カテゴリー: その他

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 混合整数計画法（Mixed Integer Programming; MIP）は、数理最適化問題の一種であり、一部の変数に整数制約を課した最適化問題を指します。線形計画問題（Linear Programming...

はじめに 本記事では、プライバシーを保護しながら実用的な合成データを生成するための手法を、具体的な実践を通じて解説します。特に、合成データ生成ライブラリ synthcity に実装されているADS-GAN（Adversa...

はじめに 本記事では、画像処理における特徴点検出について解説します。特徴点検出は、画像内で際立った特徴を持つ点を特定する技術であり、画像マッチング、物体認識、画像位置合わせなど、様々な応用分野で重要な役割を果たします。 ...

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...

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 機械学習ライブラリScikit-learnには、ナイーブベイズ分類器として4つの異なるクラスが用意されています。これらはそれぞれ異なるデータ特性を想定しており、タスクに応じて適切に使い分けることが重要です。しか...

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 この記事では、PythonのScipyライブラリを用いて最適化問題を解く方法について解説します。Scipyのoptimizationパッケージには多様な最適化アルゴリズムが実装されており、問題の特性に応じて最適...

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 機械学習モデルの説明可能性（Explainable AI, XAI）は、モデルの意思決定プロセスを理解し、ステークホルダーとの信頼関係を構築する上で重要な役割を果たしています。本記事では、代表的な2つの手法であ...

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...