維格納半圓分佈
維格納半圓分佈是一以物理學家尤金·維格納(Eugene Wigner)命名的機率分佈。其機率密度函數(Probability Distribution Function)係一存在[-R,R]區間內的半圓形分佈、以(0,0)為中心點並經過適當規範化(Normalized)的結果,因而其實其函數圖型是一半橢圓形。
機率密度函數 | |||
累積分佈函數 | |||
參數 | radius (real) | ||
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值域 | |||
機率密度函數 | |||
累積分佈函數 |
for | ||
期望值 | |||
中位數 | |||
眾數 | |||
變異數 | |||
偏度 | |||
峰度 | |||
熵 | |||
動差母函數 | |||
特徵函數 |
for −R ≤ x ≤ R, and f(x) = 0 if R < |x|.
此機率分佈可做為一大小接近無限的隨機對稱矩陣,其特徵值(Eigenvalues) 的分佈限制範圍。
它是一個經過縮放的Β分佈(Beta Distribution)。精確而言:當Y值有B分佈(α = β = 3/2)時,則其X = 2RY – R值具備上述分佈特性。
性質
編輯第二種切比雪夫多項式(Chebyshev Polynomial)是此分佈的正交多項式 (Orthogonal Polynomial) 。對於正整數n,此分佈之第2n項動差(Moment)為:
此處 X是一隨機變數,而Cn是第n項 卡塔蘭數(Catalan number):
因此若R=2,此分佈之動差為卡塔蘭數。
(因為對稱性的關係,所有奇數項之動差皆為0)
若以 替代式子動差生成函數(Moment generating Function)內的x,則我們可以發現:
並得以此式子得出(詳見Abramowitz and Stegun §9.6.18) (頁面存檔備份,存於互聯網檔案館):
式中的 是一變異貝索函數(Modified bessel functions)。
同樣地,其特徵方程式:
其中的 是貝索函數。( 詳見 Abramowitz and Stegun §9.1.20) (頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)。若取一有限且接近0的實數 ,則維格納半圓分佈成為一狄拉克δ函數 (Dirac delta function)。微分方程式 (Differential equation)
與非古典機率的關係
編輯在 非古典機率 (free probability) 理論中,維格納半圓分佈有着如同常態分佈 (Normal Distribution) 在古典機率中一樣的角色。 也就是說,在非古典機率中,累積量 (Cumulant) 的角色被"自由累積量" (free Cumulant、待翻譯)。
參看
編輯- The W.s.d. is the limit of the Kesten–McKay distributions, as the parameter d tends to infinity.
- In number-theoretic literature, the Wigner distribution is sometimes called the Sato–Tate distribution. See Sato–Tate conjecture.
- Marchenko–Pastur distribution or Free Poisson distribution
參考
編輯- Milton Abramowitz and Irene A. Stegun, eds. Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables. New York: Dover, 1972.
相關連結
編輯- Eric W. Weisstein et al., Wigner's semicircle (頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)