ぎょーむ日誌 2006-01-07
2006 年 01 月 07 日 (土)
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1010 起床．
10 時間ぐらい寝た．
しかし眠い．
朝飯．
コーヒー．
怠業．
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1315 自宅発北大構内走．
雪．
ゆっくりと走りながら，
階層ベイズモデルの改善を考える．
Hyperspecies の層において，
事前分布の平均を hyperprior に生成させたらどうなるのか
……
うーむ，
パラメーターのほうはしゃかしゃかと動き，
いっぽうで事前分布の平均はそれに追随できない，
といった動態になるんぢゃないのかな
(数時間後にこれはまったく逆
だと判明した
……
この時点でもよく考えれば正解には到達できたはずなンだけど)．
1405 帰宅．
体重 72.4kg．
昼飯．
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1510 自宅発．
あいかわらずすごい降雪．
札幌駅まわりの本屋にたちよる．
歩きながら MCMC 計算のコード改変点を考えつづける．
これまで
PriorGaussian
としてきたのを
PriorGaussianRandom
(超パラメーター数 1, 平均ゼロ)
と改名し，
こいつを Perl の @ISA
継承させて
PriorGaussianMixed
(超パラメーター数 2, 平均は HyperpriorGaussian
に生成させる)
とする，
で OK だろう．
1600 研究室着．
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昨晩から計算させていた
scale = 20
の 100 MCMC step とばし計算の結果でている．
まあ，
この方式の計算だとどうなるかは，
かなりの確信をもって予測できるようにはなった．
シュート伸長の休眠・二度伸び
葉面積あたり窒素量モデル
葉重量あたり窒素量モデル
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さて事前分布クラスの拡張，
簡単にかたづいた．
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PriorGaussianRandom:
正規分布の事前分布，
平均はゼロに固定
(超パラメーター数 1)
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PriorGaussianMixed:
PriorGaussianRandom
を継承，
ただし可変平均
(超パラメーター数 2)
Hyperspecies - species - tree の nested 構造において，
hyperspecies のパラメーターだけを
PriorGaussianMixed
とし，
それ以外は
PriorGaussianRandom
とする．
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試験運転いろいろ．
意外なことにと言うべきなのか，
PriorGaussianMixed
を導入することで MCMC 計算の
「さらさら度」
がよくなった．
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だんだん挙動がわかってきたような気がするので，
計算命じておいて撤退．
2130 研究室発．
雪はようやくやんだ．
2150 帰宅．
晩飯．
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晩飯後も計算試行錯誤つづく．
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (1030):
ヨーグルト．
- 昼 (1430):
米麦 0.6 合．
ネギ卵カレー炒飯．
海藻スープ．
- 晩 (2250):
米麦 0.7 合．
ダイコン・ニンジン・ジャガイモ・ナメコ・油揚・サケの味噌汁．
