#はじめに 多くの人にとって、初めてモンテカルロ法に触れるのは「ダーツを投げて円周率を求めるプログラム」だと思う。プログラムは簡単だけれど、そこそこの桁数を得るのに相当な試行回数が必要になるので、他のもっと収束が早い公式と比較したりして「モンテカルロ法は遅い」という印象を持ってしまう。 しかし、現在一般に「モンテカルロ法」というと、ほぼ「マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov-Chain Monte Carlo, MCMC)を指す。マルコフ連鎖モンテカルロ法は他の高次元数値積分法に比べて収束が早く、かつ他の近似手法と違って得られる答えにバイアスが無いという特徴があり、極めて強力な手法である。 さて、マルコフ連鎖モンテカルロ法を習得するにあたって、初学者1の鬼門は詳細釣り合い条件(Detailed Balance)だと思う。詳細釣り合い条件の次に、メトロポリス法や熱浴法などで遷移確率を決め
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