連続時間マルコフ連鎖の理論をわかりやすく解説
離散時間マルコフ連鎖では、系の状態が各時刻（$t = 0, 1, 2, \dot...
データ処理不等式と十分統計量 — 情報は処理で増えない
写真を何度フィルター加工しても、元の写真に映っていなかった人物が突然現れることは...
定常分布と遷移確率行列
マルコフ連鎖が長時間経過した後にどのような分布に落ち着くかを記述するのが定常分布...
マルコフ連鎖（離散時間）の基礎
マルコフ連鎖は確率過程の中で最も基本的かつ応用範囲の広いモデルです。「現在の状態...
マルコフ連鎖の定常分布と遷移確率行列を解説
マルコフ連鎖は、「未来の状態は現在の状態のみに依存し、過去の履歴には依存しない」...
拡散モデル（DDPM）の理論を導出して理解する
拡散モデル（Diffusion Model）は、画像にノイズを段階的に加えていく...
マルコフ連鎖の基本をわかりやすく解説
マルコフ連鎖は確率過程の中で最も基本的かつ重要な概念です。「未来の状態は現在の状...