出版社内容情報
ＭＣＭＣの基礎から実践までをていねいに解説。ベイズ統計や物理学を例にコードを書いてすぐに自分でできるようになる！
内容説明
「モンテカルロ法とは何か」という基礎から始めて、情報科学や物理学への応用のしかたまでを丁寧に解説！
目次
１ なぜマルコフ連鎖モンテカルロ法が必要なのか
２ そもそもモンテカルロ法とは
３ マルコフ連鎖モンテカルロ法の一般論
４ メトロポリス法
５ 多変数のメトロポリス法
６ よく使うアルゴリズムとその使用例
７ マルコフ連鎖モンテカルロ法の応用例
Ａｐｐｅｎｄｉｘ
著者等紹介
花田政範［ハナダマサノリ］
２００２年、京都大学理学部卒業。京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻後期博士課程。博士（理学）。現在、英・サリー大学数学科ラザフォードフェロー
松浦壮［マツウラソウ］
１９９８年、京都大学理学部卒業。京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻後期博士課程。博士（理学）。現在、慶應義塾大学教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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suudon0014
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MCMCに関して図表を用いた直感的な説明が充実しており、なおかつ数式による説明も必要十分で難解すぎない形でなされている。なぜMCMCが想定通りに機能するのか、各手法のどこが共通で、どこが異なるのか、といったことを一通り理解できた。2024/04/24
quolc
0
最終節で格子QCDやAdS/CFT対応が急に出てきて完全に置いてきぼりにされるのが良かった。代表的なMCMC手法が丁寧に解説されており実装・実験上の注意も親切。一般論の後ベイズ推論・イジング模型・TSPと実用例を示す構成も良い。HMCなど一部の証明に些細な不正確さがあったが、気になったら適宜元論文など当たれば良い。2021/09/26
wwb
0
今まで何度もMCMCを勉強して挫折してきたが、この本は概要の理解まで最短で到達できるので助かった。基本のメトロポリス法まで100ページ足らずなので、とりあえずそこまで読んで残りは必要や興味に応じて読めばいいと思う。2021/06/03
倉志社太
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説明が非常にわかりやすく、特に詳細釣り合いが満たされているかどうかのチェックを丁寧にやっているのがよかった。Ising模型や組合せ最適化問題への応用は自分の研究にもすぐ用いることができそうだった。2020/09/04
NS
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説明がわかりやすく、詳細釣り合いが満たされていることのチェックを丁寧にしていたり、コードを公開しているのがありがたい。また、素粒子物理学への応用の話が面白かった。2020/08/14
