ぎょーむ日誌 2006-06-12

2006 年 06 月 12 日 (月)

• 0800 起床． 朝飯． コーヒー． 0920 自宅発． 晴． 0935 研究室着．
• あれこれメイルかきとか．
• Ecological Modelling まわりの Bayesian 論文よみのつづき．
• 昼飯． M1 の皆さん， 黒松内 近辺の北限ブナ林 (D2 小林君の調査地) に行ってしまったので， お茶部屋は静かだ．
• やや奇妙な論文みつけてしまった． ベイズモデルは Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 計算で事後分布をサンプリングしていくのが当世ふうのやりくちだ． しかしながら 2003 年にでた論文 (「反主流派」 Ecological Modelling のつねで投稿は 2001 年) に Bayesian Monte Carlo (BMC) 法なる (ぜんぜん聞いたこともない) 別の計算方法が紹介されている …… で， 同論文のわざわざその推定結果がはなはだしく inefficient 計算例を示してくれるわけで．
• その計算法ってのが …… なンと表現するべきか …… と書いてから， うだうだとした説明を試みていたんだけど， もっと簡単に要約できるとわかったので， ひとことで言うと， Bayes モデルの尤度の完全版の分母の あの悪夢のごとき「全事象」の積分を (MCMC ではない) ふつーのモンテカルロ法でやりましょう (目的は事後分布からのサンプルの生成)， というだけのことだった． いやはやー， それって実験するまでもなく， いかにも inefficient な気がする．
• さすがわ Ecological Modelling， こんなのでもわざわざ掲載してくれるわけね． 希望がわいてきた．
• ねがちぶな意味でなく Ecological Modelling らしいべいじあんモデリング論文といえば …… 森林動態の経験論的なモデルから 何やら physiological な process based model (PBM) のパラメーターを推定しよう (両モデルを「結合」しよう) とか， かな． そういうことやりたい動機は読まずともわかるわけで， 地球環境がらみのアヤしげな将来予測らしきことをやらねばならぬ というぎょーむのヒトたち用だよね．
• あと， 樹木成長の PBM ってのは むやみやたらとパラメーター数が多くなりがちなんだけど (しかも推定できんパラメーターとかも多数)， こういうイヤな高次元モデルの不たしかさを Bayes のわくぐみなら少しはマシにあつかえるかも， というような．
• アカマツモデル改は process based ではないので高次元うんぬんとはあまり関係ないわけだが， 前の版では個体ごとに (!) 推定していたでたらめなパラメーターを， 今の Bayesian 版ではちゃんと random effects 的にあつかってます， というような不たしかさ考慮は加味されたといえるのかな．
• で， その改モデルに関する説明かきに着手．
• 1930 研究室発． 1945 帰宅． 運動． 体重 74.0kg． うんどう不足ふとりか? 晩飯．
• [今日の運動]
  • エアロバイク 60 分間．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0840): 米麦 0.6 合． コマツナあえもの．
  • 昼 (1320): 研究室お茶部屋． 米麦 0.5 合． タマネギ・ジャガイモ・豆腐のカレー．
  • 晩 (2220): 米麦 1.0 合． コマツナあえもの． ジャガイモ・ニラ・シイタケ・豆腐・煮干の味噌汁．