抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,知識を表現するためのグラフィカルモデルとしてのベイジアンネットワーク(BN)について,その定量的な性質である確率パラメータ間の関係式(代数幾何)に関する最近の話題を解説した。まず,有限集合の任意の3部分集合に対して真偽を付けた情報を有向非巡回グラフで表現したPearlによる依存モデルを,BNが近似的に表示する方法であることを説明した。その特別な場合として確率変数間の条件付き独立性から依存モデルを構成する方法が用いられ,確率分布の因数分解から得られた依存関係がBNとなるという帰結が導かれる。次に,有限型BNを仮定して多項式環のイデアルを示したGarciaの研究を説明した。また,ガウス型BNについても同様の議論がなされ,Sullivantは複素数Cを係数に持つ多項式環C[G]からC[H]への準同型写像Φを考えると,Φ(f)=0となるf∈C[G]の集合kerΦをイデアルI
Dから復元できると予想した。さらに,Sullivantらはグラフに関する性質としてt分離性及びd分離性を用い,kerΦ\I
Dの多項式の一部を得る方法を示した。