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保護中: 乱数で遊ぼう ― 実験数学からモンテカルロ法まで（伊庭幸人先生）
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講座概要
Overview
前半では，大数の法則，中心極限定理，ランダム級数など確率の数理の基本的な内容について，計算機実験を通じて直観的に学びます．また，その理解に必要な最低限の確率の知識を俯瞰します．後半では，乱数を使った計算手法であるモンテカルロ法の基礎を具体的な課題を通して学びます．
［注意］本講義は統計データ解析やそのためのソフトウェアを主題にしたものではありません．後半ではマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC)も扱いますが，具体例は高次元体積の計算や統計物理のモデルを用います．ベイズ統計やデータ解析へのMCMCの応用は含まないのでご注意ください．
伊庭幸人先生（統計数理研究所名誉教授・外来研究員）
【略歴】
1988年東京大学理学系研究科物理学専攻博士後期課程単位取得退学
2000年博士（理学）取得
1988年統計数理研究所助手、2000年同准教授、2013年同教授、2025年名誉教授。
2026年よりZEN大学客員教授(予定)。
【専門分野】
統計学、統計物理、マルコフ連鎖モンテカルロ法の方法論と応用
【著書】
・『ベイズ統計と統計物理』（岩波書店）
・共著『計算統計II マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺』（岩波書店）
・共著『医学統計学の事典』（朝倉書店）
・編著『ベイズモデリングの世界』(岩波書店)
【編集】
・『統計科学のフロンティア』シリーズ（岩波書店）
・『確率と情報の科学』シリーズ(岩波書店)
教科書
- 書籍
伊庭先生ご作成のオリジナルスライド
- 送付方法
デジタルデータ（PDF）をメール添付にてお送りいたします
講座の目標
・確率に関する直感的な理解が深まる。
・乱数を利用した計算手法の面白さがわかる。
前提とする知識
・講義中の例はR言語を利用しますが、R言語の知識がなくても話の概略が把握できるように話します。
・簡単な解析（たとえば指数関数の定義）や総和の記号（Σ）の利用などを前提とする場合があります。
・無限級数の収束については講義内で説明しますが、予備知識があったほうがよりよくわかるかもしれません。
カリキュラム
Curriculum
第1回 乱数で遊ぶ確率入門（前半）
乱数を使った実験の例、確率の基礎、大数の法則とそれが成り立たない例などについて、何が大事なことかを考えながら説明します。
第2回 乱数で遊ぶ確率入門（後半）
前半に続き、中心極限定理やランダム級数で遊んでみましょう。また、後半でも出てくるマルコフ連鎖について例題を用いて説明します。
第3回 モンテカルロ法入門 : 乱数で球の体積を求めよう
乱数で円の面積、高次元球の体積を求める話からはじめて、マルコフ連鎖モンテカルロ法の簡単な例を紹介します。
第4回 モンテカルロ法入門 : 一般論と少し進んだ話題
モンテカルロ法の一般論、マルコフ連鎖モンテカルロ法の一般論について解説します。また、少し進んだ例や手法について紹介します。
講座情報
Information
| 講座名 | 保護中: 乱数で遊ぼう ― 実験数学からモンテカルロ法まで（伊庭幸人先生） |
|---|---|
| 担当講師 | |
| 開講スケジュール |
第1回 2025年06月12日（日）10:30-15:30 全4回 ※12:30-13:30は休憩時間 |
| 受講方法 |
Zoomによるオンライン講座 授業は録画されます。録画（アーカイブ動画）は授業終了から5年間オンラインにて繰り返しご視聴いただけます。（ダウンロード不可） 詳細はこちらのページをご確認ください。 |
| 教科書 | 講師（伊庭先生）のオリジナルテキスト |
| 受講料 | 全8回 税込39,000円 |
| お支払い方法 |
クレジットカード支払いは本ページ下部「受講料のお支払いについて」よりお願いいたします。 ※はじめて本講座をご受講いただく方はお申し込み・お問い合わせフォームよりご連絡ください。事務局より受講に関するご案内やお支払い方法の詳細をお知らせいたします。 |
| 準備物 | ・筆記用具 |
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