マルコフ連鎖モンテカルロ法の新展開(特別セッション,機械学習とその応用)
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概要
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マルコフ連鎖モンテカルロ法は,大自由度確率分布からのサンプリングやその期待値計算法の一つとして,様々な問題に応用されている.従来,サンプリングが難しいとされてきた多峰的な確率分布に対しても,ここ十数年の間に発展したモンテカルロ技法により,その困難点は大きく解消されてきた.ここ数年,著者が関係した新たな展開として,規格化定数の評価から数え上げの問題への応用や確率分布の裾の稀な事象のサンプリングがある.このような最近のマルコフ連鎖モンテカルロ法の発展を概観する.
- 2010-06-07
著者
-
福島 孝治
東京大学大学院総合文化研究科
-
福島 孝治
東大院総合文化
-
HUKUSHIMA Koji
Department of Basic Science, Graduate School of Arts and Sciences, University of Tokyo
-
Hukushima K
Institute Of Solid State Physics The University Of Tokyo
-
Hukushima Koji
Institute For Solid State Physics The University Of Tokyo
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