sasanqua_neuf - チューリング完全性 -
本稿では，sasanqua_neufのチューリング完全性を証明します．具体的には，チューリングマシンのエミュレータを構成することでチューリング完全性を示します． 概要 sasanqua_neufのテープTをチューリングマシンのテープと「概ね」同一視し，チューリングマシンの状態をCの値によって「概ね」表現します．C言語風にエミュレータの概要を記すと，全体の構造としては int Cq=1; while(Cq != n+1){ switch(Cq){ case 1: //qの添え字が1 switch(T[H]){ //T[H]にσが格納されている case 1: //σの添え字が1 T[H] = [δ_2(q_1,σ_1)]; //T[H]をテープと同一視 H += [δ_3(q_1,σ_1)]; //ただしLeft=-1,Right=+1と見て while(T[H] == 0){getchar
情報と通信のハイパーテキスト
Home 「情報と通信のハイパーテキスト」 は下記へ移動しました。 http://www.mnc.toho-u.ac.jp/v-lab/
CS 294-5, Spring 2006 : Great Algorithms
CS 294-5, Spring 2006 Great Algorithms Instructor: Richard Karp (karp AT cs, M 1:30-2:30, 621 Soda Hall, 642-5799) Lectures MW 10:30-12:00, 310 Soda Announcements Course Overview Lecture notes Assignments Announcements announcements go here.. Course Overview From time to time a new algorithm comes along that causes a sensation in theoretical computer science or in an area of application b
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
Javaアプレットによるグラフィックス、数値シミュレーション
峯村 吉泰 の Java Applet Home Page [ Last updated by : Feb. 13, 2008 ] Java は コンピュータグラフィックス(CG) 、数値シミュレーション、プログラミング学習に最適 ! Java アプレットによるCG、数値シミュレーション Java による コンピュータグラフィックス コンピュータグラフィックス（CG) の基本的な手法として、Javaのイベント処理、曲線・曲面、アニメーション、3次元投影変換、さらに数値シミュレーションとその可視化への応用までを解説するとともに、Javaによる実践的プログラミング法を記述した 拙著 「Java による コンピュータグラフィックス -- CGからシミュレーションの可視化まで -- 」 ( 森北出版) の掲載プログラムと学生の作品例などを紹介 (下記マークをクリック ！）。 CとJava
計算的な深さと脳
ニューロンが入力を受けてからスパイクを出すまでは早くとも数ミリ秒かかる。人間が反応するまでの時間は零点何秒かだから、入力と出力の間には最大に見積もっても数十段のニューロンが介在するだけである。（実際はもっと段数が低いだろう。） 一方コンピュータの方は現在のネズミ以下の判別能力しかないような画像認識をするにあたってさえ数千万サイクルの計算を行わなくてはならない。 だから、脳が物凄い並列計算をやっているに違い無い。ここまでは普通の話ね。 で、問題は「じゃ、物凄い並列な機械をつくったら脳の能力を再現できるのかよ」ということ。もちろん誰も答えをしらない。どんなアルゴリズムを使えば良いか分からないし。 人によっては絶望して「新しい物理法則を」とか「量子論的並列性」とか、「魂」とかに行っちゃう。 で、僕も答えは持って無いけど、この問題を考えるにあたって以下の「計算的大きさ」と「計算的深さ」の概念を
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ACM Sigplan Notices 29, 4 (Apr 1994), 5863.
原文: Thermodynamics and Garbage Collection. ACM Sigplan Notices 29, 4 (Apr 1994), 58–63. Henry G. Baker Nimble Computer Corporation 16231 Meadow Ridge Way, Encino, CA 91436 (818) 986–1436 (818) 986–1360 (FAX) Copyright (c) 1993 by Nimble Computer Corporation 日本語訳: 酒井 政裕 私たちは統計力学の原理とそのストレージ管理の問題への適用について議論します。 また、私たちは 情報, 状態, 可逆, 保守的 といった用語の不正確な用法による問題について指摘します。 A. はじめに 計算機科学者は抽象統計熱力学についての知識を持っている
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