乱択アルゴリズム紹介(Bloom Filter) - Preferred Networks Research & Development吉田です。相変わらず乱択アルゴリズム紹介ということで、今日はBloom Filterの話をしたいと思います。今までと違うのはBloom Filterはある問題を解くアルゴリズムではなくデータ構造であるということです。データ構造に乱数を導入するとどういうことが出来るようになるか見てみましょう。
ナチュラル研究所
設置場所：北緯：35°39' 28.08", 東経：139°24'05.40", 標高：101m 東京都日野市南平2丁目 観測開始：2003年5月 データは5分に1回更新中
モンテカルロシミュレーション
このホームページは、乱数をたくさん発生させ、確率実験を行なう手法――これをモンテカルロ・シミュレーションといいます――のオンライン教科書です。あなたのパソコンを用いて、実際にプログラミングしてＷＥＢ上で実行することができます。 C言語版はこちら １９９４年に、著者はソフトバンク社から「Ｃによるシミュレーションプログラミング」 という本を、出版しました。現在それは絶版となっています。しかしながら、その後、それを大学などの教科書に使いたい、再版しないのかなどの問い合わせが ありました。出版したときの電子ファイルが残っていたので、それのすべてをホームページで、公開することといたします。その際、ホームページ上から、直接 プログラムを実行出来るように、ＣプログラムをＪａｖａアプレットに変換し、公表します。 このホームページが、シミュレーションに興味をお持ちの方、トラヒック理論の研究者などのお役に立て
『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(
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）
/dev/random - Wikipedia
/dev/random はUnix系オペレーティングシステム (OS) における擬似デバイスの一種であり、乱数生成器として機能する。デバイスドライバその他の情報源から集めた環境ノイズを利用して、真の乱数性を得るのが目的である。全てのUnix系OSが /dev/random およびそれに類する機能を実装しているわけではない。また、それぞれの実装が、同じように振舞うわけでもない。このような擬似デバイスを実装した最初のOSはLinuxであった。 このようなOSレベルの乱数用デバイスを実装した最初のOSカーネルが Linux であった。設計にあたっては、いかなる生成法（暗号学的ハッシュ関数など）にも脆弱性が発見され得る可能性があるという仮定を置いており、そのような脆弱性に耐性を持つよう設計されている。 この実装では、エントロピープールにおけるノイズのビット数の予測を常に保持し、このエントロピープー
擬似乱数 - 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?: "擬似乱数" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2016年9月) 擬似乱数（ぎじらんすう、pseudorandom numbers）は、乱数列のように見えるが、実際には確定的な計算によって求めている擬似乱数列による乱数。擬似乱数列を生成する機器を擬似乱数列生成器、生成アルゴリズムを擬似乱数列生成法と呼ぶ。 真の乱数列は本来、規則性も再現性もないものであるため、本来は確定的な計算によって求めることはできない（例：サイコロを振る時、今までに出た目から次に出る目を予測するのは不可能）。一方、擬似乱数列は確定的な計算によって作るので
乱数列 - Wikipedia
乱数列（らんすうれつ）とはランダムな数列のこと。 数学的に述べれば、今得られている数列 から次の数列の値 が予測できない数列。乱数列の各要素を乱数（らんすう）という。もう少し具体的には、漸化式や関数で定義できない数列を構成する数を乱数ということもできる。 決定的オートマトン (en:deterministic automaton) であるコンピュータでは、基本的には確定的な計算によってしか数列を作ることができない。しかし、確定的な計算によって作られた数列でありながら、用途において必要とする統計的な性質に関して、サイコロなどで作られた乱数列を近似した数列の生成法があり、そのようにして生成された数列を擬似乱数列という。特にコンピュータへの実装に関しては、ビット列を生成することから Deterministic Random Bit Generator (DRBG) という語もある。「乱数列と近似
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
マルコフ連鎖モンテカルロ法 - Wikipedia
マルコフ連鎖モンテカルロ法（マルコフれんさモンテカルロほう、英: Markov chain Monte Carlo methods、通称MCMC）とは、求める確率分布を均衡分布として持つマルコフ連鎖を作成することによって確率分布のサンプリングを行う種々のアルゴリズムの総称である。具体的には、同時事後分布に従う乱数を継時的に生成する。代表的なMCMCとしてメトロポリス・ヘイスティングス法やギブスサンプリングがある。 MCMCで充分に多くの回数の試行を行った後のマルコフ連鎖の状態は求める目標分布の標本として用いられる。試行の回数を増やすとともにサンプルの品質も向上する。 求められる特性を持つマルコフ連鎖を作成することは通常難しくない。問題は許容できる誤差内で定常分布に収束する試行の回数を決めることである。適切な連鎖なら任意の位置から始めても定常分布に速く達し、これを高速混合（rapid mix
Low-discrepancy sequence - Wikipedia
In mathematics, a low-discrepancy sequence is a sequence with the property that for all values of , its subsequence has a low discrepancy. Roughly speaking, the discrepancy of a sequence is low if the proportion of points in the sequence falling into an arbitrary set B is close to proportional to the measure of B, as would happen on average (but not for particular samples) in the case of an equidi
書評: 集合知プログラミング(Programming Collective Intelligence) | 秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ
献本いただいたもの。 翻訳が出ると聞いてからずっと気になっていた本なので、いただけたのはとてもラッキーだった。 集合知プログラミング 著者／訳者：Toby Segaran 出版社：オライリージャパン( 2008-07-25 ) 定価：￥ 3,570 原題(Building Smart Web 2.0 Application)にあるとおり、集合知プログラミングは、ウェブサイトの背後でいろいろと賢いことをするために使えるいろいろな技法を広く紹介した技術書だ。 大勢の過去の行動データから推薦を行なう 集団をグループに分ける 検索エンジンとランクづけ 最適解を低コストで見つける スパム判定 条件判定のルールを生成する 価格モデルを作っての価格予測 カーネルメソッドやサポートベクトルマシン 遺伝的プログラミング といったトピックが、Pythonのサンプルコードとあわせて解説されている。 内容は、読む
決定的アルゴリズム - 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?: "決定的アルゴリズム" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2022年3月) 決定的アルゴリズム（けっていてきアルゴリズム、英: deterministic algorithm）は、計算機科学におけるアルゴリズムの種類であり、その動作が予測可能なものをいう。入力を与えられたとき、決定的アルゴリズムは常に同じ経路で計算を行い、常に同じ結果を返す。決定的アルゴリズムは最も研究の進んでいるアルゴリズムであり、その多くは実際のコンピュータで効率的に実行できる実用性を備えている。決定性アルゴリズムと言うことも多い。 決定的アルゴリズムは
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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
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