様々なシミュレーション:社会現象のシミュレーション

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シミュレーション論 Ⅱ 第13回 カオスとフラクタル. 前回のレポート 解答例 図の S1 からスタートし、「上」 → 「下」 → 「左」 → 「右」の順に行動が選択された場合、各状態の Q 値がど うなっているか計算せよ。ただし Q 値の初期値はすべて 1とする。
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あみだくじ AMIDA-KUJI 井上 康博 Statistical analysis on Amida-kuji, Physica A 369(2006)
シミュレーション論Ⅰ 第 12 回 様々なシミュレーション手法. 第11回のレポート回答例 (例) 講義に出席するかどうかのシミュレーション ・セルオートマトン法を用いて、ある講義の出席人数をシ ミュレーションする ・各セルを受講者とし、隣接するセルを各自の友人と考え、 「自分の友人のうち半数がサボったら自分も講義を休む」
相対論的場の理論における 散逸モードの微視的同定 斎藤陽平( KEK ) 共同研究者:藤井宏次、板倉数記、森松治.
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シミュレーション論Ⅰ 第 7 回 待ち行列のシミュレーション(2). 第 6 回のレポート(解答例) 乱数表より乱数を記入し、到着間隔・サービス時間にした がってグラフを作成する 例) 最大待ち人数:2人 最大待ち時間:5分 平均待ち時間:3分.
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第6章 連立方程式モデル ー 計量経済学 ー.
1DS05175M 安東遼一 1DS05213M 渡邉光寿 指導教員: 高木先生
あらまし アンサンブル学習の大きな特徴として,多数決などで生徒を組み合わせることにより,単一の生徒では表現できない入出力関係を実現できることがあげられる.その意味で,教師が生徒のモデル空間内にない場合のアンサンブル学習の解析は非常に興味深い.そこで本研究では,教師がコミティマシンであり生徒が単純パーセプトロンである場合のアンサンブル学習を統計力学的なオンライン学習の枠組みで議論する.メトロポリス法により汎化誤差を計算した結果,ヘブ学習ではすべての生徒は教師中間層の中央に漸近すること,パーセプトロン学習では
カオス水車のシミュレーションと その現象解析
第4回 統計処理(1) 表計算ソフトの基本操作 塩浦 昭義 東北大学全学教育科目 情報基礎 A 1セメスター 木曜1,3講時
東京大学人間環境学専攻 奥田・橋本研究室 修士1年 相良 光志
様々なシミュレーション手法(3) 強化学習/カオスとフラクタル
疫学概論 疾病の自然史と予後の測定 Lesson 6. 疾病の自然史と 予後の測定 S.Harano,MD,PhD,MPH.
出発点となる2つの問い 概念化 1つめの問い 「(自立生活)能力の有無」を軸にして、なぜ位相の異なるQOL観が並列的に位置できているか(例えば「寝たきり老人」「認知症高齢者」における違い) 2つめの問い 昨今、「QOL」が数値化されているが、そもそも主観を尺度化できるのか 尺度化.
相互調整によるエージェントのクラスタ化: コンピュータシミュレーションによる検討
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シミュレーション論Ⅰ 第14回 シミュレーションの分析と検討.
様々なシミュレーション:金利とローン返済
シミュレーション論 Ⅱ 第1回.
シミュレーション論Ⅰ 第7回 シミュレーションの構築と実施.
交通渋滞予測システムの作成と評価 白井研究室 T 杉浦直季
様々なシミュレーション:社会現象のシミュレーション
議論の前提 ある人獣共通感染症は、野生動物が感染源となって直接又は媒介動物を通じて人に感染を起こす。
大学生の私服について.
シミュレーション論Ⅱ 第2回 モデル化の手法.
各種荷重を受ける 中空押出形成材の構造最適化
アルゴリズム ~すべてのプログラムの基礎~.
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様々なシミュレーション:社会現象のシミュレーション シミュレーション論Ⅰ 第10回 様々なシミュレーション:社会現象のシミュレーション

第9回のレポート 10万円を年利12%の1ヶ月複利(つまり月1%の複利)で借り入れ、元利均等返済をする。 6ヶ月で返す場合と12ヶ月で返す場合のそれぞれについて、毎回の返済金額を計算せよ。 ※小数点以下は切り捨てとする。 それぞれの場合の支払い総額を計算せよ。

第9回のレポート(解答)

現象の理解・説明のためのシミュレーション 数値的な予測ではなく、「なぜそうなるのか」「こういう場合はどうなるのか」といった、システムの振る舞いや性質を対象とする   →新たなモデル化や理論の発展を目指す 人間の行動分析シミュレーション、人工社会シミュレーションなど 例:人工社会シミュレーション

社会現象のシミュレーション 現実社会で見られるさまざまな現象は、システムを構成する要素の複雑な相互作用から成り立っている これまでの現象に対する数値的な解を求める方法や現象の予測をするモデルに対し、「現象の理解」や「性質の把握」を目的としたシミュレーションがある 例:セルオートマトン、マルチエージェントシミュレーション

セルオートマトン セルオートマトン(Cellular Automata) 1940年代にVon Neumannによって考案 セル(格子)と呼ばれる要素の相互作用を記述したモデル セルの状態と、隣接するセルとの相互作用をルールとして記述する

1次元セルオートマトン 1次元セルオートマトン セル(格子)が直線上に並んでいる 各セルは有限の状態を持つ セルの状態は離散的な時間によって変化する 時刻t+1におけるセルの状態は、時刻tにおける近傍のセルの状態によって決定される

セルオートマトンの推移規則 セルオートマトンにおいて、隣接するセルの状態によってセル状態がどう変化するかのルールを推移規則という 例:セルの状態が白と黒の2種類、近傍がそのセル及び左右のセルの3つとすると、例えば以下のような推移規則が考えられる

セルオートマトンの推移規則 2状態3近傍のセルオートマトンでは、近傍の状態は以下の8種類 それぞれの状態に対して黒か白が決まるため、推移規則は28=256通りとなる

セルオートマトンの手作業での実行 以下の推移規則にしたがって、1次元セルオートマトンを実行してみてください。 初期状態では中央に黒が1つあるものとします。

例:1次元セルオートマトンの実施 以下のような図形が描かれたでしょうか? これはシェルピンスキー・ガスケットと呼ばれるフラクタル(自己相似)図形となります

2次元セルオートマトン 2次元のセルオートマトンは、先ほどのセルオートマトンを平面上の格子に展開したもの ライフゲーム(Conway’s Game of Life):2次元セルオートマトンの代表例で、各セルを生き物に見立てて「周囲の状況が過密、もしくは過疎で死亡」「周囲に適度な生存セルがあれば生存」という規則を適用する。 初期値によっては複雑で生物的な挙動を示すことから、人工生命研究の初期に流行した

マルチエージェントシミュレーション 分析対象を複数の自律的に行動するエージェントによってモデル化するシミュレーション手法 生物・機械などの(集団としての)行動シミュレーション、社会・経済システムの挙動分析などによく利用される 例) 鳥や魚などの群体行動のシミュレーション 渋滞のシミュレーション 流行の伝播、感染症の伝播などのシミュレーション など 3D Boids Projects より引用 東京大学 西川紘史氏による 交通渋滞シミュレーション

シェリングの分居モデル 様々な人種が混在する国では、自然と人種ごとに居住する地域が分かれる 人種差別的な感情から生まれると考えられていたが、シェリングは分居モデルと呼ばれるシミュレーションによって、人々が「多数派」でいたいという動機だけで自然と分居が生じることを示した

シェリングの分居モデル チェス盤に22枚と23枚の2種類のコインを並べる 近隣に同じコインが一定割合以上あれば満足し、それ未満であれば空いているマス目に移動する これを繰り返すと、自然と2種類のコインが分かれて存在するようになる コインの種類を人種、マス目を居住地域を考えれば、自然と人種による分居が発生するシミュレーションととらえられる

練習:シェリングの分居モデル(1) 1次元のセルを用いてシェリングの分居モデルのシミュレーションをおこなってみよう 直線上に○と●が分布(エージェント) ランダムに一人ずつ引越し or 定住の意思決定 自分と左右の3セルのうち、自分と同じ色が2つ以上あればそのまま居住 それ以外なら空いている場所へ引越し

練習:単純な分居モデル(2) セルに並んでいる○、●をランダムな順で選び、定住か引越しか決める 定住の場合は斜線、引越しの場合は×印をつける 引っ越す場合は空いている場所を選んで移動 ×印の部分は空き家になるので、それ以降その場所へ引越しが可能 ※セルの一番右と一番左はつながっていると考えてください

単純な分居モデルの実行例

2製品の普及過程モデル

モデルの説明 青い服と黄色い服を売っている市場 服は定期的に買い換える 流行のものが着たいので、自分の周りの人がどちらを着ているかを見る 自分の周りでたくさんの人が着ている服ほど欲しくなる どちらをどれだけ欲しいか、と自分の財布を見比べて買う服の色を決める どちらも欲しくない場合、または財布が許さない場合は手持ちの白い服で我慢する

モデルの説明(2) 先ほどのような行動をとる人がマス目状に並んだ仮想の社会を考える それぞれの人は自分の周りの人だけを見て、どちらの服を買うか決める 最初に流行の服を着だした人の数(初期条件)の違いによって、流行する服の色はどう変わるのか? また、服の値段が売れ行きによって変わったとしたらどうなるだろうか?

第10回のレポート セルオートマトンやマルチエージェントシミュレーションを用いたシミュレーションのモデルを考えてみてください 題材は身近なもので構いません。どのようなモデルを作り、どういう手順でシミュレーションをおこない、何が分かると期待されるのか、自由な発想で(なるべく具体的に)書いてみてください たとえば・・・ 講義に出席するかどうかのシミュレーション 車を購入するかどうかのシミュレーション サークルに入るかどうかのシミュレーション など