Bayesian methodsBayesian / computational
動的モンテカルロシミュレーション
動的モンテカルロ(DMC)シミュレーションは、遷移率によって重み付けされたランダムなイベントシーケンスを引くことによって、システムの確率的時間発展を追跡する計算手法である。平衡分布の静的モンテカルロサンプリングとは異なり、DMCは明示的に時計を進めるため、イベントのシーケンスとタイミングが重要な、動力学的、反応的、時間依存的な現象に適している。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- Bortz, A. B., Kalos, M. H., & Lebowitz, J. L. (1975). A new algorithm for Monte Carlo simulation of Ising spin systems. Journal of Computational Physics, 17(1), 10–18. DOI: 10.1016/0021-9991(75)90060-1 ↗
- Gillespie, D. T. (1977). Exact stochastic simulation of coupled chemical reactions. The Journal of Physical Chemistry, 81(25), 2340–2361. DOI: 10.1021/j100540a008 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Monte Carlo Simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/dynamic-monte-carlo-simulation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ブートストラップシミュレーションシミュレーション↔ compare
- 動的ベイズ推論ベイズ↔ compare
- Gibbs Samplingベイズ↔ compare
- マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)シミュレーション↔ compare
- パーティクルフィルタ(逐次モンテカルロ法)ベイズ↔ compare
- 逐次モンテカルロ法ベイズ↔ compare