アルゴリズム(英: algorithm[注 1])とは、解が定まっている「計算可能」問題に対して、その解を正しく求める手続きをさす[注 2]。あるいはそれを形式的に表現したもの。 実用上は、アルゴリズムの実行に要する記憶領域の大きさや完了までに要する時間(空間計算量と時間計算量)が小さいこと、特に問題の規模を大きくした際に必要な記憶領域や計算量が急激に大きくならないことが重要となる。 アルゴリズムの実行は形態によらない。コンピュータプログラムはコンピュータ上に実装されたアルゴリズムの例である。
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、
マルコフ連鎖モンテカルロ法(マルコフれんさモンテカルロほう、英: Markov chain Monte Carlo methods、通称MCMC)とは、求める確率分布を均衡分布として持つマルコフ連鎖を作成することによって確率分布のサンプリングを行う種々のアルゴリズムの総称である。具体的には、同時事後分布に従う乱数を継時的に生成する。代表的なMCMCとしてメトロポリス・ヘイスティングス法やギブスサンプリングがある。 MCMCで充分に多くの回数の試行を行った後のマルコフ連鎖の状態は求める目標分布の標本として用いられる。試行の回数を増やすとともにサンプルの品質も向上する。 求められる特性を持つマルコフ連鎖を作成することは通常難しくない。問題は許容できる誤差内で定常分布に収束する試行の回数を決めることである。適切な連鎖なら任意の位置から始めても定常分布に速く達し、これを高速混合(rapid mix
Data analysis is the process of inspecting, cleansing, transforming, and modeling data with the goal of discovering useful information, informing conclusions, and supporting decision-making.[1] Data analysis has multiple facets and approaches, encompassing diverse techniques under a variety of names, and is used in different business, science, and social science domains.[2] In today's business wor
ウィリアム・スタイン(2011年6月) SageMath(セイジ、以前はSage、SAGEと記した)は数学の幅広い処理を扱うソフトウェアである。扱う処理は計算機代数、組み合わせ、数値計算など多岐に及ぶ。工学的応用に加え基礎科学の研究も対応している。 SageMathは2005年2月24日にフリーソフトウェアとしてGNU General Public Licenseの元で初版が公開された。その開発目的はMagma、Maple、Mathematica(いずれも計算機代数ソフトウェア)、MATLABの代替となるフリーかつオープンソースなソフトウェアを提供することであった[3]。開発は、米ワシントン大学の数学准教授のウィリアム・スタイン (William Stein) が主導して始まった。 SageMathはPythonプログラミング言語を使用しており、手続き型・関数型・オブジェクト指向によるプロ
このブログでカバーされている「勉強に役立ちそうなエントリ」の一覧です。 ★をつけたものは、書くときに頑張ったような気がするので、見て損は無いと思う。というもの。 ■ 理工系の大学学部生くらいを対象とした用語の説明 ・★ベクトルの内積とは - 大人になってからの再学習 ・★固有ベクトル・固有値 - 大人になってからの再学習 ・★log(1+x)のテイラー展開・マクローリン展開 - 大人になってからの再学習 ・★写像:単射、全射、全単射 - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ変換 - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ級数展開の式を理解する - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ級数展開の式を理解する(2) - 大人になってからの再学習 ・★プログラミングで理解する反射律・対称律・推移律・反対称律 - 大人になってからの再学習 ・★群・環・体 - 大人になってからの再学習 ・★分散
少女:聞きたいことがあるんだけど。プログラミングとかする? 少年:しない。 少女:前に何かちょこちょこっと作ってたことなかった? 少年:コンピュータ周りの雑用をやらせるスクリプトのこと? 大抵は数行くらいの使い捨てだけど。繰り返し使ってるのは、近代デジタルライブラリーからダウンロードして一つのファイルにまとめる奴くらい。 少女:あ、それ欲しい。そういうのってどうやったら作れるようになるの? 少年:うーん、こういうのは禁煙さんが詳しいんだけど。よく使ってるのはPythonってプログラミング言語だけど、これも禁煙さんのオススメだったし。 少女:そうなんだ。ねえ、今度一緒に禁煙さんとこ行かない? 少年:いや、それはちょっと。 少女:あれ?苦手だっけ? 少年:少し。コンピュータの話になると、あの人ちょっと…・・・。 少女:ふーん。じゃあ禁煙さんに教わったこと、教えて。 少年:教わったっていっても大
��� � � ��� � � ��� � � Áº ��� ���� ��� �� ������ ������� �������� ���������� � ��� ��� �! ¯ ¯ ¯ ¯ ¯ ¯ ¯ "� �� ��# ��$�% & ¯ '�&(� )�����# ��*$ ¯ �� ���� # �� �����# ���+& � ¯ ¯ ¯ ¯ ¯ � � ¯ ¯ ¯ � � � � � ������ � �,� ������ � � � �,� � � � � � � � )����� � � � �� ��� �� � �� ÁÁº ���� ��� �� -��� � ��� � ��� -������ � �- � � ���� � �. � � �-����� �� � � ���� � ���� � ���� � ���� ������� � �- � � ��
[CEDEC 2014]ナムコ作品で見る乱数の歴史。「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」レポート ライター:箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜で行われた,ゲーム開発者向けイベントCEDEC 2014の最終日である2014年9月4日,「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」という講演が行われた。 登壇したバンダイナムコスタジオ HE技術部 加来量一氏 この講演のユニークな点は,旧ナムコの作品を「乱数」という視点から振り返るということだ。バンダイナムコスタジオ HE技術部のプログラマーである加来量一氏は,旧ナムコの初期作品50本を解析し,それぞれの時代でどのような乱数が使われていたかを特定した。そこから見えてくる乱数技術改良の歴史を見ていくというのが,講義の主旨なのである。 1980年代のナムコアーケ
僕は、はじめてコンピュータに触った小学生のころ、いわゆる「お絵かきソフト」に熱中していました。といっても、その熱中の対象はマウスを使って絵を描くことではなく、ソフトの機能についていた「虹色が出せるペン」や「クリックするたび違う形の木が生成されるツール」でした。こうした〈プログラムにより作られた独特のかたち〉になんともいえない魅力を感じていたのです。 コードによって淡々と生成された絵は、人が作りだした造形とはまた別の、静かな美しさを発散していました。 そして近年、一部のデザイナーやアーティストの間で、自分で直接プログラムを書いて作品をつくる試みが増えています。彼らはいわゆる写実的なCGには興味を示さず、プログラムだからこそ実現できる、あたらしい形を作ることを目指しているのです。 アート向けプログラム環境である processing や openFrameworks の登場が象徴的ですが、十数
どうやらTwitterに隠しコマンドが発見された様子。「上上下下左右左右BA」といえば有名なコナミコマンドなわけだけれども、それをTwitterの検索窓に入力するとくるりと鳥のアイコンが回転する。 UNIX板にスレが立ってることでも有名なやす師匠に教わったところ、どうも発見者はこちらの方らしい。 TwitterのJSのソース見るとkonami_watcherとかいうのがあるな・・・。38,38,40,40,37,39,37,39,66,65 って、上上下下左右左右BA?何に使われてるんだろう・・・。 2014-06-22 23:51:57 via Twitter Web Client Twitterのソースコードを読んでて konami_watcher という文字列を見つけて「おや?」と思ったようだ。この時点では「何に使われてるんだろう」という段階だった様子。 define("app/ui
この記事は「Theorem Prover Advent Calendar 2013」6日目の記事です。 http://qiita.com/advent-calendar/2013/theorem_prover 神田「野らぼー」にて、地下の薄暗い店内で… 「そう言えばこないだ隣で起こってたポインタオーバーラン、対応大変そうだったですけどちゃんと家に帰れてたんでしょうかね、新婚なのに…」 「ヌルポとかポインタオーバーランとか、どうして無くならないんだろうね。その時はみんな手を抜いてるつもりなんて毛頭なくて、一生懸命考えて大丈夫だと思ってるはずなんだけどね。レビューもして、それでも起こった後でみんなでソース見てみると、なんで気づかなかったんだよ!ってことになる。」 「人間って、そういうの苦手なんでしょうねきっと。ほら、『何かほかにありませんか』って聞かれても出てこないじゃないですか。静的な解析っ
ライフゲームですよ単純なルールから複雑で神秘的な現象が生まれるそんな分野を研究する"複雑系"の魅力に近づきます興味ある方は複雑系コミュニティ→co1665510次回→sm19355431まとめ→mylist/34610498
スターリングの公式はランダウの記号を用いてと書くこともできる。 ランダウの記号(ランダウのきごう、英: Landau symbol)は、主に関数の極限における漸近的な挙動を比較するときに用いられる記法である。 ランダウの漸近記法 (asymptotic notation)、ランダウ記法 (Landau notation) あるいは主要な記号として O (数字の0ではない)を用いることから(バッハマン-ランダウの)O-記法 (Bachmann-Landau O-notation[1])、ランダウのオミクロンなどともいう。 記号 O はドイツ語のOrdnungの頭字にちなむ[2]。 なおここでいうランダウはエトムント・ランダウの事であり、『理論物理学教程』の著者であるレフ・ランダウとは別人である。 ランダウの記号は数学や計算機科学をはじめとした様々な分野で用いられる。 ランダウの記号 は 、x
特異なバグ (英: unusual software bugs) とは、ソフトウェアバグの中でも特に修正が難しいものを言う。いくつかの種類があるが、直感的に理解しがたいような理論を発表した科学者に由来して名前が付いているものが多い。 ハイゼンバグは、それを調査しようとすると変貌したり消えたりするバグである。 ハイゼンバグの例: リリース版では発生するがデバッグ版(-DDEBUGコンパイルオプション等)では発生しない。 普通に実行すれば発生するがデバッガなどの環境では発生しない。 ユーザーの環境では発生するが開発者の環境では発生しない。 結合テストでは発生するが同じチェックをしているはずの単体テストでは発生しない。 何が起きているのか調べようと出力命令を入れると(いわゆる「printfデバッグ」)発生しなくなる。 競合状態によって発生している。 この名前は不確定性原理を提唱したハイゼンベルク
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