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AlgorithmとProgrammingに関するcartman0のブックマーク (12)

  • シンプレックス法(単体法:Simplex method)

    このHTML版では,講義で配布・使用したしたテキストを完全に再現できませんでした.HTML記述の関係で理解しづらい個所が残っていることをお許しください. シンプレックス法(単体法) 線形計画問題を解く手法の一つであるシンプレックス法の基的な流れを解説する.シンプレックス法という解法のアルゴリズムは以下のように記述できるが,以下の記述をいきなり読んでも難解なので,とりあえずはその下の例題に取り組んでみよう. シンプレックス法を適用するための準備 準備 その1.与えられた線形計画問題を正規形に変形する. その2.正規形に変形された問題の目的関数をzとおく. その3.zを最大化する線形計画問題に変形する. (準備終了) シンプレックス法の手順 ステップ1.初期設定 ステップ1‐1.シンプレックス表を作成する. ステップ1‐2.基底変数を式の数だけ定める. ただし,zは必ず基底変数に選ぶ. ステ

  • ディジタル信号処理

    ディジタル信号処理 (基礎編) Visitor Number: 信州大学工学部  井澤裕司 このページは、信州大学大学院博士前期課程の講義「情報システム特論第1」を開講するにあたり、 その基礎知識に関する要点をまとめたものです。 後半ではこれらの知識をもとに、さらに高度な内容について解説する予定です。 この教材を活用され、理解を深められるよう願っています。 ディジタル信号処理とは? 信号処理とスペクトル フーリエ級数展開 フーリエ変換とその性質 サンプリングとそのスペクトル 離散フーリエ変換(DFT) 高速フーリエ変換(FFT) 線形システム 窓関数 (Window Function) ディジタルフィルタとz変換 短時間フーリエ変換と連続ウェーブレット変換

  • Blogopolisから学ぶ計算幾何 記事一覧 | gihyo.jp

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  • 第11回 ボロノイ図の作成(前編) | gihyo.jp

    はじめに 連載では、ごく単純な直線の式からスタートし、線分、多角形とステップアップしながら計算幾何を学習してきました。その最後の締めくくりとして、今回からは、ボロノイ図の作成方法を見ていくことにします。 ボロノイ図とは まず、第1回でも簡単に触れたボロノイ図について、改めて説明します。 平面上に複数の母点が配置されているとき、それぞれの母点に最も近くなる点を集めると、母点ごとに「勢力図」のような領域が形成されます。この領域分割図をボロノイ図(voronoi diagram)といいます(図1⁠)⁠。 図1 ボロノイ図 ボロノイ図の各領域をボロノイ領域(voronoi region)と呼び、ボロノイ領域の境界線をボロノイ辺(voronoi edge)と呼びます。 ボロノイ辺の性質 ボロノイ図において、ボロノイ辺が持つ性質を考えてみましょう(図2⁠)⁠。 図2 2つの母点とボロノイ辺 母点aと

    第11回 ボロノイ図の作成(前編) | gihyo.jp
  • 類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録

    C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文(Datta,2008)を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます

    類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
  • visualising data structures and algorithms through animation - VisuAlgo

    VisuAlgo.net/en visualising data structures and algorithms through animation VisuAlgo is a trilingual site. Try visiting the other versions of VisuAlgo other than the default English version, e.g., Chinese or Indonesian. Users can see the translation statistics for these three pages. We aim to make all three has near 100% translation rate. Unfortunately the translation progress with other language

    visualising data structures and algorithms through animation - VisuAlgo
  • マルコフ連鎖してみた - hitode909の日記

    だいぶ前にはじめてのAIプログラミングというを読んで、N-Gramを作ってみた。 N-gramしてみた - hitode909のダイアリー 今日少し時間があったからマルコフ連鎖もやってみた。 はじめてのAIプログラミング―C言語で作る人工知能と人工無能 作者: 小高知宏出版社/メーカー: オーム社発売日: 2006/10メディア: 単行 クリック: 85回この商品を含むブログ (23件) を見る マルコフ連鎖を使った文の生成 ある文章を解析して、ある単語が出現した次にどの単語が出現することがあるかを調べる 文の開始となる単語を1つ選ぶ その単語に続く単語を確率的に選択していく 3をしばらく繰り返す こうすると、文っぽいものができるらしい。 あまり覚えていないけど、マルコフ連鎖というのは、次の要素が直前の要素のみによって決まる、という性質がある言語で、その性質を使って、文を作ることができ

    マルコフ連鎖してみた - hitode909の日記
  • クラウドベースのアルゴリズムトレーディングサービス"Quantopian"を試してみる - Qiita

    この記事について Pythonでファイナンス関係の情報を探していたところ見つけた"Quantopian"が面白そうだったので試してみます。 Quantopian Quantopianとは クラウドベースのアルゴリズムトレーディングプラットフォームです。ユーザはブラウザで専用のIDE(開発環境)を使ってPythonライクなコードでトレーディングアルゴリズムを作成し、バックテストを行うことができます。Interactive Brokers証券に口座がある場合は、接続してリアルトレードを行うこともできるようです。 何がトレードできる? 2002年以降の米国株/ETFのデータを分足ベースで保持しているようです。 はじめよう アカウント登録 サイトにアクセスします。真っ赤です。右上のSign Upからメールアドレスで登録します。 ログイン直後 上部にメニューが並んでいます。 Capital -> L

    クラウドベースのアルゴリズムトレーディングサービス"Quantopian"を試してみる - Qiita
  • ランダムフォレストのつくりかた(C++の実装例つき) - じじいのプログラミング

    この記事は24日目の記事のつづきです。前日の関連記事「ランダムフォレストのつかいかた」もありますので、こちらもよろしくお願いします。 ランダムフォレストのつかいかた - じじいのプログラミング ランダムフォレストは、機械学習の中でも、確率統計の知識がほぼ無しで実装できる簡単なアルゴリズムで、しかも性能もなかなかのものです。TopCoder機械学習マッチのいくつかは、コードを提出してTopCoderサーバで実行するルールなので、実装しやすいランダムフォレストは有力な選択肢です。実際にランダムフォレストが1位をとったコンテストもかなりあります。 決定木の作り方さえ理解すれば、ランダムフォレストは実装できたも同然ですので、この記事では、決定木を作る部分をメインに取り上げます。 アドバイスをいただけると、とてもうれしいです。間違いのご指摘は大歓迎です。 実装は、TopCoderの他の競技者(Psy

    ランダムフォレストのつくりかた(C++の実装例つき) - じじいのプログラミング
  • プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 - A Successful Failure

    2015年11月10日 プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 Tweet ゲームでは擬似乱数がよく使われるが、ある種のゲーム数学的に精度の高い擬似乱数(たとえばMT)を用いているにも関わらず、コンピュータが有利になるように乱数を操作していると批判に晒されている。 実際、数学的に正しい乱数と、プレイヤーが自然と感じる乱数には、ある種の差が存在する。北陸科学技術大学院大学の池田研究室では、プレイヤーに自然に感じる乱数の生成に関する研究を行っている。 プレイヤーが不自然に感じる理由 数学的に正しい乱数に対してプレイヤーが不自然に感じる理由としては認知バイアスが考えられる。特に事象に関連する認知バイアスとして、次が挙げられている[1]。 確証バイアス: 人は自分のもつ仮説に一致する情報を求め、反証となる証拠を避ける傾向がある。ひとたび、サイコロが操作されていると感じると、それ以降、その仮説に都

    プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 - A Successful Failure
    cartman0
    cartman0 2015/11/10
    理論的かどうか置いといて、1つ前に出た数字以外を出現させていくだけでランダムに見えるだろうな、等確率でないのに。
  • Scheme演習

    成績について Schemeの成績はレポートのみ(出席は取らない) レポートは完全にできていなくても提出できた分をそれなりに評価する 課題について 提出は hara2001-scheme @ ui.is.s.u-tokyo.ac.jp へメールで送ってください 送信されたE-mailに対して自動的に返信メールが送られます 添付ファイルではなくメール文に直接貼ってください (ただしどうしても文字化けしてしまう人はテキストファイルを添付してください) Subjectは "Report (課題番号) 学生証番号" で送ってください 例: Report (1) 123456 課題の文の先頭に Scheme演習 第1回レポート 理科I類2年 123456 須木 異夢 という形式で名前等を書いてください 締め切りは次のScheme演習の前日 授業で出題する前に課題を提出してもかまいません (質問も受

  • 非公式PDF版SICP・新訳 - アスペ日記

    計算機プログラムの構造と解釈、通称SICPを一から翻訳し直しました。 ファイル: SICP非公式日語版 翻訳改訂版 リポジトリ: https://github.com/hiroshi-manabe/sicp-pdf また、今回の翻訳をするにあたって考えたことを別記事にまとめました。 腐った翻訳に対する態度について SICPはMITの有名なプログラミングの教科書です。詳しくはminghai氏の記事をご参照ください。 この翻訳改訂版は、minghai氏の非公式日語版(以降、minghai氏版)のあまりにも惨憺たる翻訳を見かねて、原著から翻訳をし直したものです。この翻訳を進めるにあたっては、minghai氏版の訳を置き換えていくというやり方で進めていきました。しかし、差分を取ればわかっていただけると思いますが、minghai氏版のテキストは痕跡をとどめていないはずです。この方式を採ったのは、

    非公式PDF版SICP・新訳 - アスペ日記
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