マルコフ連鎖モンテカルロ法の分子計算による実現の一検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS3-4

グループ名: 【C】平成17年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2005/09/06

タイトル(英語): A Discussion on Implementation of MCMC in Molecular Computing

著者名: 染谷 博司(統計数理研究所),山村 雅幸(東京工業大学),坂本 健作(理化学研究所)

著者名(英語): Hiroshi Someya(The Institute of Statistical Mathematics),Masayuki Yamamura(Tokyo Institute of Technology),Kensaku Sakamoto(RIKEN)

キーワード: マルコフ連鎖モンテカルロ法|分子計算|サンプリング|確率的最適化|Markov chain Monte Carlo|Molecular Computing|Sampling|Stochastic Optimization

要約(日本語): 近年，マルコフ連鎖モンテカルロ法（動的モンテカルロ法；MCMC）およびこれを応用した確率的最適化手法の有効性が注目されている．著者らはこれまでに，MCMCの応用のひとつであるシミュレーテッドアニーリングの特徴を取り入れた確率的最適化の一手法を提案し，また，これのDNA分子による実現可能性について考察を示している．本研究では，MCMCに属する既存のサンプリング法のDNA分子による実現可能性を検討し考察を示す．

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