コレスキー分解の検索結果1 - 2 件 / 2件

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  コレスキー分解 - Wikipedia

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  • 学び
  • 2006/05/19

  この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2022年7月） コレスキー分解（コレスキーぶんかい、英: Cholesky decomposition, Cholesky factorization）とは、正定値エルミート行列 A を下三角行列 Lと L の共役転置 L* との積に分解することをいう。 A のエルミート性を利用したLU分解の特別な場合である。L の対角成分は実数にとることができて（符号・位相の自由度があるが）通常は、対角成分を正の実数に採り、その場合には、L は一意に定まる。アンドレ＝ルイ・コレスキー（仏語の発音はショレスキー）にちなんで名づけられた。 A が実対称行列の場合、上式の共役転置は転置に単純化される。 エルミート対称行列 A が正

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  コレスキー分解を利用した相関係数のベイズ推定 - LIVESENSE Data Analytics Blog

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  • 2022/12/21

  こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回は、多変量正規分布の分散共分散行列を扱うときに有用であることが知られているコレスキー分解を取り上げます。 多変量正規分布を使ったモデリングをしたいことはよくありますが、複雑な分布であるため計算時間が長くなりやすかったり不安定になりやすかったりします。コレスキー分解を利用することで、この問題が緩和されます。今回は、コレスキー分解を利用した具体的な例として相関係数の推定を扱います。コードはRとStanです。 相関係数 相関係数のベイズ推定 コレスキー分解 コレスキー分解を利用した相関係数のベイズ推定 まとめ 相関係数 まず、基本の確認のため、簡単に相関係数について説明します。 相関係数は二変量の線形な関係性を定量的に示す指標です。実際には相関係数と呼ばれるものはいろいろありますが、ここで扱うのは最も基本的なピアソンの積率相関