Efficient sampling methods from discrete sampling space of higher dimensions
| Project/Area Number |
18700271
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Statistical science
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
AOKI Satoshi Kagoshima University, 理学部, 准教授 (90332618)
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| Project Period (FY) |
2006 – 2008
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
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| Budget Amount *help |
¥3,630,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2008: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2007: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
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| Keywords | マルコフ連鎖・モンテカルロ法 / グレブナー基底 / マルコフ基底 / 分割表 / トーリックイデアル / 実験計画法 / Segre-Veronese型配置 / 階層モデル / 分割表解析 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 対称群 / 条件付検定 / 計算機代数統計 / 相似検定 / Segre-Veronese / 一部実施要因計画 |
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| Research Abstract |
高次元の離散分布からの効率的なサンプリング手法として、マルコフ連鎖を利用したモンテカルロ法を実行するために、以下の3つのテーマに関する研究を行なった。(1)必要となる連結な推移基底(マルコフ基底)の性質解明。(2)純粋数学(代数学)の分野で既存の結果を利用した応用研究。(3)実験計画法の問題に対する定式化と応用研究。
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Report
(4 results)
Research Products
(34 results)
