部分和

第一原理からの1変数微分積分

数列を取り、項を順に足していく。1項のあとa₁。2項のあとa₁ + a₂。3項のあとa₁ + a₂ + a₃。これらの累計は部分和と呼ばれ、Sₙと書きます — 最初のn項の和です。

部分和自身が新しい数列(S₁, S₂, S₃, …)をなし、前回と同じ問いができます:この累計は極限に落ち着くか?落ち着くなら、その極限を級数の和と呼びます。

継ぎ足し続けるチップの瓶を想像してください。これまでの合計はそれぞれ部分和であり、最新の寄付後の瓶の中のお金です。もし毎回の寄付が前の半分の額であれば — ドルの 1/2 + 1/4 + 1/8 + … を追加するように — 瓶は最初すぐに満たされますが、その後はほとんど増えず、天井に張り付きます。決して超えることのないその天井が級数の和であり、ここではちょうど 1 ドルです。

機械学習における位置づけ部分和は機械学習の至る所にあります。累積訓練損失はステップ上の累計です。強化学習では、割引報酬は文字通り等比級数です — 未来の報酬に各ステップ比γ < 1が掛けられ — 公式1/(1 − γ)が可能な最大総報酬を教えます。
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