小休止

いろいろ凝りすぎて収集付かなくなったので小休止。
頭の中がごちゃごちゃなので、一旦頭を片づけます。

卒論はデータを揃えるだけなら地道にやりゃ良いので、研究室のパソコンを占拠して作成する。
しかーし、考えれば考えるほど疑問が沢山湧いてくる。

端的に言えば、複雑な関数が最大値を取るときのパラメターを求めるのが肝なのだが、
例えば4次関数以上になると山が2つ以上出来て極値が2つ以上出来る訳で、
何れが大きいかを判定するにはパラメターをそれだけ変化させる必要がある。
ところが、その最大値となるパラメターは最初から決まっていて、導出過程が不明。
ネットに論文が転がってるならそりゃそれでいいけども、
局所探索法は初期値周辺の極値しか求められないんだから、
その欠点をどう補って求めたのか甚だ疑問である。
それともただの実験値なのだろうか。最終的に実験値と比較するのにか？

上の例だと変数は1つだが、今回は6変数なのでグラフが描けず、数値のみが頼り。
やろうと思えば虱潰しで範囲広げて沢山極値を取っていけるが、意味あるのかな。
もし初期設定パラメターから大幅にずれたら、卒論の範疇を超えてしまう気がする。
まあ、実際そうなっちまったのだが。苦笑
なので欠点を補えそうな遺伝的アルゴリズムを使おうと思っていたら、
Wikipediaにそれは誤用とあって断念。めんどくせーなー。

なんか、書いてみるとくだらない疑問にしか見えない。
ま、疑問なんて常にそんなもんか。突っ走ってこそ見えてくるものがまだあるんだろう。
とにかく今はデータを作りますかー。そして整理も兼ねてそろそろ論文を書き始めよう。