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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、ある種のゲームは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。特に本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
コーディング面接とSnakeゲームに唯一共通すること | POSTD
80年代か90年代に生まれた方ならおそらく、「Snake」というゲームのことをご存じでしょう。「ご存じ」とはつまり、Nokia 3310のちっぽけな画面上でたわいもない巨大ヘビを育てるのに膨大な時間を費やしていたのではないかということです。Nokiaの携帯電話について、皆さんは他にどんな特徴を覚えていますか？ バッテリーが長持ちしたことではないでしょうか。 Nokiaはとても”原始的な”携帯電話であったにもかかわらず、バッテリーを使い果たすことなくSnakeゲームで何時間も遊べたのは、どういう訳だったのでしょう？ 理由の大部分は、優れた強固なコンポーネントのおかげでした。しかし、貢献度はそれより低く、あまり語られることもありませんが、スライディングウィンドウと呼ばれる手法も長時間のプレイに役立っていたのです。 Snakeだけを扱った記事を1本書きたいのは山々ですが、実は本記事では後者の、魅
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。 K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。 クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、Restart を押すと好きなパラメータで試すことができます。 こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。 (追記) HTML5 版の K-means 法を D3.js でビジュアライズしてみた も作成しました。Flash を表示できない環境ではそちらをご覧ください。 K-means 法とは K平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージに
今度こそ絶対あなたに理解させるPaxos - Qiita
Paxosとは何か 分散システムの金字塔とも呼ばれ、Leslie Lamport大先生の輝かしい成果の一つとして知られる分散合意アルゴリズムPaxos。 既存の解説 実はすでに存在するPaxosの解説は充分に質が高い Wikipediaの項目にも結構長々と書かれていて、これを読んで理解できた人はもう僕の記事を読む必要はない。 同様にPFIの久保田さんによる解説スライドもあり、これも良く書けているし、これを読んで理解できた人もこれ以上記事を読む必要はない。 minghai氏によるブログ記事のこれとか特にこっちなんかはかなり納得感があり、これらを読んで理解できた人も（中略） tyonekura氏によるスライドも良くかけていて(中略) この記事はこれらの説明に目を通してもなお理解できなかった人、もしくはこれらの説明をこれから読もうと思っている人に向けて書き、Paxosアルゴリズムの詳細な説明自体
青の時間はこうして決まる、信号機のアルゴリズム
アルゴリズムは「何らかの問題を解決する手順」を指し、アルゴリズムの良しあしでソフトウエアの性能が決まってくる。私たちの生活は、高度なアルゴリズムで実装されたソフトウエアに支えられている。そこで本特集ではエレベーターや信号機といった身近なアルゴリズムを例に、その一端を見ていこう。今回は、信号機のアルゴリズムの基本を紹介する。 「朝はいつも赤になっている信号が、夜はなぜか青が多い」と感じたことはないだろうか。実は、信号機が青に変わるまでの時間は、いつも同じではない。交差点の交通量から最適な青時間を割り出している。この計算には、高度なアルゴリズムで実装されたプログラムが動いている。そこで今回は、信号機を制御するアルゴリズムに焦点を当てよう。 具体的なアルゴリズムを見ていく前に、信号機の青時間がどのように決められているのかを解説する。信号の青時間を決めるには「重要な要素が3つある」（住友電気工業
GitHub - trekhleb/javascript-algorithms: 📝 Algorithms and data structures implemented in JavaScript with explanations and links to further readings
Math B Bit Manipulation - set/get/update/clear bits, multiplication/division by two, make negative etc. B Binary Floating Point - binary representation of the floating-point numbers. B Factorial B Fibonacci Number - classic and closed-form versions B Prime Factors - finding prime factors and counting them using Hardy-Ramanujan's theorem B Primality Test (trial division method) B Euclidean Algorith
SA-IS 法のメモ - まめめも
suffix array を線形時間で構築する SA-IS 法についてのメモです。 SA-IS 法の解説はわりと世の中にいっぱいありますが、実際のプログラムにする方法がよくわからなったり、どうしてそれでうまく行くのか書かれてなくて気持ち悪かったりするものが多くて、自分の望む感じのものがありませんでした。アルゴリズムは当然プログラムで見たいし、厳密な証明は要らないけど直観的な理由は知りたい。 ということで、自分なりの理解を書いてみました。 suffix array とは 文字列の suffix とは、文字列の途中から最後までの部分文字列のことです。題材の文字列を "mmiissiissiippii" とすると、次の 17 個の部分文字列です。 0 mmiissiissiippii$ 1 miissiissiippii$ 2 iissiissiippii$ 3 issiissiippii$ 4
差分検出アルゴリズム三種盛り - Object.create(null)
こんばんは. 気がつけばもうずいぶんと涼しくなってきました. 勢い余って凍ってしまったりせぬよう, くれぐれも普段の言動にはお気をつけください. はじめに さて, 我々人類にはどうしても二つの文字列 (あるいは行ごとに区切られたテキスト) 間の差分を求めなければいけない瞬間が発生します. 先人たちはそういった時のために diff のようなツールを開発し, それを利用することで文明はめざましい発展を遂げてきました. しかしながら, 使用するアルゴリズムを比較検討したい場合, 「差分」の定義を変えるなどして既存のアルゴリズムに変更を加えたい場合, diff のない異世界に飛ばされて自分で実装しなければいけない時などにおいては, 差分検出アルゴリズムについての理解が必要不可欠です. というわけで, この記事では文字列間の差分検出とは何かということと, 差分を求める三種類のアルゴリズムの紹介・解説
diffの動作原理を知る～どのようにして差分を導き出すのか | gihyo.jp
UNIXの基本的なコマンドの1つであるdiff。 これに実装されているアルゴリズムは実に興味深い世界が広がっています。 本稿では、筆者が開発した独自ライブラリ「dtl」をもとに「diffのしくみ」を解説します。 はじめに diffは2つのファイルやディレクトリの差分を取るのに使用するプログラムです。 ソフトウェア開発を行っている方であれば、SubversionやGitなどのバージョン管理システムを通して利用していることが多いかと思います。本稿ではそのdiffの動作原理について解説します。 差分の計算の際に重要な3つの要素 差分を計算するというのは次の3つを計算することに帰結します。 編集距離 2つの要素列の違いを数値化したもの LCS（Longest Common Subsequence） 2つの要素列の最長共通部分列 SES（Shortest Edit Script） ある要素列を別の要
Bing検索の裏側―BitFunnelのアルゴリズム - Hatena Developer Blog
はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 この記事では、Microsoft の検索エンジン Bing で採用された BitFunnel アルゴリズムを紹介します。 昨年のエンジニアアドベントカレンダーでは、文字列検索のアルゴリズム全般について紹介しました（文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog）。今年はそのなかでも、インデックス（索引）を使った全文検索アルゴリズムについてのお話になります。 この記事の前半は全文検索の入門にもなっていますので、検索技術になじみがない方にも楽しんでいただけるのではないでしょうか。 逆に、「そんなのもう知ってるよ！」という方は、本題である「BitFunnel アルゴリズムの詳細」から目を通していただければと思います。 この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2017の21日目の
CRDT (Conflict-free Replicated Data Type)を15分で説明してみる - Qiita
下記はスライドの講演の書き下しのようになっているので、スライドだけ見るんじゃなくて、スライドを見ながら文章を読み進めたい方向けです。 CRDTとは 今回は、CRDTというデータ構造について紹介します。CRDTはそもそも2011年にSSS(Stabilization, Safety, and Security of Distributed Systems)という国際会議で、INRIA(フランス国立情報学自動制御研究所)のMarc Shapiro博士によって発表された、比較的新しいモノです。 CRDTは"Conflict-free Replicated Data Type"の略で、日本語で言うと、__コンフリクトしない複製可能なデータ__といった感じです。 CRDTには実現方法によって２種類の呼び方が存在します(それぞれの略もまたCRDTなのでややこしいですが)。 Commutative Re
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TheAlgorithms/Python: All Algorithms implemented in Python
Coin flipping - Wikipedia
Raft(分散合意アルゴリズム)について
GitHub - facebook/zstd: Zstandard - Fast real-time compression algorithm
QCon London: CRDTsを使って分散システムでデータ一貫性を保証する
HAMT ~ イミュータブルで高速なハッシュマップ ~ | κeenのHappy Hacκing Blog
CS 101 - Lab 8
Find all puddles on the square (algorithm)