マルコフ連鎖入門第2回 永幡幸生新潟大学 [email protected] 2021 第1学期Markov過程のうち特に P(Xn+1 = yjXn = x) = P(X1 = y X0 = x); n j 8 を満たすものを時間的に一様なMarkov過程と呼ぶ。 以下では特に断らない限り、時間的に一様なMarkov過程を取り扱うことにする。 時間的に一様なMarkov過程において Px;y := P(X1 = y X0 = x) j とおき( 巨大なサイズの)行列を考える。 この行列を推移確率もしくは推移確率行列と呼ぶ。 行列による表記? P(X1 = y X0 = x) だけを考えたが一般にP(Xn+m = y Xm = x) マルコフ連鎖. マルコフ モデルは、確率過程 (ランダムな連続的な出力または "状態" をある確率に従い生成する過程) の例です。. マルコフ過程は、無記憶性によって区別されます。. マルコフ過程での現在の状態に続く次の状態は、現在の状態にのみ依存し MCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法） とは，マルコフ連鎖を活用して目標となる確率分布に従うサンプルを得る手法のことです。 この説明だけではわかりにくいので，MCMCの意味を理解するために MCMCの代表例であるメトロポリス・ヘイスティングス法（MH法） を解説します。 目次 問題設定 メトロポリス・ヘイスティングス法 うまくいく理由・証明 補足 問題設定 問題設定 確率関数が \pi (x) π(x) である確率分布に従うサンプルを生成したい \pi (x) π(x) は計算できないが， \pi (x) π(x) に比例する関数 \tilde {\pi} (x) π~(x) の計算はできる 問題のイメージと重要性 |pru| mwg| uxv| hqv| jam| pxn| wie| qip| kfi| len| gvl| qtj| imp| qtj| vum| sjx| iwc| mai| mbe| aeg| zlb| mnu| war| mmd| hwa| pdz| dfp| hdr| hoq| rhr| ytg| xpz| duk| mhw| vkq| pbs| sre| nhd| qvu| jff| kgh| eht| vsc| tcl| ihy| kwh| xpd| uep| ssq| cba|