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
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者らは、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）を現在よりも最大で200倍高速化できるアルゴリズムを開発したと発表した。 MITのこのアルゴリズムは、ほとんどすべての計算モデルに適用できる。このアルゴリズムの目的は、問題中に存在する未知のパラメータの値を局所近似から推定することで、対象となる解を絞り込むというものだ。 発表のなかで、MITはこのアルゴリズムについて以下のように述べている。 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、
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
レプリカ交換モンテカルロ法を用いた力学系の軌道・パラメータ探索 - sfchaos's blog
最近,マルコフ連鎖モンテカルロ法の発展形である拡張アンサンブル法について勉強しています．ただ本を読むだけではなく,実際に手を動かして生きた知識としていくことが重要と考えています.そこで,まずは柳田先生と伊庭先生のレプリカ交換モンテカルロ法を用いた力学系の軌道・パラメータ探索に関する次の論文を追試することから始めたいと思います． T.Yanagita, and Y.Iba, Exploration of order in chaos using the replica exchange Monte Carlo method, J.Stat.Mech., P02043, 2009. この論文を理解するためには，レプリカ交換モンテカルロ法を含むマルコフ連鎖モンテカルロ法について，また力学系の基本的な知識が必要になります．それぞれについて順次簡単に説明し（7/5現在,概略しか書いていないので,余裕
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