WignerSemicircleDistribution
WignerSemicircleDistribution[r]
表示半径为 r,以原点为中心的维格纳半圆分布.
WignerSemicircleDistribution[a,r]
表示半径为 r,中心在 a 的维格纳半圆分布.
更多信息
- 当 介于 与 之间,维格纳半圆分布中的 的概率密度与 成正比.
- WignerSemicircleDistribution 允许 a 为任意实数,r 为任意正实数.
- WignerSemicircleDistribution 允许 a 和 r 为任意单位量纲相同的量. »
- WignerSemicircleDistribution 可以和 Mean、CDF 和 RandomVariate 等函数一起使用.
背景
- WignerSemicircleDistribution[a,r] 表示一个定义在区间 上的连续统计分布,参数为实数 a(分布的中心)和正实数 r(半径),它们一起决定了概率密度函数 (PDF) 的整体形状. 总体来说,维格纳半圆分布的 PDF 的形状像一个椭圆,因此是单峰的,只有一个“峰值”(即全局最大值),尽管其整体形状(高度、展布及最大值的水平位置)由 a 和 r 的值决定. 单参数形式 WignerSemicircleDistribution[r] 等价于 WignerSemicircleDistribution[0,r]. 维格纳半圆分布通常也被称作维格纳半圆、 Sato–Tate 分布,或简称为 Wigner 分布.
- 维格纳半圆分布得名于匈牙利裔美国科学家 Eugene Wigner,从他发表于1955年的、关于无穷随机矩阵的专著中可以看出维格纳半圆分布在随机矩阵理论领域中的重要性. 维格纳半圆分布是所谓的维格纳半圆律的统计学基础,维格纳半圆律表明来自量子力学的特定类别的随机矩阵的特征值服从维格纳分布. 该分布的许多应用都和统计量子力学中的现象有关,同时也与数学的各个分支(包括线性代数、傅立叶级数和频谱分析)有关.
- RandomVariate 可用来给出一个或更多机器精度或任意精度(后者可通过设置 WorkingPrecision 选项获得)的维格纳分布中的伪随机变数. Distributed[x,WignerSemicircleDistribution[a,r]],更简洁的式子为 xWignerSemicircleDistribution[a,r],可用来断定随机变量 x 服从维格纳分布. 它也可以被用在诸如 Probability、NProbability、Expectation 和 NExpectation 这样的函数中.
- 通过使用 PDF[WignerSemicircleDistribution[a,r],x] 和 CDF[WignerSemicircleDistribution[a,r],x],可以得到维格纳分布的概率密度和累积分布函数. 可以用 Mean、Median、Variance、Moment 和 CentralMoment 来分别计算均值、中位数、方差、原始矩和中心矩.
- 可以用 DistributionFitTest 来检测一个数据集是否符合维格纳分布,根据给定数据,用 EstimatedDistribution 来估计维格纳参数分布,而 FindDistributionParameters 则可用来将数据拟合成维格纳分布. 用 ProbabilityPlot 指令可以产生给定数据的 CDF 与符号式 维格纳分布的 CDF 的比较图,QuantilePlot 则能绘制给定数据的分位数和符号式维格纳分布的分位数的比较图.
- 可以用 TransformedDistribution 来表示转换过的维格纳分布,用 CensoredDistribution 表示截尾后位于上限和下限值之间的数据的分布,而 TruncatedDistribution 则表示删失后位于上限和下限值之间的数据的分布. CopulaDistribution 可用来构建包含维格纳分布的高维分布, ProductDistribution 可计算独立分量包括维格纳分布的联合分布.
- WignerSemicircleDistribution 和许多其他统计分布有关. 它可以被 PearsonDistribution 所涵盖,因为在 r>0 时,WignerSemicircleDistribution[r] 的 PDF 和 PearsonDistribution[1,1,0,-1,0,r] 的 PDF 完全一样. 同样,通过对 BetaDistribution 进行变换 (TransformedDistribution) 可以实现 WignerSemicircleDistribution,而当 r→0 时,PDF[WignerSemicircleDistribution[r],x] 趋向于 DiracDelta[x]. WignerSemicircleDistribution 还与 VonMisesDistribution 和 BetaPrimeDistribution 有关.
范例
打开所有单元关闭所有单元范围 (7)
在参数中对 Quantity 一致的使用产生了 QuantityDistribution:
应用 (1)
图示维格纳半圆分布定律的普遍性猜想,即由零均值有限方差的独立同分布随机变量形成的大型对称矩阵的谱密度收敛于 WignerSemicircleDistribution 的概率密度函数:
使用矩方法拟合 WignerSemicircleDistribution 到样本:
属性和关系 (4)
当平移并且使用一个正因子为比例进行缩放时,新生成的分布仍然是 WignerSemicircleDistribution:
维格纳半圆分布是1型 PearsonDistribution 的特例:
维格纳半圆分布是特殊 BetaDistribution 的变形:
文本
Wolfram Research (2010),WignerSemicircleDistribution,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/WignerSemicircleDistribution.html (更新于 2016 年).
CMS
Wolfram 语言. 2010. "WignerSemicircleDistribution." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2016. https://reference.wolfram.com/language/ref/WignerSemicircleDistribution.html.
APA
Wolfram 语言. (2010). WignerSemicircleDistribution. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/WignerSemicircleDistribution.html 年