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Markov連鎖 (人間の考える)多くの確率過程は(状態空間を大きく取れば) Markov過程になる。一方でそのMarkov過程の一部分だけを取り 出して確率過程と捉えるとMarkov過程にならない(Markov性を 持たない)例が多くある。 永幡幸生(新潟大学) マルコフ連鎖入門 Xt−1 以前は Xt+1 に影響しない（2日前の天気は関係ない）このとき，{Xt} はマルコフ連鎖になります。
Xt によって Xt+1 の傾向が決まる（例. step1.
226 時刻と共に，確率分布が変化していく確率過程として，“ マルコフ過程” (Markov process)(または，“ マルコフ連鎖” (Markov chain)) について，その基本を教えよう。 ここでは，例題を分かりやすくするために，確率分布の経時変化ではな 確率の話になると、必ずと言っていいほど登場するキーワードが「マルコフ過程」と「マルコフ連鎖」。 単語をいくら見ても何を意味するのかわからない。でも、あまり深く考えてつまづくよりも「マルコフ」＝「確率の」と置き換えて読み進めてしまって、大した問題はない。 今日晴れたら明日も晴れやすい） 2. マルコフ連鎖とは，P(Xt+1∣Xt,Xt−1,…,X1)=P(Xt+1∣Xt)を満たすような確率変数の列 {Xt} のことです。上の式は，Xt+1 が Xt のみに依存する（Xt−1 以前には依存しない）ことを表しています。例えば，t 日目の天気を Xt とし，以下の2つが成立するとしましょう。 1. 「マルコフ連鎖モンテカルロ法」って統計物理とかで昔から 使ってるモンテカルロ法とは違う新しい方法なんですね？ a いいえ同じです．名前が変わっただけ．試行が独立なタイ プの「モンテカルロ法」とは違います． マルコフ連鎖モンテカルロ法とは 初期点を決める step2. マルコフモデルを説明すると言っておきながら，見出しがマルコフ過程となっていることに疑問を抱く人もいるだろう．一般的にマルコフモデルといった場合，マルコフ過程を指す．それでは，マルコフモデル改め，マルコフ過程の概要を確認しよう．
マルコフ連鎖により次のサンプリングを行う分布を決定する マルコフ連鎖モンテカルロ法は、 マルコフ連鎖を定常分布としたサンプリングを行うことで、 上記課題を改善した手法です。 2) MCMC法のアルゴリズム.