マルコフ連鎖モンテカルãƒæ³• - Wikipediaマルコフ連鎖モンテカルãƒæ³•ï¼ˆãƒžãƒ«ã‚³ãƒ•ã‚Œã‚“ã•ãƒ¢ãƒ³ãƒ†ã‚«ãƒ«ãƒã»ã†ã€è‹±: Markov chain Monte Carlo methodsã€é€šç§°MCMC）ã¨ã¯ã€æ±‚ã‚る確率分布をå‡è¡¡åˆ†å¸ƒã¨ã—ã¦æŒã¤ãƒžãƒ«ã‚³ãƒ•é€£éŽ–を作æˆã™ã‚‹ã“ã¨ã«ã‚ˆã£ã¦ç¢ºçŽ‡åˆ†å¸ƒã®ã‚µãƒ³ãƒ—リングを行ã†ç¨®ã€…ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã®ç·ç§°ã§ã‚る。具体的ã«ã¯ã€åŒæ™‚事後分布ã«å¾“ã†ä¹±æ•°ã‚’継時的ã«ç”Ÿæˆã™ã‚‹ã€‚代表的ãªMCMCã¨ã—ã¦ãƒ¡ãƒˆãƒãƒãƒªã‚¹ãƒ»ãƒ˜ã‚¤ã‚¹ãƒ†ã‚£ãƒ³ã‚°ã‚¹æ³•ã‚„ギブスサンプリングãŒã‚る。 MCMCã§å……分ã«å¤šãã®å›žæ•°ã®è©¦è¡Œã‚’è¡Œã£ãŸå¾Œã®ãƒžãƒ«ã‚³ãƒ•é€£éŽ–ã®çŠ¶æ…‹ã¯æ±‚ã‚る目標分布ã®æ¨™æœ¬ã¨ã—ã¦ç”¨ã„られる。試行ã®å›žæ•°ã‚’増やã™ã¨ã¨ã‚‚ã«ã‚µãƒ³ãƒ—ルã®å“質もå‘上ã™ã‚‹ã€‚ 求ã‚られる特性をæŒã¤ãƒžãƒ«ã‚³ãƒ•é€£éŽ–を作æˆã™ã‚‹ã“ã¨ã¯é€šå¸¸é›£ã—ããªã„。å•é¡Œã¯è¨±å®¹ã§ãる誤差内ã§å®šå¸¸åˆ†å¸ƒã«åŽæŸã™ã‚‹è©¦è¡Œã®å›žæ•°ã‚’決ã‚ã‚‹ã“ã¨ã§ã‚る。é©åˆ‡ãªé€£éŽ–ãªã‚‰ä»»æ„ã®ä½ç½®ã‹ã‚‰å§‹ã‚ã¦ã‚‚定常分布ã«é€Ÿãé”ã—ã€ã“れを高速混åˆï¼ˆrapid mix
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