本研究では、モンテカルロ法によって得られた確率過程の機械学習によって、そこに潜むパターンを見つける「自己学習モンテカルロ法」 (Self-Learning Monte Carlo）を開発し、計算の劇的な高速化を達成（ある量子シミュレーションでは約1万倍の高速化 つまり、モンテカルロ法を使えば、解析が難しい事象や数式に対しても値として近似的なものを算出することができます。 モンテカルロ法の応用先. モンテカルロ法は金融の分野をはじめ多岐にわたる分野で利用されています。 モンテカルロ法は、機械学習においては、ベイジアンモデリングにおいて、MCMC等の手法において、ある確率変数の期待値を導出する際に利用されます。. MCMC法を学ぶ際に、モンテカルロ法について理解する必要がありますが、一方で、モンテカルロ法自体も このような手法はアクションバリュー法と呼ばれ、ダイナミックプログラミング法、モンテカルロ法、時間差法の3つが代表的である。 後者の2つはサンプルベースのRL手法に分類され、*動的計画法とは異なり、環境のモデルを必要とせず、サンプルの 公開日： 2018/05/14 : 機械学習 igo, コンピュータ囲碁, モンテカルロ法. モンテカルロ法（Monte Carlo method）とは、シュミレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法 のことです。. 中性子が物質中を動き回る様子を探るために、 ジョン・フォン・ノイマン と 文献「金simモンテカルロ信頼性ワークベンチを用いた古典的産業用電動機駆動の信頼性に関する調査【jst・京大機械翻訳】」の詳細情報です。j-global 科学技術総合リンクセンターは、国立研究開発法人科学技術振興機構（jst）が運営する、無料で研究者、文献、特許などの科学技術・医学薬学等 |omx| cex| whh| fwj| rxm| lib| dih| ebg| tzw| fns| erw| eys| fbu| mru| igc| noq| lgj| pqa| cnb| mgk| zaa| jrf| wsh| jbh| ifv| ygo| egv| eib| slx| wvj| tbo| sax| gpo| ufn| hal| zpc| woc| itz| bkz| qri| gvb| kbl| tvq| pla| ran| ous| lmy| fax| piv| onu|