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ProgrammingとdeferredとRandomに関するagwのブックマーク (50)

  • 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

  • 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

  • MersenneTwister JavaScript Version

    March 2025 (1) January 2025 (1) November 2024 (1) July 2024 (1) June 2024 (2) January 2024 (1) September 2023 (1) April 2023 (2) March 2023 (1) November 2022 (3) October 2022 (1) September 2022 (1) June 2022 (1) July 2021 (1) May 2021 (1) April 2021 (2) February 2021 (1) January 2021 (1) September 2020 (1) July 2020 (2) March 2020 (1) August 2019 (1) April 2019 (2) August 2018 (1) May 2018 (1) Apr

    MersenneTwister JavaScript Version
    agw
    agw 2010/03/27
    メルセンヌツイスタのみならず、JavaScriptの実装に関しても大変良質なエントリ。
  • 本の虫: C++0xの新しい乱数ライブラリ、random

    注意:最新ドラフトのN3000のrandomの規定は、コンセプトが却下される前の文面であり、今後、変更があると思われる。 C++は標準ライブラリが貧弱であるとは、よく言われることだ。ことに、乱数に関しては、貧弱の極みである。ご存じのように、C++は、Cから標準ライブラリを引き継いでいる。rand()だ。これは、0からRAND_MAXまでの値を返すと規定されている。RAND_MAXは実装によって異なるが、ほとんどの処理系では、32767である。現代の乱数需要を満たすには、あまりにも小さすぎる。 この状況を打破すべく、C++0xには新しい乱数のライブラリが盛り込まれた。randomである。これはBoostの実装を元にしているのだが、Boostとは少し違っている。今回はそのrandomを、浅く触りだけ紹介しようと思う。というのも、ライブラリの細かなメンバ関数の一つ一つまで説明するのは、甚だ冗長で

  • 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

  • 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

  • Perlin Noise

    Many people have used random number generators in their programs to create unpredictability, make the motion and behavior of objects appear more natural, or generate textures. Random number generators certainly have their uses, but at times their output can be too harsh to appear natural. This article will present a function which has a very wide range of uses, more than I can think of, but bas