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解決する問題

このプロジェクトは、結果が不確実な場合に良い意思決定を行う方法を教える本格的な教科書です。意思決定の背後にある数学的問題（報酬を最大化したりリスクを最小化するための行動選択など）を提示し、それらの問題を解決するアルゴリズムを詳しく説明します。この分野への体系的で厳密な入門を必要とする学生、研究者、実務者に役立ちます。

仕組み

本書は章と部に分かれており、各部分は意思決定問題のファミリー（例：確率モデル、計画、強化学習、ゲーム理論）を扱います。各トピックについて、基礎となる数学的定式化を示し、次にアルゴリズムを疑似コードまたは実装で提示し、しばしば計算例を含みます。リポジトリはまた、正誤表を通じて印刷版の修正を追跡し、方程式、図、コードの修正を含みます。読者はGitHubで問題を提出して、エラーを報告したり、改善を提案したり、欠落したトピックを要求したりできます。

対象読者

対象読者は、数学とプログラミングのしっかりした背景を持ち、不確実性の下での意思決定を学びたい人です。典型的な読者は、上級学部生、大学院生、またはAI、ロボティクス、オペレーションズリサーチ、経済学などの分野の専門家です。READMEは、例や演習の提案を含むすべての読者からのフィードバックを明示的に歓迎しています。

ハイライト

• 非常に広い範囲：基本確率とベイジアンネットワークから、マルコフ決定過程、部分観測MDP、ゲーム理論まで。
• 各アルゴリズムには数学的導出と明確な疑似コードまたはコードスニペットが付属しています。
• 著者は、印刷版全体の数十のタイプミスや技術的詳細を修正する正誤表を積極的に維持しています。
• 本書はalgorithmsbook.comでオンラインで公開されており、コミュニティ入力のための公開問題トラッカーがあります。