流体力学シミュレーションによる材料構造評価 – 絶対浸透率と固有浸透テンソル、曲路率
Contents はじめに処理の手順セグメンテーション画像の準備流体力学シミュレーションの実行結果の分析まとめはじめに 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...
モンテカルロ法における次元の呪いの緩和方法：重点サンプリングによる効率化
Contents はじめに専門用語の解説次元の呪いの緩和手法比較重点サンプリングの実装被積分関数の可視化サンプリング分布の比較実装の解説実験結果と考察まとめはじめに 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...
頻度主義統計学とベイズ統計学、それぞれのアプローチ
Contents はじめに頻度主義とベイズ統計学の基本的な考え方コイン投げ実験による実践的な比較頻度主義的アプローチベイズ統計的アプローチ実験結果の比較両アプローチの特徴と使い分け仮説検定における両アプローチの違い頻度主...
数値積分の実装と比較：台形法からガウス求積法まで
Contents はじめに各手法の理論と実装長方形法（矩形法）台形法シンプソン法ガウス求積法実装と比較精度の比較計算時間の比較まとめはじめに 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...
混合整数計画法（MIP）の理論と実践
Contents はじめにMIPの基本と解法のポイントMIPの基本概念と定式化分枝限定法とカット平面法モデル実装のポイント（Python）問題設定とモデル構築例PythonによるMIPモデル実装例ソルバー活用のポイント事...
3次元画像処理における、N種の神器
Contents はじめに2D画像からの3D理解特徴点検出・マッチングマーカーベース3D認識3D再構成COLMAP - 複数画像からの高精度な3Dモデル生成PyTorch3D - 深層学習による3D処理の最前線3Dデータ...
反実仮想サンプルの生成と使い方
Contents はじめになぜランダムな特徴量の変更ではなくDiCEを使うのかDiCEによる反実仮想サンプル生成DiCEの使用例DiCEのパラメータと意味優れた反実仮想サンプルの特徴反実仮想サンプルの利用用途用途ごとの、...
データの性質で選ぶナイーブベイズのサブタイプ
Contents はじめにナイーブベイズの基本4つのクラスの役割と使いどころMultinomialNB：カウントデータの王道BernoulliNB：特徴の有無で判断するGaussianNB：連続値を正規分布で捉えるCom...
球面上に均一にランダム分布する点群を生成する
Contents はじめに乱数を用いた球面上への均一な点の配置確率密度関数と累積分布関数累積分布関数の逆関数乱数を用いた点群の生成と可視化 (Pythonコード)黄金比を用いた球面上への点の配置黄金比とフィボナッチ数列P...
シミュレーテッドアニーリングで解く巡回セールスマン問題
Contents はじめに巡回セールスマン問題とはTSPの代表的な解法シミュレーテッドアニーリングとは局所解脱出のメカニズムアルゴリズムの実装実験結果最適化過程のアニメーション考察まとめと今後の課題はじめに 巡回セールス...
クロフトンの公式でボリュームデータの表面積を計算する
Contents はじめにクロフトンの公式とは2次元での直感的な理解3次元への拡張Python/NumPyによる実装参考: ボクセルサイズが異なる場合の重み付けNumPyによる高速化実装例精度の評価はじめに この記事では...
Graph Neural Networksを用いた異常検知入門
Contents はじめにグラフニューラルネットワークの基礎GNNとはGCNの動作原理取引ネットワークデータの生成ノードの特徴量設計正常ノードと異常ノードの特徴エッジの生成ロジックGCNによる異常検知モデルモデルの実装異...