最適化理論（2020）
第9回. 6/23 （火） 後半の概要．基本課題の説明．統計的最適化に必要な基礎知識（確率，正規分布，疑似乱数）．
第10回. 6/30 （火） ベイズ計算の基礎：同時分布，事後確率最大化
第11回. 7/7 （火） 動的計画法．コンピュータプログラムの作り方
第12回. 7/14 （火） 口頭試問・コード作成
第13回. 7/21 （火）口頭試問・コード作成 （口頭試問締切）
第14回. 7/28 （火） 自由課題について．少し高度な話題：事後確率の具体的な計算
--------- 8/3（月） 18:00 レポート提出締切（厳守．ともかく提出）
第15回. 8/4 （火） まとめ （レポート講評）
成績の評価基準
口頭試問（50%）とレポート(50%)
口頭試問では，動的計画法の考え方を理解しているかを確認，
コロナウイルスの影響を考え，口頭試問を受けたくないという場合
口頭試問 → zoom などで，5分〜10分の動画を制作，YouTubeに限定公開でアップロード，もしくはどうにかしてファイルを提出．
口頭試問と同じで，再提出してもらう場合があります．
第15回. 8/4 （火）
まとめ
第14回. 7/28 （火）
https://gyazo.com/c0a049522c551d57868fdf09f13ce9c0
第11回. 7/7 （火） 動的計画法．コンピュータプログラムの作り方
復習
確率的生成モデル
見えるもの（データ）、見えないもの
データは、「種」から生成されている。
生成する能力を持っているマシンは、認識能力も高い（？）
異なるパラメータをもつマシン間のコミュニケーション
動的計画法
そのまま解説すると発見する喜びを奪ってしまうので、15分，もしくは1日は、考える．
注意事項（この場で、なにがなんでも理解する）
口頭試問 締切 7/21火
「なんとなくわかった」は、この課題の場合、ありえません。
これは，少しややこしいものを簡潔に説明するトレーニング
レポート課題 締切 8/3月 18:00 厳守
第10回. 6/30 （火） ベイズ計算の基礎（2）：同時分布，事後確率最大化
基礎知識
同時確率
条件付き確率
ベイズの公式
先週の復習（問題設定）
確率的生成モデル
隠れマルコフモデル
同時分布，周辺分布，条件付き確率，ベイズの公式
演習プリント
レポート課題
第9回. 6/23 （火） 統計的最適化．基本課題の説明．
これから7回分の概要．
基本課題の概略を説明．
復習：問題を解決するために必要な知識
平均，分散
正規分布
疑似乱数
線形合同法．擬似乱数列の生成式
$ X_{n+1} = (AX_n ＋B) \mod M
$ A=3, B=5, M=13 で試してみる． $ X_0 を乱数の種 とよぶ．
$ X_{n+1} = ( 48271 X_n ) \mod (2^{32} -1 )
Park and Miller, "Random Number Generators: Good Ones are Hard to Find"
最尤推定
演習プリント（提出締切 6/25木 18:00）
--------------- 以下は昨年