確率的アルゴリズムに対応する連続時間確率過程の研究

随机算法对应的连续时间随机过程的研究

基本信息

  • 批准号:
    15650049
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.92万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Exploratory Research
  • 财政年份:
    2003
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2003 至 2005
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究では、統計学や最適化の分野で現れる各種の確率的アルゴリズムに対し、これを連続時間確率過程の差分化とみなすことにより、普遍的な構造を見出すことを目的とする。この目的達成に向け、各種の確率的アルゴリズムの手法を詳細に検討した。具体的には、マルコフ連鎖モンテカルロ法やブートストラップ法に関し、新しい結果を得ることができた。また、研究の動機付けでもある、統計・最適化の諸問題を解くことができた。特に、予測・裾確率・順位付け・量子統計・ネットワークアルゴリズムへの貢献があった。以下、研究発表の欄に挙げた各論文について、研究実績の概要を記す。紙屋・竹村は、線形判別平面から得られる順位付けに着目し、理論的性質を明らかにした。栗木・竹村は、ある統計量の極限分布の裾確率に関する諸結果を得た。竹村・青木は分割表を対象にしたマルコフ連鎖モンテカルロ法において、マルコフ基底の一性質を明らかにした。駒木は、独立なポアソン分布系列に対する予測分布を改良した。伏木・駒木・合原はパラメトリックなブートストラップ予測の性質を明らかにした。田中・駒木は量子系に対するベイズ予測について議論した。鈴木・青木・竹村は2元分割表へのネットワークアルゴリズムにおいて、主双対性を考慮した解法を示した。竹村・青木は、距離縮小マルコフ基底の性質を示した。青木・竹村は不完全2元分割表の正確検定にマルコフ連鎖モンテカルロ法を適用する方法を示した。
This study で は, statistics や optimization の eset で now れ る various の rate indeed ア ル ゴ リ ズ ム に し, seaborne こ れ を even 続 time of probabilistic process の differencing と み な す こ と に よ り, common な structure を shows す こ と を purpose と す る. The objective of <s:1> is achieved by に seeking け, various ア accuracy techniques ア ゴリズム <s:1> techniques を in detail に検 for た. Specific に は, マ ル コ フ chain モ ン テ カ ル ロ method や ブ ー ト ス ト ラ ッ プ method に masato し, new し い results る を こ と が で き た. Youdaoplaceholder0, study the <s:1> machine agent けで ある ある, statistically optimize the を solutions to various problems く とがで とがで た た. Special に, pretest · accuracy · sequence contribution け · quantum statistics · ネットワ ア ア ゴリズムへ ゴリズムへ があった. The following are the columns of the research publication table: に挙げた each paper に て て, summary of research achievements に挙げた を note す. Paper house · Takeura ら, linear discriminative plane ら, られる sequence of positions けに, ら, properties of theory を, ら, ら に, た. Kuriki Takemura, ある, the <s:1> limit distribution <e:1> of the statistics, and the に accuracy rate are related to する results を and we obtain た. Bamboo village, aoki は partition table を like に seaborne し た マ ル コ フ chain モ ン テ カ ル ロ method に お い て, マ ル コ フ basal の a nature を Ming ら か に し た. Komaki, independent なポアソ に distribution series に for を improvement of the する pre-tested distribution た. Fuki Komaki Kawara トストラップ パラメトリッ なブ なブ トストラップ トストラップ properties of the test piece を Ming ら に に た た. Tanaka Komaki, in the <s:1> quantum system に, discusses the するベ た ズ ズ ズ pre-test に て て て て. Suzuki, aoki, bamboo village は 2 yuan partition table へ の ネ ッ ト ワ ー ク ア ル ゴ リ ズ ム に お い て, Lord double sex を seaborne consider し を た method shown し た. Takemura · Aoki, distance reduction コフ コフ the nature of the base <s:1> indicates た た. Aoki, bamboo village は not completely 2 yuan partition table の 検 right に マ ル コ フ chain モ ン テ カ ル ロ を applicable す を る method in し た.

项目成果

期刊论文数量(50)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A.Takemura, S.Aoki: "Some characterizations of minimal Markov basis for sampling from discrete conditional distributions"Annals of the Institute of Statistical Mathematics. (2004)
A.Takemura、S.Aoki:“从离散条件分布中采样的最小马尔可夫基础的一些特征”统计数学研究所年鉴。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Distance reducing Markov bases for sampling from discrete sample space
用于从离散样本空间采样的距离减少马尔可夫基
  • DOI:
  • 发表时间:
    2005
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    A Takemura;S Aoki
  • 通讯作者:
    S Aoki
Validity of the expected Euler characteristic heuristic
预期欧拉特征启发式的有效性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2005
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    A Takemura;J Talor;R J Adler
  • 通讯作者:
    R J Adler
A.Takemura, S.Kuriki: "Tail probability via the tube formula when the critical radius is zero"Bernoulli. Vol.9,No.3. 535-558 (2003)
A.Takemura、S.Kuriki:“当临界半径为零时,通过管公式得出的尾部概率”伯努利。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
On Parametric Bootstrapping and Bayesian Prediction
  • DOI:
    10.1111/j.1467-9469.2004.02_127.x
  • 发表时间:
    2004-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Tadayoshi Fushiki;F. Komaki;K. Aihara
  • 通讯作者:
    Tadayoshi Fushiki;F. Komaki;K. Aihara
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知道了