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思いは言葉に。 はてなブログは、あなたの思いや考えを残したり、 さまざまな人が綴った多様な価値観に触れたりできる場所です。
とっておきの TeX/LaTeX ネタを皆で持ち寄って楽しむ 「TeX & LaTeX Advent Calendar」 盛況にうちに終わった昨年に続き第 2 回の開催です。 皆さんの、心をこめたネタをお待ちしております! ※ ハッシュタグは「 #texadvent2013 」 ※ TeX 初心者大歓迎。 ※ LaTeX 初心者大歓迎! ※ LaTeX 初心者大歓迎! 大事なことなので(ry 昨年(2012年)の様子→ TeX & LaTeX Advent Calendar (※TeX注意) 参加方法 このカレンダーへの参加登録を行ってください。 その後、自分が登録した担当日に、ブログ等の何処かに、以下の何れかテーマに該当する何かを書きます。 実用的な TeX/LaTeX ネタ。 あまり実用的でない TeX/LaTeX ネタ。 全く以て実用的でない TeX/LaTeX ネタ。 ※ Twit
いきなり私見ですが、「TeX むかつく」という声の大半は、「インストールが苦痛」または「マクロが意味不明で思い通りならない」に分類できるんじゃないでしょうか。 でもまあ、便利なインストーラ付属の分かりやすいLaTeX2eの入門書が改訂を重ねて書店で売ってたりするのだし、これらは普通の用途においては解決策がある問題ということにしておきましょう。 インストールの壁をクリアして、ちょっと凝ったページの出力もできるようになると、 基本的な組版機能に不足はないし、数式にいたってはほぼ唯一無二だし、自作マクロでちょっとした自動化さえできるわけで、 「とにかくTeXむかつく」という心境から、「いっけん意味不明な制約やなぞの挙動には目をつぶるとして TeX しかないな」という心境に至る人も多いはずです。 わたし自身も、組版に関しては、だいたいそういう心境です。残念ながら TeX しかない。 しかし、それで
Are there any professional alternatives to TeX/LaTeX which produce equal or even better typesetting? Maybe expensive commercial ones. The software counts if it is comparable or superior to LaTeX (with microtype) in typesetting text or math (or both). In any case, please mention both aspects in your answer. I am only aware of ConTeXt (which is partly based on TeX). Note that I am not looking for an
Tweet Tweet(この記事はC++メインの内容です。) 関数型言語のセンスも身につけておかないと、と思ってHaskellの簡単なお勉強をしようと思いました。 圏論のような背景や文法から把握するのもひとつのルートですが、まずは適当な例を見てみようと思ったわけです。 「関数型言語だとこんなことができる!」みたいな驚きがあったほうが楽しいですしね。 まずはHaskellでのクイックソートの実装例を探してみました。クイックソートというのはアルゴリズムの勉強を1からすると必ずと言っていいほど登場するほどのものですし、比較もできて面白そうです。 さて、「Haskell クイックソート」でGoogle検索にかけてみると、「C++だと35行のところがHaskellは5行で書ける」だの、「最も美しいコードのひとつ」だのとなかなか景気の良い記事が出てきます。 ところがもう少し読んでみると、「Haskel
クイックソートプログラムのアルゴリズムの概念から、 プログラム処理内容まで事細かく、わかりやすく解説したソフトです。 みんながつまづき易い再帰関数の説明を極力丁寧に解説し、 とにかく「わかりやすく」に重点を置いて 再帰関数を用いたクイックソートアルゴリズムを解説しています。 再帰関数に力をいれて解説していますから、 再帰関数の勉強のために使うのも◎! C言語を用いていますが、最初は概念の説明から入るので、 JAVAでも、VBでも、どんな言語でも対応出来ます。 キャラクターが自分に講義してくれているようなシュチュエーションで、 動的なアルゴリズムも、動きのある解説で楽々判ります。 今どの変数に何が入っているか、常に自動変数を確認しながら、 プログラムと平行してクイックソートのプログラムが理解できます。 クイックソートの概念の解説から、実際に書くプログラムの内容まで 細かく丁寧に解説してくれる
最大エントロピー原理(さいだいエントロピーげんり、英: principle of maximum entropy)は、認識確率分布を一意に定めるために利用可能な情報を分析する手法である。この原理を最初に提唱したのは Edwin Thompson Jaynes である。彼は1957年に統計力学のギブズ分布を持ち込んだ熱力学(最大エントロピー熱力学(英語版))を提唱した際に、この原理も提唱したものである。彼は、熱力学やエントロピーは、情報理論や推定の汎用ツールの応用例と見るべきだと示唆した。他のベイズ的手法と同様、最大エントロピー原理でも事前確率を明示的に利用する。これは古典的統計学における推定手法の代替である。 概要[編集] 今確率変数 X について、X が条件 I を満たす事だけが分かっており、それ以外に X に関して何1つ知らなかったとする。このとき、X が従う分布はどのようなものである
みなさまの修士論文・博士論文を随時募集中です。 牧場管理人あてにpdfファイルなど送っていただければ掲載いたします --- Tイッターデヴューキャンペーン --- 修士論文・博士論文のご提供1本につき、 寺沢麦Cョコ1袋をお送りいたします。 卒業論文 小林 慈英, Numerical Analyses of Vortex Structures for Superconductors 村中 大地, Instantons and monopoles in terms of ADHM/Nahm construction 修士論文 東 武大, ``Investigation of Matrix Theory via Super Lie Algebra,'' [hep-th/0103003] 市川 憲人, ``弦理論の非可換幾何学的側面'' [ps.gz] [ps] [pdf] 井手口 恒太, ``
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