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均衡配分 Melo, E.:Congestion Pricing and Learning in Traffic Network Games, Journal of Public Economic Theory, Vol. 13(3), pp. 351-367, 2011. [PDF] Friesz, T.L., Luque, J., Tobin, R.L., Wie, B-W.: �Dynamic network traffic assignment �considered as a continuous time optimal control problem,�Operations Research, Vol. 37(6), pp. 893-901, 1989. [PDF] 佐佐木綱：トリップのOD分布を求める確率論的方法，交通工学,Vol.2,No.6, pp.12-21, 196

■非協力ゲーム 非協力ゲームとは「ゲームの前に拘束力のある合意が不可能なゲーム」のことである。 非協力ゲームには基本モデルとして「戦略形ゲーム」と「展開形ゲーム」があり、戦略の設定には0か1かで戦略を選ぶ「純戦略」（純粋戦略）と確率的に戦略を選ぶ「混合戦略」が存在する。 ゲームの解にはどちらのプレイヤーも一度その戦略の組がプレイされるならば、自分だけが戦略を変更する動機が存在しない「ナッシュ均衡」やナッシュ均衡を部分ゲームにおける均衡によって「不完全均衡」と区別し精緻化を行う「部分ゲーム完全均衡」、不完備情報ゲームにおけるナッシュ均衡である「ベイジアンナッシュ均衡」など様々な解が存在する。 非協力ゲームの戦略形とナッシュ均衡 非協力ゲームの代表的なモデルである戦略形ゲームの概念を整理する。戦略形ゲームはプレイヤーの戦略と利得を利得行列(Payoff Matrix)で表現する形式である。ゲー

1.グラフ中心モデル 社会学的な発想やパワー概念よりも、グラフ理論的な定式化により持たされたモデルといえる。次数センター、グラフ・センター、メジアンは距離に基づいた中心性で、切断センター、媒介センター、フロー・センターは脆弱性に基づいた中心性である。 次数センター 点vの次数deg(v)がそのまま中心性の尺度とみなされる。グラフの点の数がNの場合、次数中心性Cdは Cd(v)＝deg(v)／(N-1)　　　　となる。 グラフ・センター 点vの離心数(e(v))とは、点vから最も遠い点までの距離である。グラフにおいて、すべての離心数のうち一番小さいものを半径(r(v))といい、最長のものを直径(d(v))という。 e(v)が半径と一致するとき、vは中心点であり、e(v)が直径と一致するとき、vは周辺点という。 メジアン 連結グラフＧにおいて点vのステイタス(s(v))をvから他のすべての点ま

■上巻 第1章: 序論 序論ではまずパターン認識の最も簡単な例として多項式曲線フィッティングを取り上げ、パターン認識・機械学習の基本的な枠組みを紹介する。そしてベイズの定理や統計量などの確率論の基礎を導入し、確率論の観点から再び曲線フィッティングを扱う。不確実性はパターン認識の分野における鍵となる概念であり、確率論はこれを定量的に取り扱うための一貫した手法を与えるため、この分野における基礎の中心を担っている点で重要である。 また、回帰・識別の実際の取り扱いに際して必要となる決定理論や、パターン認識・機械学習の理論において役立つ情報理論の導入についても行う。 発表資料はこちら(ppt)とこちら(ppt)。前半では多項式曲線フィッティングの例およびベイズ的確率を、後半では決定理論および情報理論を取り扱っている。 第2章: 確率分布 第2章では二項分布や多項分布、ガウス分布といった各種の確率分布

研究室について ●所在地：〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 工学部1号館 409号室 ●電話番号：03-5841-1649 ●メール：secretary[at]bin.t.u-tokyo.ac.jp (担当：森，高瀬) ([at]を＠に変えて送信してください．) (リモート勤務により在室時間が短いため、メールにて問合せください) ●研究室所属希望者の方むけ：研究室紹介

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