Monte Carlo の面白い実践例を探しています

素粒子・原子核・天体物理の実験、データ解析をやってきた、元大学教官です。国外の大学と長く関わってきました。日本の大学が、薄っぺらい教科書などで、Pedagogicalな講義だけしか受けない実情を改善したいと願っています。「科学として、おもろいテーマ」を扱い、実践的な経験が積める素材を、Githubなどから集めています。

Strong Gravitational Lensing; JWST Science Data; General Statistics and Inference;Birth of Numerical Experiments; Pseudo Random Number Generator and Mersenne Twister; Randomness test suite master by NIST; Expectation Maximizer with Faithful Geyser and Iris Dataset; Earth Orbit Eccentricity, Rotation Axis and Milankovitch Model; Sequential Monte Carlo and Feynman-Kac Formula; Self-Organizing Maps and Hopfield Network

などを取り上げました。ほとんどすべてに、WSL2上のUbuntu24.04の、Python3.10 あるいは Python3.11で走るコードを付けています。

化学、生命科学の知識がないので、おもろいテーマを教えてください。またFeynman-KacプラスItoの定理などのFintechへの利用もあるようですね。

Phythonコードをお願いします。

釜江常好