レプリカ交換モンテカルロ法（パラレル・テンパリング）による混合ガウス分布に従う乱数の生成 - My Life as a Mock Quantマルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス法）による混合ガウス分布に従う乱数の生成 - My Life as a Mock Quant でやった内容の欠点とそれを補うためにもうちょっと高尚な手法である拡張アンサンブル法の１つ「レプリカ交換モンテカルロ法」を用いてやりましたよというお話。 シミュレーション条件・パラメーター設定に関しては適当なんで要考察。自分が扱いたい問題に応じてこれはやらないといけない。 通常のマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)での問題点 マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス法）による混合ガウス分布に従う乱数の生成 - My Life as a Mock Quant でやった通常のいわゆるマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた「混合ガウス分布」からの乱数生成方法だと、２つのガウシアンのピーク（平均値）が離れているとうまくいかない。 実際に平均値を(-3,-3),(3,3)
