応用数学
情報理論、暗号理論、機械学習、金融工学、ゲーム理論
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2021.04.13
応用数学
応用数学
応用数学 
/暗号理論 RSA暗号とは
桁数が大きい合成数の素因数分解の困難さが安全性の根拠、公開鍵暗号、非対象鍵暗号、公開鍵、暗号化鍵、秘密鍵、複合化鍵
/金融工学 二項価格評価モデルとは
株価の変化を上昇と下落に場合分けして将来の株価の推移を予測、現在のオプションの価値を推定する方法
/機械学習 ｋ平均法とは
k-means 法、クラスタ分析、クラスタの重心との距離を最も小さくする基準でクラスタを形成、ｋ-medoids 法
/暗号理論 ブロック暗号とは
固定長さのブロックを同じ長さのブロックに変換する暗号化方式、ECBモード、CBCモード、CFBモード、OFBモード
/金融工学 投資のリターン＆リスクとは
リターンは期待収益率、リスクは標準偏差（ボラリティ）、リスクとリターンはトレードオフの関係、リスクプレミアム
/暗号理論 ディフィ・ヘルマン鍵交換とは
DH鍵交換、暗号化に用いる共通秘密鍵を生成・共有するためのプロトコル、離散対数問題が困難であることに基づく
/情報理論 シャノンの通信路定理とは
雑音のある通話路の基本定理、誤りのない情報の伝送速度を通話路容量に近づけられることを示した定理、情報伝達速度
/数値計算 ラグランジュ補間法とは
離散的なデータ間の値の近似を行う手法、与えられた全ての点を通る多項式を求める、関数補間、ラグランジュ補間法を導く
/金融工学 モジリアーニ・ミラー理論とは
MM理論、企業価値保存の法則、企業価値は資本構成に無関係、完全市場の仮定、無裁定の仮定
/ゲーム理論 ゲーム理論とは
ゲーム理論、戦略形ゲーム、展開形ゲーム、協力ゲーム、非協力ゲーム、同時進行ゲーム、交互進行ゲーム、情報完備、情報不完備
/情報理論 情報量＆エントロピーとは
情報量の定義、知識の不可実さ、問合せの回数、ビット、情報量の加法性、情報のエントロピーの定義
/数値計算 ベアストゥ法とは
一般的な多項式の根の全てを求めることができる数値計算法、多項式から２次の多項式で因数分解、剰余を０にする手順
/数値計算 ニュートン法とは
高次方程式の根を求めるための数値計算法、関数が単調に増加または減少している範囲で有効、２分法
/情報理論 情報伝送速度とは
ノイズのある通信路で送信することのできる単位時間当たりの情報量、不確定度、あいまい度、相互情報量
/ゲーム理論 マックスミニ＆ミニマックスとは
マックスミニ戦略は各選択肢の最悪の利得を最大にする戦略、ミニマックス戦略は各選択肢の最悪の損失を最小にする戦略
/数値計算 ルンゲ・クッタ法とは
現在の値から次の値を求める過程で複数の中間的地点の値を利用、４次の公式、６次の公式、ルンゲ・クッタ・ギル法
/金融工学 資本資産価格モデルとは
CAPM、期待投資収益率と価格の関係、市場ポートフォリオ、資本市場線、証券市場線、シャープレシオ、トレイナー尺度
/情報理論 通話路容量とは
通話路の能力を表す量、１秒当たりのビット数、報伝達速度、情報量、エントロピー、平均伝送時間
/金融工学 オプション取引とは
買う権利（コールオプション）、売る権利（プットオプション）、売・権利行使・権利放棄、プレミアム、権利行使価格
/金融工学 効率的フロンティアとは
同じリスクに対しリターンが最大となる曲線、効用無差別曲線、最適ポートフォリオ、接点ポートフォリオ、トービンの分離定理
/機械学習 ベイズの定理とは
ある事象の確率 を関連する条件の知識に基づいて求める手法、加法定理と乗法定理、ベイズの定理を導く、ベイズ推定
/暗号理論 エルガマル暗号とは
位数が大きい離散対数問題の困難さ安全性の根拠、公開鍵暗号、暗号化と複合化、公開鍵の作成
/ゲーム理論 ナッシュ均衡とは
他のプレイヤが戦略を変えない限り自分の戦略を変える動機を持たない状態、純粋戦略、混合戦略、支配戦略、最適反応戦略
/ゲーム理論 ナッシュ交渉解とは
２人の交渉ゲーム（協力ゲーム）での交渉の妥協点がもつ性質、パレート最適性、対称性、正アフィン変換からの独立性
/機械学習 機械学習とは
大量のデータからルールやパターンを発見し応用することで判断や予測を行う技術、AI（人工知能）の要素技術
/機械学習 ウォード法とは
クラスタ分析の手法の１つ、クラスタ内の平方和を最も小さくする基準でクラスタを形成、クラスタ間の距離
/暗号理論 ラビン暗号とは
公開鍵暗号（非対象鍵暗号）、桁数が大きい合成数の素因数分解が困難さを安全性の根拠とした暗号化方式
/金融工学 スワップ取引とは
金利スワップは同一通貨間で異なる金利を交換する取引、通貨スワップは異なる通貨間の元本と変動金利を交換する取引
/ゲーム理論 フォーク定理とは
無限回の繰り返しゲームにおいて協力解が均衡として成立、トリガー戦略、Tit-for-tat 戦略、割引因子
/機械学習 サポートベクトルマシンとは
空間内の点の分類、目的変数、マージン、ラグランジュ未定乗数法、ラグランジュ関数、双対表現、カーネル関数
/数値計算 ユークリッド互除法とは
２つの正数の最大公約数を求めるアルゴリズム、拡張ユークリッド互除法、２つの正数と最大公約数の間の関係式
/情報理論 情報源とは
事象の系列、ある事象の発生する確率が過去の事象に依存、情報源のエントロピー、情報源の冗長度
/機械学習 ニューラルネットワークとは
脳機能の特性に類似した数理的モデル、ニューロンとシナプスのネットワーク、ネットワーク関数、二乗和誤差、誤差逆伝搬法
/金融工学 投資機会集合とは
投資家が選択できるリターンとリスクの組み合わせ、リスク低減、２資産の場合のリターンとリスク、相関係数、順相関、無相関
/機械学習 決定木とは
機械学習、分類や意思決定の分岐を階層的に表した樹形図、学習アルゴリズム、多様性指数、ジニ係数、情報利得
/金融工学 ポートフォリオのリターンとリスク
２銘柄のポートフォリオの場合のリターンとリスクを求める、無相関の資産を組み合わせたポートフォリオのリスクは低減される