鈴木　秀幸
2014/4/23 (水), 15:00-17:00
東京大学 工学部6号館 235号室

　準モンテカルロ法とは，超一様分布列やWeyl列などの決定論的サンプル列を用いたモンテカルロ法のことであり，通常の乱数列を用いたモンテカルロ法より優れた性能を持つことが知られている。一方，数理統計学や統計物理学などの分野においては，高次元の確率分布に対して有効なモンテカルロ計算法として，マルコフ連鎖モンテカルロ法が広く用いられている。マルコフ連鎖モンテカルロ法は乱数を用いた確率的アルゴリズムであるが，準モンテカルロ的なアプローチを組み合わせることにより，性能を向上させられる期待がある。しかし，実際にそのような決定論的アルゴリズムを構成することは容易ではない。
　本講演では，カオス的ビリヤード系により構成された一種の決定論的マルコフ連鎖モンテカルロ法であるカオスボルツマンマシン[1,2]と関連する話題[3]について紹介する。

参考文献
[1] H. Suzuki, J. Imura, Y. Horio, K. Aihara: Chaotic Boltzmann machines, Scientific Reports 3 (2013), 1610. http://www.nature.com/srep/2013/130405/srep01610/full/srep01610.html
[2] H. Suzuki: Monte Carlo simulation of classical spin models with chaotic billiards, Physical Review E 88 (2013), 052144. http://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.88.052144
[3] H. Suzuki, J. Imura, K. Aihara: Chaotic Ising-like dynamics in traffic signals, Scientific Reports 3 (2013), 1127. http://www.nature.com/srep/2013/130124/srep01127/full/srep01127.html