• 締切済み

ターボ符号:MAPアルゴリズム(最大事後確率)

通信の分野で、ターボ符号について勉強しています。 そこで、ターボ符号におけるトレリス図の信頼度λを計算する際、MAPアルゴリズムが使われていました。 この信頼度λを導出する際、separability theorem(分離定理?)が使われていました。 次のような感じです。 信頼度λ=α・β/∥α・β∥  α:事前確率 β:事後確率 ∥∥:ノルム このλをベイズの定理や、マルコフ過程を用いて 式展開をして、最後に分離定理が証明できたと 書いてあるのですがまったく意味が分かりませんでした。 また、MAPアルゴリズムに関する本もなかなか見つからず、困っています。 MAPアルゴリズムに関する本を教えていただけるだけでもありがたいです。 説明が本当に悪くて申し訳ありません。 どうかよろしくお願いします。

みんなの回答

noname#17230
noname#17230
回答No.1

> このλをベイズの定理や、マルコフ過程を用いて > 式展開をして、最後に分離定理が証明できたと > 書いてあるのですがまったく意味が分かりませんでした。 最後の一押しが分からないのなら「人から教えてもらう」のは手です。 でも、「まったく分からない」のなら、「基礎から勉強し直す」。 これしかありませんよ。 corneliさんが「まったく分からない」ことを、corneliさんのレベルを 全く知らない「人から教えて」もらって、しかもこんな小さなスペース に書かれた回答なんかで分かるはずないのは、本当はcorneliさん ご自身が一番よくお分かりなのではないですか? 「ベイズの定理」でも「マルコフ過程」でも、この問題の理解に必要な とことん基礎まで遡って勉強し直して、そして「どこまで分かって どこから分からないか」が人に説明できるようになってから再質問しま しょう!!!

corneli
質問者

お礼

すいませんでした。 書き方が非常に悪かったです。本当に申し訳ありません。 マルコフ過程やベイズの定理はすでに理解しています。 分からないのは、分離定理です。 ベイズの定理やマルコフ過程を用いて信頼度λを バラバラにしていき、分離定理が証明できたと書いてあったのですが、 なんのための定理で、なにが言いたいのか分からなかったのです。 誤解を与えてしまい申し訳ありませんでした。

すると、全ての回答が全文表示されます。

関連するQ&A