‪志村-谷山予想の響きはいっとうダサいけど、田中の公式も中々だよな‬

「これで成り立たんかったらなんも出来ひんやろ」と「そんな強い仮定置いたらそら成り立つやろ」の精神大事

Probability
Distribution
Calculus
Analysis

確か広義一様収束位相の確率収束を語っていた気がするけど、距離は作れるかな。確率ゼロじゃない確率を評価するのをやめて期待値を取るのはどうだろう。

ポアソン過程バージョンもあるのか

あるで。有名なのはブラウン運動バージョン

幻獣 boosted

確率過程には大数の法則的なものがないのだろうか

必要に迫られて久々に開けたけど、Revus&Yorクッソいい本やな

クソ地道な計算で研究の不確定要素をねじ伏せるのが楽しいんや

標本空間が何者なのかよくわからなくて混乱するとき、ブラウン運動みたいなややこしいものを定義しない限りは大体値域と同じものに設定してる

ブラウン運動じゃなくていいという話に関しては、最近は最近はポアソン分布に従ってジャンプするレヴィ過程という確率過程で駆動されるモデルだとか、ブラウン運動のヘルダー連続性を弄った非整数ブラウン運動で駆動されるモデルだとか、いろいろあるらしい

ランダムネスを仮定してる理由と無裁定理論を展開してる理由、同根だったりするのかな

僕が数理ファイナンスが好きになれない理由は一つだけで,市場での因果関係を考慮せずに確率過程でモデル化してるところやねんな.どうやったらこれを受け入れられるんか分からん.

昨日までは初期値に対する微分同相写像としての確率微分方程式の解を扱うのに苦心してたけど、今日は明日のためのスライド作りに苦しんでる

行間が開いてる上にもはや主張が崩壊してるレベルのキモい本を読み慣れてくると、段々と自分にエスパーの能力が付いてきているんじゃないかという気分になる。

本の誤植は読み手が直すのが数学というのはそうなんだけどさ……確率解析の入門テキストで実数値伊藤積分の定義と伊藤の公式の証明だけして複素数値伊藤積分の定義を一切せずに諸々の公式を勝手に使い始めるのは流石に「入門書」を名乗るべきではなくない…?

確率論で一番最初に違和感を覚えたのは,標本空間の元のことをサンプルと呼ぶ習わしなんだけど,シナリオという呼び方があることを知ってかなりスッキリした.まぁでもデータを扱うならサンプルの方がいい呼び方なのかな.

$\mathcal{B}\pm(\mathbb{R})$ってなんだ,初めて見たぞ

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