馬可夫過程、生成元與半群

算子語言下的不變測度(invariant measure)

不變(或穩定)測度是狀態空間上的一個分布,動力學使之保持不變:若過程以此分布出發,便永久保持它,過程因而成為嚴格平穩。在算子語言下,它是轉移半群特徵值為 1 的天然左特徵對象,支配著過程的長時間行為、遍歷性與平衡態。

兩個等價的算子刻畫。在半群層次,測度 mu 不變意指對所有 t >= 0 有 mu P_t = mu,即對每個有界可測 f 有 integral (P_t f) dmu = integral f dmu——把可觀測量沿時間向前取平均不改變其 mu-平均。在 t = 0 處微分,這變成「生成元」條件 integral (A f) dmu = 0 對所有定義域(核心)中的 f 成立,等價於在形式伴隨意義下 A^* mu = 0——不變密度是向前(福克-普朗克)方程的定態解。在溫和條件下(一個核心論證)這兩個陳述等價,而生成元形式通常更實用:解 A^* p = 0 並以歸一化 integral p = 1。當 mu 不變且過程遍歷時,時間平均依遍歷定理收斂到 mu-平均,這正是通往伯克霍夫與 MCMC 的橋樑。

重要性:不變測度是平衡態;其存在與唯一性控制著過程是否安定、長期抽樣是否有意義。誠實的提醒:不變測度未必存在(像 R^d 中布朗運動這類暫態過程,只有非有限的勒貝格測度為不變測度,無法歸一化為機率),未必唯一(可約動力學有許多),且即使唯一的不變機率存在,「收斂」到它(混合)也是另一個問題,需要額外假設(例如不可約加上 Lyapunov/漂移條件,或譜隙)。不變性說的是成為動力學的不動點;它本身對「是否為吸引不動點」隻字未提。

對歐恩斯坦-烏倫貝克過程,A^* p = 0 即 (xp)' + p'' = 0,解為標準高斯 p 正比於 e^(-x^2/2)。可直接驗證 mu P_t = mu:從 N(0,1) 出發,X_t = e^(-t) X_0 + sqrt(1 - e^(-2t)) Z 對所有 t 仍為 N(0,1)。此高斯是唯一的不變機率,過程以指數速率收斂到它。

解 A^* p = 0 並歸一化即得不變密度;不變性是 mu P_t = mu,即流的不動點。

不變性(成為不動點)不等於吸引性:唯一的不變機率可以存在而過程卻不收斂到它;收斂/混合需要譜隙等額外假設。

又称
stationary measureinvariant distribution不變測度穩定分布