メトロポリス・ヘイスティングス法
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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/06/11 03:05 UTC 版)
数学や物理において、メトロポリス・ヘイスティングス法(もしくは M-H アルゴリズム)(メトロポリス・ヘイスティングスほう、Metropolis-Hastings algorithm) はマルコフ連鎖モンテカルロ法の一つで、直接的に乱数の生成が難しい確率分布に対し、その確率分布に収束するマルコフ連鎖を生成する手法である。生成されたマルコフ連鎖は、確率分布の近似（ヒストグラム）などの期待値、すなわち積分の近似計算に用いられる。
- ^ Metropolis, N.; Rosenbluth, A.W.; Rosenbluth, M.N.; Teller, A.H.; Teller, E. (1953). “Equation of State Calculations by Fast Computing Machines”. Journal of Chemical Physics 21 (6): 1087–1092. Bibcode: 1953JChPh..21.1087M. doi:10.1063/1.1699114.
- ^ Hastings, W.K. (1970). “Monte Carlo Sampling Methods Using Markov Chains and Their Applications”. Biometrika 57 (1): 97–109. Bibcode: 1970Bimka..57...97H. doi:10.1093/biomet/57.1.97. JSTOR 2334940. Zbl 0219.65008.
- ^ a b Robert, Christian; Casella, George (2004). Monte Carlo Statistical Methods. Springer. ISBN 0387212396
- ^ Kulik, Alexei (2017). Ergodic Behavior of Markov Processes: With Applications to Limit Theorems. De Gruyter. ISBN 978-3110458701
- ^ Newman, M. E. J.; Barkema, G. T. (1999). Monte Carlo Methods in Statistical Physics. USA: Oxford University Press. ISBN 0198517971
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- 1 メトロポリス・ヘイスティングス法とは
- 2 メトロポリス・ヘイスティングス法の概要
- 3 歴史
- 4 アルゴリズムの手順
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