ぎょーむ日誌 2012-01-26
2012 年 01 月 26 日 (木)
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0620 起床．
ラジオ体操．
朝飯．
コーヒー．
弁当の準備．
0750 自宅発．
晴．
放射冷却．
0820 研究室着．
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なんだかいろいろな雑用が
……
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正午ちかくになって廿日市アルゼンチンアリデータにふたたびとりくむ．
空間構造まわりに関しては，
気づいたらほとんど必要な関数やデータ構造は準備できていた．
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では，
アリさんのほうにもどりますか
……
とりあえず公園ごとの時系列図示．
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こういう「がくがく」とした変動をあらわすのは，
隠れマルコフモデルですかね．
低密度・中密度・高密度の三状態ぐらいにして．
状態間遷移も単純にすればよい．
たとえば，
いったん高密度になったら，
もはや除去不能とするとか．
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かなりややこしいので，
段階的に統計モデルを作っていかねばならない．
いちいち挙動を確認しながら．
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3 状態の簡単な遷移なのに，
BUGS code はこんなぐだぐだなかんじに．
0.0001 とか 0.9999 ってのは
「事実上は生起しない遷移だけど，ぬけ道として準備しました」
といったかんじの
……
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やはり危惧してたように，
こういう BUGS code だと計算が遅い．
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1730 研究室発．
買いもの．
1800 帰宅．
晩飯の準備．
晩飯．
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状態遷移の推定計算をもうちょっとヒネってみる．
「漏れ」の確率を 0.0001 → 0.01 とすると計算が 5%
ほど早くなったかも
……
などという一見もっともらしいハナシは自己欺瞞であったようで，
0.01 → 0 とするともっと速くなったし収束も多少はマシになった．
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低密度からいきなり高密度にジャンプする経路を作ってみたり
……
これは計算時間が長くなるな．
低・中・高密度におけるアリの捕獲確率に，
てきとーなる主観的事前分布を設定するのは悪くない改善策だとわかった．
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0640):
米 0.5 合．
キャベツ・ネギ・ブナシメジ・鶏だんごのスープ．
ハム．
- 昼 (1200):
研究室．
米 0.7 合．
豚ひき肉・ネギの卵焼き．
イカなま干し．
ブロッコリー．
サニーレタス．
リンゴ．
- 晩 (1950):
米 0.5 合．
タマネギ・シーフードのタイカレー．
キャベツ・ネギ・ミズナ・パイナップル (缶詰)・ハムのサラダ．
