ガウス分布に対するベイズ推定
計算・演算が苦手で嫌いな理系大学生です．
質題にもありますが，ガウス分布に対するベイズ推定の計算がほとんど分らない状態で困っているので，この場をお借りして質問させていただきました．
問題は以下の通りです．
p(x|u)=N(x|u,b^-1)
D={x_1,x_2,・・・,x_N} ：観測データ集合
p(u)=N(u|m,a^-1) ：uの事前分布
uは未知パラメータ，b,aは精度，m,uは平均，Nはガウス分布とする．
このときのベイズ推定でパラメータ推定分布p(u|D)と推定分布p(x|D)を求めよ
というものですが，計算が複雑で計算力もないため答えが求まりません．
ちなみに答えは
p(u|D)=N(u|Um,g^-1)
Um=1/(N+λ)*(Σ^N_n=1*x_n+λ*m)
g=a+N*b
p(x|D)=N(x|Um,a^-1+b^-1)
となるらしいです．
この計算ができる方にご回答いただけたら幸いです．
詳細な説明もできるだけ含みで，ご回答よろしくお願い致します．
