概要

このリポジトリ「vignette-montecarlo」は、モンテカルロ（Monte Carlo）法の基礎を学ぶための入門素材を集めた小規模な教材リポジトリです。例題、実装コード、可視化用の画像やデータが含まれており、乱数サンプリングによる期待値推定、分散と標準誤差の評価、収束の挙動など、モンテカルロ解析で重要となるポイントを実践的に確認できます。学習者が実際にコードを動かして結果を可視化することで、「何が」なぜ「どのように」動くかを直感的に理解できる構成になっています。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 8
ファイル数: 7
メインの言語: 未指定

主な特徴

モンテカルロ法の基礎概念をコードと図で学べるチュートリアル的コンテンツ
サンプルデータと可視化画像を含み、結果の再現と確認が容易
小規模で読みやすく、教育・講義資料として取り入れやすい
ライセンスと基本ファイルが揃っており配布・参照が簡単

技術的なポイント

本リポジトリは規模は小さいものの、モンテカルロ法を実務や研究で扱うために押さえておきたい技術的ポイントが詰め込まれています。まず、乱数サンプリングとサンプル平均による期待値推定が基礎として扱われており、Law of Large Numbers（大数の法則）やCentral Limit Theorem（中心極限定理）に基づく収束挙動の確認ができるようになっています。これに伴い、分散の推定と標準誤差の計算方法が示され、サンプル数増加に伴う誤差減少のトレードオフを視覚的に理解するためのプロットが含まれている点が特徴です。

さらに、可視化の重要性が強調されており、ヒストグラムやトレースプロット、推定値の信頼区間表示などを通じてモンテカルロ推定の不確実性を直感的に把握できます。教育用の vignettes（解説ノート）やスニペット的なコード例は、再現性を考慮してデータフォルダと画像フォルダが分離され、実行結果の比較や資料作成が容易です。小さなリポジトリ設計のため、特定の言語やフレームワークに依存しない汎用的な説明がされている可能性が高く、R/Pythonどちらの環境にも応用できる概念ベースの教材になっています。

最後に、ライセンスファイルが含まれている点は教育・研究での利用を後押しします。コードの拡張やサンプルの追加も行いやすく、分散削減技法（重要サンプリング、制御分散法）やメタモンテカルロ手法への導入を行うための土台として活用できます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
LICENSE: file
README.md: file
data: dir
img: dir

…他 2 ファイル

README には「Intro to Monte Carlo methods with examples, code, and visualizations.」とあり、教育的な狙いが明確です。データ（data）と画像（img）が分かれているため、実行結果とソースを分離して管理できます。

まとめ

小規模型で教育向け、モンテカルロ法の入門教材として実用的です。

リポジトリ情報：

名前: vignette-montecarlo
説明: Intro to Monte Carlo methods with examples, code, and visualizations.
スター数: 1
言語: null
URL: https://github.com/pstat197/vignette-montecarlo
オーナー: pstat197
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/111659514?v=4

READMEの抜粋：

vignette-montecarlo

Intro to Monte Carlo methods with examples, code, and visualizations. …

モンテカルロ入門（vignette-montecarlo）