確率論 最適ヘッズアップオールイン
反実仮想リグレット最小化を用いて、ヘッズアップにおける最適なオールイン戦略を考察する。
確率論 
音楽 テキサスホールデムをテーマに曲を作ってみた
Suno AIという作曲AIサービスを使って曲を作ってみたというお話。
確率論 不完全情報ゲームと反実仮想リグレット最小化
ポーカーのソルバーで用いられる反実仮想リグレット最小化（CFR: Counterfactual Regret Minimalization）というアルゴリズムについて概要を説明する。
確率論 プリフロップにおけるプレイヤーモデル ー続きー
前回に引き続き、プリフロップにおける行動モデルについて考察する。混合戦略やポジションごとのVPIPの変化などについて考察する。
確率論 プリフロップにおけるプレイヤーモデル
テキサスホールデムのプリフロップにおけるプレイヤーの行動モデルについて考察する。特に、どの手札を優先的に参入するかの選好順位を表現する方法を検討する。
解析学 正則関数の微分
複素関数（正則関数）の微分について簡単に記述する。教科書的な内容であり退屈かもしれないが、実関数の微分との差異が分かりやすいように書いてみた。
確率論 フロップのおける強い役の成立確率
テキサスホールデムでフロップにおいてツーペア以上の強い役が成立する確率を示す。ツーペア以上の成立確率が高い順に参入する手札を選ぶ場合にどのような手札が優先されるかを考察する。
確率論 m HOLD’EM（エムホールデム）の攻略方法
テキサスホールデムの無料ゲームのうちm HOLD'EM（エムホールデム）について攻略方法を考察する。他のアプリと違ってルールに大きな特徴があるため、最適な戦略が通常のテキサスホールデムと大きく異なるようである。
確率論 多腕バンディット問題
多腕バンディット問題について概要を説明する。テキサスホールデムへの応用などはそのうち考えたい。
確率論 ICM (Independent Chip Model)
ICM (Independent Chip Model)といわれるテキサスホールデムのトーナメントで獲得できる賞金の期待値を推定するモデルを紹介する。