Go here for old versions Introduction segemehl is a software to map short sequencer reads to reference genomes. segemehl implements a matching strategy based on enhanced suffix arrays (ESA). segemehl accepts fasta and fastq queries (gzip’ed and bgzip'ed). In addition to the alignment of reads from standard DNA- and RNA-seq protocols, it also allows the mapping of bisulfite converted reads (Lister

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The way Octopress is being distributed and maintained is nearing its end. There are many things I've always disliked about how Octopress works. So before I talk about the exciting part, I'd like to tell you what's wrong with Octopress. What's wrong? If I'm being harsh, I'll tell you that as it is now, Octopress is basically some guy's Jekyll blog you can fork and modify. The first, and most obviou

1957年頃に米国MITのJohn McCarthyらにより開発された LISt Processor (リスト処理言語)の省略で， AIプログラム等の記述・開発に適している 多数の方言が存在するが，標準版として1984年に Guy L. Steele Jr. が中心となってCommon Lispを設計した Lisp言語の一種であるSchemeも広く用いられている Clojureという新しい言語も出ている An Introduction to Programming in Emacs Lisp On Lisp 初めての人のためのLISP (Amazon, OPAC) Scheme The Scheme Programming Language (Amazon, OPAC) プログラミング言語SCHEME (Amazon) The Scheme Programming Languageの日本語

検索エンジンから直接きたひとは、フレーム目次が便利です。ここは ４章から入ります。 お急ぎで「主成分分析とは」を知りたい方は簡略版へどうぞ。 エクセルで層別散布図・等高線図を描きたい人は（おまけ）へ。 主成分といえば、むずかしそうに聞こえる。でももう君達は高校生のときに学校で教わっているのさ。 X軸とY軸の散布図を書いて、点々の真中ほどに直線を引いたろう？あれが第1主成分。 一番データの点々の広がった部分に直線を引いたはずだね。 第2主成分は、XとYの平均値（重心）を通って、第1主成分である直線に直角の線を引くと出来上がり。 主成分分析の計算過程を数学音痴向けに説明するね。 空中にまとまった点々があるから思い浮かべなさい。カトンボが空中を舞っている姿とか、子魚が群れをなして泳いでいる姿を思い浮かべるのじゃよ。 点々の分布が一番広がったところに、重心をとおってまず最初の直線を引きます。 フラ

外道でもわかる因子分析 −英語教育学研究におけるよりよい統計処理のために− キーワード 探索的因子分析　検証的因子分析　外道英語教育学 NOTICE - Always Under Construction - NOTICE Since 1999.12.21. Last Modified 2002.12.31. fprというメーリングリストで「サルでもわかる因子分析、なんてものがないかなあ」というお話があり、卒論・修論の時期のためか私ごときが身近な人から質問を受けることもあり、そんなこんなでふと思いついて書きはじめました。 参考文献は色々ありますが、あえて何も見ずに書き下ろします。そのほうが丸写しになるよりも、私が素人なりに簡略化して理解している通りの言葉なので、平易でいいかな、と思うからです。言うまでもないことですが、本格的に勉強なさるのであれば専門の書籍をご覧になりますよう。 統計や、

サイトのTOP→理系インデックス ＥｘｃｅｌのTOP→Ｅｘｃｅｌインデックス まず、オイラー法について説明します。 微分について次の式が成り立つことはご存知だと思います。 ところが、コンピュータは 『 極限 』 という考え方を理解できませんので、近似的に次のように置き換えます。 つまり、「 微分 」 ではなく、「 差分 」 に置き換えたのです。 上式を変形すると、次のようになります。これがオイラー法における解です。 これをグラフで表現すると、次のようになります。 これを繰り返すと、次のようになります。 オイラー法は近似式ですので、本来の解曲線から誤差が生じてしまいます。しかし、Δｘ の値を十分に小さくすると、実際の解となる曲線に近くなります。 微分方程式インデックスの１階常微分方程式 （変数分離形・同次形・特殊な形）の設問（１）で紹介した微分方程式を題材にしてみます。 まず、Δｘ＝０．５、

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ハッシュ法（hashing）は、メモリ上でデータを高速に検索するための手法である。各種のツリー構造とは異なり、静的な配列だけで簡単に実装でき、効率も極めて高い。このため、非常に実用的な手法として重宝である。 配列上でデータを検索する手法には、ハッシュの他いくつかある。以下、単純な手法から順に説明していき、ハッシュ法の説明に至ることにしよう。 ある小さな会社の社員情報をメモリ上で処理する場合を考えてみよう。社員情報のキーとして社員番号（整数）を用いることだけを決めておき、その他については考えないことにする。 （１）単純配列 データの出現順に配列につめていく。もっとも単純かつ基本的な方法。 データの挿入は高速だが、検索は端から順に見ていく（リニアサーチという）しかないため、平均するとデータ件数（社員数）の半分について処理が必要となる。 この手法は遅いので、データ件数が多い場合には使われない・・