マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-１
※ここで解説しているお天気推移モデルはオリジナルなものですので、数値・計算等にミスがある可能性が否めませんので、もし間違いを見かけた方は優しく教えていただけると助かります。 お天気推移モデルで理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法。２状態離散モデルの解説を中心に、メトロポリス法の解説まで行った。 次は連続モデルや熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説資料も作成したい⇒完成。以下のLINKを参照下さい。http://www.slideshare.net/teramonagi/ss-5344006 誤字を修正（2010/11/01）Read less
マルコフ過程の天気で「雨の2日後が晴れ」の確率は？
問題 問3 表は、ある地方の天気の移り変わりを示したものである。例えば、晴れの翌日の天気は、40％の確率で晴れ、40％の確率で曇り、20％の確率で雨であることを表している。天気の移り変わりが単純マルコフ過程であると考えたとき、雨の2日後が晴れである確率は何％か。 ア 15 イ 27 ウ 30 エ 33 解説と解答 マルコフ過程とは、経過には関係なく、現在の状態によって、次に起こる事象の確率が決まる過程のことをいいます。つまり「ひとつ前の状態にのみ依存する条件付確率」です。 この問題であれば、天気は1日前の天気にのみ依存します。雨の2日後が晴れとなるパターンと、その確率を考えましょう。 雨→晴れ→晴れ 0.3 × 0.4 ＝ 0.12 雨→曇り→晴れ 0.5 × 0.3 ＝ 0.15 雨→雨→晴れ 0.2 × 0.3 ＝ 0.06 雨の2日後が晴れとなる確率は、これらの和ですから、 0.1
マルコフ過程(マルコフカテイ)とは？ 意味や使い方 - コトバンク
次に起こる事象の確率が、現在の状態のみによって決まり、過去の振る舞いに一切依存しない確率過程。ランダムウオークなどの物理現象の時間発展に見られる。ロシアの数学者A＝マルコフが考案。 時間とともに変動する偶然量の数学的モデルとしての確率過程｛Xt，t∈T｝を考える。Tは時間の集合，Xtは時刻tごとに定まる確率変数（偶然量の値）である。Xtの値を指定すると，t以後の変量｛Xs，s≧t｝の確率法則が，t以前の変量｛Xs，s≦t｝のあり方に無関係に定まるとき，確率過程はマルコフ過程と呼ばれる。Xtの値がxであるという条件の下で，s時間後の変量Xt+sが集合Eに属する確率をマルコフ過程の推移確率という。とくにこの確率がtに依存しないとき，これをPs（x，E）と表し，マルコフ過程を時間的に一様であるという。そのようなマルコフ過程は推移確率と初期分布，すなわちt＝0での変量X0の分布により定まる。 T＝
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