自分がTAをやっている理論系のクラスの宿題から、多くの学生がつまづいていたところを紹介解説してみます。問題をかいつまんで言うと

アルファベットa、bからなる文字列のうち、aが偶数個ある文字列にマッチする正規表現を示し、それが正しいということを証明せよ。

用語について英語日本語間の対訳は適当なのでご了承下さい。原文も並べて書きたいのですがそれはまずいかもなんでやめときます。

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機械学習と聞いて思い浮かぶことはニューラルネットワークだとかフィードバックループだとか、面白そうだけどなんだか難しいんじゃないの？という感じでした。しかし講義を聞いてみると基礎の部分は以外とシンプルなことがわかりました。

待ち行列のシミュレーションというと、顧客が何時何分に列に並んで、何分待って、窓口の処理に何分かかったか、など時間を軸にすることが多いです。一方で、時間の概念を一切使用しない、単純に乱数と確率のみを用いるモンテカルロ・シミュレーションを待ち行列モデルに応用したものを授業で習ったので紹介します。

例えば、銀行窓口の平均待ち時間が5分であるモデルを用いてシミュレーションを何回か行った場合、その待ち時間の実測値は(実装にミスがなければ)5分に収束すると予想されます。

それでは、逆にあるシミュレーションを行った結果、平均待ち時間が5分だったとして、それを元にしてこのモデルでは平均待ち時間は5分である、と言えるでしょうか？あるいはそのように主張する場合、どうすればより説得力を持たせることができるでしょうか？

52枚のトランプセット(ジョーカーを除く)から続けて二枚カードを引いた時、両方とも絵柄(J、Q、K)のカードである確率を求めなさい。

今週から春セメスターが始まりました。教授と相談した結果、研究と平行して分析モデルとシミュレーションのクラスを取ることに決めました。

これまで火木と2回講義がありましたがまだ1週目なのでシラバスと簡単な用語説明だけでした。