最終更新日：2001年7月2日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
データ圧縮法概説 目次
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パネル討論「不完全情報ゲームにおける競技性について」
パネル討論「不完全情報ゲームにおける競技性について」 話題提供 松原 仁氏 …ゲーム情報学の中の不完全情報ゲームの位置づけと現状 谷岡一郎氏 …ギャンブルから見た不完全情報ゲーム とつげき東北氏…麻雀の統計的な観点から見た競技性 西野哲朗氏 …コンピュータ大貧民大会から見た競技性 討論議題 伊藤毅志 …話題提供を受けて、討論の議題を列挙 ※四者四様の興味深い話題提供がありました。不完全情報ゲームの研究の将来性について、幅広い視点から議論できたのではないかと思います。今後のこの分野の研究が展望できるパネルになりました！ ＜概要＞不完全情報ゲームを研究として扱う場合、完全情報ゲームに比べて、強さの比較がなかなか難しいという問題点が挙げれる。また、不完全情報ゲームの多くは、そのギャンブル性や遊戯性により、純粋な強さの比較を妨げている。一方、このギャンブル性や遊戯性が人間がプレーするゲー
モバイルゲームの歴史を年代別にご紹介します。モバイルゲームの成長と今後について詳しく解説していきます。
モバイルゲーム 物凄い勢いで勃興したモバイルゲーム業界は、いろいろな課題や問題に直面しながらも巨大化し、今日の時点でのスマートフォン向けゲームの市場へと継承されていきます。 モバイルゲームの歴史 2001 Javaアプリと3Dゲームの登場 Javaが利用できるようになったことにより、ダウンロード型のゲームが供給できるようになりました。 2002 携帯電話端末の大容量化・3D化競争 Java搭載携帯電話端末が登場してからごく僅か1年の間に、アプリのサイズに関しては10倍に広大化し、表現方法も2Dから3Dにシフトし始めました。J-PHONEは『ゼビウス』や『スペースハリアー』などといった昔のアーケードゲームを、ドコモはSIMCITYなどパソコンで世界的規模のヒットを飛ばしたゲームを主力商品としていました。 2003 モバイルゲームの一般化 メモリの制限が厳しいJava仮想マシン上ではなく、OS
大きい数を作る - さすけの日記
しばらく前に Twitter で流れた問題。 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0の10個と + - × ÷ ( )を使って大きい数を作れ 数字の利用は各一回ずつ、順番は自由、べき乗は禁止。 出題者は[twitter:@fufufukawa]さん、広めたのは[twitter:@s01]さん。 @s01さんの解説がこことここに、[twitter:@xhl]さんがメモリ40GBを使って近似解を求めたプログラムの解説がここにある。 以下ネタばれ注意。 人力で解く場合の考え方 というか、僕が考えたことのログ。 大きくするならとりあえず全部掛けておけばいいんじゃね、という考えを0.5秒で却下し、2未満の数では掛け算より足し算の方が強いことに気がつくよりも前に、1.2-1.1=0.1 で割るのが強力なことに気がつく。これで 39,000 が作れる。（僕は足し算
コンピュータ将棋の現状：三人寄れば文殊の知恵は正しいか？ - A Successful Failure
4月2日に情報処理学会が日本将棋連盟に「コンピュータ将棋」で挑戦状を送ったことが話題になった*1。日本将棋連盟は挑戦を受諾、女流棋界の第一人者、清水市代女流王将・女流王位が対戦相手と決まった。対戦は今秋から順次行われるという。 情報処理学会の挑戦状に関するFAQによれば、対戦ソフトウェアに関して次のように記されている。 Q：対戦ソフトウェアは既に決まっているか A：合議アルゴリズムを用いる方針になっています。複数のソフトウェアを疎結合で並列計算させて、それらの意見を集約して、次の一手を決定する手法です。現在のところ、限られた実験では効果が認められており、これを実際の対局に用いる方向で検討しています。個々の参加ソフトウェアの候補は、プロジェクトに現時点で参加しているGPS将棋、Bonanza、激指、YSS、TACOS、柿木将棋などです。これを実用的にどのように組みあわせるのかは、実験を元に決
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード候補が含まれるドキュメ
O(1)で任意個数先のseedを計算 - oupoの日記
O(n)の実装 #define A 0x41c64e6d #define B 0x6073 uint step_seed_A(uint seed, uint n) { uint i; for (i = 0; i < n; i ++) { seed = seed * A + B; } return seed; } 次のseedを求める式をn回実行する。簡単。*1 徘徊位置の記事で考えたことの延長でO(1)で任意個数先のseedを計算できそうだなと思った。 seed[n+2], seed[n+4], seed[n+8], seed[n+16], ... , seed[n+2^31] をseed[n]から計算するそれぞれの値をあらかじめ求めておいてそれを使って計算する。 #define NUM_BITS 32 typedef struct { uint a; uint b; } CONSTANT
Mersenne Twister: A random number generator (since 1997/10)
English Version News: MTToolBox をGitHubで公開しました。(2013/10/04) TinyMTをリリースしました。 (2011/06/20) MTGPをリリースしました。(2009/11/17) SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT) をリリースしました。 SFMTはオリジナルのMersenne Twisterより約二倍速く、 よりよい均等分布特性を持ち、零超過初期状態からの回復も高速です。 SFMTのページを見てください。 (2007/1/31) お願い：使う時にemailを一通下されば、 今後の改良のはげみになります。 どんなささいな問題点でも、見つけ次第御連絡下さい。 m-mat ＠ math.sci.hiroshima-u.ac.jp (このメールアドレスは スペースを抜いて手で打ち直してください)
良い乱数・悪い乱数
Ｃ言語標準ライブラリの乱数rand( )は質に問題があり、禁止している学会もある。 他にも乱数には様々なアルゴリズムがあるが、多くのものが問題を持っている。 最も多くの人に使われている乱数であろう Visual Basic の Rnd の質は最低である。 そもそも乱数とは 乱数とは、本来サイコロを振って出る目から得られるような数を意味する。 このような乱数は予測不能なものである。 しかし、計算機を使って乱数を発生させた場合、 次に出る数は完全に決まっているので、予測不能とはいえない。 そこで、計算機で作り出される乱数を疑似乱数(PRNG)と呼び区別することがある。 ここでは、特にことわらない限り乱数とは疑似乱数のことを指すとする。 計算機でソフト的に乱数を発生させることの最大のメリットは、 再現性があることである。 初期状態が同じであれば、発生する乱数も全く同じものが得られる。 このことは
Racanhack コード解説
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#3523: Bobo_the_King's SNES Super Mario RPG: Legend of the Seven Stars "Beetle Mania, maximum score" in 45:35.38
<h2>C言語によるアルゴリズム(コメント付き)</h2>