シミュレーター一覧
AI・計算機科学シミュレーター
機械学習、ニューラルネット、暗号、アルゴリズム、データ構造を扱う計算機科学ツール集です。
59 本のシミュレーター
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AdaBoost シミュレーター — 弱分類器のブースティング
AdaBoost Simulator — Boosting Weak Classifiers
機械学習
AdaBoost シミュレーターで弱分類器のブースティング機構を学習。決定スタンプの反復適用とサンプル重みの変化を2次元で可視化し、アンサンブル学習の精度向上メカニズムを理解できます。
Adam オプティマイザ シミュレーター
Adam Optimizer Simulator
機械学習
Adamオプティマイザシミュレーター：学習率・β₁・β₂パラメータの影響をリアルタイム可視化。モメンタムと適応的学習率の組み合わせを体験。
1D 線形オートエンコーダ・シミュレーター — PCAと等価な圧縮再構成
1D Linear Autoencoder Simulator — Compression Equivalent to PCA
機械学習
1D線形オートエンコーダの圧縮・再構成をシミュレート。PCAとの等価性をSGD訓練で可視化。次元削減と信号処理の基礎を学習。
バッチ正規化シミュレーター
Batch Normalization Simulator
機械学習
ディープラーニングのバッチ正規化（Batch Normalization）を可視化する無料シミュレーター。バッチの平均・標準偏差、スケールパラメータγ、シフトパラメータβを変えて、活性値の正規化値x̂とBN出力y、内部共変量シフトの抑制効果をリアルタイムで確認できます。
バイアス・バリアンス トレードオフ シミュレーター
Bias-Variance Tradeoff Simulator
機械学習
機械学習の汎化誤差をバイアス・バリアンス・ノイズに分解して可視化するシミュレーター。過学習と学習不足のトレードオフを理解し、最適な複雑度を探索できます。
Bloom フィルタの偽陽性率とビット数シミュレーター
Bloom Filter False Positive Simulator
アルゴリズム・データ構造
Bloomフィルタの偽陽性率とビット数をシミュレーション。ハッシュ数最適化でメモリと精度のバランスを調整。ビット配列設計ツール。
ボイドシミュレーター
Boids Flocking
アルゴリズム・データ構造
ボイドシミュレーターで群れの創発的挙動を可視化。分離・整列・結合ルールで魚群や鳥群の動きをシミュレーション。群知能アルゴリズム、CAEシミュレーション。
LRU キャッシュヒット率と容量効果シミュレーター
Cache Hit Rate Lru Simulator
アルゴリズム・データ構造
LRUキャッシュのヒット率と容量効果をシミュレーション。スタック距離模式図でキャッシュ容量追加の効果を視覚化。メモリ最適化とパフォーマンス向上を実現します。
協調フィルタリング シミュレーター
Collaborative Filtering Simulator
機械学習
ユーザーベース協調フィルタリングの仕組みを体験できる無料シミュレーター。評価行列・近傍数 k・類似度指標（コサイン／ピアソン）・疎度を変えて、推薦システムが「あなたへのおすすめ」をどう予測するか、予測誤差や類似ユーザーをリアルタイムで可視化します。
混同行列からの Precision・Recall・F1シミュレーター
Confusion Matrix Metrics Simulator
機械学習
混同行列からPrecision・Recall・F1を同時計算するシミュレーター。偽陽性と偽陰性のトレードオフを視覚化し、機械学習モデルの性能評価に活用できます。
交差エントロピー vs MSE 損失シミュレーター
Cross-Entropy vs MSE Loss Simulator
機械学習
二値分類の損失関数を比較するシミュレーター。ロジット z と正解ラベル y を変えると、交差エントロピー損失とMSE損失、そして勾配がリアルタイムで分かります。確信を持って間違えたときMSE勾配が消失し、交差エントロピーが分類で標準損失となる理由を直感的に学べる無料ツールです。
k-fold 交差検証シミュレーター
k-Fold Cross-Validation Simulator
機械学習
k-fold 交差検証（cross-validation）でモデル汎化性能を評価する無料シミュレーター。サンプル数 N・分割数 k・モデル複雑度・雑音などを変えて、訓練誤差・CV 誤差・汎化ギャップ・標準誤差を計算し、過学習を判定できます。
TCP 帯域・遅延積 BDP ウィンドウ最適化
TCP Bandwidth-Delay Product (BDP) Window Optimization Simulator
暗号・ネットワーク
TCP の帯域遅延積 (BDP) からリンク帯域・RTT・MSS・パケット損失率・TCP変種 (CUBIC/Reno/BBR/Vegas)・OS チューニングを変えて、ウィンドウサイズと実効スループットを最適化する無料シミュレーターです。Mathis 上限・輻輳ウィンドウも同時に計算します。
B-tree インデックス探索コストと階層数シミュレーター
Database Index Btree Cost Simulator
アルゴリズム・データ構造
B-treeインデックス探索コストと階層数をシミュレーション。木構造、階層コスト、範囲走査を分析し、索引設計最適化に必要なパラメータを確認できます。
DBSCANシミュレーター — 密度ベースクラスタリング
DBSCAN Simulator — Density-Based Clustering
機械学習
DBSCAN密度ベースクラスタリングの実時間シミュレーター。εとMinPtsパラメータを変更してコア点・境界点・ノイズ判定と任意形状クラスタ検出を学習できます。
意思決定分析・期待値計算ツール
Decision Analysis
機械学習
期待金銭価値(EMV)と確率分析から最適な選択肢を特定。決定木・感度分析・トルネードチャートでリアルタイム可視化。
決定木の不純度指標 — Gini・Entropy・誤分類率の比較
Decision Tree Impurity — Gini, Entropy and Misclassification
機械学習
決定木の不純度指標（Gini・Entropy・誤分類率）を比較。2クラス分類の分割基準を可視化し、CARTとEntropyの選択理由を理解できます。
Diffie-Hellman 鍵共有シミュレーター — 公開鍵交換の数論
Diffie-Hellman Key Exchange Simulator — Public Key Math
暗号・ネットワーク
Diffie-Hellman鍵共有の数論を小さな数値で可視化するシミュレーター。公開鍵交換とセッション鍵生成の仕組みを直感的に理解できます。暗号化通信の基礎学習に最適。
FPV ドローン 映像遅延・FPS バジェット シミュレーター
FPV Drone Video Latency & FPS Budget Simulator
暗号・ネットワーク
FPV ドローンの映像遅延（センサー→エンコーダ→電波→デコーダ→ディスプレイ）と必要帯域・操縦反応時間を見積もる無料ツール。アナログ 5.8GHz・DJI O3・HDZero・Walksnail を比較し、Race／Freestyle／Cinematic／Casual のクラスを判定します。
ドロップアウト正則化シミュレーター
Dropout Regularization Simulator
機械学習
ニューラルネットワークのドロップアウト正則化を体験できる無料シミュレーター。保持確率 p・層のニューロン数・乱数シードを変えて、ランダムにドロップされるマスク、保持数の二項分布、1/p スケーリング、部分ネットワーク総数 2ⁿ をリアルタイムに可視化します。
Elastic Net 回帰 シミュレーター — L1+L2 ハイブリッド正則化
Elastic Net Regression Simulator
機械学習
Elastic Net 回帰（Zou & Hastie 2005）の混合比 α と正則化強度 λ を変えて、特徴選択数・有効自由度・真陽性率・偽陽性率・MSE をリアルタイム可視化。Lasso と Ridge の中間で相関特徴をグループ選択できる仕組みを体感できる無料シミュレーターです。
EMアルゴリズム（1次元GMM）シミュレーター
EM Algorithm (1D GMM) Simulator
機械学習
EMアルゴリズムを使用した1次元ガウス混合モデルのシミュレーター。EステップとMステップの反復過程を可視化し、混合分布の推定と対数尤度の変化を確認できます。統計学習・パターン認識。
EM アルゴリズム & Gaussian 混合モデル シミュレーター
EM Algorithm & Gaussian Mixture Model (GMM) Simulator
機械学習
EM (Expectation-Maximization) アルゴリズムによる Gaussian 混合モデル (GMM) の収束挙動を可視化。混合成分数 K、サンプル数、反復回数、真の重なり度、共分散型を変えて、対数尤度・AIC・BIC・クラスタリング ARI をリアルタイムで確認できる無料シミュレーターです。
ガウス過程回帰 — RBFカーネルと95%信頼区間
Gaussian Process Regression — RBF Kernel & 95% Confidence Band
機械学習
ガウス過程回帰とRBFカーネルの対話的シミュレーター。1次元データの予測と不確かさ定量化をリアルタイム可視化。長さスケール・信号分散調整で信頼区間の推定精度を実験。
遺伝的アルゴリズム最適化シミュレーター
Genetic Algorithm
機械学習
遺伝的アルゴリズム最適化シミュレーターでRastrigin・Ackley関数など難関ベンチマークの最適化過程をリアルタイム可視化。GA探索アルゴリズムの適応度収束を解析できます。
勾配ブースティング シミュレーター
Gradient Boosting Simulator
機械学習
勾配ブースティングシミュレーターで回帰木の積み上げ原理を学習。過学習・学習率・木の深さをリアルタイム検証。機械学習アルゴリズム。
勾配クリッピング シミュレーター
Gradient Clipping Simulator
機械学習
勾配クリッピングシミュレーターで深層学習の勾配爆発防止を体験。ノルムクリップと値クリップの効果をリアルタイムで可視化し、勾配ノルムと学習率の最適化を検証できます。
モメンタム付き勾配降下法シミュレーター
Gradient Descent with Momentum Simulator
機械学習
モメンタム付き勾配降下法シミュレーター：学習率・モメンタム係数を変更して、勾配降下法・モメンタム法・Nesterov加速勾配の収束挙動をリアルタイム可視化。機械学習最適化アルゴリズムの理解に。
勾配降下法・最適化アルゴリズム可視化
Gradient Descent
機械学習
勾配降下法シミュレーターでSGD・Adam・RMSpropなどの最適化アルゴリズムの動作を2D損失関数上でリアルタイム可視化。機械学習の収束過程を直感的に理解できます。
ハミング符号シミュレーター
Hamming Code Simulator
アルゴリズム・データ構造
ハミング(7,4)符号シミュレーター：誤り検出・訂正の仕組みを可視化。シンドローム計算と誤り位置特定をリアルタイムで体験できるCAEツール。
階層的クラスタリングシミュレーター — 凝集型とデンドログラム
Hierarchical Clustering Simulator — Agglomerative & Dendrogram
機械学習
階層的クラスタリングシミュレーターで凝集型クラスタリングとデンドログラムをリアルタイム可視化。リンケージ法・距離閾値の比較学習に最適。
画像畳み込みカーネル シミュレーター
Image Convolution Kernel Simulator
機械学習
3×3カーネルによる画像畳み込みをリアルタイムで可視化する無料シミュレーター。シャープ化・ぼかし・エッジ抽出・ソーベル・エンボスなどのカーネルを切り替え、入力画像との畳み込み結果と走査線プロファイルを観察し、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の仕組みを直感的に学べます。
K-分割交差検証シミュレーター — 多項式回帰の次数選択
K-Fold Cross-Validation Simulator — Polynomial Degree Selection
機械学習
K-分割交差検証シミュレーターで多項式回帰の最適次数を選択。訓練誤差と検証誤差から過学習を検出し、モデル選択とハイパーパラメータ最適化を学べます。
k-meansクラスタリング シミュレーター
k-Means Clustering Simulator
機械学習
k-meansクラスタリングシミュレーターで教師なし学習アルゴリズムを可視化。クラスタ数最適化とWCSS収束をアニメーション表示。Lloyd法、エルボー法の理解に最適。
k 近傍法（k-NN）2D 分類シミュレーター — 決定境界と LOO 精度
k-NN 2D Classifier Simulator — Decision Boundary and LOO Accuracy
機械学習
k-NN 2D分類シミュレーターで決定境界を可視化。k値・クエリ点変動時のLOO交差検証精度を学習。機械学習アルゴリズム検証に最適。
Kriging サロゲートモデル シミュレーター — ガウス過程回帰
Kriging Surrogate Model (Gaussian Process Regression) Simulator
機械学習
Kriging（ガウス過程回帰）サロゲートモデルの予測値・95%信用区間・対数周辺尤度・RMSEを SE/Matérn3-2/Matérn5-2 カーネルで可視化。少数の高コスト評価点から滑らかな補間関数を構築する設計最適化向け無料ツール。
学習曲線シミュレーター — 過学習・学習不足の診断
Learning Curve Simulator — Diagnose Overfitting & Underfitting
機械学習
学習曲線シミュレーターで機械学習モデルの過学習・学習不足を診断。訓練誤差と検証誤差を可視化し、正則化やデータ量の影響をリアルタイム観察できます。
学習率スケジュール シミュレーター
Learning Rate Schedule Simulator
機械学習
ニューラルネットワークの学習率スケジュール(ステップ減衰・指数減衰・コサインアニーリング)を可視化・シミュレート。エポックごとの学習率変化と最適化の挙動をリアルタイムで確認できます。
線形SVMシミュレーター — ソフトマージン2D分類
Linear SVM Simulator — Soft-Margin 2D Classification
機械学習
線形SVMシミュレーターで2D分類を可視化。ヒンジ損失とL2正則化を最小化し、サポートベクターと決定境界の関係を学習。機械学習の理解を深めます。
ロジスティック回帰（2D 2クラス分類）シミュレーター
Logistic Regression (2D Binary Classifier) Simulator
機械学習
ロジスティック回帰の2クラス分類シミュレーター。シグモイド関数とクロスエントロピー損失を勾配降下法で最小化し、学習率・正則化の影響を可視化。機械学習の基礎を習得できます。
迷路ソルバー
Maze Solver
アルゴリズム・データ構造
迷路ソルバーは、BFS・DFS・A*・ダイクストラ法などの経路探索アルゴリズムを迷路で可視化・比較できる教育ツールです。探索過程をリアルタイムで確認し、ノード数や計算時間の違いを体感的に学べます。アルゴリズムの理解を深めるインタラクティブなシミュレーターです。
ガウシアン ナイーブベイズ分類シミュレーター — 2D 3クラス
Gaussian Naive Bayes Classifier Simulator — 2D, 3 Classes
機械学習
ガウシアン ナイーブベイズ分類の2D 3クラス可視化シミュレーター。決定境界と事後確率をリアルタイムで確認。機械学習の分類アルゴリズムを学習。
ニューラルネットワーク可視化ツール
Neural Network
機械学習
ニューラルネットワークの仕組みを直感的に学べる可視化ツールです。順伝播と逆伝播をリアルタイムで視覚的に確認でき、XOR問題の学習過程を通じて機械学習の核心が理解できます。活性化関数や損失曲線、決定境界も表示し、初学者から中級者まで深く学べる教育ツールです。
ロボット経路計画 シミュレーター
Path Planning
アルゴリズム・データ構造
ロボットの経路計画をポテンシャル場法でシミュレーション。目標への引力と障害物からの斥力を合成した場で、点質量ロボットの経路をリアルタイム計算します。ポテンシャル分布のカラーマップ表示、局所極小問題の検出機能、簡易RRTとの比較機能を備え、アルゴリズムの理解と評価を支援します。
主成分分析（PCA）シミュレーター — 2D データの固有値分解
Principal Component Analysis (PCA) Simulator — Eigendecomposition for 2D Data
機械学習
主成分分析（PCA）シミュレーター：2D データの固有値分解と次元削減を可視化。固有ベクトル、寄与率、共分散行列を対話的に学習できます。
パーセプトロン学習シミュレーター — 線形分類器の収束
Perceptron Learning Simulator — Linear Classifier Convergence
機械学習
パーセプトロン学習シミュレーターは、2入力単純パーセプトロン の学習則をブラウザ上で実行し、線形分離可能な2クラスデータに対して決定境界が収束するまでの過程を可視化します。学習率・エポック数・初期重みを調整できます。
方策勾配法シミュレーター — 強化学習
Policy Gradient Simulator
機械学習
方策勾配法（REINFORCE）の動作をリアルタイム可視化。強化学習における連続行動制御とガウス方策の最適化を体験。ベースライン効果を確認できるシミュレーター。
プーリング層シミュレーター — CNN
Pooling Layer Simulator — CNN
機械学習
CNNのプーリング層をリアルタイムで可視化する無料シミュレーター。最大プーリングと平均プーリングを切り替え、プールサイズ・ストライド・入力特徴マップを変えて、出力サイズ・ダウンサンプリング率・演算回数を確認できます。畳み込みニューラルネットワークのダウンサンプリングを直感的に学べます。
Q学習シミュレーター — 強化学習グリッドワールド
Q-Learning Simulator — Reinforcement Learning Gridworld
機械学習
Q学習シミュレーターで強化学習の基礎を体験。グリッドワールドで価値関数の収束とエージェント学習をリアルタイム確認。学習率・割引率・探索率の最適化。
ランダムフォレストの多数決 — bagging と分散低減
Random Forest Majority Vote — Bagging and Variance Reduction
機械学習
ランダムフォレストの多数決による分散低減メカニズムを解説。bootstrap標本と特徴量サブサンプリングでアンサンブル学習の効果を理解。
L1/L2正則化シミュレーター — LassoとRidge
L1/L2 Regularization Simulator — Lasso vs Ridge
機械学習
L1/L2正則化シミュレーター：Lasso・Ridge正則化による過学習抑制と係数縮小の可視化ツール。正則化強度λの影響をリアルタイム比較。
RSA 暗号シミュレーター — 鍵生成と暗号化・復号
RSA Encryption Simulator — Key Generation, Encryption and Decryption
暗号・ネットワーク
RSA暗号シミュレーターで鍵生成から暗号化・復号まで学習。素数pとqから公開鍵と秘密鍵を生成し、平文の暗号化・復号を体験。教育用小規模数値で公開鍵暗号の仕組みを理解。
Softmaxと交差エントロピー損失 — 分類学習の核
Softmax and Cross-Entropy Loss — Core of Classification
機械学習
Softmaxと交差エントロピー損失の動作原理をシミュレーションで理解。ロジット変換、確率計算、温度パラメータの影響を対話的に学習できる分類学習解説ツール。
ソートアルゴリズム可視化
Sorting Algorithms
アルゴリズム・データ構造
バブルソート、クイックソート、マージソートなど主要なソートアルゴリズムをアニメーションで直感的に学べるシミュレーター。比較回数や計算量をリアルタイムで確認でき、アルゴリズムの仕組みと効率の違いが一目でわかります。プログラミング学習やCAE前処理の理解に最適です。
スペクトラルクラスタリング シミュレーター
Spectral Clustering Simulator
機械学習
スペクトラルクラスタリングのインタラクティブ模擬：RBF・k-NN・コサイン親和度行列、正規化グラフラプラシアン L ^-1/2(D-W)D^-1/2 の固有値分解、半月形・同心円など非凸データを完璧に分離する固有ベクトル法を可視化。k-means比の改善率・固有値ギャップ・メモリ使用量を即時計算。
SGLD ストキャスティック勾配ランジュバン シミュレーター
Stochastic Gradient Langevin Dynamics (SGLD) Simulator
機械学習
SGLDストキャスティック勾配ランジュバンダイナミクスによるBayesian事後分布サンプリングツール。ステップサイズ、バッチサイズ、ノイズ強度を調整してESS、混合時間、Gelman-Rubin R̂をリアルタイム監視。確率的勾配法、MCMCサンプラー設計を学習。
TF-IDF ベクトル化シミュレーター
TF-IDF Vectorizer Simulator
機械学習
TF-IDFベクトル化シミュレーターで文章の数値変換を体験。TF値・IDF値・重みをリアルタイム計算し、機械学習の特徴抽出を理解できます。テキスト分析・自然言語処理。
Transformer アテンション基礎シミュレーター
Transformer Attention Basics Simulator
機械学習
Transformer の核心であるスケール付きドット積アテンションを3トークンで体感できる無料シミュレーター。各トークンの方向ベクトル・クエリ・温度を変えると、注目重み・softmax・出力ベクトル・注意エントロピーがリアルタイムで分かります。
重み初期化シミュレーター — Xavier・He
Weight Initialization Simulator — Xavier & He
機械学習
深いニューラルネットワークの重み初期化をシミュレーション。Xavier・He初期化法による活性化分散の変化を可視化し、勾配消失・勾配爆発を解析。