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数学

最適化ソルバSCIPの主要オプション解説
·1199 文字·3 分
数学 最適化 SCIP
混合整数非線形問題を解くことができる最適化ソルバSCIPの主要オプションについて解説します。
最適化ソルバIPOPTの主要オプション解説
·1468 文字·3 分
数学 最適化
非線形問題を解くことができる最適化ソルバIPOPTの主要オプションについて解説します。
2次元極座標系における衛星・惑星の軌道をPythonでシミュレートする
·1984 文字·4 分
数学 天文学 Python SciPy
2次元極座標系における運動方程式、および円軌道とモルニア軌道（楕円軌道）のシミュレーションを行うPythonコードを示します。
CVaRとシナリオ法によるポートフォリオ最適化
·3469 文字·7 分
数学 最適化
CVaR (Conditional Value at Risk) によるリスクを評価したポートフォリオ最適化手法について、“Optimization Methods in Finance"を読んで勉強した内容をまとめました。
Pythonによる拡張ラグランジュ法の実装
·3124 文字·7 分
数学 最適化 Python
等式制約あり最適化問題を扱う拡張ラグランジュ法をPythonで実装しました。
因果推論の用語まとめ
·1163 文字·3 分
数学 統計学
因果推論は機械学習、医療、マーケティングなど様々な分野で使用されており、用語の揺らぎが大きいため、整理しました。
Direct Single Shooting法による最適制御
·1793 文字·4 分
数学 最適化
最適制御問題を解く手法の1つである、Direct Single Shooting法のアルゴリズムをまとめた。
非線形モデル予測制御とPANOC
·1729 文字·4 分
数学 最適化 OpEn
非線形システムを対象としたモデル予測制御の最適化問題を解くPANOCというアルゴリスムについてまとめた。
滑らかではない凸最適化とForward-backward envelope
·1486 文字·3 分
数学 最適化
Forward-backward envelope (FBE) に関する論文を読んだので、備忘録として残す。
IPOPTのprint levelによる出力の詳細度合い
·2694 文字·6 分
数学 最適化
非線形最適化ソルバIPOPTのprint levelオプションによる、最適化計算の出力の詳細度合いについてまとめた。
非線形最適化ソルバIPOPTのアウトプットの読み方
·2049 文字·5 分
数学 Python 最適化
主双対内点法を用いた非線形最適化ソルバIPOPTのアウトプットの読み方を解説する。
準ニュートン法による最適化とPythonによる実装
·2104 文字·5 分
数学 Python 最適化
準ニュートン法による最適化アルゴリズムへの理解を深めるため、Pythonで実装した。
ナップサック問題と分枝限定法
·3230 文字·7 分
数学 最適化
分枝限定法は、組合せ最適化問題の解を効率的に求める手法である。組合せ最適化問題の1つであるナップサック問題を対象に、分枝限定法のアルゴリズムを示す。
等式制約付き最適化問題とラグランジュの未定乗数法 後編
·826 文字·2 分
数学 最適化
等式制約付き最適化問題に対する、ラグランジュの未定乗数法についてまとめた。簡単な例題に対して、最適解が満たす幾何学的な意味を示す。
等式制約付き最適化問題とラグランジュの未定乗数法 前編
·1979 文字·4 分
数学 最適化
等式制約付き最適化問題に対する、ラグランジュの未定乗数法についてまとめた。 また、簡単な例題を用いて、最適解が満たす幾何学的な意味を示す。
非線形計画問題の主双対内点法
·1971 文字·4 分
数学 最適化
非線形問題に対する主双対内点法のアルゴリズムについて解説する。
ニュートン法による最適化とPythonによる実装
·1714 文字·4 分
数学 Python 最適化
ニュートン法による最適化アルゴリズムへの理解を深めるため、Pythonで実装した。
線形計画問題の主双対内点法
·2267 文字·5 分
数学 最適化
線形計画問題に対する主双対内点法 (primal-dual interior point method) についてまとめた。
線形計画問題と双対問題
·1164 文字·3 分
数学 最適化
最適化でよく用いられる双対問題についてまとめた。
直線探索を使った最急降下法をPythonで実装
·2648 文字·6 分
数学 最適化
最急降下法と直線探索手法を解説し、Pythonで実装する。
LLE (Locally Linear Embedding) による非線形データの次元削減
·1835 文字·4 分
数学 次元削減
非線形データを対象とする次元削減手法であるLLE (Locally Linear Embedding) について解説する。
多重共線性（マルチコ）の直観的説明
·953 文字·2 分
数学 統計学
重回帰モデルで多重共線性が生じる原因を直観的に説明する。
ベイズ推論による多次元ガウス分布の学習
·2698 文字·6 分
数学 統計学
ベイズ推論（ベイズ推定）への理解を深めるため、多次元ガウス分布の学習をPythonで実装した。