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ハミルトニアン・モンテカルロ法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』
二次元にハミルトニアン・モンテカルロ法で確率分布をサンプリング

ハミルトニアン・モンテカルロ法(ハミルトニアン・モンテカルロほう、: Hamiltonian Monte Carlo、HMC法、ハイブリッド・モンテカルロ法とも)は、マルコフ連鎖モンテカルロ法の一種で、分子動力学法におけるHamiltonian dynamicsを利用することから名付けられた。

ハミルトニアン・モンテカルロ法は、 メトロポリス・ヘイスティングス法の実装の一つである。 メトロポリス・ヘイスティングス法と比較して、ハミルトニアン・モンテカルロ法では、遠方の状態への移動を提案することにより、連続するサンプリング状態間の相関が低減するので、必要なマルコフ連鎖サンプルが少なくなる。 このアルゴリズムは、1987年に、Simon Duane、Anthony Kennedy、Brian Pendleton、Duncan Rowethによって提案された[1]

脚注

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  1. ^ Duane, Simon; Kennedy, Anthony D.; Pendleton, Brian J.; Roweth, Duncan (3 September 1987). “Hybrid Monte Carlo”. Physics Letters B 195 (2): 216–222. Bibcode1987PhLB..195..216D. doi:10.1016/0370-2693(87)91197-X. 

参考文献

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  • Neal, Radford M (2011). “MCMC Using Hamiltonian Dynamics”. In Steve Brooks; Andrew Gelman; Galin L. Jones et al.. Handbook of Markov Chain Monte Carlo. Chapman and Hall/CRC. ISBN 9781420079418. http://www.mcmchandbook.net/HandbookChapter5.pdf 
  • Liu, Jun S. (2004). Monte Carlo Strategies in Scientific Computing. Springer Series in Statistics, Springer. pp. 189-203. ISBN 978-0-387-76369-9

関連項目

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