The Methods of Distances in the Theory of Probability and Statisticsが全然分からん！（挫折）

6月にも同じ事言ったが、暇なので昨日から再チャレンジしてる。

前回から多少関数解析レベルは上がってるはずなので、何が自分に足りないかくらいは分かるようになったんじゃないか、と思い再チャレンジ。

が、相変わらず開幕から全然歯が立たない。

開幕のDefinition 2.3.1で、

がFに依存するかどうか、という話をしているが、そもそもこの\(Pr_F\) って何？ Fはcontinuous DFと言ってるから分布関数だろうが、何の分布関数だろう？

その次のTheorom 2.3.2も何を言ってるのかすら全然分からない。

やはりこのまま進めても無駄な気がする。自分にはまだ早すぎるようだ。この辺で挫折しておこう。

関数解析の基礎は分かった上で読むと、確かにLpとか幾つかの部分は分かるようになった。この本はそれを前提にしているのは間違いない。

だが、他にも前提としている話題がある気がする。そしてそれが何なのかは良く分からない。

当初は関数解析の知識が足りないのかと思っていたが、今見直すとどうも関数解析の所で詰まってる訳じゃない気がする。もっと確率的な方で、なんか知らないトピックがあるんじゃないか？

という事で、probability metricの入門的な本を探す方が良いんじゃないか？という仮説を建てる。探してみよう。

でもこのくらいになるともうAmazonのレビューもついてないので、サンプル落として最初の方読んでみないと難易度も良く分からない、という感じだ。

仕方ないので適当にパラパラ見ていた所、以下のProbabilistic Metric Spaces (Dover Books on Mathematics)が良さそうじゃないか？という気になる。

他にもOptimal transportationの問題は簡単そうな本が幾つかあるのだが、やっぱもう一段基礎の所を固める必要があるんじゃないかなぁ、と今は思っている。

という事でこの本やります！

という訳で以下に続く