MIT、マルコフ連鎖モンテカルロ法を高速化するアルゴリズムを発表このアルゴリズムは、モデルを複数回実行するなかで、いくつかの適切なデータ点を組み合わせていくことにより解、すなわち未知のパラメータそれぞれの確率分布をインクリメンタルなかたちで絞り込んでいくものだ。そういった点で、射撃時の標的を小さくしていくようなものだと考えてもよいだろう。 MITのこの研究成果は米統計学会（ASA）の学会誌で発表されている。 同アルゴリズムは要するに、標本化プロセスを高速化するとともに、統計学における有名な標本化モデルであるモンテカルロ解析の新たな地平を提供するものだ。このアプローチは事後分布から標本を抽出し、さまざまな入力に基づいたモデル計算を実行するという複雑な計算処理すべてで使用できる。また、このアルゴリズムは関連のあるデータを用いて、未知のパラメータの値を導き出すようになっている。 研究は、米エネルギー省が一部の資金を援助して実施された。今回のアルゴリズムは、南
