スパコンで約2時間36分かかったという、5×5の魔方陣の全解列挙を、パソコンで試す（C ） | 配電盤
魔方陣の解の列挙は並列化しやすそうな問題ですが、ここでの方針では、探索効率を上げるためには条件分岐が不可欠なので、（「数」を求めるだけだとしても）GPGPUでうまくやる方法がわかりません。そこで、CPUに載っているコアのみで並列化します（Xeon Phiなら簡単なのでしょうか→追記参照）。 一番外側の、0から(1<<25)-1まで変化する変数iのループをOpenMPで並列化します（schedule(guided)では遅くなります。schedule(auto)はVisual C++でサポートされたら試します）。変数iは上の図の緑の部分（カンで5個にしました）を各数5ビットで表現し、つなげたものです。マスに入りうる数は1から25までなので、5ビットというのはちょっと冗長ですが、とりあえずはよしとしましょう。 出力はバイナリ形式で、1つの解に25バイト使います（1つのマスに入る数を1バイトで表現
一番右端の立っているビット位置を求める「ものすごい」コード - 当面C#と.NETな記録
一番右端の立っているビット位置(RightMostBit)を求めるコードで速いのないかなーと探していたら、ものっっっすごいコードに出会ってしまったのでご紹介。2ch のビット演算スレで 32bit 値のコードに出会って衝撃を受けて、その後 64bit 値版のヒントを見つけたのでコードを書いてみました。 この問題は ハッカーのたのしみ―本物のプログラマはいかにして問題を解くか (Google book search で原著 Hacker's delight が読めたのでそれで済ませた) で number of trailing zeros (ntz) として紹介されています。bit で考えたときに右側に 0 がいくつあるかを数えるもの。1 だと 0、2 だと 1、0x80 なら 7、12 なら 2 といったぐあい。0 のときに表題どおりの問題として考えるといくつを返すの？ってことになるので、
ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ（http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html） ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント（マップでの敵との遭遇）の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の
芸能人の相関関係を探ってみるスクリプト - download_takeshi’s diary
ちょっとした実験をしてみました。芸能人の相関関係を機械的に探索してみます。 具体的には「○○というタレントと関係が深い芸能人は？」といった、芸能人にフォーカスした類似検索みたいな実験です。 技術的には「潜在的意味インデキシング」（Latent Semantic Indexing）といった手法を使います。 これは普通は自然言語処理の世界で使われるテクニックですが、なにも言語だけでなく他のデータ素材でも面白い結果が得られるかもしれないので、やってみようという試みです。 以下に大まかな手順をまとめます。 wikipedia から有名人のリストを抽出 それらの有名人リストについて、一人ずつ「誰と関連が深いか」を集計。具体的には有名人個々のwikipediaのページ中に、先ほど抽出しておいた人名リストとマッチする人名がどれだけ掲載されているかをピックアップしていきます。 上記の方法で有名人の間の相関
大規模データを基にした自然言語処理 - DO++
人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)でタイトルの題目で一時間ほど話してきました。 発表資料 [pptx] [pdf] 話した内容は - 自然言語処理における特徴ベクトルの作り方と、性質 - オンライン学習, Perceptron, Passive Agressive (PA), Confidence Weighted Learning (CW) 確率的勾配降下法 (SGD) - L1正則化, FOLOS - 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 で、スライドで70枚ぐらい。今までの発表とかぶっていないのはPA CW SGD FOLOSあたりでしょうか オンライン学習、L1正則化の話がメインになっていて、その両方の最終形の 確率的勾配降下法 + FOLOSの組み合わせは任意の損失関数に対してL1/L2正則化をかけながらオンライン学習をとても簡単にできるという一昔前
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
アルゴリズム - 同じ文字列のn回繰り返しをlog n回で作る方法 : 404 Blog Not Found
2009年01月31日01:00 カテゴリLightweight LanguagesMath アルゴリズム - 同じ文字列のn回繰り返しをlog n回で作る方法 これなのですが.... 同じ文字列のn回繰り返しを作る最速の方法を探求してみた - muddy brown thang ちょっとした事情により、ある文字列のn回繰り返しを作る関数 (PHPでいうところのarray_repeat(), Perlで言うところの「"..." x n」、RubyやPythonで言うところの「"..." * n」) を高速に実装しなければならない状況に遭遇したのでベンチマークをとってみたところ、その結果がとても新鮮で驚いたので、これを共有しつつもダメ出ししてもらえないかなーと思って晒してみることに。 なぜかもっとシンプルな奴がなかったので。 以下、比較。初期値はIEにあわせてあります。Firefox/Saf
Pythonでアルゴリズム - Konnichiwa, A doumo
これはなんですか？ 奥村晴彦氏の著書「C言語による最新アルゴリズム事典」をPythonでやろうと決意。Rubyに翻訳されていたので、Pythonでもやってみようと。でも実は書籍はもっていなくてCとRubyのソースを見つつ翻訳しています。１日１個ペースで進んでいます。 やっているうちにこの本が欲しくなってきました。 個人のPython力を高めるために始めましたので、間違いが含まれているかもしれません。ご指摘等ございましたら連絡[syobosyobo at gmail dot com]ください。 ちょっと方針をかえて、ctopyで訳すことにした。またまた方針をかえて、、、ctopyはあまりつかえない。ちょっといじってやらないと、出力がよくない。コメントとか入ってると、うまく変換してくれないし。 で、そのあとPythonらしい書き方で書いていこう、かと。どうなるかわかりませんが。
第 7 回アルゴリズムイントロダクション輪講会資料: Days on the Moon
すでにニュースでも伝えられている通り、12 月 1 日に第 7 回アルゴリズムイントロダクション輪講会がありました。今回の担当は私だったので、その発表資料を公開します。 中央値と順序統計量 (その 1) 予定 順序統計量とは 選択問題とは 最小値と最大値 平均線形時間選択アルゴリズム 中央値と順序統計量 (その 2) 最悪線形時間選択アルゴリズム 3 つずつのグループに分割した場合 7 つずつのグループに分割した場合 参考文献 中央値と順序統計量 (補足) 4 つずつのグループに分割した場合 6 つずつのグループに分割した場合 Lazy-Select Randomized-Partition スタッフロール 「どうせ後から Web で公開するんだから、PDF とか見るのに手間がかかるものは使ってられないよね。やっぱ時代は XML 複合文書でしょ!」と、数式を表現するのに MathML を使
連立１次方程式ライブラリ
/* linear.c */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "sslib.h" void gausei(double a[], int l, int m, int iter, double eps, double x[]) { int i, j, k; double ay, def, *p, *q, *r, sum, w, y; if(l < m || m < 2 || iter < 1 || eps <= 0.) { fprintf(stderr, "Error : Illegal parameter in gausei()\n"); return; } for(i = 0, p = x; i < m; i++) *p++ = 0.; k = 1; do { def = 0.; for(i = 0, p = x; i <
Wavelet Tree - naoyaのはてなダイアリー
圧縮全文索引の実装などでしばしば利用される Rank/Select 辞書と呼ばれるデータ構造があります。詳しくは参考文献を参照していただくとして、今回は一般の文字列に対して効率的に Rank/Select を可能とするデータ構造である Wavelet Tree (ウェーブレット木) のライブラリを作りました。 http://github.com/naoya/perl-algorithm-wavelettree/tree/master my $wt = Algorithm::WaveletTree->new("abccbbabca"); is $wt->rank(6, 'a'), 2; is $wt->rank(6, 'b'), 3; is $wt->rank(9, 'b'), 4; is $wt->select(0, 'a'), 0; is $wt->select(1, 'a'), 6;
アルゴリズムコンテストの挑み方 - d.y.d.
17:29 08/09/30 クロスワード 暇つぶしに "Clueless Crossword" という冊子を買ってみて意外とハマっています。 クロスワードパズルなんだけど、単語のヒントの代わりに、 各マスに1～26の数字が振ってあって同じ数字のマスには同じA～Zが入るように埋めるというもの。 「母音っぽくて二連続して語尾にも出てくるのは多分 E だろう、もしかしたら O の可能性はなくもないけど」 みたいに埋めていく。 ちょっと違うけど フラッシュであった。 20:15 08/09/28 だいちのよろい そろそろ日本に戻る前に観光するぞ月間、ということにして、ウルル（エアーズロック）に行ってきました。 もっとワイルドな感じかと思ったら、完全にリゾートのリゾートによるリゾートのための地帯になってました。 まあそんなもんか。 本日は強風のため登るの禁止とのことだったので、周りから見るだけ。
素数判定 - 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?: "素数判定" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2018年1月） 素数判定（そすうはんてい、英: primality test）とは、与えられた自然数が素数か合成数かを判定することである。素数判定を行うアルゴリズムを素数判定法という。 RSA暗号の鍵生成のように素数性の判定は応用上重要であるので、素数性を高速に判定するアルゴリズムは計算理論において強い関心の対象である。 仮定なしで決定的かつ多項式時間で終了する（クラスPに含まれる）素数判定法が存在するか否かは長らく未解決の問題だったが、2002年にそのような素数判定法が存在する
HTTPベースによるMapReduceフレームワーク·HTTPMR MOONGIFT
大規模なデータを分散処理するための技術と言えばMapReduceだ。通常の企業では難しい、数万台のネットワークコンピューティングを駆使したデータ処理を可能にするGoogleの根幹をささせる一技術になっている。 処理の一覧 そんなMapReduceはオープンソースで実装されるものもあるが、本格的に実装するにはハードウェアやインフラの存在が必要になる。だが、これを使えばハードウェアも無用でMapReduceを体感できる。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはHTTPMR、Google App Engine上で動作するMapReduce実装だ。 HTTPMRはGoogle App Engine上で動作するライブラリで、HTTPベースでMapReduceのように分散処理を行えるようになる。リクエストはランダムに選ばれたコンピュータ上で実行される。各リクエストは数秒でタイムアウトするようになっ
集合知プログラミング
TOPICS Programming , Web , Python 発行年月日 2008年07月 PRINT LENGTH 392 ISBN 978-4-87311-364-7 原書 Programming Collective Intelligence FORMAT Print 本書は現在注目を集めている「集合知（collective intelligence）」をテーマにした書籍です。機械学習のアルゴリズムと統計を使ってウェブのユーザが生み出した膨大なデータを分析、解釈する方法を、基礎から分かりやすく解説します。本書で紹介するのは「購入・レンタルした商品の情報を利用した推薦システム」、「膨大なデータから類似したアイテムを発見し、クラスタリングする方法」、「数多くの解決策の中から最適なものを探し出す方法」、「オークションの最終価格を予想する方法」、「カップルになりそうなペアを探す方法」、
ガベージコレクションの実装法と評価
1.はじめに プログラミング言語とはシステム化する対象物を抽象化し、コンピュータで処理可能なコードを記述するために用いる人工言語である。プログラミング言語はコンピュータの機械語と一対一の対応をもったアセンブラから始まり、コンパイラを用いて機械語に翻訳することを前提としたコンパイラ言語、インタプリタと呼ばれるプログラムがソースコードを解釈し実行するスクリプト言語と、記述できる抽象度を高める方向へと進化してきた。 プログラミング言語はその存在理由から、より抽象度の高い記述が行えること、すばやい開発を行える事が求められる。抽象度の高い記述とは、プログラムがどういう処理を行うか(HOW)ではなく何の処理を行うか(WHAT)を記述しやすい構文、機能を持っていることを、すばやい開発とは記述性の高さ、コードの密度の高さ、バグの発生しにくい構文、機能を持っていることをさす。 この抽象度の高い記述、すばやい
MOONGIFT: » Googleのデータ処理分散システムMapReduceのオープンソース実装「Skynet」:オープンソースを毎日紹介
Googleではその超巨大なコンピュータネットワークを使って、データ処理が分散化されている。これにより、大量のデータを瞬時に処理することが可能になっている。この分散処理システムはMapReduceと呼ばれており、Googleの基盤を支えるコア技術の一つだ。 処理状態を確認するコンソール ごく小規模なシステムであればニーズは発生しないかも知れないが、数十台、数百台のコンピュータを結びつける上で分散化処理は欠かせない技術だ。そこでMapReduceをオープンソース実装したこちらを紹介しよう。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはSkynet、Rubyで実装されたMapReduceのオープンソース実装だ。 Skynetは多数のワーカーを立ち上げ、それらが互いに監視し合うことで障害発生時にも柔軟にタスクの受け渡しが可能になっている。単一障害点はなく、マスタサーバという位置づけのものですら他の
AS3.0 で 3D プログラミングを１から勉強する (1) - てっく煮ブログ
as3D の原理をあまり知らなかったので、ActionScript 3.0 で１から勉強してみた。１からなのでフレームワークは使わず、自力で実装していく。Web 上には色んな資料があってありがたいだけど、玉石混交な上に、有用なものでも一本道で幅の狭いものが多い。前提知識のない自分にとっては、資料間の関連性を理解するのが大変だった。なので、なるべく簡単なところからスタートしつつ、広く浅く体験していくことを目標としてみる。まずは、四面体をワイヤーフレームで表示するところからスタートしよう。四面体を定義するまずは、3次元上の点を表現する Point3D クラスを作る。 class Point3D { public var x:Number; public var y:Number; public var z:Number; public function Point3D(_x:Number =
pthread でキューを書いてみる - IT戦記
この記事は全然ダメだったようです。 こちらに新しく書き直しました。 http://d.hatena.ne.jp/amachang/20080617/1213694238 こんな感じになった #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <memory.h> #include <pthread.h> static int* q; static int n; // 次に入れるインデックス static int l; // 次に出すインデックス static int s; static pthread_mutex_t m; static pthread_cond_t c; void initQ (size_t size) { n = 0; l = 0; s = size; // キューの領域確保 q = (int*)malloc(s * size
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