論文に何を書くべきか→これだけは埋めろ→論文作成穴埋めシート
こう言い換えろ→論文に死んでも書いてはいけない言葉３０ 読書猿Classic: between / beyond readers を書いたとき、「あとは穴埋めしたら論文を出力してるものが作れないか」みたいな話があったので、作ってみた。 何であれ、文章を書く骨法は、書きたいことではなく、書くべきことを（そしてそれだけを）書くことである。 問題は何を書くべきかであるが、幸いにして、論文については後述するようにほとんど決まっている。 結論から言えば、以下の表を埋めていくだけで、論文の骨組みができあがる。 必要な項目は揃い、しかるべき順序で並ぶ。 論文穴埋めシート こんな簡単な穴埋め表がこれまであまり取り上げられなかったのは、わざわざ作るまでもないことも勿論あるが、その他にも次のような理由がある。 つまり、こうした穴埋め表が、 あなたは論文が書けないのではない。 研究ができないのだ。 という目の当
現実世界のセルオートマトン | phasonの日記 | スラド
"Massively parallel computing on an organic molecular layer" A. Bandyopadhyay et al., Nature Phys., 6, 369-375 (2010) 平面基板上の分子膜を使って，現実世界にセルオートマトンを実現しましたよ，という論文． DDQ（2,3-Dichloro-5,6-dicyano-1,4-benzoquinone）という分子がある．これは（ずれていたら失礼） O || C / \ NC-C C-Cl || || NC-C C-Cl \ / C || O こんな感じで，ベンゼン環の上下にケトンを持ち（キノン構造），片側にシアノ基二つ，もう片側に塩素二つという，電子吸引基をバカスカくっつけた実に電子を引き抜きまくる（＝他者を強烈に酸化して，自分は還元される）酸化力の非常に強い分子． この分子
iOSアプリ開発するなら知っておきたいライブラリ – Yuyak
まとめてみる。 基本的なもの Three20 Facebookのオープンソースプロジェクト。UI系が豊富です。 google-toolbox-for-mac こちらはGoogle製。 基本的にMacのライブラリなんですが、iPhone用のもあったりする。 ゲームとか cocos2d ドキュメントも豊富ですしかなり簡単に使えます。その名のとおり2D向けのゲームエンジンです。 SIO2::2D/3D Game Engine for Mobile Devices 使ったことはないのですが、何か本格的なゲームによさそうです。こちらは3D向けですかね。 ネットワーク系 ASIHTTPRequest Documentation – All-Seeing Interactive NSURLConnectionに不満をお持ちの方はこちらをどうぞ。おそらくその不満は解消されます。 OAuthConsumer
Cocoaの日々: [iOS] Static Library (1) ライブラリ作成
Static Library を作りたい。まずは最も簡単なものから作ってみよう。 Static Library用新規プロジェクト Xcode を立ち上げて新規プロジェクトのテンプレートから "Cocoa Touch Static Library" を選ぶ。 このプロジェクトへ XCSampleClass を追加する。 @interface XCSampleClass : NSObject { } - (NSString*)helloString; @end@implementation XCSampleClass - (NSString*)helloString { return @"Hellow World"; }メソッドがひとつだけの簡単なクラス。 ビルドすると libStaticLibrarySample.a が生成される。 ライブラリを利用するサンプル 作成したライブラリを利用する
![Cocoaの日々: [iOS] Static Library (1) ライブラリ作成](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fdd91d4aedd02ed95fdcb44b6f0aef4021daad46/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2F2.bp.blogspot.com%2F_ZoUhefzk0CI%2FTM9uKPNKodI%2FAAAAAAAAFrI%2Fj-8ltFZr5nI%2Fs320%2F101102-0005.png)
Welcome to igraph's new home
igraph – The network analysis package igraph is a collection of network analysis tools with the emphasis on efficiency, portability and ease of use. igraph is open source and free. igraph can be programmed in R, Python, Mathematica and C/C++. igraph R package python-igraph IGraph/M igraph C library python-igraph 0.9.6, the fourth bugfix release of the 0.9 series, has arrived. The preferred way of
マンハッタン距離 - Wikipedia
マンハッタン距離の例：どの色のコースを辿っても同じ距離が決まっている マンハッタン距離（マンハッタンきょり、Manhattan distance）またはL1-距離は、幾何学における距離概念の一つ。各座標の差（の絶対値）の総和を2点間の距離とする。 ユークリッド幾何学における通常の距離（ユークリッド距離）に代わり、この距離概念を用いた幾何学はタクシー幾何学 (taxicab geometry) と呼ばれる。19世紀にヘルマン・ミンコフスキーによって考案された。 定義[編集] より形式的には、2点間の距離を直交する座標軸に沿って測定することで一般の 次元空間においてマンハッタン距離 が定義される。 ただし、, とおいた。例えば、平面上において座標 に置かれた点 と、座標 に置かれた点 間のマンハッタン距離は となる。 例[編集] マンハッタン距離は、都市ブロック距離（city block di
最近傍探索 - Wikipedia
最近傍探索（英: Nearest neighbor search, NNS）は、距離空間における最も近い点を探す最適化問題の一種、あるいはその解法。近接探索（英: proximity search）、類似探索（英: similarity search）、最近点探索（英: closest point search）などとも呼ぶ。問題はすなわち、距離空間 M における点の集合 S があり、クエリ点 q ∈ M があるとき、S の中で q に最も近い点を探す、という問題である。多くの場合、M には d次元のユークリッド空間が採用され、距離はユークリッド距離かマンハッタン距離で測定される。低次元の場合と高次元の場合で異なるアルゴリズムがとられる。 ドナルド・クヌースは、The Art of Computer Programming Vol.3（1973年）で、これを郵便局の問題で表した。これはすな
組合せ爆発 - Wikipedia
組合せ爆発（くみあわせばくはつ、英: combinatorial explosion）は、計算機科学、応用数学、情報工学、人工知能などの分野では、解が組合せ（combination）的な条件で定義される離散最適化問題で、問題の大きさn に対して解の数が指数関数や階乗などのオーダーで急激に大きくなってしまうために、有限時間で解あるいは最適解を発見することが困難になることをいう。 概説[編集] それ以外の通信ネットワーク、情報システム開発、化学その他の分野ではより広義に、要素の数が多くなるとその組合せによって急激に、考えられる可能性の数、とりうる実現形の数、実行すべき手順の数、あるいは全体の複雑さが非常に巨大化してしまうことをいう。 組合せ的爆発（くみあわせてきばくはつ）、組合せ論的爆発（くみあわせろんてきばくはつ）ともいう。計算量の爆発（けいさんりょうのばくはつ）の方がより一般概念であり、そ
ヒューリスティック - Wikipedia
ヒューリスティック（英: heuristic、独: Heuristik）または発見的（手法）[1] [2]:7 [3]:272とは、必ずしも正しい答えを導けるとは限らないが、ある程度のレベルで正解に近い解を得ることができる方法である。発見的手法では、答えの精度が保証されない代わりに、解答に至るまでの時間が短いという特徴がある。 主に計算機科学と心理学の分野で使用される言葉であり、どちらの分野での用法も根本的な意味は同じであるが、指示対象が異なる。すなわち、計算機科学ではプログラミングの方法を指すが、心理学では人間の思考方法を指すものとして使われる。なお、論理学では仮説形成法と呼ばれている。 計算機科学[編集] 計算機科学では、コンピューターに計算やシミュレーションを実行させるときに、発見的手法を用いることがある。たいていの計算は、計算結果の正しさが保証されるアルゴリズムか、または計算結果が
動的計画法 - Wikipedia
動的計画法（どうてきけいかくほう、英: Dynamic Programming, DP）は、計算機科学の分野において、アルゴリズムの分類の1つである。対象となる問題を複数の部分問題に分割し、部分問題の計算結果を記録しながら解いていく手法を総称してこう呼ぶ。 定義[編集] 細かくアルゴリズムが定義されているわけではなく、下記2条件を満たすアルゴリズムの総称である。 帰納的な関係の利用：より小さな問題例の解や計算結果を帰納的な関係を利用してより大きな問題例を解くのに使用する。 計算結果の記録：小さな問題例、計算結果から記録し、同じ計算を何度も行うことを避ける。帰納的な関係での参照を効率よく行うために、計算結果は整数、文字やその組みなどを見出しにして管理される。 概要[編集] 「動的計画法(dynamic programming)」という言葉は1940年代にリチャード・E・ベルマンが最初に使いは
組合せ最適化 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "組合せ最適化" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2018年12月） 組合せ最適化（くみあわせさいてきか、英: combinatorial optimization、組み合わせ最適化、または組み合せ最適化とも表記される）は、応用数学や情報工学での組合せ論の最適化問題である。オペレーションズリサーチ、アルゴリズム理論、計算複雑性理論と関連していて、人工知能、数学、およびソフトウェア工学などの交差する位置にある。組合せ最適化では、厳密解が簡単に求まる場合もあれば、そうでない場合もある。厳密解を求めるのが難しいと思われる問題を解くた
シーケンスペア - Wikipedia
シーケンスペア（Sequence-pair）は、矩形配置の表現方法のこと。矩形同士の相対位置関係を矩形名の順列の対により表すことができる。集積回路設計の一工程である配置計画（フロアプラン）での利用を目的として開発されたが、発見的探索法（メタヒューリスティックアルゴリズム）である焼きなまし法と組合わせて用いると、離散数学の組合せ論でNP困難な問題である矩形パッキング問題に有効なことが知られている。 概要[編集] 技術的背景[編集] 集積回路設計の一工程である配置計画（フロアプラン）では、回路として実現するために必要な様々なモジュール（記憶素子や演算器など）を、シリコン基板上にどのように配置するかを検討する。半導体ビジネスでは、1枚のシリコンウェハーから出来るだけ多くの集積回路(IC, LSI)を製造することが収益面で不可欠である。そのため、集積回路そのものを出来るだけ小さく設計することが望ま
遺伝的アルゴリズム - Wikipedia
遺伝的アルゴリズム（いでんてきアルゴリズム、英語：genetic algorithm、略称：GA）とは、1975年にミシガン大学のジョン・H・ホランド（John Henry Holland）によって提案された近似解を探索するメタヒューリスティックアルゴリズムである。人工生命同様、偶然の要素でコンピューターの制御を左右する。4つの主要な進化的アルゴリズムの一つであり、その中でも最も一般的に使用されている。 概要[編集] 遺伝的アルゴリズムはデータ（解の候補）を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。適応度は適応度関数によって与えられる。 この手法の利点は、評価関数の可微分性や単峰性などの知識がない場合であっても適用可能なことである。 必要とされる条件は評価関数の全順序性と、探索空間が位相（トポロジー）を持っ
粒子群最適化 - Wikipedia
粒子群最適化（りゅうしぐんさいてきか、Particle Swarm Optimization、PSO）とは、群知能の一種。 昆虫の大群や魚群において、一匹がよさそうな経路を発見すると（すなわち、食料を発見したとか安全であるという場合）、群れの残りはどこにいても素早くそれに倣うことができる。 これは多次元空間において位置と速度を持つ粒子群でモデル化される。これらの粒子はハイパー空間を飛びまわり、最善な位置を探す。位置の評価は適応度関数で行う。群れのメンバーは良い位置について情報交換し、それに基づいて自身の位置と速度を調整する。このコミュニケーションは主に次の二種類の方法でなされる。 最も良い位置にいる粒子が全体に通知される。 ローカルなベストの位置にいる粒子が近傍の粒子群に通知される。 位置と速度の更新は以下の式で行われ、これが繰り返される。 は、慣性定数。多くの場合 1 より若干小さい値が
モラル・パニック - Wikipedia
モラル・パニック（moral panic）とは、「ある時点の社会秩序への脅威とみなされた特定のグループの人々に対して発せられる、多数の人々により表出される激しい感情」と定義される[1]。より広い定義では、以前から存在する「出来事、状態、人物や集団」が、最近になってから「社会の価値観や利益に対する脅威として定義されなおされる」ことと言える[2]。 モラル・パニックは、ある種の文化的行動（多くの場合サブカルチャーに属する）や、ある種の人々（多くの場合、社会的・民族的マイノリティに属する）に対して、世間一般の間に「彼らは道徳や常識から逸脱し、社会全般の脅威となっている」という誤解や偏見、誇張された認識が広がることによって一種の社会不安が起こり、これら「危険な」文化や人々を排除し社会や道徳を守ろうとして発生する集団パニックや集団行動である。少数の人々に対する、多数の人々（必ずしも社会の多数派という
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