計算科学特論(2025)| 授業サポート hig3.net

科目について

対象: 龍谷大学大学院先端理工学研究科M12回生
インストラクタ: 樋口三郎(先端理工学部数理・情報科学課程)
シラバス: 学外公開シラバス学内向けシラバス(ポータルで検索)
LMS: LearnMoodle
成績評価方法: L01

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確率統計統計検定大学院生 - 大学院生 - 樋口三郎の授業情報@龍谷大学先端理工学部数理・情報科学課程 [RSS]

教科書: Pythonでスラスラわかるベイズ推論「超」入門，モンテカルロ統計計算
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補講:土曜午後,2026-01-14水,15木

L01(09/24水1)資料04/13解10/15

母比率の推定再訪+PyMC

L02(10/01水1)資料10/15解01/04

連続型，離散-連続型多次元確率分布

L03(10/08水1)資料01/04解10/21

母数の最尤推定・ベイズ推定

L04(10/15水1)資料10/21解10/29

共役事前分布・母数の区間推定

L05(10/22水1)資料10/29解10/29

正規分布の母数のベイズ推定

L06(10/29水1)資料10/29解11/05

線形回帰モデルのベイズ推定

L07(11/05水1)資料11/05解11/14

マルチレベルモデルのベイズ推定・混合ガウス分布

L08(11/12水1)資料11/14解11/19

潜在変数モデルと混合ガウス分布

L09(11/19水1)資料11/19解12/02

乱数の生成

一様擬似乱数,逆関数法,棄却法

L10(11/26水1)資料12/02解12/02

確率過程・マルコフ連鎖

L11(12/03水1)資料12/02解12/10

マルコフ連鎖の時間発展・定常分布・極限分布

L12(12/10水1)資料12/10解01/04

時系列解析

L13(12/17水1)資料01/04解12/05

マルコフ連鎖モンテカルロ法

L14(12/24水1)資料12/05解01/20

擬似乱数の生成と質

H01(12/31木1)

L15(01/07水1)資料01/20解01/21

詳細つりあいの条件とメトロポリス・ヘイスティングズ法

H02(01/14水1)

集中補講日（この科目はなし）

L16(01/21水1)資料01/21解01/28

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ガイド

Google Colab

Google Colaboratory(龍大Googleアカウントで)
(項目別)Pythonプログラミング入門 (東京大学数理・情報教育研究センター)
- pandas https://utokyo-ipp.github.io/7/7-1.html
- matplotlib https://utokyo-ipp.github.io/appendix/5-matplotlib.html
- Jupyter https://utokyo-ipp.github.io/appendix/1-jupyter-notebook.html
(教科書)プログラミング演習 Python 2019(京都大学喜多一)
- https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/245698/1/Version2020_02_13_01.pdfa> のp.174から, numpy, matplotlib, pandas の説明
(-2019カリキュラムの科目)応用プログラミング高橋隆史先生
(教科書) Python実践レシピ (データ分析や多変量解析のようなデータ分析指向)
(教科書) Python ゼロから始めるプログラミング (Cでのプログラミング経験を仮定しない)
(教科書) ゼロから学ぶPythonプログラミング (進んだ話題まで含む)
numpy https://numpy.org/
pandas https://pandas.pydata.org/
scipy.stats https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/reference/stats.html
statsmodels https://www.statsmodels.org/

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