機械学習 乱数の力で問題解決!モンテカルロ法とは?
- モンテカルロ法の概要モンテカルロ法と聞くと、その名前から難解な数式や複雑な計算を想像するかもしれません。しかし実際には、その根底にある考え方は非常に単純で、例えるならば何度もサイコロを振るような試行錯誤を通して問題解決を図る手法と言えます。具体的にモンテカルロ法が役立つのは、ある事象の確率や期待値を計算したいけれども、その事象を数式で正確に表すことが難しい場合です。例えば、複雑な形状の図形の面積を求めたい場合を考えてみましょう。従来の数学的な計算方法では非常に困難な問題も、モンテカルロ法を用いることで、驚くほど簡単に近似解を得ることができます。その方法は、対象となる図形を囲む既知の面積を持つ領域を設定し、その領域内にランダムな点を多数発生させるというものです。そして、発生させた点のうち、目的の図形内部に含まれる点の割合を計算します。この割合は、領域全体の面積に対する目的の図形の面積の比率とほぼ等しくなるため、既知の領域の面積をかけることで、目的の図形の面積の近似値を求めることができます。このように、モンテカルロ法は乱数を使ったシミュレーション(試行)を繰り返し行うことで、複雑な問題に対する近似解を比較的容易に得ることができるという点で非常に有用な手法と言えるでしょう。
