在文章《生成扩散模型漫谈(六):一般框架之ODE篇》中,我们推导了SDE的Fokker-Planck方程;而在《生成扩散模型漫谈(十二):“硬刚”扩散ODE》中,我们单独推导了ODE的连续性方程。它们都是描述随机变量沿着SDE/ODE演化的分布变化方程,连续性方程是Fokker-Planck方程的特例。在推导Fokker-Planck方程时,我们将泰勒展开硬套到了狄拉克函数上,虽然结果是对的,但未免有点不伦不类;在推导连续性方程时,我们结合了雅可比行列式和泰勒展开,方法本身比较常规,但没法用来推广到Fokker-Planck方程。

这篇文章我们介绍“测试函数法”,它是推导连续性方程和Fokker-Planck方程的标准方法之一,其分析过程比较正规,并且适用场景也比较广。

分部积分 #

正式推导之前,这里先介绍后面推导会用到的关键结果——分部积分法的高维推广。

一般教程对分部积分的介绍仅限于一维情形,即
\begin{equation}\int_a^b uv'dx = uv|_a^b - \int_a^b vu'dx\end{equation}
这里$u,v$是$x$的函数,$'$表示求函数关于$x$的导数。下面我们需要它的一个高维版本,为此,我们先回顾一维分部积分的推导过程,它依赖于求导的乘法法则:
\begin{equation}(uv)' = uv' + vu'\end{equation}
然后两边对$x$积分并移项,就得到分部积分公式。对于高维情形,我们考虑类似的公式:
\begin{equation}\nabla\cdot(u\boldsymbol{v}) = \boldsymbol{v}\cdot\nabla u + u\nabla \cdot\boldsymbol{v}\end{equation}
其中$u$是$\boldsymbol{x}$的标量函数,$\boldsymbol{v}$是$\boldsymbol{x}$的向量函数(维度跟$\boldsymbol{v}$一致),$\nabla$表示求函数关于$\boldsymbol{x}$的梯度。现在我们对两端在区域$\Omega$积分:
\begin{equation}\int_{\Omega}\nabla\cdot(u\boldsymbol{v})d\boldsymbol{x} = \int_{\Omega}\boldsymbol{v}\cdot\nabla u d\boldsymbol{x} + \int_{\Omega}u\nabla \cdot\boldsymbol{v} d\boldsymbol{x}\end{equation}
根据高斯散度定理,左侧等于$\int_{\partial\Omega}u\boldsymbol{v}\cdot\hat{\boldsymbol{n}}dS$,$\partial\Omega$是$\Omega$的边界,$\hat{\boldsymbol{n}}$是边界的外向单位法向量,$dS$是面积微元。所以,移项后有
\begin{equation}\int_{\Omega}\boldsymbol{v}\cdot\nabla u d\boldsymbol{x} = \int_{\partial\Omega}u\boldsymbol{v}\cdot\hat{\boldsymbol{n}}dS - \int_{\Omega}u\nabla \cdot\boldsymbol{v} d\boldsymbol{x}\label{eq:int-by-parts}\end{equation}
这就是我们要推导的高维空间分部积分公式。特别地,对于概率密度函数$p$,那么由于非负性和积分为1的限制,无穷远处必然有$p\to 0$和$\nabla p\to \boldsymbol{0}$,所以如果$\Omega$选为全空间(没有特别注明积分区域的,默认为全空间),那么分别将$u=p$和$\boldsymbol{v}=\nabla p$代入上式,得到
\begin{align}\int\boldsymbol{v}\cdot\nabla p d\boldsymbol{x} =&\, - \int p\nabla \cdot\boldsymbol{v} d\boldsymbol{x}\label{eq:int-by-parts-p} \\
\int u\nabla \cdot\nabla p d\boldsymbol{x} = &\,-\int\nabla p\cdot\nabla u d\boldsymbol{x}\label{eq:int-by-parts-gp}\end{align}

ODE演化 #

测试函数法的原理,是如果对于任意函数$\phi(\boldsymbol{x})$,都成立
\begin{equation}\int f(\boldsymbol{x})\phi(\boldsymbol{x})d\boldsymbol{x} = \int g(\boldsymbol{x})\phi(\boldsymbol{x})d\boldsymbol{x}\end{equation}
那么就成立$f(\boldsymbol{x})=g(\boldsymbol{x})$,其中$\phi(\boldsymbol{x})$就叫做测试函数。更严谨的定义需要声明$\phi(\boldsymbol{x})$的选取空间,以及等号的具体含义(如严格相等/几乎处处相等/依概率相等之类),这里我们就不引入这些细节了。

对于ODE
\begin{equation}\frac{d\boldsymbol{x}_t}{dt}=\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\label{eq:ode}\end{equation}
我们将它离散化为
\begin{equation}\boldsymbol{x}_{t+\Delta t} = \boldsymbol{x}_t + \boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\Delta t\label{eq:ode-diff}\end{equation}
那么就有
\begin{equation}\phi(\boldsymbol{x}_{t+\Delta t}) = \phi(\boldsymbol{x}_t + \boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\Delta t)\approx \phi(\boldsymbol{x}_t) + \Delta t\,\,\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\cdot\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\phi(\boldsymbol{x}_t)\end{equation}
两边求期望,得到:
\begin{equation}\int p_{t+\Delta t}(\boldsymbol{x}_{t+\Delta t})\phi(\boldsymbol{x}_{t+\Delta t}) d\boldsymbol{x}_{t+\Delta t}\approx \int p_t(\boldsymbol{x}_t)\phi(\boldsymbol{x}_t)d\boldsymbol{x}_t + \Delta t\int p_t(\boldsymbol{x}_t)\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\cdot\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\phi(\boldsymbol{x}_t)d\boldsymbol{x}_t\end{equation}
由于积分的结果不依赖于被积自变量的记号,所以左边将$\boldsymbol{x}_{t+\Delta t}$换成$\boldsymbol{x}_t$也是等价的:
\begin{equation}\int p_{t+\Delta t}(\boldsymbol{x}_t)\phi(\boldsymbol{x}_t) d\boldsymbol{x}_t\approx \int p_t(\boldsymbol{x}_t)\phi(\boldsymbol{x}_t)d\boldsymbol{x}_t + \Delta t\int p_t(\boldsymbol{x}_t)\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\cdot\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\phi(\boldsymbol{x}_t)d\boldsymbol{x}_t\label{eq:change-var}\end{equation}
将右边第一项移到左边,然后取$\Delta t\to 0$的极限,得到:
\begin{equation}\int \frac{\partial p_t(\boldsymbol{x}_t)}{\partial t}\phi(\boldsymbol{x}_t) d\boldsymbol{x}_t = \int p_t(\boldsymbol{x}_t)\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\cdot\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\phi(\boldsymbol{x}_t)d\boldsymbol{x}_t\label{eq:dt-0}\end{equation}
右端利用分部积分公式$\eqref{eq:int-by-parts-p}$得到
\begin{equation}\int \frac{\partial p_t(\boldsymbol{x}_t)}{\partial t}\phi(\boldsymbol{x}_t) d\boldsymbol{x}_t = -\int \Big[\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\cdot\big(p_t(\boldsymbol{x}_t)\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\big)\Big]\phi(\boldsymbol{x}_t)d\boldsymbol{x}_t\end{equation}
根据测试函数法的相等原理,就有
\begin{equation}\frac{\partial p_t(\boldsymbol{x}_t)}{\partial t} = -\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\cdot\big(p_t(\boldsymbol{x}_t)\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\big)\end{equation}
这称为“连续性方程”。

SDE演化 #

对于SDE
\begin{equation}d\boldsymbol{x}_t = \boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t) dt + g_t d\boldsymbol{w}\label{eq:sde}\end{equation}
我们离散化为
\begin{equation}\boldsymbol{x}_{t+\Delta t} = \boldsymbol{x}_t + \boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t) \Delta t + g_t \sqrt{\Delta t}\boldsymbol{\varepsilon},\quad \boldsymbol{\varepsilon}\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{0}, \boldsymbol{I})\label{eq:sde-diff}\end{equation}
那么
\begin{equation}\begin{aligned}
\phi(\boldsymbol{x}_{t+\Delta t}) =&\, \phi(\boldsymbol{x}_t + \boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t) \Delta t + g_t \sqrt{\Delta t}\boldsymbol{\varepsilon}) \\
\approx&\, \phi(\boldsymbol{x}_t) + \left(\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t) \Delta t + g_t \sqrt{\Delta t}\boldsymbol{\varepsilon}\right)\cdot \nabla_{\boldsymbol{x}_t}\phi(\boldsymbol{x}_t) + \frac{1}{2} \left(g_t\sqrt{\Delta t}\boldsymbol{\varepsilon}\cdot \nabla_{\boldsymbol{x}_t}\right)^2\phi(\boldsymbol{x}_t)
\end{aligned}\end{equation}
两边求期望,注意右边要同时对$\boldsymbol{x}_t$和$\boldsymbol{\varepsilon}$求期望,其中$\boldsymbol{\varepsilon}$的期望可以事先求出,结果是
\begin{equation}\phi(\boldsymbol{x}_t) + \Delta t\,\,\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\cdot \nabla_{\boldsymbol{x}_t}\phi(\boldsymbol{x}_t) + \frac{1}{2} \Delta t\,g_t^2\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\cdot\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\phi(\boldsymbol{x}_t)
\end{equation}
于是
\begin{equation}\begin{aligned}
&\,\int p_{t+\Delta t}(\boldsymbol{x}_{t+\Delta t})\phi(\boldsymbol{x}_{t+\Delta t}) d\boldsymbol{x}_{t+\Delta t}\\
\approx&\, \int p_t(\boldsymbol{x}_t)\phi(\boldsymbol{x}_t)d\boldsymbol{x}_t + \Delta t\int p_t(\boldsymbol{x}_t)\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\cdot\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\phi(\boldsymbol{x}_t)d\boldsymbol{x}_t + \frac{1}{2} \Delta t\,g_t^2 p_t(\boldsymbol{x}_t)\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\cdot\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\phi(\boldsymbol{x}_t) d\boldsymbol{x}_t
\end{aligned}\end{equation}

跟式$\eqref{eq:change-var}$、式$\eqref{eq:dt-0}$类似,取$\Delta\to 0$的极限,得到
\begin{equation}\int \frac{\partial p_t(\boldsymbol{x}_t)}{\partial t}\phi(\boldsymbol{x}_t) d\boldsymbol{x}_t = \int p_t(\boldsymbol{x}_t)\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\cdot\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\phi(\boldsymbol{x}_t)d\boldsymbol{x}_t + \frac{1}{2} \,g_t^2 p_t(\boldsymbol{x}_t)\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\cdot\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\phi(\boldsymbol{x}_t) d\boldsymbol{x}_t\end{equation}
对右边第一项应用式$\eqref{eq:int-by-parts-p}$、对右边第二项先应用式$\eqref{eq:int-by-parts-gp}$再应用式$\eqref{eq:int-by-parts-p}$,得到
\begin{equation}\int \frac{\partial p_t(\boldsymbol{x}_t)}{\partial t}\phi(\boldsymbol{x}_t) d\boldsymbol{x}_t = \int \left[-\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\cdot\big(p_t(\boldsymbol{x}_t)\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\big)+\frac{1}{2}g_t^2 \nabla_{\boldsymbol{x}}\cdot\nabla_{\boldsymbol{x}}p_t(\boldsymbol{x})\right]\phi(\boldsymbol{x}_t)d\boldsymbol{x}_t\end{equation}
根据测试函数法的相等原理得
\begin{equation}\frac{\partial p_t(\boldsymbol{x}_t)}{\partial t} = -\nabla_{\boldsymbol{x}_t}\cdot\big(p_t(\boldsymbol{x}_t)\boldsymbol{f}_t(\boldsymbol{x}_t)\big)+\frac{1}{2}g_t^2 \nabla_{\boldsymbol{x}}\cdot\nabla_{\boldsymbol{x}}p_t(\boldsymbol{x})\end{equation}
这就是“Fokker-Planck方程”。

文章小结 #

本文介绍了用于推导某些概率方程的测试函数法,主要内容包括分部积分法的高维推广,以及ODE的连续性方程和SDE的Fokker-Planck方程的推导过程。

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苏剑林. (Feb. 11, 2023). 《测试函数法推导连续性方程和Fokker-Planck方程 》[Blog post]. Retrieved from https://www.kexue.fm/archives/9461

@online{kexuefm-9461,
        title={测试函数法推导连续性方程和Fokker-Planck方程},
        author={苏剑林},
        year={2023},
        month={Feb},
        url={\url{https://www.kexue.fm/archives/9461}},
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