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Algorithmとmathematicsに関するItisangoのブックマーク (11)

  • 「数学ガール」って、どれから読めばいいの?|結城浩 / Hiroshi Yuki

    三つのシリーズがあります。数学ガールには三つのシリーズがあります。 「数学ガール」シリーズ 「高校の数学くらいはまあまあわかるかな」という方は「数学ガール」シリーズをどうぞ。「数学大好き!」なら中学生でもいいですよ。 「数学ガールの秘密ノート」シリーズ 「いや、もう、数学は苦手なんですけど」という方は「数学ガールの秘密ノート」シリーズをどうぞ。 「数学ガールの物理ノート」シリーズ 「物理学に興味がある」という方は「数学ガールの物理ノート」シリーズをどうぞ。 ★「数学ガール」シリーズは、物語を追いたいなら順番に。でも数学的内容は各巻で完結しています。・第1巻は、数列・母関数・離散と連続の話題が出てきます。

    「数学ガール」って、どれから読めばいいの?|結城浩 / Hiroshi Yuki
    Itisango
    Itisango 2020/10/10
    既に何冊か持っているけど、読む時間を取れなくて…
  • Amazon.co.jp: アルゴリズムが世界を支配する

    Amazon.co.jp: アルゴリズムが世界を支配する
    Itisango
    Itisango 2013/10/25
    “未来はAlgorithmから逃れられない―ボットに支配される社会で成功する道はどこにあるのか。”
  • 比例航法のまとめ

    比例航法について 2005/02/03:「旋回後の座標を求める」章でdθとなっていた箇所をλに訂正。 比例航法とは何か 比例航法というのはその名の通り、航路決定に比例式を用いた誘導方式です。つまり、ある値に一定の比例定数をかけた方向に指向するような方式になります。 比例航法の基 ミサイルが保持すべき情報 ミサイルが知っているべき情報、つまりミサイルのクラスや構造体が持つべき情報はあまり多くありません。通常、特に凝ったことをしない限り次のものだけで十分です。 ミサイル自身の座標(xm, ym) ミサイル自身の速度(s) ミサイル自身の向き(r 度、またはラジアン) ミサイル自身の向きとプレーヤとの角度(θ 度、またはラジアン)を数個(配列またはリスト) ミサイル自身の向きとプレーヤの角度、と言うのが分かりにくい点ですが、これはミサイル自体の進行方向からどれぐらいずれた向きにプレーヤが存在す

  • エラトステネスの篩 - 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?: "エラトステネスの篩" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2019年6月) エラトステネスの篩 (エラトステネスのふるい、英: Sieve of Eratosthenes) は、指定された整数以下の全ての素数を発見するための単純なアルゴリズムである。古代ギリシアの科学者、エラトステネスが考案したとされるため、この名がついている。

    エラトステネスの篩 - Wikipedia
  • SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT)

    SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT): twice faster than Mersenne Twister*1. English Version 最新情報 SFMT ver1.5.1 をリリースしました。(2017/2/22) SFMT ver1.5 をリリースしました。 53bit精度double出力にバグがありました。(2017/2/7) SFMT 論文の正誤表 を追加しました。(2015/9/1) dSFMT ver2.2.3 をリリースしました。(2013/12/19) SFMT ver1.4.1 をリリースしました。(2013/12/19) dSFMT ver2.2.2 をリリースしました。 ver2.2.2 はVisual C++ 2012 でコンパイルエラーになる部分を修正しました。 (2013/9/17) dSFMT ver

  • メルセンヌ・ツイスタ - Wikipedia

    メルセンヌ・ツイスタ (Mersenne twister、通称MT) は擬似乱数列生成器 (PRNG) の1つである。従来の疑似乱数列生成手法にある多くの欠点を克服し、高品質の疑似乱数列を高速に生成できるものとして、1996年に松眞と西村拓士によって国際会議で発表された(1998年1月に論文掲載)。考案者らによる実装が修正BSDライセンスで公開されている。 「メルセンヌ・ツイスタ」は厳密にはある手法に基づいた乱数列生成式(あるいは生成法)の族を指し、内部状態の大きさや周期は設定可能である。以下の長所と短所では、メルセンヌ・ツイスタ自体、よく使われている生成法のMT19937、さらにその実装について、区別することなく述べている。 219937-1 (≒4.315×106001) という長い周期が証明されている。 この周期は、名前の由来にもなっているように(24番目の)メルセンヌ素数であり、

  • Graph Classes and Algorithms

    [概要] 計算機で扱う問題は,多くの場合グラフ上の問題として定式化できる. 計算量の理論により,これまで多くの問題が``手に負えない''ことが示されてきた. 一方でこうした問題に対する現実的なアプローチがいくつか提案されてきた. 稿ではグラフに制限を加えるアプローチについて解説する.DNA の切片間の関係などは, モデル化すると特別なグラフになる.こうしたグラフ上では, これまで手に負えないとされてきた問題が効率良く解けることがある. 稿では,代表的なグラフクラスと,関連したアルゴリズムの最近の研究動向を解説する. [キーワード] アルゴリズム,グラフクラス,計算の複雑さ,理想グラフ [お断り] このページは,電子情報通信学会に掲載予定の同名の解説論文を加筆修正したものです. せっかく書いたので,より広く公開して,かつ,ときどきは更新して行こうかと思っています. リンクも少しずつ充実さ

  • ガウス=ルジャンドルのアルゴリズム - 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?: "ガウス=ルジャンドルのアルゴリズム" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2016年3月) ガウス=ルジャンドルのアルゴリズム(英語: Gauss–Legendre algorithm)は、円周率を計算する際に用いられる数学の反復計算アルゴリズムである。円周率を計算するものの中では非常に収束が速く、2009年にこの式を用いて2,576,980,370,000桁(約2兆6000億桁)の計算がなされた。 このアルゴリズムはカール・フリードリヒ・ガウスとアドリアン=マリ・ルジャンドルがそれぞれ別個に研究したものである。これは2つの

    Itisango
    Itisango 2010/09/11
    "2009年にこの式を用いて2,576,980,370,000桁(約2兆6000億桁)の計算がされた。"
  • 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

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  • マルコフ連鎖 - 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?: "マルコフ連鎖" – 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1月) マルコフ連鎖(マルコフれんさ、英: Markov chain)とは、確率過程の一種であるマルコフ過程のうち、とりうる状態が離散的(有限または可算)なもの(離散状態マルコフ過程)をいう。また特に、時間が離散的なもの(時刻は添え字で表される)を指すことが多い[注釈 1]。マルコフ連鎖は、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である(マルコフ性)。各時刻において起こる状態変化(遷移または推移)に関して、マルコフ連鎖は遷移確率が過去の状態によらず、

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