- こちらで「最適な関数」を解く話について書いた
- あまたあり得る関数のうち、「これが一番でしょ」というのを見つける方法
- その方法だと、「点Ａから点Ｂへの最短距離はどうなるの？」という問題も、「重さのあるひもをぶら下げるとどういう形になるの？(懸垂曲線)」という問題も、「(0,A)という地点から、(B,0)という地点に向かうジェットコースターのうち、最短時間で到達するのはどういう軌道設計なの？」という問題も同じ枠組みになる
- これは、「ベスト」を知る方法
- 量子たちには、勝手きままな振る舞い・乱雑な振る舞いがあるので、「平均？」は「最適関数」になるとして、その周囲にどんなバリエーションがあるのか、は「軌道分布」の問題になる
- また、生物は、「個体」「個別化」によって離散化しているので、「全体」としては「最適関数」が代表されるとして、その周辺にバリエーションが現れており、その立ち現れるバリエーションの具合・パターンについて、ああか、こうか、と考えている部分が多い(もしくは、そればかり)
- とすると、生物領域での「変分問題」は、多数の(独立な？)粒子たちが作る、「集団」としての「最適状態」を「最適関数の分布」として「解析的に解く」ということになるのでしょう
- 「汎関数」の分布を、実スカラーに対応付けて、その最小化問題、ということになりますか…
- それの一番基本的なアプローチが変分法による正規分布関数の導出
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