python 修正されたニュートン法について
修正されたニュートン法について
修正されたニュートン法（Modified Newton Method）は、通常のニュートン-ラフソン法を改良して、いくつかの課題に対処するために開発されたアルゴリズムで、修正されたニュート...
幾何学:Geometry
python アルゴリズム:Algorithms Temporal Fusion Transformerの概要とアルゴリズム及び実装例
Temporal Fusion Transformerの概要
Temporal Fusion Transformer (TFT) は、複雑な時系列データを扱うために開発されたディープラーニングモデルで、リッチ...
アルゴリズム:Algorithms 逐次二次計画法について
逐次二次計画法について
逐次二次計画法（Sequential Quadratic Programming, SQP法）は、非線形制約を持つ非線形最適化問題を解くための反復型の最適化アルゴリズムであり、SQP法は制約つき最...
アルゴリズム:Algorithms フランク・ウォルフ法の概要と適用事例及び実装例
フランク・ウォルフ法の概要
フランク・ウォルフ法(Frank-Wolfe method)は、1956年にマルグリート・フランクとフィリップ・ウォルフによって提案された、非線形最適化問題を解くための数値計算アルゴリズムとな...
アルゴリズム:Algorithms フロベニウスノルムの概要とアルゴリズム及び実装例
フロベニウスノルムの概要
フロベニウスノルムは、行列のノルムの一種であり、行列の要素の2乗和の平方根として定義されるものとなる。これは、行列 \( A \) のフロベニウスノルム \( ||A||_F \...
python トレースノルムの概要と関連アルゴリズム及び実装例について
トレースノルムの概要
トレースノルム（または核ノルム）は、行列のノルムの一種であり、行列の特異値の和として定義されるものとなる。これは特に、行列の低ランク近似や行列の最小化問題において重要な役割を果たして...
python 有限要素法の概要とアルゴリズム及び実装例
有限要素法の概要
有限要素法（Finite Element Method、FEM）は、物体や構造物の振る舞いや応力解析を数値的に解析するための手法であり、複雑な構造や物体に対する力や荷重の影響を詳細にモデル化...
アルゴリズム:Algorithms 重複のあるグループ正則化の概要と実装例について
概要
重複のあるグループ正則化（Overlapping Group Lasso）は、機械学習や統計モデリングにおいて、特徴選択やモデルの係数の推定に使用される正則化手法の一種であり、通常のグループ正則化と...
幾何学:Geometry 交差エントロピー損失について
交差エントロピー損失について
交差エントロピー損失（Cross-Entropy Loss）は、機械学習や深層学習において、分類タスクのモデルの性能を評価し、最適化するために使用される一般的な損失関数の一つであり、特に、二...
アルゴリズム:Algorithms ベイズ構造時系列モデルの概要と適用事例及び実装例について
ベイズ構造時系列モデルについて
ベイズ構造時系列モデル(Bayesian Structural Time Series Model; BSTS)は、時間とともに変化する現象をモデル化する統計モデルの一種であり...