ホーム本講義の目的は計算統計・計算物理の諸手法（MCMCや変分ベイズ法を除く）について「漸化式」「前向き・後ろ向き」といった視点から２日間（午後のみ）で一気に俯瞰することにあります． 横断的に各話題の繋がりを考えることがテーマなので，個々の話題の説明は簡略になっており，どちらかというと，ある程度勉強された方向きだと思います．もとの講義（４日間）では前半の２日間はベイズ統計の入門を講義しましたが，それはここに含まれていません． 伊庭幸人 （統計数理研究所/総合研究大学院大学） 第１部ではマルコフ連鎖の話からはじめて，離散状態の隠れマルコフモデルでの和や期待値の計算，そして，それがいろいろな方向（連続状態，グラフィカルモデル，最適化，連続時間）へと一般化される様子を見ます． 講義で「後半」というのは，ここでは「前半」の２日間がカットされているためです．「後半」の２日間だけで，ほぼ閉じた内容になってい
