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#author("2023-10-13T02:12:08+00:00","","")
#author("2023-10-13T02:12:56+00:00","","")
[[修論研究(武藤)]]

* 1. はじめに [#sc259006]
** 1.1 背景 [#xe61a17d]
** 1.2 目的 [#x67cd357]
** 1.3 本論文の概要 [#q4333dee]

* 2. 意思決定モデルにおける予測 [#oefe1b4a]
** 2.2 意思決定によるデータ遷移の例 [#e36f1c69]
** 2.2 時系列データの予測 [#x4394eac]
** 2.3 強化学習 [#re2f34e8]

*3. 時系列遷移と逆強化学習 [#e31fc814]
** 3.1 オプション価格導出の理論 [#v739c6d2]
*** 偏微分方程式離散化スキーム [#x2be3437]
*** 標準相補性問題(LCP) [#wb39ece8]
** 3.2 オプショングラフ理論 [#e2a2337e]
*** オプション評価関数 [#p5874795]
*** オプション評価導出アルゴリズム [#yda94b14]
** 3.3 逆強化学習による評価関数の推定 [#l13492f8]
*** NGnetを用いたActor-critic法 [#g3705221]
*** 追加予定 [#hfecab7a]
-確率微分方程式(オイラー・丸山法による数値解法)
--確率微分に従わない実データを使うときにどう説明するか？
%%*** 追加予定 [#hfecab7a]%%
%%-確率微分方程式(オイラー・丸山法による数値解法)%%
%%--確率微分に従わない実データを使うときにどう説明するか？%%
%%** 3.3 評価関数の応用%%

*4. 提案手法 [#f22738dd]
** 4.1 提案手法概要(フレームワークの説明) [#jf4e762e]
** 4.2 オプショングラフ理論とガウシアンミックスの組み込み [#t2419bc8]
*** 数式的説明 [#sef96672]
** 4.3 提案アルゴリズムの概要[#cc747b1b]

*5. 実験結果並びに考察 [#bd570e42]
** 5.1 数値実験の概要 [#b6a65620]
** 5.2 実験結果と考察 [#f4abf7d0]

*6. おわりに [#f07136ac]