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アルゴリズムとmcmcに関するyuisekiのブックマーク (3)

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セメントドリンク、ブラウン管、吊るされた収納、OMORIカフェ、くり抜き、どや顔の初音ミクパチミラ福岡に出演する縁で博多に行きました。楽しかったのでその時の写真をアップロードします。博多駅のハートポスト手描きのグリッチカニの丸揚げ(おいしかった) フレッシュセメントという名前の飲み物(おいしかった)ごま+バナナスムージーっぽかった？泡系…
yuiseki 2013/03/10
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マルコフ連鎖モンテカ

アルゴリズム
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メトロポリス・ヘイスティングス法 - Wikipedia
このアルゴリズムは1953年にボルツマン分布のための特殊形で発表したニコラス・メトロポリスらによって提案され.[1] 、1970年に W.K. ヘイスティングスによって一般化された[2]。ギブスサンプリング法は棄却されることのないM-H アルゴリズムと捉えることが出来て、調整パラメータが少ない点で構成が容易であるが、応用範囲は狭まる。 M-H アルゴリズムを用いると、確率分布の確率密度関数もしくは確率関数（煩雑なので、以下では「確率密度関数」に統一する）に比例する関数が計算できるならば、いかなる確率分布からでも、基本的には乱数列を得ることができる。統計学や統計物理学では、しばしば興味のある確率密度関数の定数倍しかわからないことがある。定数倍部分がわからなくても乱数の生成が可能である点はM-H アルゴリズムの大きな長所である。 M-H アルゴリズムは乱数列を生成する。乱数列の長さが
yuiseki 2012/08/27
数学

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マルコフ連鎖モンテカルロ法 - Wikipedia
マルコフ連鎖モンテカルロ法（マルコフれんさモンテカルロほう、英: Markov chain Monte Carlo methods、通称MCMC）とは、求める確率分布を均衡分布として持つマルコフ連鎖を作成することによって確率分布のサンプリングを行う種々のアルゴリズムの総称である。具体的には、同時事後分布に従う乱数を継時的に生成する。代表的なMCMCとしてメトロポリス・ヘイスティングス法やギブスサンプリングがある。 MCMCで充分に多くの回数の試行を行った後のマルコフ連鎖の状態は求める目標分布の標本として用いられる。試行の回数を増やすとともにサンプルの品質も向上する。求められる特性を持つマルコフ連鎖を作成することは通常難しくない。問題は許容できる誤差内で定常分布に収束する試行の回数を決めることである。適切な連鎖なら任意の位置から始めても定常分布に速く達し、これを高速混合（rapid mix
yuiseki 2012/08/21
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