The Art of Computer Programming を読む 1P - 19P - にょきにょきブログ
超無理ゲー。地球防衛軍をプレイして数時間で間違って難易度をHARDEST選択してしまった時の気分。 なので1節か1小節くらいに超小分けにして読んで行く。 当分は1章の基礎概念。 1.1アルゴリズム アルゴリズムという言葉の現代の意味は、レシピ、過程、方法、手法、手続き、ルーティンワーク、煩雑な手続きという言葉に似ている。しかしアルゴリズムはこれらとは少し違い、問題を解くための重要な特徴がある。 有限性 明確性 入力 出力 実効性 有限性とは アルゴリズムは必ず終了する必要がある。すなわち、答えを導く過程が発散してはならない。 明確性とは アルゴリズムの各ステップは明確に定義されていなければならない。曖昧さがあってはならない。現実的な問題として、プログラミング言語でアルゴリズムを表す際は明確に記述できるが、日本語や英語でアルゴリズムの記述を行う場合は曖昧さが産まれるので注意が必要である。 入
電卓が苦手なのでiOS用式入力計算機やiOS上で使えるプログラミング言語を大調査
電卓って苦手！ 電卓タイプの計算機の操作って、面倒臭くないですか？ 一度打ち込んだ式の再利用ができないし、M+、M-、MC、MRなんかも難しい！ 数十年前の電卓から続く作法にとらわれる必要は無いと思うのです。 正直に白状すると、moyashiはいまだに電卓、ならびに電卓の操作を再現した計算機アプリのメモリ機能を使いこなすことができません。 ややもすると、後で必要な計算結果を紙に書いてしまったりします。 電卓の難しさから逃れる方法は無いの？ 電卓の操作は難しい。 特に、普段プログラミング言語に接しているとそう思います。 例えば、 (328 + 94) × (496 + 29) = このような計算。普通の電卓だとメモリ機能を使うことになりますが、moyashiにはこれが難しい。 しかし、プログラミング言語でこれを計算する場合は、以下のように書きます。 (328 + 94) * (496 + 2
わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる: コンピュータの名著100冊
仕事でコード書いてた頃の話。 机上に「本」というメディアは無かった。プログラミングといえばお手本のコピペ＆手直しで仕上げてた。だから、せいぜい入門書やリファレンスといった辞書的なやつだけで、3年もすれば「古い」と引き出しの中へ。 だから、いつまでたっても上手なのは「お作法」だけ。あたりまえだ。仕様を実装したコードに「似た」コードやパターンを探し出す→コピペがプログラマの仕事だと思ってたから。ネットの情報が「全て」であって、「考える」とは、「いかにお手本に合わせるか」だったから。 プログラマというよりも、むしろ「コーダー」。その辺は「プログラマになれなかったわたし」[参照]に書いた。 ここでは、「コンピュータの名著・古典100冊」の既読リストで恥さらし。いかにちゃんとした本を読んでいないかがよっく分かる、なさけない。 本書はプログラミングに限らず、ソフトウェアエンジニアとしての libera
かつて存在しなかった最高のコンピュータ
かつて存在しなかった最高のコンピュータ (TED Talks) John Graham-Cumming / 青木靖 訳 2012年3月 存在することのなかった最高のマシンについてお話しましょう。実際に作られることはありませんでしたが、今度作られることになりました。みんながコンピュータについて考えるはるか以前に設計されたマシンです。コンピュータの歴史についてご存じなら、30〜40年代に単純なコンピュータが作られ、今日のコンピュータ革命に繋がったというのをご存じでしょう。その通りなんですが、ただ世紀が違っています。最初のコンピュータは1830〜40年代に設計されました。1930〜40年代ではありません。設計され、部分的に試作され、ここサウス・ケンジントンに一部が残っています。 そのマシンを作ったのはこの男、チャールズ・バベッジです。バベッジには何か親しみを覚えます。どの写真を見ても髪がこう乱れ
TeXのはじめ方：インストールからPDF出力までの解説(2013年11月版)
このエントリでは、TeXファイルを作成してPDFを出力する方法を紹介しています。 過去２回のエントリと組み合わせることで、TeXの書き方を練習するために必要な「インストール・設定・記述・PDF出力」のステップを身につけることができます。 ここまでできれば、いよいよTeXの書き方の本や、ウェブサイトを見たりして、数式を含んだり図を含んだりするいろいろな文書のPDFを自分で作れるようになる学習の準備が完了するわけです。 ※2013年6月10日に、インストールからの.pdf作成までの全行程をWindows 7 64bitマシンにてTeXインストーラ3 0.84r2を利用してテスト済みです。 目次 1. 準備１：TeXとTeX関連ソフトのインストール2. 準備２：専用エディタWinShellの初期設定の確認3. １．TeXファイル（.tex）を作る4. ２．TeXファイルを書いてみる4.1. ３．
パターン認識と機械学習の学習 ベイズ理論に挫折しないための数学 | Webチラシ・近刊新刊案内・書評情報
タイトル :パターン認識と機械学習の学習 ベイズ理論に挫折しないための数学 著者 :光成 滋生 出版社 :暗黒通信団 ISBN :978-4873101668 発売日 :2012/07 商品の寸法:25.7 x 18.2 x 0.7 cm ページ数 :100ページ 本体価格 :1,000円（税別） ■まえがき サイボウズ・ラボでは「言語処理に必要そうな機械学習の基礎知識を身につける」という目標のもと，2011年の2月から11月にかけて当時シュプリンガー・ジャパン（現在は丸善）から出版されていた「パターン認識と機械学習」（PRML）を輪読する社内読書会をやっていました． 「あの本」を10ヶ月足らずで一通り（すべての章ではありませんが）読みきったと言えば，そのスパルタな様子が想像つくのではないでしょうか．しかも，専門の学生ではない社会人が仕事の合間に！ そしてそれ以上に参加メンバーが四苦八苦し
プログラミングのための線形代数 - ホーム
(-) どんな本？ 反応 正誤表 ボツ原稿 GIFアニメで見る線形代数 ダウンロード … アニメーションプログラム改良版, FlashScript Windowsで書籍のアニメーションを実行したい なんでも … とりあえず掲示板 砂場 … 編集の練習 リンク → 公式ページへ … 行列演算や簡易アニメーションの学習用 Ruby コードが提供されています → アニメーションで見る線形代数 … アニメーションの実例 → Macでのアニメーション実行手順 … thx! → ニコニコ組曲「線形代数」を歌ってみた（女教師さんではありません） … 1/3 ぐらいが本書から? → 基本変形パズル … インタラクティブ教材 → 行列でアニメーション … インタラクティブ教材 → 姉妹編「プログラミングのための確率統計」 → 理工系ドキュメント専門 GOLDEN-LUCKY … 本書を企画製作した編集者さん
統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント
マイクロソフト社が技術分野でもっと熱い専攻の一つとして分析/統計をあげている（Microsoft JobsBlog）。同社以外でも統計学は、今後最も有益なスキルの一つだと考えているようだ（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。しかし、データマイニングの話も一般化しつつあって学習ノウハウなども公開されているが、経験にあわない部分が多い。統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い7つのポイントをあげてみた。 1. 学習機会やテキストは山のようにあるので利用する 確率・統計の日本語テキストは山のようにあり、大学のコースワークを振り返っても、理文問わずにほとんどの学部で確率・統計はあったはずだ。大学院のコースワークでは英語の文献を好む傾向があるが、上級テキストでも日本語のものも少なくない。また「マンガでわかる統計学」のよ
フローチャートを復権させよう -- 2020年代のプログラミングへ - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
「悟りやヒラメキがほんとに大キライだ 」という記事を書いた背景には、ユースケースの「主／副シナリオ」、「<<extend>>, <<include>>」とかの概念にウンザリしたことがあります。あれから後も、この件がどうも気にかかっていて、『ユースケースの適用：実践ガイド』（asin:4894711869）という本を恵比寿の有隣堂で見つけてすぐ購入しました。 この本には、僕が疑問に思っていた点が説明してあって、理解に役立ちました。ある程度は理解できた事と、その内容に賛同するかどうかは別問題でして、（理解してもなお）納得のいかない点は多々あります。その話は、まーいずれするかも。 ところで、この『ユースケースの適用：実践ガイド』の第5章「ユースケースを図で表現する」の冒頭に次のような文があります。 これまで、長い時間をかけてユースケースのテキストを書いてきました。しかし、ことわざにもあるとおり、
Good Programmers learn Mathematics
良いプログラマは数学を学ぶ、方が良いと思う この文章は 2003 年 2 月 28 日（金曜日）に 株式会社 ACCESS の研究開発室のメンバ向けに行われた講義のために準備されたものです。 目次 はじめに アルゴリズム ― 数学によって可能になること 数学とプログラミングの美学 ― （多分）一番たいせつなこと 質問と回答 文献表 はじめに これから何回か皆さんの前で数学の話をさせてもらうことになりましたが、 今回はまず、その手始めとして 「どうして皆さんが数学を学んだ方が良いのか」、 いいえ、「どうして皆さんに数学を学んでほしいと私が思っているのか」 というお話をさせて下さい。 もちろん、それは皆さんに、より良いプログラマになって欲しいからですが、 また、私の経験によれば、 コンピュータサイエンスの教育の現場では、 何故か数学が軽視されることが多いことを残念に思っているからでもあります。
竹内関数で音楽生成 - aike’s blog
Lisperの人ならみんな知ってる竹内関数（たらいまわし関数）という関数があります。 定義としてはこんな感じ。 そのシンプルな定義からは想像もつかないほど複雑で膨大な再帰呼び出しがおこなわれるとても興味深い関数です。たとえば引数にTarai(10,5,0)を与えると343,073回も再帰呼び出しされたりします。 この関数呼び出しの引数がどのように変化するか知りたくてプログラムを書いて調べてみたところ、Tarai(10,5,0)の場合は3つの引数がそれぞれ0〜10（xは-1〜10）の間で少しずつ変化するなかで、2つの値を固定してひとつの値が下降していくような挙動があったりして、なんだか音楽の3和音のコード進行を思わせるような動き方です。 そういうことなら、ということで実際に音にして聴いてみました。Tarai関数が呼ばれるたびに引数のx、y、zを、0=ミ、1=ファ、2=ソ、……、のように音に割
Mathematica - Wikipedia
Mathematica（マセマティカ）は、スティーブン・ウルフラムが考案し広く使われている数式処理システム。ウルフラム・リサーチの、ウルフラムが率いる数学者とプログラマのチームが開発し、同社（正規認定販売代理店）により販売されている。Mathematicaは項書き換えを基本として、複数のパラダイムをエミュレートするプログラミング言語( Wolfram言語という）としても強力である。 ウルフラム・リサーチの創始者であるスティーブン・ウルフラムと彼のチームは、1986年から新たな数式処理システムの開発を開始し、1988年にその最初のバージョンをリリースした。ウルフラムは当初、このシステムをOmega、のちにPolyMathと呼んでいたが、当時NeXT社の社長であったスティーブ・ジョブズに相談したところ「ダサい名前だ」と一蹴され、なにか一般的な語をロマンチックに表現したもの、例えばトリニトロンの
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ネット学習教材 - ドキュメント - SUGSI
Changes集合論中村論理学の知識をベースにして数学の構造を理解し、集合、写像の概念を学ぶ集合論演習師玉公理的集合論を題材に，Mizarと呼ばれる数学証明の自動チェックシステムを用いて,証明法についての演習を行うコンピュータネットワーク山崎コンピュータネットワークの基本的考え方を学ぶ・OSI７階層モデル・通信方式・同期方式・データ伝送制御(ポーリング,トークン,CSMA/CD)・誤り制御・プロトコル(基本型データ伝送制御手順,HDLC)交流理論基礎と実験中村交流回路の知識はコンピュータのインターフェースや伝送系を考えるときに必須のものです.ここでは最低限の知識の習得と、それに伴う実験をしてもらいます. ・交流と複素数による表現・コンデンサーと交流・コイルと交流・各種波形と過渡現象Mizar5-基本群と不動点定理-師玉Mizar3の準備のもとに，基本群や２次元の不動点定理を題材に，位相数学
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