Pattern Recognition and Machine Learning

138：karino2：2017/09/13(水) 13:18:07: 位置を固定して運動量を確率分布からサンプルする、というのがどうしてinvariantなのかが直感的に良く分からないので考える。

ある位置に対して望ましい運動量というのはあるのか？
ポテンシャルが凄く高い所で、周囲のポテンシャルが凄く低いなら、ここで静止しているのはおかしい気がする。
そういう点ではポテンシャルの場所による微分と関係がありそうだ。
11.55はそういうのに近い。

感覚的には、ポテンシャルの極小の点に居ない為には、ある程度の運動量が必要だろうな。
そういう意味では、ある点に居そうな運動量というのは多分あるだろう。
それは軌道が偶然そこを通るくらいの運動量で、なるべくゆっくりな物が一番確率が高いのだろうな。
ゆっくりな程偶然そこが観測される可能性が高いから。

あれ？それだとちょうど静止してるくらいが一番じゃないか？
例えばいろんな場所から弾を射出して、偶然ここを通る事が観測される可能性って事だよな。
ここで静止するのはよそから打つ場合は不可能か。
完全にまっすぐここに向かって打って、ちょうどここで反転するのが一番長くこの点を通る気もするが、それは向きがピンポイント過ぎるので積分するとそんなによく見るとも限らないのかなぁ。

この辺はいまいちよく分からないな。
139：karino2：2017/10/13(金) 16:09:09: 10章のノート。これはブログに書いた。

https://karino2.github.io/2017/10/13/54.html
140：karino2：2017/10/15(日) 19:02:47: PRMLの勉強会が終わった
https://karino2.github.io/2017/10/15/55.html

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