バンディットアルゴリズム概論証券取引所の高速化による 情報技術の導入 スパークス・アセット・マネジメント株式会社 水田孝信 先端的データベースとWeb技術動向講演会 第26回（201...
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門−1 - My Life as a Mock Quant
ネット上で見かけるマルコフ連鎖モンテカルロ法資料はどうも小難しいので、 マルコフ連鎖モンテカルロ法は全然難しくないということを伝えるべく平易に解説した資料を作ってみた。 ２状態離散モデルの解説を中心に、メトロポリス法の解説までを行った。 余裕があれば次は連続モデルや熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説資料も作成したい。 マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-１View more presentations from teramonagi .※ここで解説しているお天気推移モデルはオリジナルなものですので、数値・計算等にミスがある可能性が否めませんので、 ※もし間違いを見かけた方は優しく教えていただけると助かります。
俺的MCMCまとめ - yasuhisa's blog
12月くらいからMCMCの勉強しだして、いくつか代表的なアルゴリズムによるサンプリングをやったのでまとめておく。 Example of Rejection Sampling - yasuhisa's blog Example of importance sampling - yasuhisa's blog Example of Metropolis Hastings Algorithm - yasuhisa's blog Metropolis Hastings Algorithmの続き - yasuhisa's blog Gibbs Sampler Algorithmによって多変量正規分布からのサンプル抽出を行なう - yasuhisa's blog あとはモデルによって色々変わるけど、根幹となるアルゴリズムはできたからまあよいか。 これで一応自分で作れるという感じにはなったので、MCMC
ゲーム理論
ゲーム理論 はジョン・フォン・ノイマン が開発したとされ，経済学の分野で発展してきたものです。 このゲーム理論は，生物学においても積極的に利用され， 進化ゲーム理論として発展してきました。 経済学においては， 各個人が最大化するように努めていると仮定される量は効用と呼ばれます。 これは，各人がさまざまな結果に対して持つ好みを表わすものです。 その結果，経済行動がうまく説明できるような効用関数を構成することができても， 観測された行動とは独立に効用関数を測定することはできません。 これに対して，生物学におけるゲーム理論では， 最適化すべきは遺伝子頻度の動態という自然過程が求められているため， 生涯を通じての繁殖成功度が個体の行動の良さを測る利得関数とみなされます。 生物が従わなければならない制約には，エネルギーの保存，活動時間の制約， 生化学反応の効率など，物理的，化学的， 個体の行動上の決
Typical DP Contest : J - ボール - kmjp's blog
期待値系の問題、苦手なんだけどこれ落ち着いてやれば本番でも解けたな…。 http://tdpc.contest.atcoder.jp/tasks/tdpc_ball 問題 座標0～15の整数値のいくつかに的がある。 座標xにボールを投げると、(x-1)、x、(x+1)の場所のいずれかに当確率で到達する。 すべての的を倒すまでのボールを投げる回数を答えよ。 解法 座標の範囲を見ただけでBitDPだとわかる問題。 残されたボールをbitmap表現したときの期待値を、それより小さいbitmapの期待から求める。 座標(x-1)、x、(x+1)のいずれかに的があるなら、xにボールを投げる価値があるので、その時の期待値を求める。 1<=x<=14の範囲で期待値を最小化する値を求める。 期待値の求め方は毎回戸惑うので整理しておく。 bitmapがxの時の期待とをF[x]とする。 たとえば残されたボール
マルコフ連鎖モンテカルロ法を実装してみよう
"Chain Bridge, Budapest" by szeke 約2ヶ月ぶりということで、ご無沙汰しております。書きたいネタというのは結構あって書こう書こうとは思っているんですが、なにより書くとなるとあれもこれも伝えなきゃいけないみたいな思いになって、結局分量の多さから諦めてしまうというのが結構続いています。もう少し気を張らずに更新していきたいものです。 さて、最近の自分はマルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)についておりました。何にも知らない方ににとってはよく分からないかもしれませんが、この手法はマルコフ連鎖が持つ簡明さとモンテカルロ法が持つ実用性が合わさった凄まじい手法なんです。そしてなによりとてもエレガント。 とりあえず知らない人のためにてきとーに解説しますと、与えられた適当な関数から確率変数をサンプリングするための公式です。べ
粒子フィルタ - Wikipedia
この項目「粒子フィルタ」は途中まで翻訳されたものです。（原文：en:Particle Filter 15:26, 20 September 2007） 翻訳作業に協力して下さる方を求めています。ノートページや履歴、翻訳のガイドラインも参照してください。要約欄への翻訳情報の記入をお忘れなく。（2007年10月） 粒子フィルタ（りゅうしフィルタ、英: particle filter）や逐次モンテカルロ法（ちくじモンテカルロほう、英: sequential Monte Carlo; SMC）とは、シミュレーションに基づく複雑なモデルの推定法である。1993年1月に北川源四郎がモンテカルロフィルタの名称で[1]、1993年4月にN.J. Gordonらがブートストラップフィルタの名称で[2]それぞれ同時期に同様のものを発表した。 この手法はふつうベイズモデルを推定するのに用いられ、バッチ処理である
アルゴリズムイントロダクション 5.1-5.2章
The document discusses algorithms for hiring assistants. It presents an algorithm called HIRE-ASSISTANT that takes as input the number of candidates (n) and hires the best candidate. The time complexity of this algorithm is O(nCi + mCh) where Ci is the time to interview candidate i and Ch is the time to hire candidate h. It then analyzes the expected number of candidates hired by this algorithm us
Randomized Algorithms | Electrical Engineering and Computer Science | MIT OpenCourseWare
This course examines how randomization can be used to make algorithms simpler and more efficient via random sampling, random selection of witnesses, symmetry breaking, and Markov chains. Topics covered include: randomized computation; data structures (hash tables, skip lists); graph algorithms (minimum spanning trees, …Show more This course examines how randomization can be used to make algorithms
Bloom Filter をせこく使って、せこく処理時間を省く - 日記
先日、Bloom Filter を利用して重複部分をフィルタすることで処理を簡潔にする、という記事を書きました。実際、3, 4秒の改善が図れたということも書きました。でも、普通の設計方法では、std::setより遅くなります。ご注意ください。 原因は、２つあります。ハッシュ値の計算 (std::string → size_t) が遅い。ハッシュ関数の個数が多い。std::set は、平衡二分木で実装されています。dblp.xml 内の著者数は、だいたい72万なので木の高さは19くらいになります。一方で、Bloom filter では、false positive probability を1%にするとハッシュ関数の個数は7、0.1%にすると10程度になります。std::setでの「最大19回の分岐処理」と Bloom filter での「いつも10回ハッシュ値計算」だと、totalでみて前
数値演算言語OCTAVEによるプログラム入門 - mamedalove
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モンテカルロ法とは - IT用語辞典
モンテカルロ法 【Monte Carlo method】 モンテカルロシミュレーション / Monte Carlo simulation 概要 モンテカルロ法（Monte Carlo method）とは、数値計算手法の一つで、乱数を用いた試行を繰り返すことにより近似解を求める手法。関数などにランダムな入力値を次々に投入し、対応する出力値を統計的に処理することで結果を推定する。 ある事象をモデル化した数式や関数があるとき、その定義域に含まれる値をランダムにたくさん生成して実際に計算を行い、得られた結果を統計的に処理することで推定値を得ることができる。 数式を解析的に解くのが困難あるいは不可能な場合でも数値的に近似解を求めることができる。確率論的な事象についての推定値を得る場合を特に「モンテカルロシミュレーション」と呼ぶ。名称の由来はカジノで有名なモナコ公国のモンテカルロ地区である。 例えば、
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モンテカルロサンプリング
нiяоко iп пеtщоякs on Twitter: "プログラミングと数学を合わせると面白い！PHPとモンテカルロ法で円周率を近似してみた #PHP｜CodeIQ MAGAZINE https://t.co/lvjFtXUQmy via @codeiq"
http://www.singularpoint.org/blog/r/importance-sampling-1/
コンピュータ囲碁におけるモンテカルロ法 ~理論編~ 美添一樹
Theory of Combinatorial Algorithms, Institute of Theoretical Computer Science, Department of Computer Science, ETH Zürich
1482F 実践的アルゴリズム特論 (14) 乱択アルゴリズム：乱択による近似
準乱数および議事乱数を用いて円周率を求めるFORTRANプログラム
円周率の計算-n次元球体積の計算(モンテカルロ法)