Markovin ketju Monte Carlo -simulointi ja Peskunin järjestys

Tämän tutkielman tavoitteena on esitellä Markovin ketju Monte Carlo -simulointi äärellisessä tila-avaruudessa ja käsitellä simulointialgoritmien vertailuun liittyvää ongelmaa. Markovin ketju Monte Carlo -simuloinnissa funktion odotusarvolle lasketaan approksimaatioita simuloitua Markovin ketjua apun...

Täydet tiedot

Bibliografiset tiedot
Päätekijä: Parkkinen, Santeri
Muut tekijät: Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta, Faculty of Sciences, Matematiikan ja tilastotieteen laitos, Department of Mathematics and Statistics, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Aineistotyyppi: Pro gradu
Kieli:fin
Julkaistu: 2019
Aiheet:
Linkit: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/64307
_version_ 1828193081607847936
author Parkkinen, Santeri
author2 Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta Faculty of Sciences Matematiikan ja tilastotieteen laitos Department of Mathematics and Statistics Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Parkkinen, Santeri Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta Faculty of Sciences Matematiikan ja tilastotieteen laitos Department of Mathematics and Statistics Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Parkkinen, Santeri Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta Faculty of Sciences Matematiikan ja tilastotieteen laitos Department of Mathematics and Statistics Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Parkkinen, Santeri
datasource_str_mv jyx
description Tämän tutkielman tavoitteena on esitellä Markovin ketju Monte Carlo -simulointi äärellisessä tila-avaruudessa ja käsitellä simulointialgoritmien vertailuun liittyvää ongelmaa. Markovin ketju Monte Carlo -simuloinnissa funktion odotusarvolle lasketaan approksimaatioita simuloitua Markovin ketjua apuna käyttäen. Usein simulointi voidaan tehdä useammalla kuin yhdellä algoritmilla ja halutaan selvittää, mikä algoritmi soveltuu tehtävään parhaiten. Kun simulaatioaskelten määrä lähestyy ääretöntä, Markovin ketju Monte Carlo -estimaatti suppenee melkein varmasti kohti odotusarvon oikeaa arvoa käytetystä simulointialgoritmista riippumatta. Käytännössä Markovin ketju Monte Carlo -simulointi tuottaa kuitenkin vain odotusarvon approksimaation, koska mikään todellinen simulointi ei voi jatkua äärettömän pitkään. Vain äärellisen monen simulaatioaskeleen käyttö aiheuttaa virheen, joka on luonteeltaan satunnainen: virhe kuuluu tietylle välille jollakin todennäköisyydellä. On luonnollista kysyä, miten approksimaation tarkkuus riippuu simulointialgoritmista. Kaikki algoritmit antavat odotusarvolle arvion halutulla tarkkuudella, jos simulointia jatketaan riittävän kauan. Jotkut algoritmit tuottavat kuitenkin tarkkoja approksimaatioita nopeammin kuin toiset, mikä on motivaatio algoritmien vertailulle. Ei kuitenkaan ole aivan selvää, miten vertailu pitäisi käytännössä tehdä. Halutun tarkkuuden saavuttamiseksi vaadittavaa aikaa on vaikea arvioida, eivätkä pelkät arviot edes ole riittävä perusta algoritmien vertailulle. Voi esimerkiksi käydä niin, että arvioitu alaraja algoritmin P vaatimalle ajalle on pienempi kuin alaraja algoritmin Q vaatimalle ajalle, mutta silti algoritmi Q pääsee haluttuun tarkkuuteen nopeammin kuin algoritmi P. Pelkät alarajat eivät siis kerro tarpeeksi vaadittavien aikojen todellisista arvoista. Arvioiden sijaan tarvitaan jokin eksakti riippuvuus simulointivirheen ja algoritmin välille. Kriteeri, jonka suhteen algoritmien vertailu tehdään, johdetaan Markovin ketjujen keskeistä raja-arvolausetta käyttäen. Keskeinen raja-arvolause mahdollistaa simulointivirheiden todennäköisyyksien raja-arvon eksaktin laskemisen tietyssä erikoistapauksessa. Tarkastelu osoittaa, että algoritmien vertailemiseksi kannattaa tutkia niiden asymptoottisia variansseja: kahdesta algoritmista se, jonka asymptoottinen varianssi annetulle funktiolle on pienempi, soveltuu paremmin kyseisen funktion odotusarvon simulointiin. Kriteerin ongelmana on, että sen soveltaminen ei ole ihan suoraviivaista. Käytännössä algoritmeista tiedetään vain niiden siirtymätodennäköisyysmatriisit, joten algoritmien vertailemiseksi täytyy selvittää, miten asymptoottinen varianssi riippuu siirtymätodennäköisyysmatriisista. Tässä tutkielmassa tarkastelu rajataan kääntyviin Markovin ketjuihin, jolloin kyseinen riippuvuus voidaan selvittää funktionaalianalyysin tuloksia hyödyntäen. Tämän jälkeen vertailu onnistuu tietyssä erikoistapauksessa Peskunin järjestystä käyttämällä. Peskunin järjestyksen sovelluksena osoitetaan, että Metropolis–Hastings -algoritmi on parempi kuin Barkerin algoritmi.
first_indexed 2024-09-11T08:52:59Z
format Pro gradu
free_online_boolean 1
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Vihola, Matti", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Parkkinen, Santeri", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2019-06-04T08:48:02Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2019-06-04T08:48:02Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2019", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/64307", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "T\u00e4m\u00e4n tutkielman tavoitteena on esitell\u00e4 Markovin ketju Monte Carlo -simulointi \u00e4\u00e4rellisess\u00e4 tila-avaruudessa ja k\u00e4sitell\u00e4 simulointialgoritmien vertailuun liittyv\u00e4\u00e4 ongelmaa. Markovin ketju Monte Carlo -simuloinnissa funktion odotusarvolle lasketaan approksimaatioita simuloitua Markovin ketjua apuna k\u00e4ytt\u00e4en. Usein simulointi voidaan tehd\u00e4 useammalla kuin yhdell\u00e4 algoritmilla ja halutaan selvitt\u00e4\u00e4, mik\u00e4 algoritmi soveltuu teht\u00e4v\u00e4\u00e4n parhaiten.\n\nKun simulaatioaskelten m\u00e4\u00e4r\u00e4 l\u00e4hestyy \u00e4\u00e4ret\u00f6nt\u00e4, Markovin ketju Monte Carlo -estimaatti suppenee melkein varmasti kohti odotusarvon oikeaa arvoa k\u00e4ytetyst\u00e4 simulointialgoritmista riippumatta. K\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4 Markovin ketju Monte Carlo -simulointi tuottaa kuitenkin vain odotusarvon approksimaation, koska mik\u00e4\u00e4n todellinen simulointi ei voi jatkua \u00e4\u00e4rett\u00f6m\u00e4n pitk\u00e4\u00e4n. Vain \u00e4\u00e4rellisen monen simulaatioaskeleen k\u00e4ytt\u00f6 aiheuttaa virheen, joka on luonteeltaan satunnainen: virhe kuuluu tietylle v\u00e4lille jollakin todenn\u00e4k\u00f6isyydell\u00e4. On luonnollista kysy\u00e4, miten approksimaation tarkkuus riippuu simulointialgoritmista. Kaikki algoritmit antavat odotusarvolle arvion halutulla tarkkuudella, jos simulointia jatketaan riitt\u00e4v\u00e4n kauan. Jotkut algoritmit tuottavat kuitenkin tarkkoja approksimaatioita nopeammin kuin toiset, mik\u00e4 on motivaatio algoritmien vertailulle. Ei kuitenkaan ole aivan selv\u00e4\u00e4, miten vertailu pit\u00e4isi k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4 tehd\u00e4. Halutun tarkkuuden saavuttamiseksi vaadittavaa aikaa on vaikea arvioida, eiv\u00e4tk\u00e4 pelk\u00e4t arviot edes ole riitt\u00e4v\u00e4 perusta algoritmien vertailulle. Voi esimerkiksi k\u00e4yd\u00e4 niin, ett\u00e4 arvioitu alaraja algoritmin P vaatimalle ajalle on pienempi kuin alaraja algoritmin Q vaatimalle ajalle, mutta silti algoritmi Q p\u00e4\u00e4see haluttuun tarkkuuteen nopeammin kuin algoritmi P. Pelk\u00e4t alarajat eiv\u00e4t siis kerro tarpeeksi vaadittavien aikojen todellisista arvoista. Arvioiden sijaan tarvitaan jokin eksakti riippuvuus simulointivirheen ja algoritmin v\u00e4lille.\n\nKriteeri, jonka suhteen algoritmien vertailu tehd\u00e4\u00e4n, johdetaan Markovin ketjujen keskeist\u00e4 raja-arvolausetta k\u00e4ytt\u00e4en. Keskeinen raja-arvolause mahdollistaa simulointivirheiden todenn\u00e4k\u00f6isyyksien raja-arvon eksaktin laskemisen tietyss\u00e4 erikoistapauksessa. Tarkastelu osoittaa, ett\u00e4 algoritmien vertailemiseksi kannattaa tutkia niiden asymptoottisia variansseja: kahdesta algoritmista se, jonka asymptoottinen varianssi annetulle funktiolle on pienempi, soveltuu paremmin kyseisen funktion odotusarvon simulointiin. Kriteerin ongelmana on, ett\u00e4 sen soveltaminen ei ole ihan suoraviivaista. K\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4 algoritmeista tiedet\u00e4\u00e4n vain niiden siirtym\u00e4todenn\u00e4k\u00f6isyysmatriisit, joten algoritmien vertailemiseksi t\u00e4ytyy selvitt\u00e4\u00e4, miten asymptoottinen varianssi riippuu siirtym\u00e4todenn\u00e4k\u00f6isyysmatriisista. T\u00e4ss\u00e4 tutkielmassa tarkastelu rajataan k\u00e4\u00e4ntyviin Markovin ketjuihin, jolloin kyseinen riippuvuus voidaan selvitt\u00e4\u00e4 funktionaalianalyysin tuloksia hy\u00f6dynt\u00e4en. T\u00e4m\u00e4n j\u00e4lkeen vertailu onnistuu tietyss\u00e4 erikoistapauksessa Peskunin j\u00e4rjestyst\u00e4 k\u00e4ytt\u00e4m\u00e4ll\u00e4. Peskunin j\u00e4rjestyksen sovelluksena osoitetaan, ett\u00e4 Metropolis\u2013Hastings -algoritmi on parempi kuin Barkerin algoritmi.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Miia Hakanen (mihakane@jyu.fi) on 2019-06-04T08:48:02Z\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2019-06-04T08:48:02Z (GMT). No. of bitstreams: 0\n Previous issue date: 2019", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "64", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "Markovin ketju Monte Carlo -simulointi", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "siirtym\u00e4todenn\u00e4k\u00f6isyysmatriisi", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "asymptoottinen varianssi", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "Peskunin j\u00e4rjestys", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "Metropolis\u2013Hastings algoritmi", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "Barkerin algoritmi", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Markovin ketju Monte Carlo -simulointi ja Peskunin j\u00e4rjestys", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "master thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-201906042916", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Master\u2019s thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Pro gradu -tutkielma", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Faculty of Sciences", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Matematiikan ja tilastotieteen laitos", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Department of Mathematics and Statistics", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Matematiikka", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Mathematics", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "0", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "openAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "masterThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "4041", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "Markovin ketjut", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "Monte Carlo -menetelm\u00e4t", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_64307
language fin
last_indexed 2025-03-31T20:03:35Z
main_date 2019-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2019
online_boolean 1
online_urls_str_mv {"url":"https:\/\/jyx.jyu.fi\/bitstreams\/58df2e73-75db-471a-a77b-97aa325bd47c\/download","text":"URN:NBN:fi:jyu-201906042916.pdf","source":"jyx","mediaType":"application\/pdf"}
publishDate 2019
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Parkkinen, Santeri Markovin ketju Monte Carlo -simulointi ja Peskunin järjestys Markovin ketju Monte Carlo -simulointi siirtymätodennäköisyysmatriisi asymptoottinen varianssi Peskunin järjestys Metropolis–Hastings algoritmi Barkerin algoritmi Matematiikka Mathematics 4041 Markovin ketjut Monte Carlo -menetelmät
title Markovin ketju Monte Carlo -simulointi ja Peskunin järjestys
title_full Markovin ketju Monte Carlo -simulointi ja Peskunin järjestys
title_fullStr Markovin ketju Monte Carlo -simulointi ja Peskunin järjestys Markovin ketju Monte Carlo -simulointi ja Peskunin järjestys
title_full_unstemmed Markovin ketju Monte Carlo -simulointi ja Peskunin järjestys Markovin ketju Monte Carlo -simulointi ja Peskunin järjestys
title_short Markovin ketju Monte Carlo -simulointi ja Peskunin järjestys
title_sort markovin ketju monte carlo simulointi ja peskunin järjestys
title_txtP Markovin ketju Monte Carlo -simulointi ja Peskunin järjestys
topic Markovin ketju Monte Carlo -simulointi siirtymätodennäköisyysmatriisi asymptoottinen varianssi Peskunin järjestys Metropolis–Hastings algoritmi Barkerin algoritmi Matematiikka Mathematics 4041 Markovin ketjut Monte Carlo -menetelmät
topic_facet 4041 Barkerin algoritmi Markovin ketju Monte Carlo -simulointi Markovin ketjut Matematiikka Mathematics Metropolis–Hastings algoritmi Monte Carlo -menetelmät Peskunin järjestys asymptoottinen varianssi siirtymätodennäköisyysmatriisi
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/64307 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-201906042916
work_keys_str_mv AT parkkinensanteri markovinketjumontecarlosimulointijapeskuninjärjestys