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J-GLOBAL ID：202102253041951312   整理番号：21A0160052

年齢構造コンパートメントSEIRモデルを発生データに校正するためのハミルトニアンモンテカルロ性能の評価【JST・京大機械翻訳】

An evaluation of Hamiltonian Monte Carlo performance to calibrate age-structured compartmental SEIR models to incidence data

著者 (2件)： Andrade Jair (Data Science Institute and School of Computer Science, National University of Ireland Galway, Ireland) ,  Duggan Jim (Data Science Institute and School of Computer Science, National University of Ireland Galway, Ireland)
資料名： Epidemics  (Epidemics)
巻： 33  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3337A  ISSN： 1755-4365  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハミルトニアンモンテカルロ(HMC)は,解析解が難しいターゲット分布からのサンプル生成を通して未知量を推定するMarkov連鎖モンテカルロ法である。この方法の強度はその幾何学的基礎にあり,それは高次元空間を横断するのに効率的である。最初に,本論文では,年齢構造化SEIRモデルに入力の5つの変異体を較正するHMCの性能を解析した。これらの変異体の4つは,高次元パラメータ空間を取り扱うために,モデリング者が考案する制限仮定に関連している。もう一つは非制限対称バリアントに対応する。ロバスト解析を提供するために,非線形最適化のための一般的な方法であるNelder-Meadアルゴリズム(NMS)の性能に対するHMCの性能を比較した。さらに,キャリブレーションを,モデル選択における誤差からの交絡効果を避けるために,合成データに関して実行した。次に,問題のスケールの変化による方法の性能の変化を調査した。最後に,SEIRモデルを実際のデータに当てはめた。すべての実験において,結果はHMCが正確に合成と実際のデータの両方に近似して,基本的再生数と年齢依存伝送速度のための信頼できる推定を提供することを示した。HMCの性能は,既報告の発生率と高次元複雑性の存在下でロバストである。本研究は,年齢依存伝送速度に関する厳密な仮定が,より現実的な表現に好都合に持ち上げることができることを示唆する。補足セクションは,結果の完全なセットを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ハミルトニアン ,  *モンテカルロ法 ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  対称性 ,  解析的解法 ,  伝送速度 ,  高次元 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： パラメータ空間 ,  MCMC ,  モデル選択 ,  複雑性 ,  非線形最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ハミルトニアンモンテカルロ ,  Nelder-Mead最適化 ,  SEIR ,  WAIFW ,  Stan

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンパートメント ,  モデル ,  校正 ,  評価