「マルコフ連鎖の数値解法」の版間の差分

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マルコフ連鎖の定常分布や過渡的分布を数値的に計算するための方法. 定常分布の計算は線形方程式系を解く問題に帰着され, 解法として消去法や状態縮約法などの直接法, ヤコビ法, ガウス・ザイデル法, 状態縮約/非縮約法などの反復法がある. また, 構造化されたマルコフ連鎖に対しては行列幾何形式解を利用する方法も有力である. 一方, 過渡的分布に対しては, 離散時間ではべき乗法, 連続時間ではランダム化を利用する方法などがある.
 
マルコフ連鎖の定常分布や過渡的分布を数値的に計算するための方法. 定常分布の計算は線形方程式系を解く問題に帰着され, 解法として消去法や状態縮約法などの直接法, ヤコビ法, ガウス・ザイデル法, 状態縮約/非縮約法などの反復法がある. また, 構造化されたマルコフ連鎖に対しては行列幾何形式解を利用する方法も有力である. 一方, 過渡的分布に対しては, 離散時間ではべき乗法, 連続時間ではランダム化を利用する方法などがある.
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詳しくは[[《マルコフ連鎖の数値解法》|基礎編:マルコフ連鎖の数値解法]]を参照.

2007年8月8日 (水) 21:57時点における版

【まるこふれんさのすうちかいほう (numerical method for Markov chain)】

マルコフ連鎖の定常分布や過渡的分布を数値的に計算するための方法. 定常分布の計算は線形方程式系を解く問題に帰着され, 解法として消去法や状態縮約法などの直接法, ヤコビ法, ガウス・ザイデル法, 状態縮約/非縮約法などの反復法がある. また, 構造化されたマルコフ連鎖に対しては行列幾何形式解を利用する方法も有力である. 一方, 過渡的分布に対しては, 離散時間ではべき乗法, 連続時間ではランダム化を利用する方法などがある.

詳しくは基礎編:マルコフ連鎖の数値解法を参照.