MIT、マルコフ連鎖モンテカルロ法を高速化するアルゴリズムを発表
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者らは、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）を現在よりも最大で200倍高速化できるアルゴリズムを開発したと発表した。 MITのこのアルゴリズムは、ほとんどすべての計算モデルに適用できる。このアルゴリズムの目的は、問題中に存在する未知のパラメータの値を局所近似から推定することで、対象となる解を絞り込むというものだ。 発表のなかで、MITはこのアルゴリズムについて以下のように述べている。 このアルゴリズムは、モデルを複数回実行するなかで、いくつかの適切なデータ点を組み合わせていくことにより解、すなわち未知のパラメータそれぞれの確率分布をインクリメンタルなかたちで絞り込んでいくものだ。そういった点で、
アルゴリズム情報理論 - Wikipedia
アルゴリズム情報理論（あるごりずむじょうほうりろん、英: Algorithmic information theory）は、情報理論と計算機科学の一分野であり、計算理論や情報科学とも関連がある。グレゴリー・チャイティンによれば、「シャノンの情報理論とチューリングの計算複雑性理論をシェイカーに入れて、力いっぱいシェイクしてできたもの」である[1]。 アルゴリズム情報理論は、文字列（または他のデータ構造）についてコルモゴロフ複雑性や他の複雑さの尺度を研究する分野である。数学的オブジェクトの多くは文字列（または文字列の級数の極限）を使って表されるので、アルゴリズム情報理論は整数や実数を含む様々な数学的オブジェクトの研究に適用できる。 「情報」という用語は、圧縮性の概念に依存するので、その使用は少し誤解を招くかもしれない。アルゴリズム情報理論の観点から大雑把に言えば、文字列の情報量は、その文字列の
データ圧縮（アルゴリズム一覧） - Wikipedia
「圧縮ファイル」はこの項目へ転送されています。複数のファイルを一つのファイルにまとめることについては「アーカイブ (コンピュータ)」をご覧ください。 データ圧縮（データあっしゅく、英: data compression）とは、あるデータを、そのデータの実質的な内容（情報、あるいはその情報量）を可能な限り保ったまま、データ量を減らした別のデータに変換すること。高効率符号化ともいう。 データ圧縮は、データ転送におけるトラフィックやデータ蓄積に必要な記憶容量の削減といった面で有効である。しかし圧縮されたデータは、利用する前に伸長（解凍）するという追加の処理を必要とする。つまりデータ圧縮は、空間計算量を時間計算量に変換することに他ならない。例えば映像の圧縮においては、それをスムーズに再生するために高速に伸長（解凍）する高価なハードウェアが必要となるかもしれないが、圧縮しなければ大容量の記憶装置を必
コルモゴロフ複雑性 - Wikipedia
コルモゴロフ複雑性（コルモゴロフふくざつせい、英語: Kolmogorov complexity）とは、計算機科学において有限長のデータ列の複雑さを表す指標のひとつで、出力結果がそのデータに一致するプログラムの長さの最小値として定義される。コルモゴロフ複雑度、コルモゴロフ＝チャイティン複雑性 (Kolmogorov-Chaitin complexity) とも呼ばれる。 この画像はフラクタル図形であるマンデルブロ集合の一部である。このJPEGファイルのサイズは17KB以上（約140,000ビット）ある。ところが、これと同じファイルは140,000ビットよりも遥かに小さいコンピュータ・プログラムによって作成することが出来る。従って、このJPEGファイルのコルモゴロフ複雑性は140,000よりも遥かに小さい。 コルモゴロフ複雑性の概念は一見すると単純なものであるが、チューリングの停止問題やゲー
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
