Hypergeometrische Funktion mit Matrix-Argument

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Die hypergeometrische Funktion mit Matrix-Argument ist eine Verallgemeinerung der verallgemeinerten hypergeometrischen Funktion auf ein Matrix-Argument. Sie taucht häufig in der multivariaten Statistik und in der Theorie der Zufallsmatrizen bei der Berechnung multivariater Integrale auf.

Eine Schwierigkeit beim Berechnen der Funktion besteht darin, dass man Jack-Polynome mit Parameter berechnen muss. Häufig interessiert man sich für den Fall , welches die zonalen Polynome sind. Dies sind orthogonale Polynome und multivariate Verallgemeinerungen der Monome. Außerdem sind sie Eigenfunktionen eines Differentialoperators und Jack-Polynome mit einer C-Normalisierung. Es gibt unterschiedliche Definitionen und Berechnungsmöglichkeiten.

Auch wenn es sich bei der hypergeometrischen Funktion mit Matrix-Argument eigentlich um eine verallgemeinerte hypergeometrische Funktion handelt, so verzichtet man in der Literatur in der Regel auf den Zusatz verallgemeinert.

Sei

  • eine Partition einer Zahl , das heißt, es gilt und wobei .
  • die Länge der Partition , das heißt die Anzahl Folgenglieder, welche verschieden von Null sind (das bedeutet ),
  • das verallgemeinertes Pochhammer-Symbol.
  • nicht-negative ganze Zahlen.

Seien und komplexe Zahlen und eine komplexe symmetrische Matrix mit Dimension . Die hypergeometrische Funktion mit Matrix-Argument ist definiert als

wobei die Summation über alle Partitionen von ist und das Jack-Polynom zum Parameter von für ist.[1][2]

  • ist Skalar-wertig.
  • In der Statistik und in der Stochastik interessiert man sich vor allem für den Fall , dann sind zonale Polynome respektive C-normalisierte Jack-Polynome.

Zweifaches Matrix-Argument

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Analog definiert man die hypergeometrische Funktion für zwei symmetrische Matrizen und mit Dimension

wobei die Identitätsmatrix der Dimension ist.

Zonale Polynome

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Sei eine symmetrische Matrix mit Eigenwerten und eine Partition von , welche nicht aus mehr als Teilen besteht. Die zonalen Polynome sind die Eigenfunktionen des Differentialoperators

das heißt sie erfüllen die partielle Differentialgleichung

mit

[3]
  • Arjun K. Gupta, D. K. Nagar: Matrix variate distributions. Chapman & Hall/CRC, 2000, ISBN 1-58488-046-5 (englisch).
  • Robb J. Muirhead: Aspects of Multivariate Statistical Theory. Hrsg.: Wiley, Deutschland. 2009, S. 258.

Einzelnachweise

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  1. Robb J. Muirhead: Aspects of Multivariate Statistical Theory. Hrsg.: Wiley, Deutschland. 2009, S. 258.
  2. Ioana Dumitriu, Alan Edelman und Gene Shuman: MOPS: Multivariate orthogonal polynomials (symbolically). In: Journal of Symbolic Computation. Band 42, Nr. 6, 2007, S. 603, doi:10.1016/j.jsc.2007.01.005.
  3. Robb J. Muirhead: Aspects of Multivariate Statistical Theory. Hrsg.: Wiley, Deutschland. 2009, S. 228.