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数学とアルゴリズムに関するskypenguinsのブックマーク (8)

  • 竹内関数 - Wikipedia

    再帰的に定義される、3個の引数 x, y, z をとる次のような関数である。 特に変わる所は無いがLisp版[1]も参照のこと。定義からわかるように処理を次々にたらい回しにしていくことから、たらいまわし関数[2]、たらい関数 (Tarai function) とも呼ばれる(後述のマッカーシー版との混同を避けるためこの名で呼ばれることのほうが多いが、こちらの定義のほうがオリジナルである。マッカーシー版を特にTak関数として区別する場合もある)。電電公社研究員(当時)の竹内郁雄が、1974年の夏前の頃、後述するような特性のある関数をあれこれ考えていた、ある日の午前に思いついたものである[3]。竹内関数と命名したのは野崎昭弘である[4]。 特性として、よくベンチマークに使われる関数であるフィボナッチ数を何の工夫もなく計算するいわゆるダム(dumb)フィボナッチと比較して、大きな数の計算が必要ない

  • アルゴリズムの世界地図 - Qiita

    こんにちは、square1001 です。 現在は東京大学の学部 1 年生をしています。私は中学 1 年の頃からプログラミングをやっていて、特にアルゴリズムが大好きです。AtCoder をはじめとする 競技プログラミング にも取り組んでいて、中高生のときは 情報オリンピック にも参加していました。 記事では、アルゴリズムや競技プログラミングに興味がある方、あるいはプログラミングをやっているけどアルゴリズムをよく知らない方に アルゴリズムはどんなもので アルゴリズムを使うとどんな問題が解けて アルゴリズムが地球のように広く、多様で、奥深く、そして楽しいこと を知ってもらおうと思っています。 アルゴリズムの世界へようこそ 時代は 2020 年代に突入し、急速に IT 化 や DX が進んでいく中で、問題を効率的に解くアルゴリズム技術の重要性が、ますます高まっています。そして、アルゴリズムは、世

    アルゴリズムの世界地図 - Qiita
  • アルゴリズムと数学の本を書きました - E869120's Blog

    1. はじめに こんにちは、はじめまして。東京大学 1 年生の米田優峻(E869120)と申します。私は競技プログラミング趣味で、AtCoder や国際情報オリンピックなどの大会に出場しています1。2021 年 11 月時点で、AtCoder では赤色(レッドコーダー)です。また、2020 年以降、アルゴリズムを学べる以下のようなコンテンツや資料を作成してきました。 レッドコーダーが教える、競プロ上達ガイドライン 競プロ典型 90 問 50 分で学ぶアルゴリズム さて、このたびは技術評論社から、書籍を出版させていただくことになりました2。アルゴリズムと数学が同時に学べる新しい入門書です。 「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく - amazon 発売日は今年のクリスマス、2021/12/25 です。電子書籍版も同時期に出る予定です。記事では、このの内容と想定読者について、

    アルゴリズムと数学の本を書きました - E869120's Blog
    skypenguins
    skypenguins 2021/12/03
    螺旋本とけんちょん本が同レベル帯にあるというのが初耳だった
  • 「量子」と組合せ最適化に関する怪しい言説 ―とある研究者の小言― - むしゃくしゃしてやった,今は反省している日記

    最近,量子コンピュータの話題をニュースや新聞で見かけることが増えてきました. その中で気になってきたのが,組合せ最適化と量子コンピュータ(特に量子アニーリング)に関する怪しい言説.私自身は(古典コンピュータでの)組合せ最適化の研究をやってきて,量子コンピュータを研究しているわけではないのですが,さすがにこれはちょっと・・・と思う言説を何回か見かけてきました. 最近の「量子」に対する過熱ぶりは凄まじいので,こういう怪しい言説が広まるのは困りものです.すでにTwitter上には,“組合せ最適化は今のコンピュータでは解けない”とか“でも量子なら一瞬で解ける”という勘違いをしてしまっている人が多数見られます*1. さすがに危機感を覚えてきたので,この場できちんと指摘しておくことにしました. 今北産業(TL;DR) “古典コンピュータは組合せ最適化を解けない” → 古典コンピュータで組合せ最適化を解

    「量子」と組合せ最適化に関する怪しい言説 ―とある研究者の小言― - むしゃくしゃしてやった,今は反省している日記
  • 高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録

    高速逆平方根とは? C言語のコード 検証 アルゴリズムの要点 [1] 逆平方根の計算を対数・指数の計算に置き換える [2] 浮動小数点型の内部表現を利用した対数・指数の近似計算 [2.1] 対数の近似 [2.2] σの最適値 [2.3] 整数型での解釈 [2.4] 逆平方根の計算とマジックナンバー0x5F3759DF [3] ニュートン法による収束で精度アップ 感想 高速逆平方根とは? 高速逆平方根(fast inverse square root)とは、平方根の逆数 を高速に計算するアルゴリズムです。平方根の逆数は逆平方根とも呼ばれます。逆平方根はベクトルの正規化などに用いられるので、これを高速に計算できるアルゴリズムには大きなご利益があります。 参照: Fast inverse square root - Wikipedia C言語のコード 高速逆平方根の関数を示します。0x5F375

    高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録
  • 動的計画法を実現する代数〜トロピカル演算でグラフの最短経路を計算する〜 - Qiita

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? トロピカル半環と呼ばれる代数構造上のトロピカル行列を利用すると動的計画法を使ってグラフの最短経路の距離を計算するという問題が単純な行列積で解けてしまうらしい。そんな噂12を聞きつけて我々はその謎を解き明かすべく南国(トロピカル)の奥地へと向かった。 トロピカルな世界に行くためにはまずは代数を知る必要がある。要するに群・環・体の話だ。しかしこの記事の目的は代数学入門ではないので詳しい話は他の記事3に譲るとし、さっそく半環という概念を導入する。それは 半環は以下の性質を満たす二つの二項演算、即ち加法(和)"$+$" と乗法(積)"$\cdo

    動的計画法を実現する代数〜トロピカル演算でグラフの最短経路を計算する〜 - Qiita
  • 確率的勾配降下法のメリットについて考えてみた

    実際微分して=0と解くと、$x=-3, 0, 6$のときに最小値を取る可能性があります。グラフを見ると、global minimumという意味での最小値はx=6のときだけで、x=-3のときはlocal minimumつまり極小値でしかありません。x=0は極大値です。 機械学習でなにかの関数を最小化するときに、当にほしいのはこの例でいうx=6のような値です。よく「局所解に陥る」という言い回しを見るのですが、概念的にはx=-3のような値が最小値として求められたということだと思います。 ※専門的には、x=-3の場合を局所的最適(local optimal)、x=6の場合は大域的最適(global optimal)と言うそうです。以下の講義資料がわかりやすいです。 参考:東京大学の数理計画法の講義資料より『最適化と凸関数』 最急降下法(直線探索) これまで数学的(理論的と言ったほうが正しいかも)

    確率的勾配降下法のメリットについて考えてみた
  • P≠NP問題がざっくり理解できる本 - hiroyukikojima’s blog

    * 追記(6月27日) 最後の紹介した「約数ゲーム」について、メールで解答を教えてくれた人がいたので、最後に追加しました。 最近、野崎昭弘『「P≠NP」問題』ブルーバックスを読んだので、レビューをエントリーしようと思う。 そもそも、このを読もうと思ったのは、ある雑誌の企画で「数学の未解決問題」について、ある数学者と討論をすることになっていたのがきっかけだった。ミレニアム問題のいくつかが話題にのぼりそうなので、P≠NP問題についても少し知識を補充しておこうと思ったのだ。 でも、アマゾンのレビューで酷評されているのを読んで、いくぶん躊躇した。それで、少し時間が空いたけど、屋で立ち読みしてみて、その場で購入した。少なくともぼくには、アマゾンのレビューはミス・ディレクションにすぎないものだとわかった。買って帰って、速攻で読了したが、ぼくの要求にかなったであった。アマゾンのレビュー欄は、まあ、

    P≠NP問題がざっくり理解できる本 - hiroyukikojima’s blog
    skypenguins
    skypenguins 2016/06/27
    P≠NP問題は「容疑者Xの献身」の小説で知りました…(小声)
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