
使われる.
成分, 部分行列の取り出し
A[1,2] : (1, 2) 成分
A[1,] : 第 1 行, A[,2] : 第 2 列
A[,c(1,3)] : 第 1, 3 列からなる部分行列
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行列操作
対角行列 : diag(c(1,2,3))
単位行列 : diag(3) (サイズを指定)
行列積 : A %*% B
A*B は成分どうしの積
転置 : t(A)
逆行列 : solve(A)
Ax = b の求解 : solve(A,b) (b はベクトル)
固有値, 固有ベクトル : ev<-eigen(A)
固有値 : r<-ev$values
固有ベクトル : v<-ev$vectors
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繰り返し, 条件分岐
for 文
for ( i in 1:1000) { s <- s+i }
if, if-else : Asir と基本的に同じ
break : 繰り返しを抜け出す
found <- 0
for ( i in 1:n )
if ( v[i] != 0 ) {
found <- 1
break
}
found が 1 なら, i に 0 でない最も左の成分の位
置が入る
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その他
関数定義
f <- function(x,y,...) { ... }
ファイルから入力 : source("filename")
ヘルプ
help(関数名) または ?関数名
less が起動される.
less : テキストファイルを見るコマンド
j, k で上下, q で終了
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分布の数表としての利用
例 : 正規分布 N (µ, σ 2 ) : 平均 µ, 分散 σ 2
確率密度関数 : f (x) =
√1 e
2πσ
(x−µ)2
− 2σ2
X が N (µ, σ 2 ) に従う ⇒ Z =
X−µ
σ
は N (0, 12 ) に従う
dnorm(x,m,s)
正規分布 N (m, s2 ) の密度関数 f に対し, 値 f (x)
を返す
pnorm(x,m,s)
Rx
P (X ≤ x) = −∞ f (t)dt (CDF) を返す
rnorm(n,m,s)
N (m, s2 ) に従う乱数を n 個生成し, ベクトルとし
て返す
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種々の分布
関数名の作り方は共通
xxx : 分布名
⇒ dxxx : 密度関数, pxxx : CDF, rxxx : 乱数
分布
ベータ
2項
正規
カイ自乗
ポアソン
一様
R における名前
beta
binom
norm
chisq
pois
unif
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使用例 : runif によるモンテカルロ法
半径 1 の 4 分の 1 円の面積 (= π4 ) を乱数により計算:
(x, y) ∈ [0, 1] × [0, 1] を N 個 ランダム生成して,
x2 + y 2 ≤ 1 となるものが n 個 ⇒ Nn はほぼ π4 だろう
N<-10000
set.seed(123)
x<-runif(N)
set.seed(456)
y<-runif(N)
n<-0
for ( i in 1:N )
if ( x[i]ˆ2+y[i]ˆ2 <= 1 ) n<-n+1
print(4*n/N)
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(疑似) 乱数について
コンピュータによる乱数発生
通常, 何らかのアルゴリズムにより発生
seed (種) が同じなら, 同じ乱数を発生
周期をもち, 計算法によっては規則性を持つ
R の乱数発生器
さまざまなアルゴリズムが選べる
デフォルト : Mersenne Twister (日本製!!)
set.seed(s)
乱数生成器を seed s で初期化する
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グラフィックス機能
点のプロット
v が配列 ⇒ plot(v) で (i,v[i]) のプロット
x, y が配列 ⇒ plot(x,y) で (x[i],y[i]) の
プロット
plot(f,min,max) で, 関数のプロット
ヒストグラム
v が配列 ⇒ hist(v) でヒストグラムを描画
多数のオプション
type="l" で折れ線 etc.
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例 : ランダムウォーク
n<-10000
x<-runif(n)
x[1]<-0
for ( i in 2:n ) {
if ( x[i] > 0.5 ) x[i] <- x[i-1]+1
else x[i] <- x[i-1]-1
}
plot(x,type="l")
abline(0,0,col="red")
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レポート問題
いろいろな乱数生成法について調べる
検定法を知っている人は, R を使って検定して
みる
ランダムウォークのシミュレーション
0 に戻る回数の分布
+ 側にいる割合の分布
2 次元版のランダムウォーク
その他, 教科書にあるいろいろな話題のシミュ
レーション
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余談 : Excel について (伝聞)
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Hanasi/excel/
Excel のあら探しが詳しく載っている
Excel を統計解析に使うな
特に, 乱数については, Excel に限らず, MS は昔
からいいかげん
財務関数もだめ
ソースが古いので直っているかも
演算誤差
2 進-10 進の演算誤差がでないような仕組みをい
れているらしいが, どうもいいかげんらしい
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