やさしいＭＣＭＣ入門
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本書は、有限マルコフ連鎖の基本理論と、確率的アルゴリズムに関する内容を扱う入門的な書籍である。
近代確率論の主領域の１つであるマルコフ連鎖（マルコフ理論）は、一種の無記憶性をもった確率過程のことで、確率的アルゴリズムの設計を始めるに当たっては避けて通れない分野である。本著では特に、有限状態空間での離散時間マルコフ連鎖を扱う。
確率的アルゴリズムは、乱数発生プログラムを利用したアルゴリズムである。本著では、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法)、プロップ・ウィルソンアルゴリズム、焼き鈍し法（シミュレーテッド・アニーリング法）などを扱う。
確率・統計分野のみならず、近年では機械学習などの産業分野への応用もなされるこれらの手法・理論について、多くの演習問題や例題を交えながら、やさしく丁寧に解説する。
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