最適化理論（2021）
第9回. 6/16 （水） 統計的最適化に必要な基礎知識
最終課題の概要
確率，正規分布，最尤推定，対数尤度
疑似乱数，乱数の種とは
Python で乱数生成
第10回. 6/23 （水） ベイズ計算の基礎：，周辺確率，条件付確率，ベイズ推論，事後確率最大化
第11回. 6/30 （水） 動的計画法．コンピュータプログラムの作り方
第12回. 7/7（水） コード作成：動くコードを完成させる方法
口頭試問・
第13回. 7/14（水） コード作成：プログラミング実践（C言語，Python）
--------- 7/19 （月）口頭試問締切
第14回. 7/21 （水） 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
--------- 7/27（火） 18:00 レポート提出締切（厳守．ともかく提出）
第15回. 7/28 （水） 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，
第9回. 6/16 （水） 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 6/18金 18:00）
--------------- 以下は昨年度までの講義