マルコフ連鎖モンテカルロ法による位相型分布のベイズ推定(ソフトウェアの信頼性,信頼性一般)
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概要
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本稿では位相型分布のパラメータをベイズ推定するためのマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の提案を行う.MCMCはベイズ推定を行うために最も有効かつ実践的なアルゴリズムとして知られている.従来研究において,位相型分布に対するMCMCアルゴリズムはMJP(Markov Jump Process)の枠組みで構成されていた.しかしながら,MJPに基づいたMCMCアルゴリズムは,ある特定の場合において,膨大なサンプル生成に要する計算時間がかかる.本稿では,連続時間マルコフ連鎖における一様化手法に注目した新しいMCMCアルゴリズムの提案を行う.提案するアルゴリズムは実装が容易であり,いくつかの場合において,MJPによるMCMCよりもより少ない計算コストでサンプルの生成を行うことができる.
- 2012-05-18
著者
-
土肥 正
広島大学工学研究科
-
岡村 寛之
広島大学大学院工学研究科
-
渡辺 龍
(株)KDDI研究所
-
渡辺 龍
株式会社kddi研究所
-
土肥 正
広島大学大学院
-
渡辺 龍
広島大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
岡村 寛之
広島大学大学院 工学研究科 情報工学専攻
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