MARKOV - 日本語 への翻訳

• マルコフ
• markov

英語 での Markov の使用例とその 日本語 への翻訳

Energy minimization algorithms, such as graph cuts, enable the computation of the MAP solution under certain probabilistic models such as Markov random fields.
グラフカットなどエネルギー最小化アルゴリズムは、マルコフ確率場など特定の確率モデルの下でのMAP解を計算することを可能とする。

In 1947, Markov and Post published independent papers showing that the word problem for semigroups cannot be effectively decided.
年、Markovとポストはそれぞれ独立に半群のwordproblemが実効的に決定できないことを示す論文を発表した。

JAGS(Just Another Gibbs Sampler)- An open-source program for analysis of Bayesian hierarchical models using Markov Chain Monte Carlo.
JAGS(JustanotherGibbssampler)-マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)を使う階層ベイズモデルの分析のためのクロスプラットフォームプログラム。

Later that night Markov came down with fever; he died three days later of ricin poisoning.
その夜、マルコフは熱を出して倒れ、3日後にリシンの毒により死亡した。

One can use Markov inequalities to get bounds on the probabilities.
マルコフの不等式を使用して、所望の確率の上限を与えることができる。

In 1853 the young man moved to Petersburg and entered the Academy of Arts, where his teachers were T. Neff and A. Markov.
年、若い男はサンクトペテルブルクに引っ越し、芸術アカデミーに入学しました。彼の教師はT.NeffとA.Markovでした。

However, with the advent of powerful computers and new algorithms like Markov chain Monte Carlo, Bayesian methods have seen increasing use within statistics in the 21st century.[1][5].
しかしながら、強力な計算機とマルコフ連鎖モンテカルロ法のような新たなアルゴリズムの出現によって、ベイズ的手法は21世紀に入り統計学内において利用の増加が見られてきている[2][3]。

This requires that a Markov equation can be written(and computed) to generate a x k{\displaystyle x_{k}} based only upon x k- 1{\displaystyle x_{k-1}}.
これにはマルコフ方程式がxk-1{\displaystylex_{k-1}}だけからxk{\displaystylex_{k}}を生成できるように記述できなければならない。

Optional topics typically include generalised linear models, Markov Chain Monte Carlo, the bootstrap, multivariate analysis, spatial statistics, time series and forecasting, multilevel models, stochastic finance, and shape and image analysis.
オプションのトピックには、一般に、一般化線形モデル、マルコフ連鎖モンテカルロ、ブートストラップ、多変量解析、空間統計、時系列および予測、多値モデル、確率ファイナンス、さらに形状および画像解析が含まれます。

Recently, the hidden Markov models have been generalized for complex data structures and nonstationary data with pairwise/triplet Markov models.
近年、隠れマルコフモデルは、より複雑なデータ構造と非定常的なデータの取り扱いが可能なpairwiseMarkovmodelsやtripletMarkovmodelsに一般化されている。

Optional topics typically include generalised linear models, Markov Chain Monte Carlo, the bootstrap, multivariate analysis, spatial statistics, time series and forecasting, multilevel models, stochastic finance, together with shape and image analysis.
オプションのトピックには、一般に、一般化線形モデル、マルコフ連鎖モンテカルロ、ブートストラップ、多変量解析、空間統計、時系列および予測、多値モデル、確率ファイナンス、さらに形状および画像解析が含まれます。

Database description: Gene3D takes CATH domain families(from PDB structures) and assigns them to the millions protein sequences(using Hidden Markov models generated from HMMER) with no PDB structures.
説明:Gene3Dは(PDB構造からの)CATHドメインファミリーを取得し、それらをPDB構造のない数百万のタンパク質配列に(HMMERから作成されたHiddenMarkovモデルを使って)割り当てます。

This method is applicable to almost all of the Markov chain Monte Carlo methods that are used in various fields, and it is expected to make wide-ranging contributions in the future.
この手法はさまざまな分野で用いられているほぼすべてのマルコフ連鎖モンテカルロ法に応用可能であり、今後それらの分野で広く貢献していくと期待されています。

Almost all of the Markov chain Monte Carlo methods up to now used a condition of" detailed balance," and for more than half a century the method continued to develop within the boundaries of this condition.
これまでのマルコフ連鎖モンテカルロ法は、ほとんどの場合、「詳細つりあい」という条件を用いており、半世紀以上の間この条件の枠の中で発展を続けてきました。

If we go back to our problem of a RTT series, modelling the different‘base levels' corresponds to the states x(t) of the Markov chain.
RTT系列の問題に戻ると、様々な「基本レベル」をモデル化すると、マルコフ連鎖の状態x(t)に対応します。

In statistics, Markov chain Monte Carlo(MCMC) methods are a class of algorithms for sampling from a probability distribution based on constructing a Markov chain that has the desired distribution of its equilibrium distribution.
ちなみに、MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)とは、求める確率分布を均衡分布として持っており、マルコフ連鎖を作成することを基に確率分布のサンプリングを行うアルゴリズムのことである。

In particular, we will show that the proposed model based on a self-similar tiling has superior properties for both efficient routing and robustness of connectivity, and that the growing process is related to a Markov chain and a difference equation in a theoretical viewpoint.
特に、自己相似な分割アルゴリズムに基づくモデルの優れたルーティング特性や頑健性、マルコフ連鎖と差分方程式に関連した話題などを議論する。

In reality the maker of HEDD1, Yuri Markov, had been charged in the United States in 2008 for fraudulently claiming that the previous version of his so-called bomb detector could detect explosives.
実際のところは、HEDD1の製造者YuriMarkovは、いわゆる爆発物検出器の前バージョンが爆発物を検出可能だという詐欺主張を行ったとして、米国で2008年に告発されている。

In reality the maker of HEDD1, Yuri Markov, had been charged in the USA in 2008 for fraudulently claiming that the previous version of his so-called bomb detector could detect explosives.
実際のところは、HEDD1の製造者YuriMarkovは、いわゆる爆発物検出器の前バージョンが爆発物を検出可能だという詐欺主張を行ったとして、米国で2008年に告発されている。

Since this model is usually estimated using a Bayesian method via the Markov chain Monte Carlo(MCMC) method, we explain this estimation method in detail. We also provide empirical results based on the Japanese macroeconomic data and show the superior forecasting performance of the time-varying VAR model.
このモデルはマルコフ連鎖モンテカルロ(MarkovchainMonteCarlo,MCMC)法を用いてベイズ推定することが多いので,そうした推定方法に関して詳しく説明する.また,日本のマクロデータを用いたモデルの推定結果を紹介するほか,予測精度を基準としたモデル比較を行う。