パラメータフィッティング
ぱらめーたふぃってぃんぐ
シミュレーション結果が実験結果とできるだけ一致するように，モデルのパラメータの値を最適化すること．さまざまなアルゴリズムが知られているが，初期値の近辺からパラメータを探索し最適化する局所最適化法と，さまざまなパラメータの可能性を考慮した大域的最適化法の2つのアルゴリズムに大別される．（実験医学2013年11月号より）
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解説は発行当時の掲載内容に基づくものです
本コンテンツは，2018年まで更新されていた同名コンテンツを元に，新規追加・再編集したものです
