クルタ計算機 - 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?: "クルタ計算機" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年8月） 手のひらに収まるクルタ計算機。Type I. クルタ計算機（クルタけいさんき、Curta calculator）は小型で手回し式の機械式計算機である。非常に小型であることが特長で、その円筒状の筐体は手のひらに収まるほどである。 計算機構の基本的な原理は、オドネルのものや他の多くの機械式計算機[1]などと同様であり、歯車で数値を累算し、加算とその応用で四則演算が可能である。しかし特徴的な点として、他の計算機のような歯車の歯が出入りする機構ではなく、ライプニッツが
再構成可能コンピューティング - Wikipedia
計算機科学者ライナー・ハルテンシュタインは、再構成可能コンピューティングを「アンチマシン」と呼称している。ハルテンシュタインによれば、これは従来のフォン・ノイマン・マシンからの根本的パラダイムシフトを表したものだという[7]。ソフトウェアからコンフィグウェア（FPGAの回路構成）への移行により、処理速度が劇的に向上すると同時に、消費電力も劇的に減らすことができる。しかし、FPGAの実装密度はムーアの法則で示されるものよりずっと低く、クロック周波数も最新のマイクロプロセッサに比べると大幅に低い。そのためハルテンシュタインはこれを「再構成可能コンピューティングのパラドックス」と呼んでいる。これは、パラダイムシフトであるがゆえのパラドックスであり、従来のパラダイムが持つフォン・ノイマン・ボトルネックが一因となっている。 ニック・トレデニック（英語版）は、コンピューティングのパラダイムを分類するこ
バックプロパゲーション - Wikipedia
バックプロパゲーション（英: Backpropagation）または誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）[1]はニューラルネットワークの学習アルゴリズムである[2]。 概要[編集] バックプロパゲーションは数理モデルであるニューラルネットワークの重みを層の数に関わらず更新できる（学習できる）アルゴリズムである。ディープラーニングの主な学習手法として利用される。 そのアルゴリズムは次の通りである： ニューラルネットワークに学習のためのサンプルを与える。 ネットワークの出力を求め、出力層における誤差を求める。その誤差を用い、各出力ニューロンについて誤差を計算する。 個々のニューロンの期待される出力値と倍率 (scaling factor)、要求された出力と実際の出力の差を計算する。これを局所誤差と言う。 各ニューロンの重みを局所誤差が小さくなるよう調整する。 より大きな重みで接続された前段のニ
フラクタル - Wikipedia
この項目では、幾何学の概念について説明しています。テレビアニメについては「フラクタル (テレビアニメ)」を、榊原ゆいのアルバムについては「Fractal」を、日本の持株会社については「FRACTALE」をご覧ください。 フラクタルの例（マンデルブロ集合） フラクタル（仏: fractale, 英: fractal）は、フランスの数学者ブノワ・マンデルブロが導入した幾何学の概念である。ラテン語の fractus から。図形の部分と全体が自己相似（再帰）になっているものなどをいう。なお、マンデルブロが導入する以前から以下で述べるような性質を持つ形状などはよく考えられてきたものであり、また、そういった図形の一つである高木曲線は幾何ではなく解析学上の興味によるものである。 定義[編集] コッホ雪片の作成 フラクタルの特徴は直感的には理解できるものの、数学的に厳密に定義するのは非常に難しい。マンデル
創発 - 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?: "創発" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2011年11月） シロアリの塚は自然界での創発の例である。 創発（そうはつ、英語：emergence）とは、部分の性質の単純な総和にとどまらない性質が、全体として現れることである。局所的な複数の相互作用が複雑に組織化することで、個別の要素の振る舞いからは予測できないようなシステムが構成される。 この世界の大半のモノ・生物等は多層の階層構造を含んでいるものであり、その階層構造体においては、仮に決定論的かつ機械論的な世界観を許したとしても、下層の要素とその振る舞いの記述をしただけでは、上
群知能 - Wikipedia
群知能（ぐんちのう、むれちのう、swarm intelligence, SI）は、分権化し自己組織化されたシステムの集合的ふるまいの研究に基づいた人工知能技術である。「群知能」という用語は、1989年 Beni および Wang が提唱したもので、セルラーロボットシステムに関して使ったのが最初である[1](セル・オートマトン、進化的計算も参照されたい)。 SIシステムは一般に単純なエージェントやボイドの個体群から構成され、各個体はローカルに互いと、そして彼らの環境と対話する。個々のエージェントがどう行動すべきかを命じている集中的な制御構造は通常存在しないが、そのようなエージェント間の局所相互作用はしばしば全体の行動の創発(emergence)をもたらす。このようなシステムの自然界の例として、アリの巣、鳥の群れ、動物の群れ、細菌のコロニー、魚の群れなどがある。[2] 群ロボット工学は群知能の
進化的プログラミング - Wikipedia
進化的プログラミング（しんかてきプログラミング、Evolutionary Programming）は、4つの主要な進化的アルゴリズム方法論の1つである。 概要[編集] 人工知能の生成を意図した学習過程として、シミュレーションされた進化を使った Lawrence J. Fogel が1960年に最初に使った用語である。Fogel は予測機として有限状態機械を使い、それを発展させた。 その後、彼の息子の David B. Fogelにより実数関数の最適化問題を探索する手法に拡張され、進化的戦略と類似した方法に発展した。 進化的プログラミングの中心となるのは突然変異である。親ベクトルに対してランダムな変化を加えて子ベクトルを生成し、それらを評価して、ランダムに個体を選んで適用度を比較する。これによって次の世代を選び、解が収束するまでこれを繰り返していく。 現在、進化的プログラミングは他の3つの方
カオス理論 - Wikipedia
カオス性を持つローレンツ方程式の解軌道 カオス理論（カオスりろん、英: chaos theory、独: Chaosforschung、仏: théorie du chaos）とは、力学系の一部に見られる、数的誤差により予測できないとされている複雑な様子を示す現象を扱う理論である。カオス力学ともいう[1][2]。 ここで言う予測できないとは、決してランダムということではない。その振る舞いは決定論的法則に従うものの、積分法による解が得られないため、その未来（および過去）の振る舞いを知るには数値解析を用いざるを得ない。しかし、初期値鋭敏性ゆえに、ある時点における無限の精度の情報が必要であるうえ、（コンピューターでは無限桁を扱えないため必然的に発生する）数値解析の過程での誤差によっても、得られる値と真の値とのずれが増幅される。そのため予測が事実上不可能という意味である。 カオスの定義と特性[編集]
カオスの縁 - Wikipedia
カオスの縁（カオスのふち、英語: edge of chaos）とは、クリストファー・ラングトンにより発見され、ノーマン・パッカードにより名付けられた、セルオートマトンにおける概念[1]。振る舞いが秩序からカオスへ移るようなシステムにおいて、秩序とカオスの境界に位置する領域[2]。複雑系や人工生命、生命の進化などの研究において着目されてきた[3]。理論生物学においては、スチュアート・カウフマンによる、生命の発生と進化には自然淘汰の他に自己組織化が必要であり、進化の結果、生命は「カオスの縁」で存在するという仮説がよく知られる[4][5]。 セル・オートマトン[編集] 1980年代初頭からスティーブン・ウルフラムは1次元セル・オートマトンのルール（遷移関数）ごとの挙動を調査し、その挙動を以下のように4つにクラス分けした[6][7]。 クラスI：均一な一定状態に漸近する挙動 クラスII：周期的な状
デジタル変調 - Wikipedia
位相偏移変調 (PSK; phase shift keying) は、一定周波数の搬送波の位相を変化させることで変調するものである。変化した位相の種類を増やすことにより、変調1回あたりの送信ビット数を増やすことができる。移動体通信を始め、衛星デジタル放送や2400,4800bpsのメタル回線用のモデム、アマチュア無線のPSK31などで用いられている。 BPSK (英語: binary phase shift keying) 一回の変調 (1シンボル) で1bit伝送するものである。バイポーラASKであると解釈することも出来る。 QPSK (英語: quadrature phase shift keying) 一回の変調 (1シンボル) で2bit伝送するもので、位相変化を4値とする。 8PSK (英語: 8 phase shift keying) 一回の変調 (1シンボル) で3bit伝送
複雑系 - Wikipedia
複雑系（ふくざつけい、英: complex system）とは、相互に関連する複数の要因が合わさって全体としてなんらかの性質（あるいはそういった性質から導かれる振る舞い）を見せる系であって、しかしその全体としての挙動は個々の要因や部分からは明らかでないようなものをいう[1]。 これらは狭い範囲かつ短期の予測は経験的要素から不可能ではないが、その予測の裏付けをより基本的な法則に還元して理解する（還元主義）のは困難である。系の持つ複雑性には非組織的複雑性と組織的複雑性の二つの種類がある[2]。これらの区別は本質的に、要因の多さに起因するものを「組織化されていない」(disorganized) といい、対象とする系が（場合によってはきわめて限定的な要因しか持たないかもしれないが）創発性を示すことを「組織化された」(organized) と言っているものである。 複雑系は決して珍しいシステムという
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