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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| bussei_el_072214.pdf | 457.07 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | <講義ノート>モンテカルロ法の基礎と応用 --計算物理学からデータ駆動科学へ-- |
| 著者: | 福島, 孝治  |
| 著者名の別形: | Hukushima, Koji |
| 発行日: | Nov-2018 |
| 出版者: | 物性研究・電子版 編集委員会 |
| 誌名: | 物性研究・電子版 |
| 巻: | 7 |
| 号: | 2 |
| 開始ページ: | 1 |
| 終了ページ: | 10 |
| 論文番号: | 072214 |
| 抄録: | 1953年にMetropolisらによって平衡統計力学におけるカノニカル平均の数値計算方法としてモンテカルロ法は提案された[1]. この方法はマルコフ連鎖の性質を利用することから, 一般の確率分布からのサンプリング方法とみなすことができ, その後, 物理学の様々な問題に応用されるようになる. 特に相転移の研究では, モデルに含まれるミクロな自由度を直接サンプリングする非摂動論的な方法として, 相転移描像の解明に重要な役割を果たしてきた. 1980年代になるとベイズ統計の実践的な計算方法としての利用が見出され, 統計学でも方法の発展と応用が精力的に行われるようになった. 最近では, このベイズ統計を用いて自然科学の実験・計測データ解析を行なう研究が注目されてきている. そこでは計測データを入力として, それを説明しうるモデルに含まれるパラメータがサンプリングの対象となる. このアプローチでモンテカルロ法は理論と実験の中間の位置で仮説検証ループの潤滑油のような役割が期待されている. このゼミではマルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎から始めて, 相転移研究やデータ駆動科学とも呼ぶべきデータ解析への応用例を示しながら, モンテカルロ法でできることやわかることを議論してみたい. |
| 記述: | 第63回物性若手夏の学校 集中ゼミ |
| DOI: | 10.14989/235551 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/235551 |
| 関連リンク: | http://mercury.yukawa.kyoto-u.ac.jp/~bussei.kenkyu/wp/wp-content/uploads/6300-072214.pdf |
| 出現コレクション: | 7巻2号 |
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