reading list

B4, M1, M2くらいの学生に対する教科書・専門書メモ．

離散選択モデル (Discrete Choice Model)

    1. やさしい非集計分析(1993)，交通工学研究会

    2. 交通行動の分析とモデリング(2002)，北村・森川編,

    3. Discrete Choice Analysis: Theory and Application to Travel Demand (1985), Ben-Akiva & Lerman

    4. Discrete Choice Methods with Simulation (2003, 2009), Train

和書なら2を，洋書なら4を読むのが手っ取り早い．2は応用対象や分析視点に詳しい．4は数学的性質が丁寧に記述されている．3はこの分野の大家によるテキスト．

交通ネットワークモデル (Traffic Assignment Model)

    1. 交通ネットワークの均衡分析 -最新の理論と解法-(1998)，土木学会

    2. 道路交通需要予測の理論と適用 第1編 利用者均衡配分の適用に向けて(2003)，土木学会

    3. 道路交通需要予測の理論と適用 第2編 利用者均衡配分モデルの展開(2006)，土木学会

    4. Urban Transportation Networks (1985), Sheffi

    5. The Traffic Assignment Problem - Models and Methods (1994), Patriksson

    6. Urban Travel Demand Modelling (1995), Oppenheim

    7. Modelling Transport (2011), Ortuzar & Willumsen (2011)

    8. Transportation Systems Analysis: Models and Applications (2009), Cascetta

    9. The Economics of Urban Transportation (2007), Small & Verhoef

和書なら1，洋書なら4が定番中の定番．特にSheffiはめちゃくちゃ読みやすいので読むべし．無料pdfも著者により公開されている．

メカニズムデザイン (Mechanism Design)

    1. メカニズムデザイン―資源配分制度の設計とインセンティブ (2008)，坂井・藤中・若山

    2. マーケットデザイン入門―オークションとマッチングの経済学 (2010)，坂井

    3. オークション理論とデザイン (2007)，ミルグロム

    4. オークションの人間行動学 最新理論からネットオークション必勝法まで，(2008)，スティグリッツ

    5. 市場を創る―バザールからネット取引まで (2007)，マクミラン

    6. オークション理論の基礎―ゲーム理論と情報科学の先端領域 (2006)，横尾

    7. Auction Theory, Second Edition (2009)，Krishna

    8. Combinatorial Auctions, (2005), Cramton et al.

    9. Algorithmic Game Theory (2007), Nisan et al.

    10. Mechanism Design A Linear Programming Approach (2011), Vohra

何を対象とするかによって読むべき本が異なるが，経済学分野におけるオークション理論であれば7がわかりやすい（正直に言えば2013年現在で出版されている多くの和書（邦訳書含む）よりわかりやすいと思う，ミルグロムの訳書はあまりオーソドックスなオークション理論の説明の仕方をしていないので，逆に混乱するかも．というか，混乱した）．Computer Science分野の研究者を中心にオークションを攻めた本として組合せオークションについては8が，online auctionなどについては9があり，工学系の人間にとっては8, 9がとても良い．

機械学習 (Machine Learning)

    1. わかりやすいパターン認識 (1998), 石井・上田・前田・村瀬

    2. サポートベクターマシン入門 (2005), Cristianini & Shawe-Taylor

    3. パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門 (2011), 阿部

    4. 統計的機械学習 生成モデルに基づくパターン認識 (2009), 杉山

    5. パターン認識と機械学習 (2007, 2008), ビショップ

    6. Machine Learning A Probabilistic Perspective (2012), Murphy

    7. Optimization for Machine Learning (2012), Sra, Nowozin & Wright

    8. Semi-Supervised Learning (2006), Chapelle, Scholkopf & Zien

    9. MLPシリーズ（続刊中）

独学でしかMLを勉強していない自分がこんなものをまとめるのもおこがましいが，MLは面白い本が多い．5が読めるようになると研究ができるようになるし，いろいろなモデル間の関係性の見通しが良くなる．6は網羅的で目を通すと良い．2015年には講談社からMLPシリーズが出るようになり，大変皆さん勉強しやすくなったのでは．私が勉強を開始したときはPRMLくらいしかなくて，独学では見通しが大変悪く，血反吐をはく思いであった…．

自然言語処理 (Natural Language Processing)

    1. 言語処理のための機械学習入門 (2010), 高村

    2. 確率的言語モデル (1999), 北

    3. 情報検索と言語処理 (1999), 徳永

    4. 自然言語処理の基礎 (2010), 奥村

    5. 自然言語処理の基礎 [改訂版] (2000), 吉村

    6. 機械翻訳 (2014), 渡辺・今村・賀沢・Graham・中澤

    7. 日本語入力を支える技術 (2012), 徳永

独学でしかNLPを勉強していない自分がこんなものをまとめるのもおこがましいが，NLPは面白い本が多い．特に，高村先生の1は機械学習の良いイントロダクションであるし，2も読みやすく面白い．3はどちらかというとIRであるが，IRへの良いイントロとなる．6は機械翻訳の本であるが，その中で使われているモデルが分野越境をする際にいろいろと刺激を受ける．Semiringsが使われているのとか大変意外である．

数理最適化一般 (Mathematical Optimization)

    1. 数理最適化 (2012), 久野・繁野・後藤

    2. 新版 数理計画入門 (1996), 福島

    3. 線形計画法 (2008), 並木

    4. 応用に役立つ50の最適化問題 (2009), 藤澤・梅谷

    5. 最適化法 (2002), 田村・村松

    6. 最適化と変分法 (2014), 東京大学工学教程編集委員会

    7. ネットワーク設計問題 (2008), 片山

    8. ネットワーク最適化とアルゴリズム (2010), 繁野

数理計画（最近は数理最適化と呼ばれることが多い）の概論としては上記あたりが良い．特に，最近出た本だと1と6は良い．1は厳密さよりも概論として有用な本であり，全体像の見通しが良い．6も概論であるが，記述と参考文献がしっかりしている．特に凸解析がきれいにまとまっている．

凸解析 (Convex Optimization)

    1. 非線形最適化の基礎 (2001), 福島

    2. 最適化と変分法 (2014), 東京大学工学教程編集委員会

    3. Convex Analysis (1970), Rockafellar

    4. Covex Optimization (2004), Boyd and Vandenberghr

    5. 確率的最適化 (2015), 鈴木

    6. Optimization for Machine Learning (2011), Sra et al.

凸計画は難しい（とっつきにくい）と思う．独学で勉強した自分にとってはそうだった．和書の金字塔としては福島先生の1が，洋書の金字塔としてはRockafellarの3がある．ルジャンドル変換・フェンシェル双対あたりが自分にとっては鬼門であった．と過去形で書いて良いのかどうかあやしいが．5は凸解析の本ではないが，凸解析についてコンパクトにまとまっている．2も同様に3章の双対理論においてコンパクトにまとまっている．いつかRockafellarを完全理解したいものだ．凸解析はOR的な問題だけでなく，機械学習などの分野でも盛んに研究されている．そういう理由もあって5や6がある．正則化理論などとの関連性もあり，重要な分野である．

離散最適化・離散凸解析 (Discrete Optimization, Discrete Convex Optimization)

    1. グラフ・ネットワーク・マトロイド (1986), 伊理・藤重・大山

    2. グラフ・ネットワーク・組合せ論 (2002), 藤重

    3. 離散凸解析の考えかた 最適化における離散と連続の数理(2007), 室田

    4. 離散凸解析 (2001), 室田

    5. 離散凸解析とゲーム理論 (2009), 田村

    6. 離散凸解析と最適化アルゴリズム (2013), 室田・塩浦

    7. 組合せ最適化とアルゴリズム (2000), 久保

    8. 組合せ最適化 第2版 (2009), コルテ・フィーゲン

    9. Integer Programming (1998), Wolsey

    10. Integer and Combinatorial Optimization (1988), Nemhauser & Wolsey

離散数学は難しいが，一つの流れとしてはInteger Programming (IP)の問題として解く方針．これは9, 10がわかりやすい．あと和書だと8がそれなりのボリュームがあるが，いろいろとまとまった記述がある．ユニモジュラ性などはこの本で勉強した．良い本だと思う．もう一つの流れは離散凸解析で，これは第一人者の室田先生の本が良い．最初に読むなら3, 種々の問題との関係性が記述された6がオススメ．

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