ぎょーむ日誌 2006-03-12
2006 年 03 月 12 日 (日)
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0840 起床．
昨日のばてをひきづってるかんぢ．
コーヒー．
朝飯．
洗濯．
怠業
(してる場合ではないんだが)．
どうもあくびが止まらない．
まぬけだ．
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やはりいつまでもうだうだとはできないんで，
昼飯くって
1345 自宅発．
晴．
北 12 条 ICI スポーツ (山道具屋) は桑園のほうに移転し，
今日から同じ場所に 100 円ショップが開店した．
このへんで唯一．
1400 研究室着．
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母子里 Gibbs 林冠モデル
の改良．
とりあえず割り算値思考に支配されてた尤度関数まわりを修正してみる．
しかし「光センサーの観測値のばらつき」
はどういった確率分布になるかまったくわからん
……
ということで，
無情報事前分布的に Gaussian (正規分布) とするか．
それも等分散の．
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この分散パラメーターは
階層 Bayes モデル的にきめていくこともできるんだけど
……
まあ今回の発表では (明示的な)
Bayes 推定はまだ持ち出さない予定なので，
当方でてきとーに与えてやる．
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で，
この「分散」は統計物理との対応でいうと「温度」になるんだよね
(後記: いやはや考えなおしてみるとこれはまちがい，
というか混同のたぐいだな)．
「温度」の低い林冠は「失敗をおそれがち」となり
途中で動けなくなる (葉が増減しなくなる)．
そこで「温度」を少し高めてやって「少しぐらい失敗してもいいんだよ」
と許容してやると，
対数尤度は上がったり下がったりの MCMC 計算さーらさら♪
とゆーかんぢで葉っぱたちがいい具合に明滅する．
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で，
さらにちょーしにのって「温度」あげてやるとどうなるか?
この場合，
葉っぱたちはもはや観測データなんぞは
無視して森林の中びゅんびゅん滅茶苦茶に飛びまわってる
(生成・消滅をくりかえす)
かんぢになる．
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いままで分散を指定できぬ二項分布を使っていたので，
このあたりは与えられた分散のもとで計算してきたわけだが
……
あんがい現状のほうがよいかも．
ひょっとしたら，
「林冠上層部で葉っぱがふりーづする」
問題もこれで解決するかもしれん．
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今のところ分散 100 ぐらいで試運転やってるんだが
……
定常状態への到達もやや速いようにみえる．
おそらくこれは分散大きいほど「速い」ように見えてしまうのだろうけど．
70-80K MCMC step ぐらいで対数尤度・葉数の上昇がふらふらしはじめた
……
いや，
まだぢりぢりと変化してるか．
Metropolis-Hastings の Accept vs Reject は半々ぐらい．
仮想葉数 13000 枚ちょい，
ダケカンバ葉数になおすと 4 万枚ぐらい．
よしよし．
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問題は林冠上層部が動いてるかどうか，
だな．
尤度関数をこのように変更したことで，
「明るい場所」
で葉っぱが動きやすくなったのはまちがいない．
さて
……
計算進捗はまだ予定の半分ぐらい，
あと 40 分ほど計算を待たねばならんか．
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収束とかふつーだけど，
やはり林冠上層部の葉は動かんか．
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一時間ちょいかけて，
「葉数を変えない版」
を実装してみた
……
しかし試験運転してみたら，
これは考えかたとしてあまりよろしくないとわかった．
あらかじめハコにどれだけ葉をつめこんでおくか，
に結果がかなり依存している．
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そこでプログラムをもとにもどし，
「葉っぱの移動・回転」
メソッドを追加する．
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さらに葉の生成・消滅・移動回転を 1 MCMC step
の中で全部やらせることにしてみる．
計算に時間かかる．
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簡単な晩飯くってから，
小山さんとやちパワー解析にとりくむ．
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いろいろと解明されたわけだが
……
どうも R
の
zicounts
であつかうような zero inflated model には奇妙な
(あるいはそう奇妙ではないかもしれない)
性質があるらしい．
個数 x のモデルに比較して「いる・いない」
z モデルが複雑だと，
推定計算がまともにできないというあたりだ．
おそらく，
このあたり「こういうふうには使うべきでない」明確な理由あるはずなんだけど，
それがよくわからなかった．
しかし不思議だ．
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やちパワー問題はひととーり解決
……
しかしとっくに真夜中すぎ．
母子里林冠モデルのほう，
計算順調であるが林冠上層うごかぬ状態はあいかわらず．
うーむ，
がんこな連中だな．
2450 研究室発．
びみょーに積雪．
すごく寒い．
あとで調べたらマイナス 6 度．
2505 帰宅．
ばてばてた．
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0900):
シリアル．
- 昼 (1230):
海藻・ナメコ・豆腐のうどん．
- 晩 (2125):
サンクスで調達してきたにぎりめし．