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比べる2つの分布:細かい密度と平衡の密度

2026年10月15日11分で読めますAI生成教科書『虎の巻』第2部 第4章 粗視化と第二法則
目次
  1. 相空間の上の相対エントロピー
  2. 可逆な写像は を変えない
  3. 木下の層

AI 生成・木下が未勉強

相対エントロピーから情報と物理を組み立てる 第2部 第4章 §2.4.1 ★★★ 可逆な写像は DD を変えない。体積を保つ写像は一様分布を動かさないので、D(ρt ∥ σ)D(\rho_t\,\|\,\sigma) も細かい密度のエントロピーも一定になる

孤立した力学系の状態についての知識を相空間の確率密度 ρ\rho で表すと、その密度は Liouville の定理に従って流れ、Gibbs のエントロピー −kB∫ρln⁡ρ dΓ- k_{\mathrm B}\int\rho\ln\rho\,\mathrm{d}\Gamma は厳密に一定に保たれる(解析力学から様々な理論分野を組み立てる 第3部第1章)。一方、熱力学の第二法則は、孤立系のエントロピーが減らないと述べ、実際の気体は放っておけば広がって戻らない。この食い違いは、統計力学を力学から組み立てるときに必ず出会う問いである。この章はこの問いに、この巻の背骨である相対エントロピー DD の2つの性質だけで答える。

比べる2つの分布は、今の細かい密度 ρt\rho_t と平衡の密度(エネルギー面の上の一様分布やカノニカル分布)である。最初の節で、相空間の体積を保つ可逆な写像のもとでは D(ρt ∥ σ)D(\rho_t\,\|\,\sigma) が変わらないことを示す。これが Liouville の定理を情報の側から言い直したものになる。次の節で、区画ごとに平均をとる操作や、部分系どうしの相関を忘れる操作(粗視化)が、DD を減らす写像であることを示す。減った量は「捨てた情報」そのもので、Pythagoras の等式の形で正確に書くことができる。この2つを組み合わせると、粗視化したエントロピーは初めの値より小さくならない、という第二法則の1つの形が出てくる(2.4.3 節)。ただしこの形は、初めの時刻を特別扱いしており、時間について単調であることまでは主張しない。単調性は、毎回粗視化して力学を Markov 過程に置き換えたときに初めて出る(2.4.4 節)。2.4.5 節では、粗視化をマクロな変数での最大エントロピーへの射影として行う Jaynes の論法と、熱浴と接した系の Clausius の不等式を、同じ等式から導く。後者では、増えたエントロピーが「系と熱浴のあいだに生じた相関」と「熱浴が平衡からずれた分」の和に正確に等しい。

エントロピーの対数は自然対数で、単位は nat とする。熱力学のエントロピーに直すときは kBk_{\mathrm B} を掛ける。この章では定義に記号 ≔\coloneqq を使う。この巻の約束どおり p,qp,q は確率分布に取っておくので、相空間の点は Γ\Gamma、エネルギー関数(Hamiltonian)は E(Γ)E(\Gamma) と書く。

相空間の上の相対エントロピー

NN 個の粒子の相空間の点を Γ\Gamma と書き、体積要素 dΓ\mathrm{d}\Gamma は Planck 定数と粒子の入れ替えで割って無次元にしたものdΓ=d3Nr d3Npmom/(h3NN!)\mathrm{d}\Gamma=\mathrm{d}^{3N}r\,\mathrm{d}^{3N}p_{\mathrm{mom}}/(h^{3N}N!) とする(運動量の添字 mom は確率分布の pp と区別するためで、この節の外では使わない)。系の状態についての知識を、∫ρ dΓ=1\int\rho\,\mathrm{d}\Gamma=1 を満たす密度 ρ(Γ)\rho(\Gamma) で表す。

定義 2.4.1(相空間の上の相対エントロピーとエントロピー)

2つの密度 ρ,σ\rho,\sigma について

D(ρ ∥ σ)≔∫ρ(Γ)ln⁡ρ(Γ)σ(Γ) dΓ,H(ρ)≔−∫ρ(Γ)ln⁡ρ(Γ) dΓ(2.4.1)D(\rho\,\|\,\sigma)\coloneqq\int\rho(\Gamma)\ln\frac{\rho(\Gamma)}{\sigma(\Gamma)}\,\mathrm{d}\Gamma,\qquad H(\rho)\coloneqq-\int\rho(\Gamma)\ln\rho(\Gamma)\,\mathrm{d}\Gamma\tag{2.4.1}

と定める。kBH(ρ)k_{\mathrm B} H(\rho) が Gibbs のエントロピーである。

有限集合の上の DD(第1部第3章)と同じく、D(ρ ∥ σ)≥0D(\rho\,\|\,\sigma)\ge0 で、等号は ρ=σ\rho=\sigma(ほとんどいたるところ)のときに限る。証明も同じで、ln⁡\ln が上に凸であることを ρ\rho による平均に当てはめればよい。一方 H(ρ)H(\rho) は連続の場合には負にもなり、体積要素の取り方を変えると定数だけずれる。DD の方は分子と分母が同じ体積要素で割られているので、体積要素の取り方によらない。次の定理の証明ではこの違いを使う。

可逆な写像は DD を変えない

時間 tt のあいだの運動を、相空間の写像 Γ↦ϕt(Γ)\Gamma\mapsto\phi_t(\Gamma) で表す。密度は点と一緒に運ばれるので、時刻 tt の密度は

ρt(Γ)=ρ0(ϕt−1(Γ))∣Jt(ϕt−1(Γ))∣(2.4.2)\rho_t(\Gamma)=\frac{\rho_0\bigl(\phi_t^{-1}(\Gamma)\bigr)}{\lvert J_t\bigl(\phi_t^{-1}(\Gamma)\bigr)\rvert }\tag{2.4.2}

になる。JtJ_t は写像 ϕt\phi_t の Jacobi 行列式で、小さな体積が何倍に伸びたかを表す。分母は、伸びた体積に同じ確率が薄まることを表している。Hamilton 力学では ∣Jt∣=1\lvert J_t\rvert =1 で(Liouville の定理)、式 (2.4.2) は ρt=ρ0∘ϕt−1\rho_t=\rho_0\circ\phi_t^{-1} になる。

定理 2.4.2(可逆な写像のもとでの DD の不変性 ★★★)

ϕ\phi を相空間の滑らかな全単射とし、ρ,σ\rho,\sigma を式 (2.4.2) の規則で運んだ密度を ϕ∗ρ,ϕ∗σ\phi_*\rho,\phi_*\sigma と書く。このとき

D(ϕ∗ρ ∥ ϕ∗σ)=D(ρ ∥ σ).(2.4.3)D(\phi_*\rho\,\|\,\phi_*\sigma)=D(\rho\,\|\,\sigma).\tag{2.4.3}

さらに ϕ\phi が体積を保つ(∣J∣=1\lvert J\rvert =1)なら、H(ϕ∗ρ)=H(ρ)H(\phi_*\rho)=H(\rho) で、相空間のある領域 Ω\Omega の上の一様分布 uΩu_\Omega は ϕ(Ω)=Ω\phi(\Omega)=\Omega のとき動かない。

証明

Γ′=ϕ(Γ)\Gamma'=\phi(\Gamma) と変数を変えると dΓ′=∣J(Γ)∣ dΓ\mathrm{d}\Gamma'=\lvert J(\Gamma)\rvert \,\mathrm{d}\Gamma である。ϕ∗ρ(Γ′)=ρ(Γ)/∣J(Γ)∣\phi_*\rho(\Gamma')=\rho(\Gamma)/\lvert J(\Gamma)\rvert、ϕ∗σ(Γ′)=σ(Γ)/∣J(Γ)∣\phi_*\sigma(\Gamma')=\sigma(\Gamma)/\lvert J(\Gamma)\rvert なので、比の中では ∣J∣\lvert J\rvert が打ち消し合い、

D(ϕ∗ρ ∥ ϕ∗σ)=∫ρ(Γ)∣J(Γ)∣ln⁡ρ(Γ)σ(Γ) ∣J(Γ)∣ dΓ=D(ρ ∥ σ)D(\phi_*\rho\,\|\,\phi_*\sigma)=\int\frac{\rho(\Gamma)}{\lvert J(\Gamma)\rvert }\ln\frac{\rho(\Gamma)}{\sigma(\Gamma)}\,\lvert J(\Gamma)\rvert \,\mathrm{d}\Gamma=D(\rho\,\|\,\sigma)

となる。∣J∣=1\lvert J\rvert =1 なら HH の計算でも ∣J∣\lvert J\rvert が現れないので H(ϕ∗ρ)=H(ρ)H(\phi_*\rho)=H(\rho) で、uΩu_\Omega を運んだものは Ω\Omega の上で一様な密度のままである。

この定理はデータ処理不等式(第1部第4章)からも導くことができる。決定論的な写像 ϕ\phi は特別な通信路なので、D(ϕ∗ρ ∥ ϕ∗σ)≤D(ρ ∥ σ)D(\phi_*\rho\,\|\,\phi_*\sigma)\le D(\rho\,\|\,\sigma) である。ϕ\phi が全単射なら逆写像 ϕ−1\phi^{-1} も通信路で、ϕ∗ρ,ϕ∗σ\phi_*\rho,\phi_*\sigma を元に戻すので逆向きの不等式も成り立ち、等号になる。可逆な処理では情報は失われない、という当たり前のことを、DD の言葉で言ったものが式 (2.4.3) である。

この議論で Liouville の定理を使うのは、後半の「一様分布が動かない」という部分である。平衡の密度 σ\sigma として、エネルギー面の近くの殻 Ω={Γ:E0≤E(Γ)≤E0+ΔE}\Omega=\{\Gamma: E_0\le E(\Gamma)\le E_0+\Delta E\} の上の一様分布(ミクロカノニカル)や、カノニカル分布 ρcan=e−βE(Γ)/Z\rho_{\mathrm{can}}=\mathrm{e}^{-\beta E(\Gamma)}/Z をとる。どちらも E(Γ)E(\Gamma) だけの関数なので、エネルギーが保存し体積が保たれる運動では動かない。したがって定理 2.4.2 から

D(ρt ∥ uΩ)=ln⁡∣Ω∣−H(ρt)=一定,D(ρt ∥ ρcan)=β⟨E⟩ρt−H(ρt)+ln⁡Z=一定(2.4.4)D(\rho_t\,\|\,u_\Omega)=\ln\lvert \Omega\rvert -H(\rho_t)=\text{一定},\qquad D(\rho_t\,\|\,\rho_{\mathrm{can}})=\beta\langle E \rangle _{\rho_t}-H(\rho_t)+\ln Z=\text{一定}\tag{2.4.4}

が従う(∣Ω∣\lvert \Omega\rvert は Ω\Omega の体積)。細かい密度で測ると、系は平衡に1歩も近づかない。左の式の ln⁡∣Ω∣\ln\lvert \Omega\rvert は時間によらないので、Gibbs のエントロピー kBH(ρt)k_{\mathrm B} H(\rho_t) が一定であることと同じ内容である。

離散の Liouville の定理

相空間を有限個の点に区切り、運動をその点の置換で表すと、置換は全単射で、どの点にも1つの点しか移らないので「体積」(点の個数)を保つ。置換のもとで D(p ∥ q)D(p\,\|\,q) と H(p)H(p) が変わらないことは、和の項の並べ替えにすぎない。2.4.3 節と 2.4.4 節の数値例は、この離散版を使って厳密に計算する。

例題 2.4.1 自由粒子の正規分布:全体は一定、周辺は広がる ★★

オリジナル1次元の自由粒子(質量 mm)の集まりを考える。時刻 00 の密度は、位置 xx と運動量 kk が独立な正規分布で、標準偏差はそれぞれ σx,σk\sigma_x,\sigma_k とする(この例題に限り、位置を xx、運動量を kk と書く)。運動は x↦x+kt/mx\mapsto x+kt/m、k↦kk\mapsto k である。

  1. 時刻 tt の共分散行列 Σt\Sigma_t を求め、det⁡Σt\det\Sigma_t が時刻によらないことを示せ。
  2. 2変数の正規分布の HH は ln⁡(2πedet⁡Σ)\ln\bigl(2\pi\mathrm{e}\sqrt{\det\Sigma}\bigr) である。H(ρt)H(\rho_t) が一定であることを確かめよ。
  3. 位置の周辺分布と運動量の周辺分布のエントロピーの和 H(ρx,t)+H(ρk,t)H(\rho_{x,t})+H(\rho_{k,t}) は、時刻 00 からどれだけ増えるか。τ≔σkt/(mσx)\tau\coloneqq\sigma_kt/(m\sigma_x) で表し、τ=1\tau=1 と τ=3\tau=3 の値を求めよ。
解答

(1) 写像は線型で、行列 F=(1t/m01)F=\begin{pmatrix}1&t/m\\0&1\end{pmatrix} で書ける。正規分布の共分散は Σt=FΣ0FT\Sigma_t=F\Sigma_0F^{\mathsf T} と運ばれるので、

Σt=(σx2+σk2t2/m2σk2t/mσk2t/mσk2),det⁡Σt=det⁡F⋅det⁡Σ0⋅det⁡FT=σx2σk2.\Sigma_t=\begin{pmatrix}\sigma_x^2+\sigma_k^2t^2/m^2&\sigma_k^2t/m\\ \sigma_k^2t/m&\sigma_k^2\end{pmatrix},\qquad \det\Sigma_t=\det F\cdot\det\Sigma_0\cdot\det F^{\mathsf T}=\sigma_x^2\sigma_k^2 .

det⁡F=1\det F=1 が Liouville の定理にあたる。

(2) H(ρt)=ln⁡(2πe σxσk)H(\rho_t)=\ln(2\pi\mathrm{e}\,\sigma_x\sigma_k) で、tt を含まない。

(3) 1変数の正規分布の HH は ln⁡(2πe σ)\ln\bigl(\sqrt{2\pi\mathrm{e}}\,\sigma\bigr) である。運動量の分散は σk2\sigma_k^2 のままで、位置の分散は σx2(1+τ2)\sigma_x^2(1+\tau^2) になるので、

[H(ρx,t)+H(ρk,t)]−[H(ρx,0)+H(ρk,0)]=12ln⁡(1+τ2).\bigl[H(\rho_{x,t})+H(\rho_{k,t})\bigr]-\bigl[H(\rho_{x,0})+H(\rho_{k,0})\bigr]=\tfrac12\ln(1+\tau^2).

τ=1\tau=1 で 12ln⁡2=0.347\frac12\ln2=0.347、τ=3\tau=3 で 12ln⁡10=1.151\frac12\ln10=1.151 である。全体の HH は一定なのに周辺の和は増え続ける。速い粒子ほど右へ進むので、位置と運動量のあいだに相関ができ、その相関の分が周辺だけを見ると見えなくなる。この差が次の節で相互情報量として正確に書かれる。

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