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J-GLOBAL ID：201702234364644394   整理番号：17A0102933

スライスサンプリングアルゴリズムは,光年齢モデルのパラメータ推定に適用される。【JST・京大機械翻訳】

Application of slice sampling method for optimizing OSL age models used for equivalent dose determination

著者 (3件)： Peng Jun (Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, CAS) ,  Dong Zhibao (Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, CAS) ,  Han Fengqing (Qinghai Institute of Salt Lakes, CAS)
資料名： Dili Kexue Jinzhan  (Dili Kexue Jinzhan)
巻： 35  号： 1  ページ： 78-88  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2228A  ISSN： 1007-6301  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 光(OSL)年代学モデルは数理統計学に基づく確率密度モデルであり、特定の仮定条件に基づきサンプルの等価価(DE)分布に対して数学的解釈を行うことによって、異なる堆積履歴あるいはサンプルの実際の埋蔵年齢を代表するDE成分を推定することができる。年齢モデルパラメータ推定は,最尤推定(MLE)アルゴリズムによって実現されるが,本論文では,年齢モデルパラメータ最適化におけるスライスサンプリングアルゴリズムの応用を試みた。スライスサンプリングはMARKOV連鎖モンテカルロサンプリング(MCMC)アルゴリズムに属し、測定データとモデルの結合尤度関数によってランダムサンプリングを行うことができ、これによってパラメータのサンプリング分布を獲得できる。本論文では,年齢モデルスライシングアルゴリズムの応用プログラムを作成し,シミュレーションと実測データを用いてこのアルゴリズムの信頼性を検証した。MLEアルゴリズムと比較して,MCMCアルゴリズムは,パラメータの初期値依存性が低く,誤差推定がより正確で,スライスサンプリングアルゴリズムは,ルミネセンスモデルのパラメータ推定を実現するための新しい方法を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最尤法 ,  信頼性 ,  *アルゴリズム ,  尤度関数 ,  無作為抽出 ,  確率密度 ,  *パラメータ推定 ,  応用プログラム
準シソーラス用語： 誤差推定 ,  初期値 ,  MCMC ,  モンテカルロサンプリング ,  パラメータ最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： OSL dating ,  equivalent dose ,  statistical age models ,  parameter optimization ,  stochastic sampling

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 年齢 ,  モデル ,  パラメータ推定