マルコフ連鎖モンテカルロ法の分かりやすい解説

この記事では、複雑な確率分布からのサンプリングを行う強力な手法であるマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）について、分かりやすく解説しています。赤ちゃん名の確率分布を推定するという例えを用いて、MCMCが解決する中心的な問題を説明しています。MCMCをグラフ上でのランダムウォークに巧みに関連付け、定常分布定理を利用して、定常分布が目標分布と一致するマルコフ連鎖を構築する方法を示しています。一般的なMCMC手法であるメトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズムを紹介し、その有効性を示しています。