講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-12-13 14:50
[招待講演]マルコフ連鎖モンテカルロ法の最近の話題について ○福島孝治(東大) IT2016-43 |
抄録 |
(和) |
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.Metropolisらによる最初の論文以降,様々な方法論としての発展を遂げてきた.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.近年では詳細つりあい条件の破れた方法が発展して,系統的な遷移確率の構成方法が整理されていた.これらのマルコフ連鎖モンテカルロ法の基本的な原理から最近の発展までの概観する. |
(英) |
Monte Carlo (MC) methods have been applied to a large class of problems as a
numerical tool for sampling from a high-dimensional probability distribution and for estimating an expectation value with respect to the distribution. Since Metropolis et al proposed the Markov-chain MC (MCMC) method in the celebrated paper, there have been many technical developments in the MC methods, which enable us to solve the difficulty of sampling from even multi-modal distributions. Recently, an irreversible MCMC method, which is not based on the detailed balance conditions, has been extensively discussed. Here, starting from the basics of the MCMC methods, recent topics are surveyed. |
キーワード |
(和) |
マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 詳細つりあい条件 / 拡張アンサンブル / 詳細つりあいの破れ / / / / |
(英) |
Markov-chain Monte Carlo method / Detailed balance condition / Extended ensemble / irreversible Monte Carlo / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 359, IT2016-43, pp. 9-14, 2016年12月. |
資料番号 |
IT2016-43 |
発行日 |
2016-12-06 (IT) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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IT2016-43 |