理論談話会#3 松永


羽藤先生
・上限の制約はハイパーパタメータ？
>そう．推定はしてなくて所与．

・数値実験では，ハイパーパラメータで抑えているから赤の線と青の線の違いが出たような気もするが，，
>その可能性もあるかも．

大山先生
・現実の再現を目的としているが，システム最適になっているのはどう考えればいいのかモデルの結果としてピークが減ったのは何がいいの？
>interestingって書いてあった．

・普通のUEは情報を持っている前提だけど，今回のは不完全状態を前提としているのに，システム最適に近づいているのはどういうことなのか．．

羽藤先生
・普通はUEとSOは一致しないけど，調整項が効いていることからうまくモデル化されているということかな．
>どういうデータで数値実験したのかよくわからないのでわからない，，

林さん
・個人の異質性は場に入る時の異質性しかないのか．α,β,γは個人に分かれている？
>α,β,γはハイパーパラメータで所与．異質性は場に入るまでのもの．α,β,γにも異質性を入れようと思えば入れられるかもだが，そんな変わらないような気もする．

村山
・p14で，早くついた方がいいか遅くついた方がいいかというのは重み付けしていない？
>パラメータでやっていて，先行研究から与えている．値の大小はメインではない．個人の異質性を入れる余地はありそう．時間帯によっても違うと思う．

羽藤先生
・混雑の嫌悪は入ってる？
>間接的には入っている．電車ではなく道なので，混雑すればするほど遅れるという設定になっている．

渡邉先生
・移動距離に異質性を持たせるのは面白い．自分だったら学校まで数駅なので，混雑が出発時刻選択に関係しない．それより毎日の生活リズムのほうが効いている．

増田さん
・NWを大きくしたら何が変わるの？リンク配分はしていないと思うが．
>到着希望時刻とトリップ長の分布を1つにするか複数考えるかの違い．
>トラベルタイムの計算をしていて(??)それで時間がかかるのでは．

・MNDはモデルの中に入っている？
>定式化で使っていたはず．命題の背景で使っていると思う．

小川さん
・均衡解は1こ？
>そう．zは唯一性を持つ．
・混雑は時間にしか効いてない？
>そう．

薬師神
・平均場を導入する意義はわかったが，数式の展開が追えなかった．

数式の展開を追うには??
・似たような論文を10本くらい読む．同じ著者の過去の論文とか．（羽藤先生）
・なぜ先行研究では異質性が考慮できないのか，平均場で異質性が考慮できるのか腑に落ちなかったけど，確かに比較をするのはいいかも．(大山先生)
・文献のレビューを見てみる．違う解説のされ方がないか探す．(増田さん)
・図を書いてみる．(林さん)
・おおまかに何をやっているか流れを掴む．(小川さん)