以下は時系列解析関係(上級計量経済学で扱う) - Hamilton「Time Series Analysis」図書館に置いてあった気がする。上級マクロの参考文献になっている。 - 白石「時系列データ解析」 - 東大OCW 「時系列解析」https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11416/

データ分析をする際にはこちらのサイトを参考にする。 Pythonで学ぶ入門計量経済学 — Pythonで学ぶ入門計量経済学

2023-05-30

コンピュータサイエンスのお勉強

勉強計画

自分は経済出身でCSの学習に余り時間を割いてこなかったので、今後理解を深めていきたい。各分野の勉強に使えそうな教材などまとめる。

情報理論

こちらの情報理論の動画をまずは見る。

www.youtube.com

並行して、「情報理論のエッセンス」を読んで章末問題を解く。(とりあえずこの本だけでもいいかも)

京大の西田先生の講義資料を読んで演習問題を解く。 sites.google.com

教科書として今井先生の本を持っておく。

情報理論 / 今井秀樹【著】 - 紀伊國屋書店ウェブストア｜オンライン書店｜本、雑誌の通販、電子書籍ストア

CPU

東北大の講義動画 www.youtube.com

www.youtube.com

上の動画を見て、教科書の演習問題を解く計算機システム概論基礎から学ぶコンピュータの原理とOSの構造

デジタル回路

前にちょっとだけ勉強したことがある。坂井先生の本を読んで演習問題を解く。

参考: こちらから坂井先生の講義資料をダウンロードできる。 ocw.u-tokyo.ac.jp

計算理論

Theory of Computationの著者であるMichael Sipserの講義がYoutubeに挙げられている。以前にTheory of Computationの日本語訳の１巻を読んで演習問題をある程度解いたが、だいぶ忘却してしまったので解答の載っていない問題を中心に3巻分解きたい。(とりあえず1巻目の復習を最優先) www.youtube.com

アルゴリズム

競プロをやってるだけだと、アルゴリズムの正当性の証明や競プロに出てこないアルゴリズムの学習がおろそかになりがちな気がするのでそのうち勉強したい

言語理論

全然手を付けたことがない分野。この本:新装版プログラミング言語の基礎理論 - 共立出版の著者の大堀先生が講義動画を上げているので、先に動画見てから、本を丁寧に読んでいくのがよさそう www.youtube.com

オペレーションシステム

応用情報の本の説明が基礎的なことを知るのに分かりやすかった。こちらの記事で紹介されていた2冊の本を読んで演習問題を解く。 note.com

数値計算

東大の斉藤先生の講義資料の行間を埋めている。演習問題をできるだけ解く。 http://www.infsup.jp/saito/materials/na20note.pdf 対応する講義動画はこちらから観れる。

ocw.u-tokyo.ac.jp

Matlabの文法や数値計算の実装はこの資料で

東大OCWで松尾先生の講義も観ることができるので参考にする。

ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp

その他　情報系で出てくる数学

解析系(複素解析、ラプラス変換、フーリエ変換、ODE, PDE)の復習情報系で使う感じだとこちらの資料の演習問題を解くのが良い復習になりそう。 (動画での解説もある)
少し早めのクリスマスプレゼントということで、
大学院入試の解答解説を書いたPDFを配布します！！！
問題は全40問を収録しています。
ダウンロードのリンクは続くツイートにて！

（それから僕もクリスマスプレゼント欲しいのでAmazonの欲しいものリストも貼っておきます...！）
— 院試解くよ (@InshiTokuyo) 2022年12月21日

最適化

東大OCWの講義資料数理手法III Mathematical Method III | UTokyo OCWx 補助でこの本を読むこれなら分かる最適化数学 - 共立出版

離散数学

離散数学の入門的の内容を早水先生の動画と「例題で学ぶグラフ理論」で学ぶ。

さらに、電通大の岡本先生の講義動画で母関数を用いた数え上げや代数の基礎、乱択データ構造について学べる。

講義動画とスライド dopal.cs.uec.ac.jp 演習問題を解く。

https://pro.kinokuniya.co.jp/ja/search_detail/product?ServiceCode=1.0&UserID=PLATON&isbn=9784320110861&search_detail_called=1&table_kbn=A%2CE%2CF

2023-05-17

アクチュアリー数学の勉強に使っている教材

アクチュアリーの1次試験の「数学」に使っている教材を紹介する。去年は残念ながら「不合格Ⅰ」で落ちてしまったので、今年は過去問の演習量を増やす。基本的には「合格へのストラテジー」→　過去問演習　という順で勉強を進めて、理解しにくい箇所を他の教材で補うという形で学習を進めた。

共通

合格へのストラテジーアクチュアリー数学の試験で用いる公式と基本的な例題が載っている。例題の解法を一通り理解して、自力で解けるようになれば、過去問演習に入れるようになると思う。
過去問演習こちらのページで数年分の解説を無料で見ることができる。2021年度の解説もこちらのページから見ることができる。金銭的に余裕がある人であれば、例えばこのサイトの過去問解説を購入してもいいかも。

pre-actuaries.com

自分は８年分くらいしか解かなかったが、今年の試験のように合格率が低い場合に備えて15年分くらいは解いた方がよさそう。解けなかった問題はEvernoteに問題と解説をまとめて、暇なときに見直すのがおすすめ(Todo:画像を挿入)

確率分野

はじめの方の小問の高校数学みたいな問題で以外に苦戦したりする。多少わからない問題があっても動揺しないようにする。

統計分野

この分野は過去問と似たような問題が出題されがちなので、ちゃんと過去問を演習しておけば徐々に安定してくると思う。精密法の公式はちゃんと覚えておく必要がある。

モデリング分野

ややとっつきにくい分野だが、統計分野と同様に過去問の類題が出題されがちなので、得点源にしやすい昨年と一昨年は大問で出題がされていた。 (2022: 大問3 ボックスミュラー変換関連の問題)

まず、「大学生の確率統計」の例題を読んでみるのがおすすめ。はじめのうちはあまりピンとこなくても、問題演習を進めるうちに理解が深まっている気がする。

こちらの講義資料がよくまとまっていて、しばしば参考にしていた。 http://www.math.u-ryukyu.ac.jp/~sugiura/2021/act_math2021b.pdf

予定

自然言語処理 16h

修論 16h

ゼミ、ゼミ準備と復習 12h

機械学習のためのカーネル法 12h

結果

月~水(水曜日の夜に記録)

木, 金(金曜日の夜に記録)

土, 日(日曜日の夜に記録)

Total (日曜日の夜に記録)

予定

機械学習 17h

エコノメ 10h

修論 14h

物理 3h

ゼミとゼミ準備 12h

結果

(深層)強化学習

10/23から10/29の予定と振り返り

予定

結果

参考になる教科書、資料

CPU