この勉強会に参加させていただきました： マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺 読書会(4) - connpass
読んでいる本： 計算統計 2 マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺 (統計科学のフロンティア 12) | 伊庭 幸人, 種村 正美 | 本 | Amazon.co.jp
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目次：計算統計 2 マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺(統計科学のフロンティア 12)
今日読んだ範囲： 33～41ページ
- 33ページの式 (14) の x は、イジングモデルのある状態
例えば 3×3 のイジングモデルが [ [+1, -1, -1], [+1, -1, +1], [-1, -1, -1] ] のような - 34ページの左側のグラフは、分布があるところに集中している
- 要するに、対数正規分布みたいに歪んだ分布は、ランダムな静的なモンテカルロ法だと扱いづらい
確率がちゃんとある部分がちょっとだけだから
マルコフ連鎖だと確率が大きい方へ少しずつ動き、大きいところでうろうろできるのでつよい- ギブス・サンプラーはそうなっている
- カルバック・ライブラー情報量 - Wikipedia
- 準モンテカルロ法は精度につよいが次元の呪いは不可避
- 39ページからマルコフ連鎖
- 遷移確率はだいたいゼロ
イジングモデルのどれか1個が変わるか1個も変わらない状態への遷移確率のみがゼロでない - マルコフ連鎖によるサンプリングで分布 P(x) の期待値がとれるためには要請をみたさないと駄目
その要請を満たすことは示せる（これから）
36ページの図16 じわじわくる
