計算量と僕とWeb開発 / computational complexity and I and WebTiDBは銀の弾丸になるのか？ ~ レバテックの課題と新たな挑戦 ~ TiDB User Day 2024
A3Cという強化学習アルゴリズムで遊んでみた話
This document presents mathematical formulas for calculating gradients and updates in reinforcement learning. It defines a formula for calculating the gradient of a value function with respect to its parameters, a formula for calculating the gradient of a policy based on the reward and value, and a formula for calculating the gradient of a parameter vector that is a weighted combination of its pre
5分でわかるブロックチェーンの基本的な仕組み
どのようにしてブロックチェーンが不正が難しい取引台帳を実現しているかという仕組みを社内勉強会で説明した資料です。 Read less
最近よく聞くQuorumは過半数(多数決)よりも一般的でパワフルな概念だった - Qiita
最近では珍しくもなくなった"Quorum"という言葉。Zookeeper, etcd, Serfといったクラスタ中でデータのレプリケーションを行ってくれるようなツールや、Cassandra, Riakといった分散データベース(NoSQL系)のようなツールにおいても、データの複製に一貫性を持たせる仕組みとしてよく聞かれます。 しかしながら、多くのスライドやWebの記事を読んでも、"Quorum"という語が意味するところは要するに「過半数ノードによる多数決」というような説明が多いように感じていました。 にも関わらず、"Quorum"と呼ばれているのはなぜか？そんな疑問を持っていたので、この機会に調べてみました。 そうしたら、"Quorum"は過半数/多数決という概念を一般化した非常に抽象でパワフルな概念だということがわかりましたのでここにまとめておきたいと思います。 分散システムにおけるデータ
Google Chromeが採用した、擬似乱数生成アルゴリズム「xorshift」の数理
2015年12月17日、Google Chrome の JavaScript エンジン（処理系）である V8 の公式ブログにて、 JavaScript の標準的な乱数生成APIである Math.random() の背後で使われているアルゴリズムの変更がアナウンスされました。 Math.random() 関数は JavaScript を利用する際には比較的よく使われる関数ですので、親しみのある方も多いのではないかと思います。 新たなバグの発見や、従来より優秀なアルゴリズムの発見によってアルゴリズムが変更されること自体はそれほど珍しくはないものの、 技術的には枯れていると思われる Math.random() のような基本的な処理の背後のアルゴリズムが変更されたことに驚きを感じる方も少なくないかと思いますが、 それ以上に注目すべきはその変更後のアルゴリズムです。 実際に採用されたアルゴリズムの原
レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する
2015年Apr6日レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する こんにちは。オインクゲームズの新藤です。 先日、弊社のデジタルゲーム第二弾となる「OLYM」がリリースされました。OLYM はターン制限のあるパズルゲームで、各ステージごとに決められたターン数が設けられてています。このターン数以内に目標を達成できないと、クリア失敗になってしまいます。そのため、このターン数をどう決めるかが、難易度に大きく影響する一因となっています。OLYM では、ステージごとのターン数を決定するのに遺伝的アルゴリズムを活用したので、今日はそれをご紹介します。 最終的にやったことは非常にシンプルです。端的に言えば、AI に実際にパズル解かせて、何手で解けたかをレベルデザインの参考にするということです。この AI を作る際に、遺伝的アルゴリズムを活用しました。そもそもは「自動でパズル解いてくれる AI がいたら面
ALENEX'15 論文採択：指数時間 Branch-and-Reduce アルゴリズムの実性能 - iwiwiの日記
国際学会 ALENEX 2015 に論文が採択されました．ALENEX (Meeting on Algorithm Engineering & Experiments) は実験系アルゴリズム (experimental algorithmics) を扱う最も有名な会議の 1 つで，理論系アルゴリズムのトップ学会 SODA (Symposium on Discrete Algorithms) に併設して開催されます．発表は来年の 1 月にアメリカの San Diego です． 今回の論文は "Branch-and-Reduce Exponential/FPT Algorithms in Practice: A Case Study of Vertex Cover" というタイトルで，研究室同期の岩田との共著です． 背景１：アルゴリズム研究における理論と実性能の乖離 アルゴリズムが好きな人はよ
Making of: Introduction to A*
2 Sep 2014(Warning: these notes are rough – the main page is here and these are some notes I wrote for a few colleagues and then I kept adding to it until it became a longer page) Several people have asked me how I make the diagrams on my tutorials. I need to learn the algorithm and data structures I want to demonstrate. Sometimes I already know them. Sometimes I know nothing about them. It varies
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はてなブックマークにおけるアクセス制御 - 半環構造に基づくモデル化
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