マルコフ連鎖モンテカルロ法

読み方、または別称:まるこふれんさもんてかるろほう

マルコフ連鎖モンテカルロ法 (Markov chain Monte Carlo methods)、略してMCMC とは、求める確率分布を均衡分布として持つマルコフ連鎖を作成することを目的にして確率分布のサンプリングを行うアルゴリズムの名称である。

なお、数多くの回数の試行を行った後のマルコフ連鎖の状態は求める目標分布のサンプルとして用いられ、試行の回数を増やせばサンプルの品質も向上する。

求められる特性を持つマルコフ連鎖を作成することはそれほど難しくはなく、残された問題はいかにして許容できる誤差内で定常分布に収束する試行の回数を決めるかである。

ただし、MCMCは常にある程度の初期値の影響が残るため目標分布にしか近づくことができない欠点がある。理論的にはCFTP法など、のMCMCベースのアルゴリズムは完全なサンプルを作成することができるが、そのためには莫大な計算と実行時間を必要とする。

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