確率的プログラミングにおけるモンテカルロ法のための自動積分制御変量法

• 研究課題/領域番号: 25K21300
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 山下 洋史 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (10975436)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2029年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2028年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
• キーワード: モンテカルロ法 / 確率的プログラミング / 制御変量法 / 分散低減 / マルコフ連鎖モンテカルロ法

研究開始時の研究の概要

確率的プログラミングにおいては、確率モデルから生成したサンプル点の集合を用いるモンテカルロ法がよく用いられるが、その精度を高めるためには推論結果のばらつきを抑える分散低減法の開発が重要である。分散低減法の一種の制御変量法は、性能がモデルの次元に影響されないという利点がある。しかし期待値が既知の確率変数の存在を前提とするために対象のモデルに強い仮定が必要であり、確率的プログラミングの自由度の利点が失われてしまう。そこで本研究では、制御変量法において必要となる確率変数を自動的に構築する「自動積分」手法を開発することにより、自由にモデリングされた確率分布に対して制御変量法を適用可能とする。