維格納半圓分佈

維格納半圓分佈

機率密度函數
累積分佈函數
參數	$R>0\!$ radius (real)
值域	$x\in [-R;+R]\!$
機率密度函數	${\frac {2}{\pi R^{2}}}\,{\sqrt {R^{2}-x^{2}}}\!$
累積分佈函數	${\frac {1}{2}}+{\frac {x{\sqrt {R^{2}-x^{2}}}}{\pi R^{2}}}+{\frac {\arcsin \!\left({\frac {x}{R}}\right)}{\pi }}\!$ for $-R\leq x\leq R$
期望值	$0\,$
中位數	$0\,$
眾數	$0\,$
變異數	${\frac {R^{2}}{4}}\!$
偏度	$0\,$
峰度	$-1\,$
熵	$\ln(\pi R)-{\frac {1}{2}}\,$
動差母函數	$2\,{\frac {I_{1}(R\,t)}{R\,t}}$
特徵函數	$2\,{\frac {J_{1}(R\,t)}{R\,t}}$

維格納半圓分佈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。

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

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) 的分佈限制範圍。

它是一個經過縮放的Β分佈(Beta Distribution)。精確而言：當Y值有B分佈(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)是此分佈的正交多項式 (Orthogonal Polynomial) 。對於正整數n，此分佈之第2n項動差(Moment)為：

$E(X^{2n})=\left({R \over 2}\right)^{2n}C_{n}\,$

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

$C_{n}={1 \over n+1}{2n \choose n},\,$

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：

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

並得以此式子得出(詳見Abramowitz and Stegun §9.6.18) （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）：

$M(t)=2\,{\frac {I_{1}(Rt)}{Rt}}$

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：

$\varphi (t)=2\,{\frac {J_{1}(Rt)}{Rt}}$

其中的 $J_{1}(z)$ 是貝索函數。( 詳見 Abramowitz and Stegun §9.1.20) （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）。若取一有限且接近0的實數 $R$，則維格納半圓分佈成為一狄拉克δ函數 (Dirac delta function)。微分方程式 (Differential equation)

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

與非古典機率的關係

在 非古典機率 (free probability) 理論中，維格納半圓分佈有着如同常態分佈 (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 （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）