ORWiki
OR学会50年の歴史の中で，OR事典の編纂・改訂は通算３度目となる．いろいろな理由からOR事典編集委員会は，「OR事典」をWebに公開するという手段をとることになった．前回はCDによる出版であった． 資料編だけは「OR事典」から切り離して，OR学会の通常のホームページの中に移すことになった．これは逆瀬川浩孝委員長のアイディアである。内容の性格上，資料追加も間違いの訂正も広報委員会の責任で簡単に出来るようになる． 前回までの学会の歴史資料はそのまま残してある．今回はデータ追加作業を基本に多少の資料追加を行った．前事務局長の藤木秀夫さんには，その後の学会活動全般にわたる記録をまとめて原稿を作成してもらった．学術会議関係も藤木さんが前回の形式に習って資料原稿を作成し，FMES会長の高橋幸雄さんに目を通していただいた． 各支部から増補追加の原稿が送られてきた．Webのサンプルを見てくださいと言って
『100分の1を100回やってみる』
ゲーム作家・ゲーム研究者遠藤雅伸のブログです。 ゲームに関する話題を、ビジネス、アカデミック両面からも取り上げます。 ゲームデザインにおいて初心者の陥りやすい問題の１つとして、確率に対する誤った考え方があります。 -------------------------------------------------- 課題：RPGで、ある敵を倒したら稀にアイテムが手に入る。このアイテム、敵を100匹ほど倒したら少なくとも１回くらいは出て欲しいのだが、さてどのような設定にすればいいか？ -------------------------------------------------- 最も安易な考え方が、「100回に１回起きればいいことなんだから、1/100の確率でアイテム出せばいいんじゃね？」というもの。これと同じ考え方をした人に向けて、このエントリーは書かれていますので「簡単な余事象の問題
隠れた良書「計算機シミュレーションのための確率分布乱数生成法」を大プッシュしたい - EchizenBlog-Zwei
偶然見つけたのだが「計算機シミュレーションのための確率分布乱数生成法」が大変な良書であったので、とりいそぎメモしておく。ちゃんと読んだら後でレビューする。 本書は簡単にいうと「様々な分布から乱数生成(サンプリング)するプログラム」の実装法をまとめた本。確率統計の本を読んだりして「○○分布からサンプリング」すれば良いことはわかったのだが、どうやって実装していいかわからず途方に暮れた経験を持った人は多いのでは。 そういった方にとって本書は福音となるのではないだろうか。 とりあえず本書はweb上に情報が少ないので、どんな分布を扱っているのか列挙しておく。かなり多いので驚かれるかもしれない。 [連続分布] 正規分布(Normal distribution) 半正規分布(Half Normal distribution) 対数正規分布(Log-Normal distribution) コーシー分布(
nabokov7; rehash : 意外に奥が深いシャッフルアルゴリズム
October 25, 201014:30 カテゴリプログラミング 意外に奥が深いシャッフルアルゴリズム 前の記事に引き続き，ブログチームの「シャッフルのお時間」の話をします。 毎週の進捗ミーティングのあと，次の週の監視(レビュー)相手を決めるためにシャッフルを行うのですが，ここはプログラマ集団。くじ引きとかではなく，ワンライナーでさらっとシャッフルのプログラムなどを走らせて決めたいものですよね。 ということで，進捗ミーティングの最後はシャッフルのお時間と呼ばれ，誰かひとりがプロジェクタにつながったマシン上でライブコーディングをし，その出力結果によって次週の監視相手が決まる，という儀式の時間になりました。 シャッフルの基本のきまりは以下の通りです。メンバー名の配列を入力とし，「見る人→見られる人」の組み合わせを出力するプログラムを書く。「自分自身を担当する人」が発生してはダメ。その場でコー
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-１
※ここで解説しているお天気推移モデルはオリジナルなものですので、数値・計算等にミスがある可能性が否めませんので、もし間違いを見かけた方は優しく教えていただけると助かります。 お天気推移モデルで理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法。２状態離散モデルの解説を中心に、メトロポリス法の解説まで行った。 次は連続モデルや熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説資料も作成したい⇒完成。以下のLINKを参照下さい。http://www.slideshare.net/teramonagi/ss-5344006 誤字を修正（2010/11/01）
MersenneTwister JavaScript Version
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MS、Webブラウザ選択画面にアルゴリズム上のバグか － ＠IT
2010/03/01 ヨーロッパで出荷されるWindows PCや既存Windowsユーザーに対してマイクロソフトは、IEを含む5つのWebブラウザがランダムな順序で表示されてユーザーに選択を促す「Webブラウザ選択画面」を提供するようになった。このとき表示されるブラウザの順序が、完全なランダムではなく偏りがあると話題になっている。 問題を最初に報じたのはスロバキアの技術系サイト「DSL.sk」で、Windows 7上のIE8で、問題のブラウザ選択画面を開くと、約50％の確率でIEがいちばん最後に表示されるほか、9割近い確率でChromeが1～3番目に表示されるというデータを示している。 意図的ではない、初歩的な実装ミスか この問題について、IBMのRob Weir氏は2月27日付けのブログの中で初歩的なミスによるバグの1種ではないかと論じている。 Weir氏はマイクロソフトがJavaSc
フリップフロップ回路を組み込んだ新たな乱数生成手法 | スラド サイエンス
独ハーゲン大学らの開発チームらが、乱数生成の新しい手法を開発したそうだ（Science Daily、本家記事）。 このアルゴリズムでは、コンピュータメモリのフリップフロップ回路のランダムスイッチングを組み込んだとのこと。フリップフロップはスイッチングの直前は「準安定状態」にあり予測することができず、準安定状態の後メモリに保持されている内容は完全にランダムである。フリップフロップが組み込まれている場合、小さな配列では20倍「ランダム」な数を生成できることが実験で証明されているという。また、配列を故意に曲げようとする試みは、配列全体もしくは単体の要素が乱されるため容易に見分けられるという利点もあるとのこと。 乱数はセキュリティ分野だけでなく天気予報などの気象シミュレーションなどにも使われており、「ランダム」であればあるほどその精度が高まるとされている。
すごい乱数生成アルゴリズム「xorshift」 - Pashango’s Blog
みなさん、こんにちは、今回は乱数の話です。 特に複数機種でのコンシューマ機でゲームを開発をしていると、機種間で乱数値を統一するために乱数生成アルゴリズムを自作しますよね。 そこでよく使われるアルゴリズムが「線形合同法」です、内容は至って簡単で、以下の漸化式を使います。 A,B,Mは定数で、どの値が入るかは処理系依存です。 例えばUnixなどの処理系ではA=1103515245,B=12345,M=2147483647などが入ります。 C言語ですと以下のようになります。 static unsigned int x=1; void srand(unsigned int s) { x=s; } unsigned int rand() { x=x*1103515245UL+12345UL; return x&2147483647UL; } この「線形合同法」は計算が簡単で高速ですから、いろいろな環
モンテカルロ法で囲碁、将棋
2006/02/17 興味がわいて作成 囲碁の場合 １．モンテカルロ法とは？ ２．モンテカルロ法を囲碁に適用すると？ ３．５路盤での結果 ４．９路盤と１９路盤の結果 ５．終局までの平均手数と平均目数、最大の手の目数 ６．実際の囲碁プログラムでのモンテカルロ法 ７．少し強く？したモンテカルロ法 ８．実際にモンテカルロ法で対局させてみると？ 将棋の場合はこちらを モンテカルロ法がコンピュータ囲碁ではちょっとしたブームらしいです 2005年9月のコンピュータオリンピックの囲碁の9路盤部門でモンテカルロ法を採用したフランスの囲碁プログラムが 好成績を収めました。（3位と5位、9チーム中） こんなお手軽でインチキくさい？方法がどこまで効果があるものか自分でも少し調べてみました。 １．モンテカルロ法とは？ モンテカルロ法、で真っ先に思い浮かべるのは、正方形の中に乱数
ブログが続かないわけ | これは買いたい - 集合知プログラミング(オライリー)
モンテカルロ囲碁を発端に、モンテカルロ法そのものを見直していて、さらにそれに伴って乱択アルゴリズム全般に興味を持っている、今日この頃。昨年、レコメンドのセミナーにいったときも、協調フィルタリングとかベイジアンフィルタとかにもかなり興味を持ったので、また勉強したいと思っている。 そんな折、乱択アルゴリズムの本をAmazonで見ているときにレコメンドされた、集合知プログラミングという本が気になっていた。でも、最近「読みたい本リスト」があふれて来ていて未消化気味だったので、なんとなくスルーしていたんだけど、今日、いくつかこの本について紹介しているエントリを見かけた。 「集合知プログラミング」 | | プログラマ2.0日報 | あすなろBLOG はい、買いました「集合知プログラミング」。 まだパラ見の状態ですが....要するにこれ、 プログラマのための統計学入門 というタイトルをつけてたら、売れな
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実践的アルゴリズム
Amazon.co.jp: 計算機シミュレ-ションのための確率分布乱数生成法: 四辻哲章: 本
ＪＡＶＡによるモンテカルロ・シミュレーションの世界
アルゴリズムイントロダクション 第 9 章 中央値と順序統計量 (その 1)
Amazon.co.jp: モンテカルロ法とシミュレーション 3訂版: 電子計算機の確立論的応用: 津田孝夫: 本
http://www.sci.kagoshima-u.ac.jp/~ebqc/miyatake01/
東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系
アルゴリズムとデータ構造 演習資料 (#5)
モンテカルロ法での囲碁は、いまにはじまったことではない | ブログが続かないわけ
