投稿一覧に戻る (株)ｅｎｉｓｈ【3667】の掲示板 2024/03/29〜2024/04/02 311 37代***** 3月29日 23:04 今回のワナントはモンテカル法を取り入れてる、予測に不確実性またはランダム性の要素を含めることができる確率モデル。確率的モデルを使用して結果をシミュレートすると、毎回異なる結果が得られます。例えば、自宅からオフィスの間の距離は決まっています。しかし、確率的シミュレーションでは、渋滞、悪天候、車両の故障などの要因を考慮して、さまざまな移動時間を予測する場合があります。 対照的に、従来の予測方法はより決定論的です。それらは予測に対する明確な答えを提供し、不確実性を考慮に入れることはできません。例えば、最小移動時間と最大移動時間を教えてくれるかもしれませんが、どちらの答えも正確ではありません。 つまりどういうことw？ 計算の世界では良く出るワードですがが。 カーナビの当着時刻みたいなかんじかなぁ？ 最近わりと精度いいけどね。 そう思う2 そう思わない4 開く お気に入りユーザーに登録する 無視ユーザーに登録する 違反報告する 証券取引等監視委員会に情報提供する ツイート 投稿一覧に戻る
今回のワナントはモンテカル法を取り入れてる、予測に不確実性またはランダム性の要素を含めることができる確率モデル。確率的モデルを使用して結果をシミュレートすると、毎回異なる結果が得られます。例えば、自宅からオフィスの間の距離は決まっています。しかし、確率的シミュレーションでは、渋滞、悪天候、車両の故障などの要因を考慮して、さまざまな移動時間を予測する場合があります。 対照的に、従来の予測方法はより決定論的です。それらは予測に対する明確な答えを提供し、不確実性を考慮に入れることはできません。例えば、最小移動時間と最大移動時間を教えてくれるかもしれませんが、どちらの答えも正確ではありません。 つまりどういうことw？ 計算の世界では良く出るワードですがが。 カーナビの当着時刻みたいなかんじかなぁ？ 最近わりと精度いいけどね。