ワンタイムパッド - Wikipedia
ワンタイムパッド (one time pad, OTP) とは、乱数列を高々1回だけ使う暗号の運用法である。1回限り暗号、めくり暗号などとも呼ばれる。発案は戦前であるが、戦後、クロード・シャノンにより情報理論的安全性としてその強度の概念が確立された[1]。 概要[編集] 通信量と同じ長さの乱数列を使用し、日めくりのように1回使った乱数表は捨てる。例えば1から26の範囲をとる乱数の場合、1つの乱数でアルファベット(A-Z)の1文字を暗号化できる。乱数の秘匿だけで暗号強度を保てるので暗号化/復号がシンプルで、手作業でも処理できる。換字表やコードブックは公知のものでもよいという利点がある。 理論的には、正しく運用された場合に解読不可能となる。たとえ総当たりで解読しようとしても、総当たりで生成される多数の文章(文字列)の中には、送信者が暗号化した文章以外にも、人間が意味を読み取れる文章（文字列）が
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
竹内関数で音楽生成 - aike’s blog
Lisperの人ならみんな知ってる竹内関数（たらいまわし関数）という関数があります。 定義としてはこんな感じ。 そのシンプルな定義からは想像もつかないほど複雑で膨大な再帰呼び出しがおこなわれるとても興味深い関数です。たとえば引数にTarai(10,5,0)を与えると343,073回も再帰呼び出しされたりします。 この関数呼び出しの引数がどのように変化するか知りたくてプログラムを書いて調べてみたところ、Tarai(10,5,0)の場合は3つの引数がそれぞれ0〜10（xは-1〜10）の間で少しずつ変化するなかで、2つの値を固定してひとつの値が下降していくような挙動があったりして、なんだか音楽の3和音のコード進行を思わせるような動き方です。 そういうことなら、ということで実際に音にして聴いてみました。Tarai関数が呼ばれるたびに引数のx、y、zを、0=ミ、1=ファ、2=ソ、……、のように音に割
JavaScriptの文字列を反転する１０の方法とそのパフォーマンス - 風と宇宙とプログラム
はじめに JavaScriptで文字列を反転する１０の方法を（無理矢理？）思いついたので、ちょっと簡単に紹介したい。また、それぞれについて、各ブラウザでパフォーマンスを測定してみたので、その結果も合わせて載せる。 文字列のStringオブジェクトには、部分切り出し(substring, slice)や置換(replace)、連結(concat)など豊富な機能があるのに、反転(reverse)機能はない。Arrayのreverseはあるのに、Stringのreverseがないのはどうしてなのだろうか。 各ブラウザとそのバージョンは以下の通り： Chrome Firefox Opera Safari IE 13.0.782.112 m 6.0 11.50 5.1(7534.50) 8.0.7600.16335 rev01: C言語的発想 空の配列を作って、そこに元の文字列の後ろから１文字つづ入
Double-Array
ダブル配列（ Double-Array ）は， トライ（ Trie ）のデータ構造の一種であり， 小さい辞書で高速に検索できるという特長を持っています． 実際に，茶筌（ ChaSen ）や 和布蕪（ MeCab ）などの 形態素解析器で利用されているという実績があります． ダブル配列では，配列を使ってトライを表現します． 配列の各要素が BASE, CHECK という二つの整数を持つので，頭文字をとって配列 BC と呼ぶことにします． 以降の説明では，配列 BC の要素 x の BASE, CHECK を それぞれ BC[x].BASE, BC[x].CHECK と記述します． 通常，BASE, CHECK は個別の配列として紹介されますが， 特に分割して考える必要がないので，このような説明にしました． 基本的に，配列 BC の各要素は トライの節と一対一で対応します． そのため，対応する
常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ - Islands in the byte stream (legacy)
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
PythonでA*(A-Star)アルゴリズム - Pashango’s Blog
今回はA*アルゴリズムをPythonでやってみます。 ゲームプログラマの間では、もはや常識となりつつある最短経路問題解決アルゴリズムです。 A*は、古典的手法である「ダイクストラ法」を改良したものです。 スタート地点からノードnを通ってゴールに辿り付くとき、最短距離をf(n)とすると、 f(n) = g(n) + h(n) とすることができます、g(n)は「スタートからノードnまでの最短距離」、h(n)は「ノードnからゴールまでの最短距離」です。 でも、最初から適切なg(n)とh(n)が判ってるなら苦労しませんよね。 だから、テキトーな予測値を使って、最短経路をある程度予測して効率的に経路探索をしてみようという事です。 テキトーな予測値を使った最短経路距離をf*(n)とすると f*(n) = g*(n) + h*(n) となります、f*(n)を求めるためにテキトーなg*(n)とh*(n)を
[空を飛ぶ鳥の群れの動きを再現するアルゴリズムの論文] Craig Reynolds: Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model
Published in Computer Graphics, 21(4), July 1987, pp. 25-34. (ACM SIGGRAPH '87 Conference Proceedings, Anaheim, California, July 1987.) Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model 1 Craig W. Reynolds Symbolics Graphics Division [obsolete addresses removed 2] Abstract The aggregate motion of a flock of birds, a herd of land animals, or a school of fish is a beautiful and familiar par
Boids (Flocks, Herds, and Schools: a Distributed Behavioral Model)
A slightly more elaborate behavioral model was used in the early experiments. It included predictive obstacle avoidance and goal seeking. Obstacle avoidance allowed the boids to fly through simulated environments while dodging static objects. For applications in computer animation, a low priority goal seeking behavior caused the flock to follow a scripted path. In cooperation with many coworkers a
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
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