マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎 第3回

～概略～
大学院・学部上級レベルの講義です。乱数を使うアルゴリズムの一種であるマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）について講義します。既に１１月に２回行ったものの続編です。１２月５日は前回に続いてベイズ統計への応用例を議論します。１２月１１日は、収束の遅い場合に有用なレプリカ交換モンテカルロ法（パラレルテンパリング法）を中心にお話しします。前回の講義が予定のところまで進まなかったので、５日はその続きの例題の消化、ひとつずれて１１日がレプリカ交換モンテカルロ法になりました。５日で基礎編が完結、１１日はおまけの中級コースという感じです。関連する雑談、脱線などを含めて９０分（場合により１２０分まで延長）の予定です。

～一般の方へ～
お話ではなくて「MCMCとは何か」を（多少とも）聞いたことのある人向きのガチの講義です。こういう内容もニコ動で提供したらちょっとくらい見る人いるかも・・という実験をはじめようとしていて、その最初の試みです。ちなみに公式の講義ではなく、「こんど博士号を取ったんですが、先生の講義が聞けなくて残念でした」（胸熱）みたいな卒業生の方がいたので「じゃあ講義するわ。ついでにニコ動の中継もやるから手伝え」「えええ・・」みたいな経緯でやることになりました。すでに２回やって好評だったので３、４回目です。

～データ解析やベイズに興味のある方へ～
ベイズは統計手法で、MCMCはそのために使う計算手法なので、とりあえず別のものです。この講義はアルゴリズムとしてのMCMCの話中心なので、ベイズ統計の話自体はあまり説明しませんし、実践的なデータ解析の話もありません。特に１１日はデータ解析への応用の話はほとんどありません。「えええ」という方もいるかもしれませんが、それが真実です。無料なので許してね。

～講演者の本を持っている方、ガチの研究者の方へ～
マルチカノニカル法の講義は来年になります。希望により、ハミルトニアンモンテカルロや逐次モンテカルロなどについても講義するかもしれません。