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インフォーマルセミナー、セミナー、グループミーティングがあった。

そのあとに、統計物理学の宿題をした。タイトバインディングモデルの第二量子化表示

二次元正方格子だったが、手で解けるのは、一次元とこれくらいらしい。あとは数値計算になるのだろう。数値計算もやらなければいかんのだが、、、

セミナーは、平衡統計力学を用いて、遺伝子発現の性質をみたいという動機を背景にしたものだった。性質というものは、より普遍的、ユニバーサルなものだ。

生物をゼロからやり直したら、今のような生物と何が違って何が同じなのか。そこにはどんなルールがあるのか？それを知りたいということであった。

よくある手法に、遺伝的アルゴリズムがあるが、それを使うのではなく、進化を考慮しないで、平衡統計力学の観点から、マルチモンテカルロ法をアレンジしたものを用いて研究をしているということだった。

このマルチモンテカルロ法は、面白いもので、普通は全状態が等重率の原理に従って状態が出てくるが、ここではエネルギーに対して均等に状態が出てくるようにするというものだった。だから、相対的にエネルギーの低いものは状態が少ないわりに多く出てくるというイメージ。

これを使うとエネルギー的に広い範囲の状態を扱える、という利点がある。

あとは、あまり覚えていないが、途中で(パラメーターを決めるのに？)機械学習も用いていた。

量子アニーリングに似ているという印象をもった。一種の最適化を考えるので似たような方法になるのだろう。

思い出した。自由エネルギーのランドスケープを知りたいとか知らなくてもいいという話をしていたな。全状態がわかればいいけれど、なんせ数が多いから、サンプルを抽出してくるほかないのだ。その時にエネルギー的に均等になるように抽出するのが、マルチモンテカルロ法というわけだ。

整理できていないので、また後でかこう。