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本研究では，MCMC法の挙動や緩和過程に基づいたベイズ推定の新たなモデル選択法の開発を行う．予想される結果として，MCMC法の設計指針が明らかになることが挙げられる．統計力学などで利用されるMCMC法は離散系であることが多く，本研究では連続系のアルゴリズムの挙動はより複雑であり，MCMC法の設計指針は幅広い分野への波及効果がある．また，階層的な確率モデルにおけるモデル選択手法を開発することは重要である．AICやBICに代表されるモデル選択規準は，漸近正規性を仮定し，階層モデルで使用するとバイアスがのった結果が得られてしまう．汎用的に使えるモデル選択法の確立は非常に重要な課題である．
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