カテゴリー: その他

はじめに 「相関は因果関係を意味しない」という言葉はよく知られていますが、実際に因果関係をどのように推論すればよいのでしょうか。本記事では、因果推論の基本概念をわかりやすく解説し、Pythonを用いた実践的な例を通じて、...

はじめに 数値積分は、関数を解析的に積分することが難しい場合や、データ点からの数値的な積分が必要な場合に役立つ手法です。関数 f(x) の定積分 \int_a^b f(x)dx を近似的に計算するために使用されます。 こ...

はじめに 金融市場では、複数の資産価格が互いにどのように影響しあうかを理解することが重要です。例えば、ある株が上がるとき、別の株も一緒に上がるのか、それとも下がるのか。このような関係性を分析することで、リスク管理や投資戦...

はじめに この記事では、CTスキャンなどのボリュームデータから、セグメンテーションされたラベルデータの表面積を正確に計算するための「クロフトンの公式」について解説します。3次元データの表面積計算は、医用画像処理をはじめと...

はじめに 本記事では、モンテカルロ法の改良版である準モンテカルロ法について解説します。モンテカルロ法は乱数を用いて数値計算や積分を行う手法ですが、準モンテカルロ法は「低不一致列」と呼ばれる特殊な数列を用いることで、より高...

はじめに モンテカルロ法は、確率的なサンプリングを用いて数値積分や期待値計算を行う強力な手法です。しかし、次元が増加するにつれて必要なサンプル数が指数関数的に増加する「次元の呪い」という問題に直面します。この記事では、次...

はじめに 本記事では、時系列データ予測における深層学習モデルの代表格であるLSTM (Long Short-Term Memory) とTransformerを比較します。これらのモデルは、ビジネスにおける様々な課題、例...

はじめに 本記事では、材料の特性評価における流体力学シミュレーションの応用について解説します。X線CTなどで取得したデータをもとに、デジタル空間上で流体の透過性をシミュレーションする方法を紹介し、その理論的背景、計算手順...

はじめに この記事では、球面上に均一に点を配置する2つの方法について解説します。具体的には、乱数を用いる方法と、黄金比を用いる方法を紹介します。これらの手法は、シミュレーションの初期値設定や3Dグラフィックスにおけるオブ...

はじめに 金融リスク管理において、バリュー・アット・リスク（VaR）は、ポートフォリオが一定期間内に被る可能性のある最大損失額を推定する重要な指標です。VaRの計算方法には、ヒストリカル法とモンテカルロ法の2つが主要な手...

はじめに 巡回セールスマン問題（TSP）は、組合せ最適化の代表的な問題です。本記事では、シミュレーテッドアニーリング（SA）を用いてTSPを解く方法を解説します。SAは、金属の焼きなましを模倣したアルゴリズムで、実装が容...

はじめに 統計学には、大きく分けて頻度主義統計学とベイズ統計学の2つのアプローチが存在します。これらは確率の解釈と、それに基づく統計的推論の方法において根本的に異なります。本記事では、コイン投げという単純な例を通じて、こ...