維格納半圓分布

Template:Probability distribution 維格納半圓分布是一以物理學家尤金·維格納(Eugene Wigner)命名的機率分佈。其機率密度函數(Probability Distribution Function)係一存在[-R,R]區間內的半圓形分佈、以(0,0)為中心點並經過適當規範化(Normalized)的結果，因而其實其函數圖型是一半橢圓形。

$f(x)=\frac{2}{\pi R^2}\sqrt{R^2-x^2}$

for −R ≤ x ≤ R, and f(x) = 0 if R < |x|.

此機率分佈可做為一大小接近無限的隨機對稱矩陣，其特徵值(Eigenvalues) 的分布限制範圍。

它是一個經過縮放的Β分布(Beta Distribution)。精確而言：當Y值有B分布(α = β = 3/2)時，則其X = 2RY – R值具備上述分佈特性。

性質

第二種切比雪夫多項式(Chebyshev Polynomial)是此分布的正交多項式 (Orthogonal Polynomial) 。對於正整數n，此分佈之第2n項動差(Moment)為：

$E(X^{2n})={\left(\frac{R}{2}\right)}^{2n}{C}_n$

此處 X是一隨機變數，而C_n是第n項 卡塔蘭數(Catalan number)：

$C_n=\frac{1}{n+1}(\genfrac{}{}{0ex}{}{2n}{n}),$

因此若R=2，此分佈之動差為卡塔蘭數。

(因為對稱性的關係，所有奇數項之動差皆為0)

若以 $x=R\cos (\theta )$ 替代式子動差生成函數(Moment generating Function)內的x，則我們可以發現：

$M(t)=\frac{2}{\pi }\underset{0}{\overset{\pi }{\int }}{e}^{Rt\cos (\theta )}{\sin }^2(\theta )d\theta$

並得以此式子得出(詳見Abramowitz and Stegun §9.6.18) Template:Wayback：

$M(t)=2\frac{I_1(Rt)}{Rt}$

式中的 $I_1(z)$ 是一變異貝索函數(Modified bessel functions)。

同樣地，其特徵方程式：

$\phi (t)=2\frac{J_1(Rt)}{Rt}$

其中的 $J_1(z)$ 是貝索函數。( 詳見 Abramowitz and Stegun §9.1.20) Template:Wayback。若取一有限且接近0的實數 $R$，則維格納半圓分布成為一狄拉克δ函数 (Dirac delta function)。微分方程式 (Differential equation)

$\{(r^2-x^2)f^{\prime }(x)+xf(x)=0,f(1)=\frac{2\sqrt{r^2-1}}{\pi r^2}\}$

與非古典機率的關係

在 非古典機率 (free probability) 理論中，維格納半圓分布有著如同常態分佈 (Normal Distribution) 在古典機率中一樣的角色。 也就是說，在非古典機率中，累積量 (Cumulant) 的角色被"自由累積量" (free Cumulant、待翻譯)。

參看

• The W.s.d. is the limit of the Kesten–McKay distributions, as the parameter d tends to infinity.
• In number-theoretic literature, the Wigner distribution is sometimes called the Sato–Tate distribution. See Sato–Tate conjecture.
• Marchenko–Pastur distribution or Free Poisson distribution

參考

• Milton Abramowitz and Irene A. Stegun, eds. Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables. New York: Dover, 1972.

相關連結

• Eric W. Weisstein et al., Wigner's semicircle Template:Wayback