粒子フィルタ - Wikipedia
この項目「粒子フィルタ」は途中まで翻訳されたものです。（原文：en:Particle Filter 15:26, 20 September 2007） 翻訳作業に協力して下さる方を求めています。ノートページや履歴、翻訳のガイドラインも参照してください。要約欄への翻訳情報の記入をお忘れなく。（2007年10月） 粒子フィルタ（りゅうしフィルタ、英: particle filter）や逐次モンテカルロ法（ちくじモンテカルロほう、英: sequential Monte Carlo; SMC）とは、シミュレーションに基づく複雑なモデルの推定法である。1993年1月に北川源四郎がモンテカルロフィルタの名称で[1]、1993年4月にN.J. Gordonらがブートストラップフィルタの名称で[2]それぞれ同時期に同様のものを発表した。 この手法はふつうベイズモデルを推定するのに用いられ、バッチ処理である
アルゴリズムイントロダクション 5.1-5.2章
Jul 7, 20113 likes7,136 viewsAI-enhanced description The document discusses algorithms for hiring assistants. It presents an algorithm called HIRE-ASSISTANT that takes as input the number of candidates (n) and hires the best candidate. The time complexity of this algorithm is O(nCi + mCh) where Ci is the time to interview candidate i and Ch is the time to hire candidate h. It then analyzes the exp
Randomized Algorithms | Electrical Engineering and Computer Science | MIT OpenCourseWare
This course examines how randomization can be used to make algorithms simpler and more efficient via random sampling, random selection of witnesses, symmetry breaking, and Markov chains. Topics covered include: randomized computation; data structures (hash tables, skip lists); graph algorithms (minimum spanning trees, …Show more This course examines how randomization can be used to make algorithms
Bloom Filter をせこく使って、せこく処理時間を省く - 日記
先日、Bloom Filter を利用して重複部分をフィルタすることで処理を簡潔にする、という記事を書きました。実際、3, 4秒の改善が図れたということも書きました。でも、普通の設計方法では、std::setより遅くなります。ご注意ください。 原因は、２つあります。ハッシュ値の計算 (std::string → size_t) が遅い。ハッシュ関数の個数が多い。std::set は、平衡二分木で実装されています。dblp.xml 内の著者数は、だいたい72万なので木の高さは19くらいになります。一方で、Bloom filter では、false positive probability を1%にするとハッシュ関数の個数は7、0.1%にすると10程度になります。std::setでの「最大19回の分岐処理」と Bloom filter での「いつも10回ハッシュ値計算」だと、totalでみて前
モンテカルロ法
1. シミュレーション(simulation)とは シミュレーションという言葉自体は，現在だれもが使う言葉となっている． (注:「シュミレーション」 と間違えている人が時々いるが，とても恥ずかしい) もともとの英語では，「…の真似をする」という意味から，現在では軍事・経済・政治・ 物理など様々な現象にたいしてモデルを構築し，コンピュータによる模擬実験を行い， 変化を予測することを指す言葉となった． 通常は，理論式がわからない，あるいは理論式があっても複雑すぎて解くことができ ないような自然現象一般に対して，その現象をどうしても解きたいときにシミュレーション 手法を用いる．例えば，ビル崩壊のメカニズムの解析など，複雑な物理現象がどのよう に発生したかを推測するために用いたりする． シミュレーションといえども，対象とする現象を正しく真似できなければ，間違った答 を導いてしまう．シミュレーション
数値演算言語OCTAVEによるプログラム入門 - mamedalove
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wonderfl build flash online
wonderflは、サイト上でFlashをつくることのできるサービス。 通常Flashをつくるためには、Flash IDEやFlex、FlashDevelop等といったツールを使って、コードを書き、コンパイルする必要がありますが、wonderflでは、サイトにあるフォームにActionscript3のコードを書けば、サーバサイドでコンパイルを行えます。 つまり、ブラウザさえあれば、Flashをつくれます。コンパイル結果はサイト上に表示され、作成されたFlash（swf）はページ上に自動的に表示されるので、完成したFlashをリアルタイムに見ながらコードを書くことができます。 ※APIとして、はてな OpenIDを使用してネットにさえつながれば、誰もがFlashクリエイターになれます。世界中のFlashクリエイターがユーザーになるwonderflは、 文字通り、世界のFlash図鑑となってい
適当にモンテカルロ法で円周率を計算してみた - 野球のちエロ漫画時々まじめ
はてなのシンタックスハイライト機能のテストもしたいなぁとか思ってモンテカルロ法による円周率計算を行うプログラムを書いてみた. 乱数発生 この手のシミュレーションには欠かせないのが乱数. しかし, .NET標準の乱数発生器Randomクラスは クヌース先生が作ったアルゴリズムを実装しているやつらしいけど, 生成される乱数の質がどうもよろしくないらしい. (ここ参照: 良い乱数・悪い乱数) こういう部分に無駄にこだわってしまう自分は Randomクラスをそのまま使う気にはならないなぁ… ということで質の良い乱数を生成してくれることで定評のある メルセンヌツイスターを使ってみることにした. ## メルセンヌツイスターについて詳しく知りたい人へ ## いちいち想像するのも面倒だ, てめえで勝手に想像しろ(ベジータ風) ## 作者の一人である松本眞さんが ## 説明してくれているサイトがあるので是非
モンテカルロ法とは - IT用語辞典
モンテカルロ法 【Monte Carlo method】 モンテカルロシミュレーション / Monte Carlo simulation 概要 モンテカルロ法（Monte Carlo method）とは、数値計算手法の一つで、乱数を用いた試行を繰り返すことにより近似解を求める手法。関数などにランダムな入力値を次々に投入し、対応する出力値を統計的に処理することで結果を推定する。 ある事象をモデル化した数式や関数があるとき、その定義域に含まれる値をランダムにたくさん生成して実際に計算を行い、得られた結果を統計的に処理することで推定値を得ることができる。 数式を解析的に解くのが困難あるいは不可能な場合でも数値的に近似解を求めることができる。確率論的な事象についての推定値を得る場合を特に「モンテカルロシミュレーション」と呼ぶ。名称の由来はカジノで有名なモナコ公国のモンテカルロ地区である。 例えば、
疑似乱数に状態なんていらない - あどけない話
State モナドと疑似乱数で書いたように、遅延評価が利用できる言語では、無限数列が扱えるので、疑似乱数を使う際に状態を持たなくてもよい。その一例として、モンテカルロ法による円周率の近似を挙げてみる。 XY 平面に単位円を考える。 radius :: Double radius = 1.0この円がぴったり収まる大きさ1の正方形を描く。ここで、第一象限のみを考える。正方形のうち、第一象限にある部分の面積は、1/4。第一象限にある円の面積は、全体の 1/4 だから π/4。 モンテカルロ法では、第一象限の正方形の中に、ランダムに点(x,y)を打つ。たくさんのランダムな点を、疑似乱数から生成しよう。そのとき、状態を持つのではなく、乱数の無限数列を生成する。 import Random randomSeq :: Int -> [Double] randomSeq seed = randomRs (
JavaScriptによる様々な方法での円周率計算(モンテカルロ法など) - konisimple
考察 1,000回で誤差3%程度に、10,000回で誤差1%程度に、100,000回で誤差0.1%程度に、1,000,000回で誤差0.05%程度に、10,000,000回で誤差0.01%程度になります。 コンピュータのスペックによっては、10,000,000回以降はきつい場合があります。ブラウザが応答しなくなるかもしれません(><) あんまり回数を増やすとJavaScriptの疑似乱数の限界にぶちあたる気がします。
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コンピュータ囲碁におけるモンテカルロ法 ~理論編~ 美添一樹
shuffling and NRooks constraint preservation
Theory of Combinatorial Algorithms, Institute of Theoretical Computer Science, Department of Computer Science, ETH Zürich
1482F 実践的アルゴリズム特論 (14) 乱択アルゴリズム：乱択による近似
乱数を用いた計算
MonteCarlo
準乱数および議事乱数を用いて円周率を求めるFORTRANプログラム
円周率の計算-n次元球体積の計算(モンテカルロ法)
Monte Carlo法による円周率の計算