O Notation via Calculus : So Jake Says:
O Notation via Calculus Posted on April 21, 2008 Filed Under Computer Science | Calculus Via O Notation In the article “Calculus via O Notation,” Alexandre Borovik transcribes a letter written by Donald Knuth where Knuth describes the idea of calculus in terms of notation. He shows that not only is it possible to use notation in integration and derivation, but that the notation also gives you a
机上の空論:[メモ] サポートベクターマシン(SVM)
サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応
多角形の面積，重心(図心)，断面Ｎ次モーメントの公式と，向き (頂点列の回転方向) の判別方法
自分で考案した任意多角形の面積，重心 (図心)，断面モーメント，慣性モーメント計算の公式集 PDF ファイル および Excel ファイルを，DLmarket 様にて委託ダウンロード販売しています． (各 \514，セット割引 \771)． 任意多角形の重心 (図心) および１次以上のモーメントの公式の無料公開は終了しました． 現在は面積の公式のみ公開しています． 表示確認ブラウザ：FireFox 3.6.10，IE8 注意：画像表示を ON にしないと，図と数式が表示されません． 本家：http://www5d.biglobe.ne.jp/~noocyte/Programming/Geometry/PolygonMoment-jp.html Mirror：http://www.geocities.jp/iafuu/Programming/Geometry/PolygonMoment-jp
Network Flow
ネットワーク 定義 G：有向グラフ V：点の集合 E(G)={e=(u,v)|u,v∈V}：Gにおける辺の集合 cap(e)：各辺eの容量 s：湧出点、入口, t：流入点、出口 (s,t∈V) N=(G,cap,s,t)：ネットワーク f:E(G)→R+（辺集合E(G)から非負実数集合への関数） δ-(v)：vを終点とするNの辺の集合 δ+(v)：vを始点とするNの辺の集合 ただし、fは次の二つを満たす
CGAL - Computational Geometry Algorithms Library
Boolean Operations CGAL::corefine_and_compute_boolean_operations(statue, container); Wrapping CGAL::alpha_wrap(); Triangulations CGAL::make_triangulation(); Axis Aligned Bounding Box Tree CGAL::AABB_tree tree(faces(surface_mesh)); The Heat Method CGAL::Heat_method_3::estimate_geodesic_distances(); Mesh Segmentation CGAL::sdf_values(surface_mesh); Classification CGAL::Classification::classify(las_p
数値計算フレームワーク「ポコム」
数値計算フレームワーク「ポコム」 プログラマーズ ガイド http://www001.upp.so-net.ne.jp/isaku/pocom.html ダウンロード(Windows) (S-JIS) http://www001.upp.so-net.ne.jp/isaku/pocom.zip ダウンロード(Ubuntu) (UTF8) http://www001.upp.so-net.ne.jp/isaku/pocom-utf8.tgz ダウンロード(Other Linux) (EUC-jp) http://www001.upp.so-net.ne.jp/isaku/pocom-euc.tgz 更新履歴 ポコムとは ポコム(POrtable COMpiler)はＣ／Ｃ＋＋を使った、小型のフレームワークです。 ポコムはフリーソフトウェアです。無料で使うことができます。 ポコムは数値計算、な
ハードウェア乱数生成ルーチンhdrand.c
ハードウェア乱数生成ルーチンhdrand.c by とつげき東北 トップページに戻る 「ランダムな乱数」「良質な乱数」を得る 導入： プログラミングをしていて、「真にランダムな乱数」を得ようとしたときに困ることがある。 どんなに優れた決定論的擬似乱数ルーチンも、真にランダムな乱数を作ってはくれない。 結果としてtime値などを乱数の種にすることになるわけだ。 ゲームなどならその程度でも充分だが、セキュリティの重要なソフトではそうはいかず、ユーザのマウス入力のタイミングなどを読み取る必要が出てくる。 そこでCPUがPentium以降・Windows下でハードディスクが使用されている環境で、ユーザに不可解な入力作業をさせることなく、良い性質の乱数を得るためのルーチンを作っておく。 方法： テンポラリファイルフォルダにファイルを作成・削除し、その処理にかかった時間を高分解能
HMM(Hidden Markov Model,隠れマルコフモデル)
HMMは、不確定な時系列のデータをモデル化するための有効な統計的 手法である[4]。HMMは、出力シンボルによって一意に状態遷移先が 決まらないという意味での非決定性確率有限オートマトンとして定義される。 出力シンボル系列が与えられても状態遷移系列は唯一に決まらない。観測でき るのはシンボル系列だけであることからhidden(隠れ）マルコフモデルと呼ば れる [60]。 HMMはパラメータとして状態遷移確率、シンボル出力確率、初期状態確率を持 つ。そして、シンボル出力確率の計算方法によって離散型HMMと連続分布型HMM に別れる。また、シンボル出力確率が状態で出力されるMooreマシンと状態遷 移で出力されるMealyマシンに分類できる。以下では、Mealyタイプの離散型 HMMについて述べる[60]。なお、MooreタイプとMealyタイプは相互 に変換可能である。
Mathematical Information Technology
本サイトについて アルゴリズムとデータ構造 平方根 開平方のアルゴリズム 平方根のアルゴリズム 初期値の改良による平方根計算の高速化 ソート 基本ソート 基本ソートの改良 高速なソート 高速なソートの改良 その他のソート ソートの様々な比較規則 クイックソート、マージソートのマルチスレッド化 SortApplet 数値の0埋め ヒープ 直接挿入法 連結リスト 数列の和 εアルゴリズムによる級数計算 オイラーの変換による交代級数の加速 数学 素数 素数 試行除算による素数判定 フェルマーテストによる素数判定 素数定理について Javaによる素数の判定 Javaでの平方根計算アルゴリズムの改良による素数判定の高速化 一ケタの素数の倍数を取り除くことによる素数判定の高速化 データ構造の変更による繰り返しの高速化 素数に関する情報源 ソフトウェア開発 LSI C-86 Ver. 3.30c 試食版
モンテカルロ法
モンテカルロ法 近年コンピュータの発達により、コンピュータを用いて数学の問題を解くという時代になった。 四色問題がコンピュータの活躍により解決されたことは、四半世紀経った今でも鮮烈な記憶と して残っている。このページでアプローチするモンテカルロ法は、解析的には解けない問題に 対して、ランダムな実験を多数回繰り返し、その結果をもとに近似的に答を求めようとする方 法である。 定積分の計算で、被積分関数の不定積分が容易に分からないとき、近似計算により、定積 分の値を求めることになるが、次の２つの公式が知られている。 台形公式 関数Ｆ(Ｘ)は、区間[ａ，ｂ] で連続とする。この区間を ｎ 等分して、 分点を小さい方から順に、ａ＝Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｎ－１，Ｘｎ＝ｂ とし、ＹＫ＝Ｆ(ＸＫ)、ｈ＝(ｂ－ａ)/ｎ とする。このとき、 この公式は、曲線の一部をその両端を結ぶ線分によって 置き換え、
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lucille 開発日記 » シャノンの悪魔 vs 効率的市場仮説
Sugihara's Lecture Notes on Mathematics in Visual Perception
http://grape.c.u-tokyo.ac.jp/~makino/kougi/system_suuri4_1998/all/all.html
システム・エンジニアの基礎知識
CAD・CGのための基礎数学 （島田 静雄）
http://www.ecs.cst.nihon-u.ac.jp/~hiroshi/JavaScript/
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