点の多角形に対する内外判定｜NTTPC
取得資格 応用情報技術者 ITIL version3 Foundation Ruby Association Certified Ruby Programmer Gold 前回(と言っても一年近く経過していますね・・・。遅くなりました。)に引き続き、地図上に存在するエリアと現在地との関係性を計算機上で把握する手法の第2回目です。 今回は、第3工程にあたる、「内外判定」について解説します。 現在地があるエリアの内側にいるか外側にいるかを考える場合、２次元平面上に存在する任意の点Pと多角形Tについて、点Pが多角形Tの内側にいるか外側にいるかを判定するにはどうしたらよいかを考えます。 この時、主に次の2つのアルゴリズムが利用されていることがわかりました。 Crossing Number Algorithm Winding Number Algorithm そこで、今回はこれらのアルゴリズムと実装
将棋ソフトに見る「フルオート」と「セミオート」の違い - アンカテ
将棋電王戦が「コンピュータソフトは人間を超えたのか？」と話題となっている。これは「全自動」と「半自動」を区別して考えればわかりやすいと思う。 つまり、アマ高段者がソフトの弱点を補いつつ、要所でソフトの計算能力を効果的に使えば、現時点でもプロを凌駕することは確実だと思う。しかし、人間の介入を一切許さない完全自動モードでコンピュータが上位プロに勝てるかどうかについては、勝ったり負けたりの微妙な状態がしばらく続くと思う。 そして、これは、「プログラムが人間より強い」と考えるよりは、「数学の力をうまく使うとコンピュータはよく働く」と考えるべきではないだろうか。 ソフトが飛躍的に強くなったのは、機械学習という手法が一般化してからだ。つまり、多種多様な駒の配置を、評価点という一元的な数値として一般化する(基準を過去の棋譜から計算で作り出す)数学的手法によって将棋ソフトは急に強くなった。もし、中盤の細か
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