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module ClassSource @lines_for_file = {} @locations = Hash.new { |h, k| h[k] = [] } @pos_stack = [] TracePoint.trace(:class, :end) do |tp| next if tp.self == ClassSource @lines_for_file[tp.path] ||= File.readlines(tp.path) case tp.event when :class @pos_stack << tp.lineno - 1 when :end from, to = @pos_stack.pop, tp.lineno - 1 content = @lines_for_file[tp.path][from..to].join @locations[tp.self] <<

はじめに ブロック崩しを攻略する人工知能を開発しています。今回は今までの流れを無視して遺伝的アルゴリズムを実装してみました。強化学習は一個体の学習ですが，遺伝的アルゴリズムは個体群の学習といったイメージです。 ※ナップザックかナップサックかの問題はここでは気にしない。 ※遺伝的アルゴリズムは複数種類があるようで，何が正しいのかわからなかった。今回のコードはかなり素人レベルのものです。間違っていたり，疑問があればコメントお願いします。 ナップザック問題 ナップザック問題とは，ある容量のナップザック１つと，数種類の品物(それぞれ価値と容量)が与えられ，ナップザックの容量を超えない範囲でいくつかの品物を入れた場合，ナップザックに入れた品物の価値の和が最大となる組み合わせを求める問題。 画像：wikipedia ナップサック問題 問題によって設定は変わるが，今回はある種類の品物は一つしかないとする

はじめに フェルマーの最終定理を証明するためには谷山=志村予想が正しいことを証明すればよい。この流れと理解するための知識を細かく書く。 このページは動画でも解説をしています。 谷山=志村予想とフェルマーの最終定理 注意：変更を加えているので動画と違うところがあります 必要な知識 フェルマーの最終定理 自然数$n≥3$に対して を満たす自然数$a,b,c$は存在しない ## 楕円曲線（正確でない） >曲線が楕円曲線であるとは，$y^2=x^3+ax+b$ と表され，有理数の点を通り，その点は尖ったり交差したりすることのない点である。 ※グラフに描くと尖ったり交差したりすることのない点を非特異点と呼ぶ ※右辺=0のとき，重根を持たなければ非特異点しかもたない 別表現(9/8 フライ曲線に合わせるために変更した) >曲線が楕円曲線であるとは，$y^2=x^3+ax^2+bx+c$ と表され，(右