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マルコフ過程
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マルコフ過程

(サイエンス)
【まるこふかてい】

マルコフ性をもつ確率過程、すなわち、一般にある記号の出現確率が直前のn個の記号によって決定されるような確率過程のこと。
その中でもn=1の場合は特に、単純マルコフ過程と呼ばれる。
離散マルコフ過程のことをマルコフ連鎖ともいう。

マルコフ過程に従って記号が出現すると仮定する確率モデルのことを、「マルコフモデル(Malkov Model)」という。

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物理的宇宙•1ヶ月前

量子論

←ホーム 当ブログでは非相対論的、相対論的問わず量子力学や場の量子論に共通して成り立つ量子論の原理だけを用いた理論を単に「量子論」と表現している。ここでは量子論の最小限の原理を確認し、その範囲内で言える事実をまとめる。 ブラケット記法の数学 ブラケット記法と双対空間 ブラとケットの共役関係 エルミート演算子とユニタリ演算子 正規直交基底と行列表示 トレース 射影演算子 演算子の指数関数 演算子の対数関数 量子論の原理 量子論の解釈問題とその解決 量子論の公理 不完全な情報と不完全な測定 基底測定、理想測定、正確な測定、一般測定 部分測定 同時測定可能の定義 密度演算子の定義と純粋状態への分解の…

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Lazy Diary @ Hatena Blog•1ヶ月前

待ち行列理論とサーバサイジングのインピーダンスミスマッチ

待ち行列理論では、通常M/M/1待ち行列から始まってM/M/N待ち行列に進むわけだけど、どちらにしても到着間隔・サービス時間ともマルコフ過程に従うモデルになっている。 では一方で、Web APIを提供するアプリケーションサーバの非機能設計をすることを考える*1。このときに考えるパラメータや、結果として得たい値が、待ち行列理論のパラメータとミスマッチを起こしているのでは？と感じることがあったのでメモしておく。 到着間隔 サーバサイジングを考える際は、単位時間あたりの最大同時利用ユーザ数をクリアできればよい。到着間隔は完全に一定でよい。マルコフ過程とした場合、到着間隔が最大同時利用ユーザ数を超えて…

owakusoのブログ•2ヶ月前

t

続き だから何♪だから何♫ これもひとえにvalidationデータの用意サボったからなんだよなぁ。 過学習確定。 ーーー 僕が思ってた壮大な前処理を関数（クラス）で実装するより、そういうデータを渡して処理はラフにした方が良い、というか動くし分かりやすいという事で一部やめた。 特に面白くもないしね。書くだけが辛い。 breakとprint("#####")でエラー箇所を探すとかいう中学生みたいな事をやって、理論上は一巡出来たと思う。これでどんなデータが来ても重回帰出来るはず・・・。 いや・・・やっぱりテストデータ作ってくるわ。少し待ってくれ。 縦長すぎて何も分からんけど、100回くらいで過学習…

インタープレイの日々のメモ•2ヶ月前

ソフトウェアのバグ摘出モデルとバグの収束性、テストの網羅性について

ソフトウェアから摘出されるバグの累積件数は、なぜ収束曲線を描くのだろうか？ またバグの累積件数が収束曲線になるには、どのような条件が必要なのだろうか？ ソフトウェアの稼働後のバグ数は開発時の何と関係があるのだろうか？ テストの網羅性とどのような関係があるのだろうか？ ソフトウェアの実行を簡単なモデルで表して、このような疑問への答えについて考えてみました。

Segmentation Fault•3ヶ月前

3 (years in UoPeople)

【2023年1月21日追記】 追加の卒業エントリを書きました。3年分の費用や取得単位などの話は追加エントリの方にあります→Graduation from UoPeople - Segmentation Fault はじめに 書いているのはどういう人か 何で学部通ってるのか 何でUoPeopleなのか 3年間の振り返り 2020年 2021年 2022年 まとめ はじめに この記事は社会人学生アドベントカレンダーの12月25日分です。アドベントカレンダーってよく見かけるし結構好きなので読むのですが、自分が参加するのは初めてです。いつもと違う趣旨の記事なので少々緊張しますが＆目次とか入れてみました…

pzdcの雑記•3ヶ月前

照明 (8)

これまで、美術館の照明の数について、7回にわたって考えてきた。今回、唐突に進展があったので、記事にしている。

アラフィフからの統計検定1級チャレンジ•4ヶ月前

統計検定1級®（2022年度）不合格体験記

はじめに 2022年11月20日（日）の統計検定1級（数理統計・医薬生物学）を受験してきました。正直どちらも合格ラインに及ばず、来年を見据えて、記憶が薄れないうちに記録を残したいと思います。 不本意ながら午前・午後ともに不合格でした… 自己紹介 製薬企業で臨床試験の統計担当者。理論的な部分は統計ソフトに頼りがち 数学は高校までは得意だったが、大学では全くついていけず 大学の専攻は、生化学。統計学とは全く縁がなかった 動機 コロナ禍でリモートワーク主体となり、かつ育児も落ち着いてきて勉強の時間を確保できるようになってきた 業務で、責任者として名前を書く機会が増えてきたものの、特に統計に関する学歴…

からっぽのしょこ•5ヶ月前

付録A：方策オフ型のモンテカルロ法【ゼロつく4のノート】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 4 ――強化学習編』の独学時のまとめノートです。初学者の補助となるようにゼロつくシリーズの4巻の内容に解説を加えていきます。本と一緒に読んでください。 この記事は、付録A節の内容です。方策オフ型のモンテカルロ法により行動価値関数を推定します。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 付録A 方策オフ型のモンテカルロ法 A.1 方策オフ型のモンテカルロ法の理論 ・数式の確認 ・行動価値関数の近似式 ・重みの計算式 ・重みの再帰計算…

諸概念の迷宮（Things got frantic）•5ヶ月前

【暗黒文学論】「パウロの信仰義認問題の誤読」から始まってしまう何か？

なんだかヤバめの領域の話…え、スウェーデンボルグ？聖母? 要するに出発点はプロテスタント倫理の出発点たる「パウロの信仰義認」問題… ルターの時代、アウグスチノ会の修道士たちは、ほとんどの人より「義」であると考えられていました。彼らは注意深く、すべての神のおきてを守ろうとしました。彼らはとても厳格で、訓練された生活を送っていました。しかしルターは、「義人」であっても、救い主を信じる信仰に生きなければならないということに気が付きました。人間自身の「義」は、神の要求を満たすには全くもって不十分なのです。このことを使徒パウロはガラテヤ2:16で教会に説明しています。「しかし、 人は律法の行いによっては…

Re:ゼロから始めるML生活•6ヶ月前

RecSim NGを使ってみる

先日とあるチュートリアルを聞いていたところ、RecSimというライブラリが使用されていました。 どうやら、推薦を行うエージェントがコーパスやユーザーと対話する推薦システム環境をシミュレーションするライブラリのようでした。 こちらのライブラリが2019年に発表されているんですが、その後RecSim NGというライブラリが新しく発表されています。 arxiv.org github.com 今回は、こちらのRecSim NGを色々触ってみたいと思います。

himaginary’s diary•6ヶ月前

確率的な経済における無期限の債務借り換え

いわゆるドーマー条件*1にあるように、金利rが成長率gを下回っているならば借り換え（ロールオーバー）は無限にできるが、rとgが確率的な場合はどうか、という点を追究した表題のNBER論文をコチャラコタが上げている（ungated版へのリンクがある著者のページ）。原題は「Infinite Debt Rollover in Stochastic Economies」で、著者はNarayana R. Kocherlakota（ロチェスター大）。 以下はその要旨。 This paper shows that there is more scope for a borrower to engage in …

gunjou's blog•8ヶ月前

令和5年度　筑波大学情報学群情報メディア創成学類　編入体験記(合格)

合格しました💮 うおおおおおお筑波大学受かりました💪💪💪💪💪💪💪💪受験書類は捨てないようにしましょう pic.twitter.com/SCPStWmc4Z — gunjou (@hagukipain) 2022年7月21日 この度筑波大学情報学群編入学試験に合格しました。 僕自身も体験記にかなりお世話になったので記録を残しておきたいと思います。 なんかMarkDownが使えなくなってるので記事が色々とへたくそです。ごめんなさい。 質問大歓迎です！Twitter(https://twitter.com/hagukipain)まで！ ただ時間が経つと曖昧な回答しかできなくなるかもしれませんご了承く…

nakorakeの日記•9ヶ月前

データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために

本日読了。データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために作者:江崎貴裕ソシムAmazon教科書。数理モデル関連領域の概説本。 線形モデル、微分方程式モデル、確率モデル（確率過程、マルコフ過程、待ち行列）、統計モデル、時系列モデル、機械学習モデル、強化学習モデル、多様体モデル・エージェントベースモデル、ネットワーク構造、ベイズ推定、など。

ぱたへね•1年前

ゼロから作るDeep Learning④

ゼロから作るDeep Learning④が良かったので紹介します。 www.oreilly.co.jp 本の紹介文に「読者はコードを通してハッとする気づきを数多く得られるでしょう。」とある通り、Pythonのコードを見ながらなるほどと思うところが沢山ありました。 内容 ①～③はほぼDeep Learningでしたが、今回のテーマは強化学習です。全体としてはDeep Learningの部分は少なく、③で作ったDeZeroもさらっと使いこなす感じです。DQNから始まるDeep Learning系列の強化学習の解説に期待すると、なかなか最後まで読み切れないかもしれません。 この本の良いところはDQN…