確率的プログラミングとは

確率的プログラミングは、未知の変数が多数の可能なソリューションを作成する複雑な数学的最適化の質問を処理します。 これには、一連の段階を経てモデルを取得することが含まれる場合があり、各段階は個別の変数の影響を受ける可能性があります。 数学者は、これを意思決定、リソース割り当て、および同様のアクティビティに関連する問題に適用できます。 また、研究者は、現実世界の状況に適用するための新しいより効果的な確率的プログラミングモデルの開発に取り組む学術研究の対象でもあります。

最適化の問題は非常に複雑になる可能性があります。 より基本的な形式では、変数はすべて既知であるため、方程式を介して変数を実行し、最適なソリューションを見つけ出すことができます。 これは通常、パラメーターの不確実性が高く、未知の変数が結果に影響を及ぼす可能性がある状況では不可能です。 確率的プログラマーは、確率分布に依存して変数の範囲を推定し、これを方程式に適用します。

一般的な例は、自然環境でのイベントの数学的モデリングに登場します。 例えば、蝶が卵を産むとき、彼らはhatch化して幼虫、そして成虫の蝶に成長する可能性を最適化したいと考えています。 確率的プログラミングモデルは、バタフライが行うことができる最良の一連の決定に関する情報を提供できます。 変数には、捕食、温度変化、および幼虫が成虫になる前にbefore化を阻害したり幼虫を殺したりするその他の問題が含まれる場合があります。 数学者は一連の段階を経て問題を最適化できます。

各段階での決定は、次の段階で決定を遮断または開放する可能性があります。 確率的プログラミングは、最適なソリューションに到達するために柔軟である必要がありますが、それでも数学的問題でそれらを定量化することを可能にする決定に何らかの順序を課します。 複雑さのレベルは、問題の性質によって異なります。 いくつかは単純に2段階に配置されていますが、他の要素は複数の段階を含む場合があります。 各段階で、最適なソリューションを決定し、それがラインに沿った意思決定に与える影響を考慮することができます。

研究者はこのツールを、動物の行動の分析から企業の世界での決定の背後にあるプロセスの調査まで、さまざまな方法で使用できます。 また、ビジネスなどの設定での決定をサポートするための数学的モデリングにも使用できます。 たとえば、証券トレーダーは、確率的プログラミングを問題の最適な解決策を模索するために利用可能なツールの1つと見なす場合があります。 アナリストはこの性質の計算を実行するか、ソフトウェアプログラムを使用して問題を自動的に設定し、一連の可能なシナリオで実行することができます。