昨年行ったマルコフ連鎖モンテカルロ法についての講義シリーズの続きですが，今回は上級編としてマルチカノニカルモンテカルロ法を２回の講義で紹介します。
２回目の講義では，１回目の講義とは独立に通常の統計物理の文脈でマルチカノニカルモンテカルロ法を導入します。応用としては，格子たんぱく模型の統計物理を論じます。１回目を見なくてもわかるように話したいと思います。
大学院生・社会人でマルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎知識のある方が主な対象です。本講義で取り上げる応用にはベイズ統計やデータ解析に直接関連のある話は含まれませんのでご注意ください。
参考文献（投稿中の総合報告）
Multicanonical MCMC for Sampling Rare Events
http://arxiv.org/abs/1305.3039
* 本講義は新しい配信方式のテストを兼ねており，ややマニアックな内容ですが，
より初級の内容，オープンハウスのポスターのレポジトリ公開に合わせた前夜中継の
再放映なども今後は予定しております。よろしくお願いします☆彡
親作品・子作品を見る２回目の講義では，１回目の講義とは独立に通常の統計物理の文脈でマルチカノニカルモンテカルロ法を導入します。応用としては，格子たんぱく模型の統計物理を論じます。１回目を見なくてもわかるように話したいと思います。
大学院生・社会人でマルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎知識のある方が主な対象です。本講義で取り上げる応用にはベイズ統計やデータ解析に直接関連のある話は含まれませんのでご注意ください。
参考文献（投稿中の総合報告）
Multicanonical MCMC for Sampling Rare Events
http://arxiv.org/abs/1305.3039
* 本講義は新しい配信方式のテストを兼ねており，ややマニアックな内容ですが，
より初級の内容，オープンハウスのポスターのレポジトリ公開に合わせた前夜中継の
再放映なども今後は予定しております。よろしくお願いします☆彡
