数学
シリーズ:最適化モデリング 第5巻
モデリングの諸相ORと数理科学の交叉点
日本オペレーションズ・リサーチ学会創立60周年記念事業
モデリングは、近年特に注目されている。その範囲には機械学習、金融工学、データ同化、待ち行列などが含まれ、多くの実務家、研究者が活躍している。本書は、その注目されている分野の第一線の著者が、本格的論考をおこなう。
興味のある分野を深く読み進めるのもよし。全体を読み進んで、モデリングの「現在」、たとえば、ORや最適化などの問題解決型のヨコ型分野。建築、機械、金融、気候・海洋などの具体的な対象を持つタテ型分野を俯瞰的にみることもできる。モデリングに興味のある読者には、必携の書である。
電子書籍¥3,520 小売希望価格(税込)
紙の書籍¥3,520定価(税込)
基本情報
発売日 | 2016年9月9日 |
---|---|
本体価格 | 3,200円 |
ページ数 | 256 ページ ※印刷物 |
サイズ | A5 |
ISBN | 9784764905191 |
ジャンル | 数学 |
タグ | オペレーションズ・リサーチ |
電子書籍形式 | 固定型 |
主要目次
はじめに
1章 モデリング環境と OR モデリングの展望 (山下 浩)
1.1 はじめに
1.2 最適化モデリング環境の構成要素
1.3 モデリング言語
1.4 いくつかの試み
1.5 モデリング環境の未来
2章 データ同化: 海洋での大規模最適化の例のインフォーマルなイントロダクション (蒲地政文)
2.1 はじめに
2.2 データ同化とは
2.3 海洋をとりまく最適化の応用例
2.4 まとめ
3章 最適形状設計(畔上秀幸)
3.1 はじめに
3.2 簡単な最適設計問題
3.3 最適形状設計問題
3.4 おわりに
4章 現場でのモデル化 (斉藤努)
4.1 はじめに
4.2 背景
4.3 学び方
4.4 ORの心得
4.5 最適化事例
4.6 最適化の未来
5章 金融工学とモデリング (枇々木規雄)
5.1 はじめに
5.2 ポートフォリオ最適化モデリング
5.3 1期間ポートフォリオ最適化
5.4 多期間ポートフォリオ最適化
5.5 まとめ
6章 待ち行列(滝根哲哉)
6.1 はじめに
6.2 系内客数分布と構造化されたマルコフ連鎖
6.3 待ち客が途中退去する待ち行列モデル: M/G1/+G
6.4 おわりにかえて
7章 統計的機械学習における損失関数とリスク尺度 (金森敬文)
7.1 はじめに
7.2 統計的判別問題
7.3 学習アルゴリズム:サポートベクトルマシン
7.4 判別のための凸損失関数
7.5 数理ファイナンスにおけるリスク尺度
7.6 リスク尺度OCEを用いる学習アルゴリズム
7.7 おわりに
索引
著者紹介
1章 モデリング環境と OR モデリングの展望 (山下 浩)
1.1 はじめに
1.2 最適化モデリング環境の構成要素
1.3 モデリング言語
1.4 いくつかの試み
1.5 モデリング環境の未来
2章 データ同化: 海洋での大規模最適化の例のインフォーマルなイントロダクション (蒲地政文)
2.1 はじめに
2.2 データ同化とは
2.3 海洋をとりまく最適化の応用例
2.4 まとめ
3章 最適形状設計(畔上秀幸)
3.1 はじめに
3.2 簡単な最適設計問題
3.3 最適形状設計問題
3.4 おわりに
4章 現場でのモデル化 (斉藤努)
4.1 はじめに
4.2 背景
4.3 学び方
4.4 ORの心得
4.5 最適化事例
4.6 最適化の未来
5章 金融工学とモデリング (枇々木規雄)
5.1 はじめに
5.2 ポートフォリオ最適化モデリング
5.3 1期間ポートフォリオ最適化
5.4 多期間ポートフォリオ最適化
5.5 まとめ
6章 待ち行列(滝根哲哉)
6.1 はじめに
6.2 系内客数分布と構造化されたマルコフ連鎖
6.3 待ち客が途中退去する待ち行列モデル: M/G1/+G
6.4 おわりにかえて
7章 統計的機械学習における損失関数とリスク尺度 (金森敬文)
7.1 はじめに
7.2 統計的判別問題
7.3 学習アルゴリズム:サポートベクトルマシン
7.4 判別のための凸損失関数
7.5 数理ファイナンスにおけるリスク尺度
7.6 リスク尺度OCEを用いる学習アルゴリズム
7.7 おわりに
索引
著者紹介