（１）理数系秀でた中高生発掘 : 教育 : 読売新聞（YOMIURI ONLINE）
世界の中高生らが科学の実力を競う国際科学オリンピックが、理数系の人材を発掘、育成する大会として注目されている。 数学、物理、情報など７分野別に日本代表を選抜する国内大会の参加者は昨年度、計１万６０００人を超えた。科学技術立国の将来を担う若者たちを追う。 コンピューター専攻の大学生でも難解 ７月中旬、台湾・台北市で開かれた国際情報五輪。１００台以上のパソコンが並ぶ会場で、日本代表の私立開成中３年、高谷悠太君（１５）が、他国代表の中高生らとともに画面に向かった。 台湾の幹線道路沿いに並ぶｎ個の都市をｄ日間で巡る場合、各都市の観光名所を最も効率よく訪れるコースを見つけるプログラムを作成せよ――。 １日５時間の制限時間内に、こうした問題を３問解く。コンピューターが効率的に正しい答えを導き出せるプログラムになっているかがポイントだ。パソコンから解答を送信すると、即座に採点され、結果は画面で確認できる
木の直径を求めるアルゴリズムの証明 - あんまり見ないでください
非負の距離（重み）を持つ無向の木について，最も遠い頂点間の距離（最遠頂点間距離）を木の直径という．この直径を求めるアルゴリズムは意外と簡単だが，参考サイトの証明ではすっきりできなかったので，自分なりに証明を考えてみる． 参考サイト：http://www.prefield.com/algorithm/graph/tree_diameter.html ＜アルゴリズムの説明＞ 適当な頂点sを選び，sからの最遠頂点uを探索する．次にuからの最遠頂点vを探索する．このとき，(u,v)は木の最遠頂点対となっており，木の直径はuとvの距離と等しい． ＜自分なりの証明＞ uが少なくとも一つの最遠頂点対に含まれることを証明する．基本的な方針は参考サイトと同じ．サイトで理解できなかったところを自分なりに考える． s：任意の頂点 u：sからの最遠頂点 (x,y)：とある最遠頂点対 t：sからuに向かう経路でuと
キャラクターの学習から，自然なアニメーション作りまで。さまざまな分野で活躍するAIの魅力を伝える「スクウェア・エニックス AIアカデミー」レポート
キャラクターの学習から，自然なアニメーション作りまで。さまざまな分野で活躍するAIの魅力を伝える「スクウェア・エニックス AIアカデミー」レポート ライター：箭本進一 スクウェア・エニックスは，2014年9月24日，「スクウェア・エニックス AIアカデミー」の締めくくりとなる第5回講演を行った。スクウェア・エニックス AIアカデミーとは，同社のテクノロジー推進部が中心となり，事前の審査で選ばれた学生30名弱に向けて，ゲームAIに関する講義を行う学習会のようなものだ。誰でも参加できるというわけではなく，参加希望者は事前に小論文を提出しなければならないのだから本格的である。 2014年7月から9月にかけ，全5回，各回3時間のカリキュラムが組まれており，講義のあとにワークショップを行うという構成となっていた。第1回の様子はこちらの記事ですでにお伝えしているので興味のある方は参照されたい。 9月2
Unbiased random number generator using a biased one
You have a biased random number generator that produces a 1 with a probability p and 0 with a probability (1-p). You do not know the value of p. Using this make an unbiased random number generator which produces 1 with a probability 0.5 and 0 with a probability 0.5. Note: this problem is an exercise problem from Introduction to Algorithms by Cormen, Leiserson, Rivest, Stein.(clrs)
Microsoft Research Silicon Valley 最後の日を見て - iwiwiの日記
8 月中旬より，インターンとしてマウンテンビューに位置する Microsoft Research Silicon Valley (MSR SVC) に滞在して研究をしていました．期間は 3 ヶ月の予定で，11 月中旬まで居る予定でした．しかし，Microsoft の経営判断により MSR SVC の閉鎖が突然決定され，所属チームの方々を含む殆どの研究者は解雇となり，僕の滞在も突如終了になりました． このショッキングな事件は，英語のみならず日本語のニュースサイトにも取り上げられています． Microsoft to close Microsoft Research lab in Silicon Valley | ZDNet Microsoft Research closing Silicon Valley lab in latest job cuts - GeekWire http://www
［CEDEC 2014］「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」 - 4Gamer.net
［CEDEC 2014］ナムコ作品で見る乱数の歴史。「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」レポート ライター：箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜で行われた，ゲーム開発者向けイベントCEDEC 2014の最終日である2014年9月4日，「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」という講演が行われた。 登壇したバンダイナムコスタジオ HE技術部 加来量一氏 この講演のユニークな点は，旧ナムコの作品を「乱数」という視点から振り返るということだ。バンダイナムコスタジオ HE技術部のプログラマーである加来量一氏は，旧ナムコの初期作品50本を解析し，それぞれの時代でどのような乱数が使われていたかを特定した。そこから見えてくる乱数技術改良の歴史を見ていくというのが，講義の主旨なのである。 1980年代のナムコアーケ
［CEDEC 2014］七並べを遊ぶとAIが分かる！ 「ゼビウス」の生みの親，遠藤雅伸氏のワークショップをレポート
［CEDEC 2014］七並べを遊ぶとAIが分かる！ 「ゼビウス」の生みの親，遠藤雅伸氏のワークショップをレポート ライター：箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜にて，本日（2014年9月4日）まで開催されているCEDEC 2014。ゲーム開発者向けのイベントということで，高度な技術論にじっと聞き入るというイメージが強いが，中には体験と学習が合わさったワークショップなどがあるのも，魅力の1つだ。9月3日には，東京工芸大学芸術学部の教授にして，「ゼビウス」や「ドルアーガの塔」などの生みの親でもある遠藤雅伸氏による，「七並べで学ぶゲームAIの働き〜今さら聞けないAIって何？〜」というワークショップが実施されていたので，これをレポートしよう。 遠藤雅伸氏 ワークショップは立ち見が出るほどの盛況に 各テーブルには，ジョーカーを抜いたトランプと，プレイヤー各人のパス可能回数を示すチップが配られた 今回の
Gamasutra: Amir Fassihi's Blog - "0 – 60 fps in 14 days!" What we learned trying to optimize our game using Unity3D.
TechTarget and Informa Tech’s Digital Business Combine.TechTarget and Informa TechTarget and Informa Tech’s Digital Business Combine.Together, we power an unparalleled network of 220+ online properties covering 10,000+ granular topics, serving an audience of 50+ million professionals with original, objective content from trusted sources. We help you gain critical insights and make more informed de
バブルソートよりも非効率なソートアルゴリズムを探して ―― ストゥージソートとスローソート - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに 恐らく、プログラマの中で配列内の要素を整列させたりするソートにお世話にならなかった人、というのは余り考えられないのではないでしょうか。しかし、とはいえ、大抵はソートを自前で実装せず、組み込み関数であったり、あるいは何らかのライブラリで済ませることが殆どだと思う。 車輪の再発明というよりも、バグとか、自分が考慮していなかった挙動などを避けるために、自前でソートを組むことは余りないのですが、とはいえ、自分なりにソートを実装して見ると、それがどういう特徴を持ったソートであるか、というのがわかりますし、また、ソートというのはいったいどういう操作で実現されるのかという洞察が深まってくるなあ、という実感があったりする。 なので、今回はあるソート二つについての話を書くのが趣旨です。 最高のアルゴリズムはある、だが最悪のアルゴリズムは何か 一口にソートといったところで、ソート自体にも銀の弾丸があ
ボロノイ図を使ってラベルの重なり合いを解消する
画像をクリックすると、デモページに飛びます。 見づらいラベル 地図上に沢山のラベルを並べると、位置によっては重なり合ってとても見ずらくなります。 このラベルの配置位置をボロノイ図を利用して重なり合わないように配置してみます。 母点から中心点へ まず、ポイントを母点としたボロノイ図を描きます。 各ボロノイのセル（ボロノイ領域）の中心点を求め、母点から中心点へのラインを引きました。 ボロノイ領域の中心点は、母点から見て空きスペースの方角となります。 この角度を利用してラベルを配置します。 中心点に向けてラベルを配置 単純にラインに沿う角度でテキストを回転(rotate)させました。 重なり合いは解消されましたが、必ずしも見やすくはありません。 （これはこれで活用方法がありそうですが） ラベル開始位置をずらす 母点からボロノイ領域の中心点の方角へ、ラベルの開始位置を少しずらして配置した例です。
PROJECT LOP
プロジェクトのあらまし ＪＲの最長片道きっぷのルートを自力で求める 募金により実際に最長片道きっぷを買い、旅行する 旅行のようすをほぼリアルタイムで報告する プロジェクトの総括を「プロシン」で発表する 余った募金で「四国最長片道きっぷ」を買い、旅行する プロジェクトの産物 PROJECT LOP Report（実乗の記録） 最長片道きっぷ奮闘記（コンピュータサイエンス誌「bit」2001年２月号掲載） 最長片道きっぷ −理論と実践−（2001年プログラミング・シンポジウム発表、 共同研究者あり）→「山内奨励賞」を受賞 毎日新聞夕刊に掲載（2000年10月14日） 「だから LOP って何やねん」というあなたへ。LOP は Longest One-way ticket Problem の略です。実はさらにオチがあるんですけどね。 最長経路の導出過程をトレースした人には分かります。 Index
スクールガールストライカーズの 内製クライアントエンジン
近年、ハイスペックなスマートフォン、高品質なネットワークが普及し、それによりモバイルゲームの制作手法やそれを取り巻く環境も変化してきました。スクウェア・エニックスでは、そのような環境の変化に対して、日々新たなチャレンジをし続けています。そして、このようなスピード感溢れる業界の流れには、会社の枠を超えた技術情報の共有、交流が欠かせないと感じております。 そこでこの夏、社内のエンジニア・テクニカルディレクターによる最新のモバイル開発の技術情報や社内モバイルエンジン、開発秘話によるセッションをメインに、スクウェア・エニックス モバイル オープンカンファレンスを開催する運びとなりました。また、セッションの後は登壇する弊社スタッフと直接ディスカッションやフリートークができる場を設けております。この機会にスクウェア・エニックスという会社についても、より詳しく知って頂ければ幸いです。 マネージャー・テク
How to Write a Spelling Corrector
One week in 2007, two friends (Dean and Bill) independently told me they were amazed at Google's spelling correction. Type in a search like [speling] and Google instantly comes back with Showing results for: spelling. I thought Dean and Bill, being highly accomplished engineers and mathematicians, would have good intuitions about how this process works. But they didn't, and come to think of it, wh
Visualizing Algorithms
The power of the unaided mind is highly overrated… The real powers come from devising external aids that enhance cognitive abilities. —Donald Norman Algorithms are a fascinating use case for visualization. To visualize an algorithm, we don’t merely fit data to a chart; there is no primary dataset. Instead there are logical rules that describe behavior. This may be why algorithm visualizations are
一様乱数の生成 - 人工知能に関する断創録
Pythonによるモンテカルロ法入門（2014/6/20） 最初にPythonで [0.0, 1.0] 間の一様乱数を生成してみます。 一様分布 一様分布（Uniform distribution）の確率密度関数（pdf）は下の式になります。 引用：http://en.wikipedia.org/wiki/Uniform_distribution_(continuous) numpy.randomによる一様乱数の生成 numpy.random.uniformで一様分布に従う乱数が生成できます。下のスクリプトでは、下限を0.0、上限を1.0とした一様乱数をNsim個生成し、ヒストグラムを描画しています。 # 一様乱数の生成してヒストグラムを描画 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed() N = 10
オイラー角 | たむぶん
オイラー角 対称軸のある剛体の自由回転(その3 やり直しの続き)の続きです。 回っている剛体から見たときの角運動量と角速度ベクトルがどう動くかは多少分りましたが、止っている人(空間座標)から見たときの剛体の運動が分らないとあまり嬉しくありません。ここで説明するオイラー角を使うと、空間座標から見たときの剛体の動きが表現し易くなります。 オイラー角は、三つの角度θ,φ,ψを使って、剛体の空間座標系に対する傾きを表現する方法で、一般の剛体に対して使えますが、ここでは、話を単純にするために、対称軸のある剛体を使って説明します。 まず、角度θ,φを使って、対称軸を定めます。空間座標軸をx,y,z軸として、θはz軸に対する対称軸の傾き、φは、対称軸をxy平面に射影した直線のx軸からの傾きです。 そして、最後に角度ψを使って、剛体が対称軸回りにどれだけ回転したかを定めます。回転の基準として、ψ=0のとき
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将棋の評価関数は左右対称であるべき？
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