モンテカルロ法とレプリカ交換法

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モンテカルロ法とレプリカ交換法の違い

モンテカルロ法 vs. レプリカ交換法

モンテカルロ法 (モンテカルロほう、Monte Carlo method, MC) とはシミュレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法の総称。元々は、中性子が物質中を動き回る様子を探るためにスタニスワフ・ウラムが考案しジョン・フォン・ノイマンにより命名された手法。カジノで有名な国家モナコ公国の4つの地区（カルティ）の1つであるモンテカルロから名付けられた。ランダム法とも呼ばれる。. レプリカ交換法（レプリカこうかんほう、replica exchange method、レプリカ交換MCMCサンプリング）はパラレルテンパリング（、並列焼きもどし）法としても知られ、モンテカルロシミュレーションやマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）のサンプリング効率を改善するための方法である。SwendsenとWangによって開発され、Geyerによって拡張され、その後、特に、福島・根本およびによって発展した。杉田と岡本はパラレルテンパリングの分子動力学法版を考案した。これはレプリカ交換分子動力学（、REMD）として知られている。 手法としては、始めに異なる温度でランダムに初期化された 個の系のコピーを走らせ、メトロポリス法の基準でそれぞれ温度間で系の状態を交換するものである。 この方法の重要な点は、低温のシミュレーションで高温の設定が（またはその逆も）できることである。低エネルギー配置と高エネルギー配置の両方をサンプリングできるため、とても安定にかつ正確なシミュレーションを行うことができる。このようにして、正準集団では一般にうまく計算されない比熱といった熱力学特性がかなり正確に計算できる。.

マルコフ連鎖モンテカルロ法

マルコフ連鎖モンテカルロ法（マルコフれんさモンテカルロほう、Markov chain Monte Carlo methods、MCMC）とは、求める確率分布を均衡分布として持つマルコフ連鎖を作成することをもとに、確率分布のサンプリングを行うアルゴリズムの総称である。M-H アルゴリズムやギブスサンプリングなどのランダムウォーク法もこれに含まれる。充分に多くの回数の試行を行った後のマルコフ連鎖の状態は求める目標分布の標本として用いられる。試行の回数を増やすとともにサンプルの品質も向上する。 求められる特性を持つマルコフ連鎖を作成することは通常難しくない。問題は許容できる誤差内で定常分布に収束する試行の回数を決めることである。適切な連鎖なら任意の位置から始めても定常分布に速く達し、これを高速混合（rapid mixing）とよぶ。 典型的なMCMCは常にある程度の初期値の影響が残るため目標分布しか近似することができない。CFTP法（）など、より洗練されたMCMCベースのアルゴリズムは完全標本を作成することができるが、より多くの計算と（期待値では有限だが）限界のない実行時間を要する。 このアルゴリズムの最も一般的な応用は多重積分を数値的に計算することである。ランダムに歩き回る粒子の集団を想定し、粒子が点を通過するたびに、その点の被積分関数の値を積分に加算する。粒子は次に積分への貢献が高い所を探して複数の仮の動作をする。このような方法はランダムウォーク法とよばれ、これは乱数的なシミュレーションつまりモンテカルロ法の一種である。従来のモンテカルロ法で用いられる被積分関数のランダムな標本が独立であるのに対して、MCMCで用いられる標本は相関がある。被積分関数を均衡分布に持つようなマルコフ連鎖を作成する必要があるが、多くの場合において容易に行うことができる。 多重積分はベイズ統計学、計算物理学、計算生物学などにしばしば現れるため、そのような分野でMCMC法も広く使われている。例としては や を参照のこと。.

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メトロポリス法

メトロポリス法（Metropolis method ）は、モンテカルロ法によるシミュレーションにおいて、乱数発生により作った新しい状態を棄却するか採択するかの基準の与え方、あるいは重点サンプリング による分配関数の近似計算の方法。具体的には、系のエネルギー の変化 よって、 ならば確率 1 で、 ならば確率 で採択する。ここで は逆温度であり を満たす。 はボルツマン定数、は系の熱力学温度である。 一般に、詳細釣り合いの原理、非周期性 がある棄却採択法ならば、熱平衡状態のアンサンブルが得られる。.

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