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格子グラフと確率モデル

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商品説明
確率モデル(ドマニー-キンツェルモデル)と格子グラフに密接な関係があることに触れ、そのつながりを新たな視点から紹介する。
目次
第1章 [起] パス空間


 1.1 二項係数
 1.2 カタラン数
 1.3 パスの空間
 1.4 原理
 1.5 投票の定理
 1.6 原点から出発し原点に戻るパスの空間
 1.7 非負の部分にいるパス
 1.8 正の部分にいるパス
 1.9 非負の部分にいる時刻を考慮したパス


第2章 [承] 格子グラフ


 2.1 多数本のパス
 2.2 格子グラフの定義
 2.3 格子グラフの例(n=1)
 2.4 格子グラフの例(n=2)
 2.5 格子グラフの例(n=3)
 2.6 格子グラフの例(n=4)
 2.7 ウエイト


第3章 [転] 確率モデル


 3.1 Domany-Kinzel モデル
 3.2 対消滅モデル
 3.3 確率的対消滅モデル
 3.4 宮本問題とは
 3.5 確率的対消滅モデルの保存量
 3.6 確率的境界モデル
 3.7 生存確率の計算
 3.8 確率的境界モデルとランダムウォークとの関係
 3.9 確率的境界モデルの分布
 3.10 カタラン数を使った証明
 3.11 確率的境界モデルの保存量
 3.12 カタラン数はいろいろなところに現れる


第4章 [結] 相転移現象


 4.1 格子グラフと確率モデル
 4.2 有向野毛パーコレーションの保存量
 4.3 特異平面3次曲線
 4.4 相関関数の計算
 4.5 未解決問題と今後の展望
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