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あとで読むとアルゴリズムに関するotori334のブックマーク (5)

  • https://www.jstage.jst.go.jp/article/iieej/36/4/36_4_354/_pdf/-char/ja

    otori334
    otori334 2022/03/30
    点で表現された曲面の穴埋めのための効率的なアップサンプリング法
  • RSAに対するフェルマー攻撃 - Qiita

    はじめに(Introduction) RSAの鍵ペアの生成方法にミスがあり脆弱性となってしまった実装例があったようです。 元の文献を機械翻訳(ちょっと修正)してみます。 原文のデモをやってみたところ、案外動いたので先にデモを記します。 デモ(Demo) まずは、素数$p$と$q$を生成して$N$を求めるところです。 ※:鍵長が2048bitなので多少時間がかかります。 問題となったライブラリがこのようなロジックであったかは不明ですが、翻訳した資料を参考に作成しています。 import random as rnd import sympy key_length = 2048 distance = 10000 p = 0 q = 0 # 乱数Xを生成する。 X = rnd.randrange(2, pow(2, key_length)) for i in range(distance): #

    RSAに対するフェルマー攻撃 - Qiita
  • ハフ変換 - Wikipedia

    ハフ変換(ハフへんかん、Hough変換)は、デジタル画像処理で用いられる特徴抽出法の一つである。古典的には直線の検出を行うものだったが、更に一般化されて様々な形態に対して用いられている。現在広く用いられている変換法はen:Richard Duda及びen:Peter Hartが1972年に発明した「一般化ハフ変換」である。この名は1962年にen:Paul Houghが得た関連する特許に由来する。この変換法は1981年のen:Dana H. Ballardの論文 "Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes"(「 ハフ変換の一般化による任意の形態の検出」)によってコンピュータビジョンの領域で広く用いられるようになった。 理論[編集] いかなる点をとっても、その点を通る直線は無限個存在し、それぞれが様々な方向を向くが

    ハフ変換 - Wikipedia
  • マルコフ過程 - Wikipedia

    この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。(このテンプレートの使い方) 出典検索?: "マルコフ過程" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL(2018年1月) マルコフ過程(マルコフかてい、英: Markov process)とは、マルコフ性をもつ確率過程のことをいう。すなわち、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係であるという性質を持つ確率過程である。 このような過程は例えば、確率的にしか記述できない物理現象の時間発展の様子に見られる。なぜなら、粒子の将来の挙動は現在の挙動によってのみ決定されるが、この性質は系の粒子数が多くなり確率論的な解析を必要とする状態にも引き継がれるからである。 ロシア数学

    otori334
    otori334 2020/11/17
    酔歩・反復試行・最適化・確率漸化式から.
  • or58_6_311.dvi

    c � M L 1. 1 M L 2. 1 113–8656 7–3–1 2.1 [ ] [ ] 2.2 2013 6 Copyright c � by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited. 3 311 (LP) [ ] 1 • —[ Conv] • —[ LocalOpt] • —[ DualPair] • —[ MinMax] • Farkas —[ Separ] 3. 1 1 1 2 R Z R, Z (+∞) R, Z (−∞) R, Z f : Z → R f(x − 1) + f(x + 1) ≥ 2f(x) (∀x ∈ Z) (1) (x, f(x)) 2 f : R → R 1 2 1 2 f(x) = f(x) (∀x ∈ Z) (2) f f f 2 3.1 (Conv) f : Z

    otori334
    otori334 2020/11/17
    離散凸解析のすすめ 二項分布の確率質量関数・離散型凸関数から離散凸解析へ.
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