食事内容を書いてみるスレッド000002

1736：Pawn　 ◆D5XKTza9aY：2011/12/02(金) 17:49:40 ID:???: 単純な結果はとても大事だと私は思います。
単純さゆえに計算が実行可能となるとか、意味付けが容易になるとか
そういうことがあるからです。

では、単純でない結果はどうなんでしょう。
私はこれはこれで大事だと思います。
できるだけ単純になるように努力することも大事ですが、
単純化することによって失われるところが大きく効いていることを
調べるには、その単純化はしてはならないということです。

単純化が本質的なものを何も失わないのであれば
それは冗長な条件を取り払っただけであって、
その単純なものから再構成できるということなのでしょう。

Markovモデルもイジングモデルと似たような考えで、
過去という時間で隣接した情報のみに依存してそれより過去の情報には依存しない
としたところが線形代数での議論を容易にしたんだと思います。
イジングモデルは位置に関しての隣接情報のみで決定されるという解釈ができますよね。
（私はイジングモデルそのものはあまりよくしりませんでした。）

ただ、Markov連鎖はものすごく一般的な枠組みだと思っていても、
実は定常な推移確率行列を考えてしまうとものすごく狭いモデルになってしまいます。
これは時間に依存して推移の法則が変わっていくような場合は
全然評価できないということですよね。

単純化は大事な部分が抜けてしまうのでは無意味だと思います。

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