マルコフ連鎖モンテカルロ法ハンドブック（第２版）
Handbook of Markov Chain Monte Carlo

Edited by Radu V. Craiu, Dootika Vats, Galin L. Jones, Steve Brooks, Andrew Gelman, Xiao-Li Meng

2nd ed.  2026:3  696 p.  ISBN 978-1-032-59157-5  (CRC Press) -GB-
GBP 170
Web販売価格￥42,444 (税込) / 標準価格￥54,604 (税込)

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概要

本書は、データサイエンスの潮流の中でも注目を集める「マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）」の基本書の初版（ISBN: 9781420079418）刊行以来、15年間の劇的な進化を反映したハンドブックです。新たに二人の編者が加わり、理論的な基礎と分野を再構築する最新技術の発展について、より深く理解し、実践的なMCMCの実装戦略を学ぶことができます。

初版から引き続き編集を務めるAndrew Gelmanは同じくCRC Pressから刊行の古典テキストBayesian Data Analysis（ISBN: 9781439840955・邦訳『ベイズデータ解析』ISBN: 9784627097032）の著者としても知られており、統計学コミュニティを先導する執筆陣によって本書は制作されました。

最新のMCMC手法の包括的ガイドや特定の高度な技術についてのレファレンスとして、ベイズ計算や最新の統計モデリングに取り組む方に、本書をおすすめいたします。

前版情報：Handbook of Markov Chain Monte Carlo (2011)
ISBN 978-1-4200-7941-8

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新版の特徴

1. 新たな内容で全編を再構成し、初版に収録した13章を更新、新章を10章収録し、最新手法の進展を反映。
2. 近年発展した手法を詳述：最新マルチモーダルサンプリング、尤度関数が困難な問題、インボリューティブMCMC理論
3. 不偏MCMC法、コントロール変数、厳密な収束境界について包括的に解説。
4. 最新のハードウェアやソフトウェアプラットフォームへマルコフ連鎖モンテカルロ法を実装するための実践的なガイダンスを収録。また、MCMCと深層学習、他の機械学習手法を統合する最新資料を収録。
5. GitHubリポジトリでサンプル章やコード、データを利用可能。

（紀伊國屋書店 学術洋書部）