Quantum Algorithm Implementations for Beginners
As quantum computers become available to the general public, the need has arisen to train a cohort of quantum programmers, many of whom have been developing classical computer programs for most of their careers. While currently available quantum computers have less than 100 qubits, quantum computing hardware is widely expected to grow in terms of qubit count, quality, and connectivity. This review
文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog
こんにちは！はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 みなさんは、このような疑問をもったことはありませんか？ grep はどのように文字列を検索しているのか？ MeCab はどうやって辞書を高速にルックアップしているのか？ パーサやコンパイラを作りたいけど、何から始めればいいのか？ 本稿では、「文字列アルゴリズムとはどんなものなのか？」「なぜ重要なのか？」「何を知っておくべきか？」「どうやって勉強すればいいのか？」といった疑問にお答えしていこうと思います。 文字列アルゴリズムの意外な応用や、モチベーションを保ちやすい勉強のしかた、文字列アルゴリズムを勉強するために行った社内での取り組み、実装するときのコツといったトピックについても触れています。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の22日目の記事です。昨日は id:syou6162 さんに
為替と株の予測の話
3. もくじ • はじめに • 為替や株の予測の何が難しいのか • 2つの通貨問題からみるレバレッジと期待値の関係 • 収益率の分散を抑えるには • いもすアルゴリズムの変遷 • ボラティリティのフラクタル性 • 最新いもすアルゴリズム 為替と株の予測の話 2 5. なぜ投資を考えるのか 生活費ために働いてお金を稼ぐのは不自由であるので、 経済的独立 (Financial independence) を目指すのは自然な発想。 経済的独立とは 「運用益＞消費」となる状態を指し、 これを達成するには「資産を増やす」「運用効率を上げる」「消費を 減らす」方法がある。 しかし、運用効率が0%では経済的独立を達成するのに必要な資産 が何倍にもなるので、運用効率を上げる方法を考える。 為替と株の予測の話 4
コヒーレント・イジングマシン
(in English) レーザー/OPOネットワークを用いた非ノイマン型コンピュータの実現に向けて 配送ルートの最適化や無線周波数割当など，現代社会の多くの重要な問題は組合せ最適化問題であり，大規模サイズの最適化問題をできるだけ短時間で，できるだけ高精度に求めることが急務となっている．我々は，2011年にレーザーネットワークを用いてイジング問題を解く「コヒーレント・イジングマシン」を提案し [1]，その後の縮退光パラメトリック発振器（DOPO : Degenerate Optical Parametric Oscillator）ネットワーク用いた時分割多重方式の提案により [2, 3]，大規模化が見込めるようになった．本研究は，NTT物性科学基礎研究所，東京大学，大阪大学，スタンフォード大学等との共同研究として，ハードウエアとソフトウエアの両面から研究開発を進めている． コヒーレント・イ
竹内関数で音楽生成 - aike’s blog
Lisperの人ならみんな知ってる竹内関数（たらいまわし関数）という関数があります。 定義としてはこんな感じ。 そのシンプルな定義からは想像もつかないほど複雑で膨大な再帰呼び出しがおこなわれるとても興味深い関数です。たとえば引数にTarai(10,5,0)を与えると343,073回も再帰呼び出しされたりします。 この関数呼び出しの引数がどのように変化するか知りたくてプログラムを書いて調べてみたところ、Tarai(10,5,0)の場合は3つの引数がそれぞれ0〜10（xは-1〜10）の間で少しずつ変化するなかで、2つの値を固定してひとつの値が下降していくような挙動があったりして、なんだか音楽の3和音のコード進行を思わせるような動き方です。 そういうことなら、ということで実際に音にして聴いてみました。Tarai関数が呼ばれるたびに引数のx、y、zを、0=ミ、1=ファ、2=ソ、……、のように音に割
Algorithms by Jeff Erickson
🔥1st edition, June 2019 🔥 (Amazon links: US, UK, DE, ES, FR, IT, JP) This web page contains a free electronic version of my self-published textbook Algorithms, along with other lecture notes I have written for various theoretical computer science classes at the University of Illinois, Urbana-Champaign since 1998. More information Get the book More algorithms lecture notes Models of computation n
ボトムアップ型自動微分の実験 - kivantium活動日記
Deep Learningの関係で自動微分が脚光を浴びつつあるような気がしますが、自動微分を解説したページは少なくまだまだマイナーな分野だと思います。先日ようやく「アルゴリズムの自動微分と応用」を一通り眺めたのでいろいろ実験して遊んでいます。今日は自動微分のうち、ボトムアップ型自動微分をオペレータオーバーロードを用いて実現する方法について書きます。 自動微分とは 自動微分は、アルゴリズムによって定義された関数からその関数の偏導関数値を計算するアルゴリズムを導出するための技術です。一般的にはのような関数が先にあって、その関数を計算するアルゴリズムやプログラムがあるというように考えますが、自動微分ではどちらかというとアルゴリズムが先にあってアルゴリズムが表現する関数が生まれるというような考え方をします。 プログラムで微分を扱う上でよく知られている技術には数値微分と数式微分があります。 数値微分
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Re: Are iterators and ranges going to co-exist?