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人気順 10 users 50 users 100 users 500 users 1000 users【python】カジノを崩壊させたらしいモンテカルロ法をシミュレーションしてみた - Qiita
序章 やっほー。原です。 休日にだらだら YouTube みてたら、こんな動画がおすすめに出てきたよ。 https://youtu.be/_suZM2y9wyA 最近スプラトゥーンの実況動画しか観ないから、急にこんなん出てきてびっくりしたよ。 普段観ないジャンルの動画がおすすめに出てくるとなんかポチって押しちゃうよね。 この人が言う必勝の... 続きを読む
びしょう on Twitter: "知らない人もいるかもしれないのでお見せしますが、モンテカルロ法を用いた円周率の求め方の過程はこのようになっています。 https://t.co/BgSIBmy7fT"
知らない人もいるかもしれないのでお見せしますが、モンテカルロ法を用いた円周率の求め方の過程はこのようになっています。 https://t.co/BgSIBmy7fT 続きを読む
「2位じゃダメなんですか」と予算削減されたが1位になれたスパコン「京」の運用終了に対する諏訪助教の言葉が深い - Togetter
諏訪秀麿 Hidemaro Suwa @suwamaros 東京大学助教。物理。新しい計算手法を毎年論文発表。物性物理/モンテカルロ法/分子動力学/量子ダイナミクス/機械学習など。アルゴリズム好き。東大←テネシー大←東大←ボストン大←東大←開成。研究・大学関連をツイートします。 「2位じゃダメなんですか?」 で予算削減されて完成遅れ... 続きを読む
マナベースとモンテカルロ法 | 晴れる屋
(編注 : 記事内の外部リンクは英語となっております。) はじめに マジックでは、他の確率が絡む問題でもそうですが、計算方法を考えるところまでは簡単でも、答えを計算するのが難しい問題がいくつもあります。いくつか例をあげると、トロンプレイヤーが初めの7枚でどれくらいトロンが揃うのか、とか、土地が0枚か7枚の... 続きを読む
主要な統計解析ソフトの擬似乱数生成アルゴリズム|Colorless Green Ideas
はじめに 統計解析の際には、 乱数 (random number) が必要になることが多い。例えば、無作為抽出をしたり、モンテカルロ法を実行したりするときには、乱数が必要になる。しかし、計算機を使って分析する際に真の乱数を作り出すことは容易でないことから、何らかのアルゴリズムによって 擬似乱数 (pseudo-random number) を作り出すことが必要になる。 2017年2月現在、主要な統... 続きを読む
モンテカルロ法で次元の呪いを体験する - ぷる日記
MCMC講義(伊庭幸人) 難易度 - YouTube を観ていたところ、「(モンテカルロ法で円周率を求めるのは高次元になるとうまく行かなくなるので)一度は必ずやってみるべし!」と言われたのでやってみました。(4:17~) もちろんSASで。 N次元単位超球の(超)体積 超球を包む1辺の長さが2の超立方体の(超)体積 円周率を求める コードをシンプルにするために球の中心を原点にとり、すべての次元に対... 続きを読む
pythonでGPUとMCMC(とR) - xiangze's sparse blog
2014-06-07 pythonでGPUとMCMC(とR) python GPUでモンテカルロ法の計算をしたくなったりした場合には普通CUDA,OpenCLを使うことになります。 C++でプログラミングする必要があるのですが、変数の確保、解放などで記述が長くなりがちです。pythonを用いると記述を簡潔にできるところが多いらしいので関連するライブラリを紹介します。 実務的にはPyMCからThea... 続きを読む
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
機械学習研究におけるプログラム開発と検証 モンテカルロ法に基づく確率推論計算を例として
It is not easy to test software used in studies of machine learning with statistical frameworks. In particular, software for randomized algorithms such as Monte Carlo methods compromises testing proce... 続きを読む
ハーバードの確率の授業が凄い件 - what_a_dudeの日記
科学, 社会Statistics 110: Introduction to ProbabilityStatistics110というのはハーバードの履修番号で、この講義はHalf courseということになっているにでどの講義も1時間以内に終わる。講義をしているのはJoe Blitzsteinで、専門は確率と組み合わせ、モンテカルロ法をつかったネットワーク理論。彼のHPはこちら。 英語は基本的に平易... 続きを読む