(1)確率分布と幾何学その1 (2)確率分布と幾何学その2 (3)確率分布と幾何学その3 (4)確率分布について (5)確率分布の点〜座標系 (6)点の近傍〜接空間・接ベクトルと自然基底 (7)点の近傍の性質〜Fisher情報計量 (8)異なる点を結ぶ〜アファィン接続 (9)アファィン接続その2〜接続係数、平坦性と共変微分 (10)アファィン接続その3〜α接続とem-接続 (11)指数型分布族その１ (12)指数型分布族その2 (13)双対接続の持つ性質 (14)ダイバージェンス
情報幾何学
(1)確率分布と幾何学その1 (2)確率分布と幾何学その2 (3)確率分布と幾何学その3 (4)確率分布について (5)確率分布の点〜座標系 (6)点の近傍〜接空間・接ベクトルと自然基底 (7)点の近傍の性質〜Fisher情報計量 (8)異なる点を結ぶ〜アファィン接続 (9)アファィン接続その2〜接続係数、平坦性と共変微分 (10)アファィン接続その3〜α接続とem-接続 (11)指数型分布族その１ (12)指数型分布族その2 (13)双対接続の持つ性質 (14)ダイバージェンス
遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズムとは？ ミシガン大学のジョン・ホランド（John H . Holland）が適応・進化のモデルとして考案した。1975年に著書"Adaptation in Natural and Artificial Systems"として出版。今日では主として最適化の手法としての応用研究が進んでいる。 遺伝的アルゴリズムは、適用範囲の非常に広い、生物の遺伝のメカニズム（ネオダーウィニズム）を模倣した学習的アルゴリズムである。生物が進化してきたような遺伝的な法則を工学的にモデル化し、また参考にして工学に役立つような学習方法を与えるものである。 定められた形のコードを1つの個体として、多数の個体を含む個体群を用意し、各個体に遺伝と同じようなメカニズムを働かせて進化させる。データ（=解の候補）を遺伝子（=記号）からなるコードとして表現し（これを染色体とみなす）、選択・交叉・突然変異などの遺伝
Google PageRank - Algorithm
The PageRank Algorithm The original PageRank algorithm was described by Lawrence Page and Sergey Brin in several publications. It is given by PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn)) where So, first of all, we see that PageRank does not rank web sites as a whole, but is determined for each page individually. Further, the PageRank of page A is recursively defined by the PageRanks of th
Mizutama Solver
水玉潰し攻略 (水玉Solver) (合計90662回のアクセスがありました) はじめに 水玉潰しは、 pya!で紹介 されて有名になったゲームです。 ローカルにも保存 しておく。元々は、 ここが出典 らしいです。 自分は、 このスレ を偶然見掛けて知りました(スレの22が自分です)。 連鎖を考えるのがとても面白く、プログラムでの攻略を考えてみました。 プログラムでの攻略 このプログラムを使って実際にゲームをやってみたところ、 57面で死にました。途中水滴のストックは95滴まで増えました。 プログラムは、一撃で全壊できる最小手数解を計算するものです。 手数のかかる終盤の面では最適解の計算に数時間かかることもあり、 これで何度もゲームに挑戦する気にはなりません。 問題設定 プログラムの詳細 (旧版) プログラムの詳細 (新版) (書きかけ) 水玉Solver (旧版) 水玉Solver 、
Googleはデータに何らかの手を加えている？ コンテンツ時代のデータ像
日本SGIは6月28日、東京・恵比寿のウェスティンホテル東京で「SiliconLIVE! Forum 2006」を開催した。同フォーラムの中から、「マルチメディア・コミュニケーション＆データベース」と題したお茶の水女子大学理学部情報科学科の増永良文教授の基調講演を紹介する。 DBの研究開発はシステムからコンテンツへ移行 増永教授は「DBとは何か」の説明について、｢DBには2つ意味がある。1つはDBのコンテンツ。もう1つは、Oracleなどデータを管理するDB管理システム｣と解説した。そして、DBに関する最近の関心事について、「従来は、DB管理システムに関心が集まっていたが、最近は、データウエアハウスなどに蓄積したデータからどういった知識、ルールが出てくるのか、DBの中身に関心が移ってきた」と述べた。 「DBはわれわれが住んでいる世の中の“写し絵”だ。リレーショナルDBは表の形でデータを管理
良い乱数・悪い乱数
Ｃ言語標準ライブラリの乱数rand( )は質に問題があり、禁止している学会もある。 他にも乱数には様々なアルゴリズムがあるが、多くのものが問題を持っている。 最も多くの人に使われている乱数であろう Visual Basic の Rnd の質は最低である。 そもそも乱数とは 乱数とは、本来サイコロを振って出る目から得られるような数を意味する。 このような乱数は予測不能なものである。 しかし、計算機を使って乱数を発生させた場合、 次に出る数は完全に決まっているので、予測不能とはいえない。 そこで、計算機で作り出される乱数を疑似乱数(PRNG)と呼び区別することがある。 ここでは、特にことわらない限り乱数とは疑似乱数のことを指すとする。 計算機でソフト的に乱数を発生させることの最大のメリットは、 再現性があることである。 初期状態が同じであれば、発生する乱数も全く同じものが得られる。 このことは
OBB vs AABB - Radium Software Development
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The Anatomy of a Search Engine
Computer Science Department, Stanford University, Stanford, CA 94305 In this paper, we present Google, a prototype of a large-scale search engine which makes heavy use of the structure present in hypertext. Google is designed to crawl and index the Web efficiently and produce much more satisfying search results than existing systems. The prototype with a full text and hyperlink database of at leas
BeInteractive! [BeInteractive!@Blog::obj ? obj : default と 遅延評価]
変数objがnullであれば、デフォルト値を返すコード、 return obj ? obj : 'default'; ってよく考えたら return obj || 'default'; だよね。多分こっちの方が速いし。もしかして常識ですか。 ・・・これだけでエントリが終わったらツマランので、ASで遅延評価メソッドを作るメソッドを考えてみよう。ちなみに、遅延評価とは、値が本当に必要になるまで計算を先送りすることで、全体として計算量を減らすという技術。例えば、 function hoge (a:Number, b:Number) : Number { if (a > 0) return a; return a + b; } という関数があったとすると、aが0より大きい場合、bの値は全く必要が無いので、計算するだけ無駄。よって、return a + b; が実行されるときまで、bに該当する計算は
fladdict.net blog: 正規表現のプロセスを可視化
Regular Expression FSA Visualizer 正規表現を可視化したFlash。正規表現がセルオートマトンでどのように求められているかを図解してくれます。 画面左上に正規表現を、画面右上にテストしたい文字列をいれると、その正規表現処理を可視化してくれます。あるいは画面中央のExamplesの中の１つをクリックしてもＯＫ． 正規表現ってこうやって処理してるんだ。面白い。 via: information aesthetics 投稿者 Taka : 2006年02月25日 18:19 book bookmark はてなブックマークに追加 del.icio.usに追加 trackbacks this entry's trackback URL: http://www.fladdict.net/cgi-bin/mt3/mt-tb.cgi/474 このリストは、次のエントリーを参
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 こんなことやって意味あるのかどうか正直言って迷いました。プログラマはたいてい知っているような内容だし見る人もいないんじゃないかと思いましたが、これからプログラミングを始めてみようという方にとっては参考になるかもしれないし、何よりも自分にとって頭の中を整理できたりするので、これから定期的にやっていこうかと考えてます。 ところで、紹介する内容はほとんど過去に出版された書物関係から抜粋しています。一応下の方に参考文献として挙げておきますので興味を持たれた方は書店などで探してみてはいかがでしょうか？ ということで、まずはライン・ルーチン(画面に直線を描画する)についての紹介です。
ファジー理論とかやってみた
久しぶりに実験を再開。 ドットとマウスの距離をファジー理論で求めてみた。動きが生っぽくて新鮮。 いままで手をつけてなかったけど面白そう。情報の可視化で要素の色とかサイズを算出するのに使えそう。 ファジー。重力モデルやバネによるモーションって、fla業界的にかなりマンネリ気味な気がするので、もうちょっと研究してみたい。 投稿者 Taka : 2006年01月07日 14:59 book bookmark はてなブックマークに追加 del.icio.usに追加 trackbacks this entry's trackback URL: http://www.fladdict.net/cgi-bin/mt3/mt-tb.cgi/437 このリストは、次のエントリーを参照しています: ファジー理論とかやってみた: » IRS from IRS IRS [read more]
文書比較（diff）アルゴリズム
文書比較（diff）アルゴリズム 前のドキュメント 次のドキュメント ＶｉＶｉの文書比較（diff）機能で使用しているアルゴリズムについて解説する。 これらのアルゴリズムは Myers 氏らの論文によるもので、氏は筆者のためにわざわざ論文をＷｅｂサイトで入手可能な形式にしてくださった。この場を借りてお礼申し上げる。 オリジナル論文は以下のＷｅｂサイトから入手可能である。 http://www.cs.arizona.edu/people/gene [1] E.W.Myers, "An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations", Algorithmica, 1 (1986), pp.251-266 [2] S. Wu, U. Manber, G. Myers and W. Miller, "An O(NP) Sequence Comparis
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Generalized Venn diagrams - a new method of visualizing complex genetic set relations. - memo.xight.org
システム・エンジニアの基礎知識