グラフ理論入門 | DevelopersIO
こんにちは、ドイツのモナでございます〜 いろんなサイエンスにおいてグラフ理論がとても重要な用具となっていますが、グラフ理論ってそもそも何なのかご存知ない方も少なくもないですね。 ということで、今日は簡単にグラフ理論の基本や用語など紹介したいと思います！なお、入門のため誰にでも分かるように数学的な定義は避けるようにします。 また、グラフ理論の応用は別の話ですので今回は応用の話しません〜 なぜグラフが面白いのか 具体的な応用の話はしませんが、たくさんの分野においてグラフ理論が重要となっています。 ネットワーク（例：トポロジー、ルーティングアルゴリズム） AI（例：ニューラルネットワーク） コンピューターサイエンス（例：ファイルシステム） 社会科学（例：ソーシャルネットワーク分析） 皆さんの生活の中（例：カーナビの最短ルートの計算） グラフ理論とは？ ここで議論するグラフというのは、よく思い浮か
『マスターアルゴリズム』は全ての人々を機械学習（人工知能）の世界へといざなう「冒険物語」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
しましま先生(@shima__shima)こと神嶌敏弘先生から、訳書『マスターアルゴリズム』をご恵贈いただきました。 マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究極の機械学習」 作者:ペドロ・ドミンゴス講談社Amazon 本書はビル・ゲイツが「AIを知るための本」と絶賛したという"The Master Algorithm"の邦訳版で、実際に「難しい理論や数式は書かれていないがこの一冊を読むだけで現代の機械学習（人工知能）の世界の全容を一望できる」優れた本だと個人的には感じました。また縦書き本ゆえいわば「読み物」的な立ち位置の書籍であり、研究者や技術者のみならずビジネスパーソンさらには一般の読書家にとっても読みやすく、尚且つ得るものの大きい一冊だと思います。 ということで、以下簡単にレビューしていきたいと思います。なお実は僕自身もしましま先生から発刊前の段階で翻訳内容の閲読を依頼されて一通り目
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
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
視覚化による5つのガベージコレクションアルゴリズム入門 | POSTD
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
へ、変態っ！！読めないからやめてっ！bit使ったデータ構造・アルゴリズム実装集 - Negative/Positive Thinking
この記事はCompetitive Programming Advent Calendar Div2012の2日目の記事です。 12月20日追記： Darseinさんが20日目の記事で、ビット演算についての詳しい説明を紹介してくださっています！必読ですね！！！！：） はじめに Y＾´ ∨／／ ／,∠ ,. ' ／l／／／ ／, ' , '／ ! ｜ ｌ }´ 〈 〉 変 〈/ , ' ／／￣｀>< ／／／ ／／／ _,.=‐|'"´l ｌ〈 変 / 〈 態. ∨, '／l| ,.'-‐､｀/／｀7/ ／''"´__ ｜ ﾊ l丿 態 { 人） ! ! （／! |ヽ〈_ ・.ﾉ〃 〃 ／ '／⌒ヾ.! ,' !く ! ! （_ ト､__／ ヽ､_,.イ ／ｌ ｌ ｜:::::::｀｀`/:::::／...´..
重み付け乱択 - Qiita
import random def random_weight_choice(L): choice = None total = 0 for item, p in L: total += p if random.random() * total < p: choice = item return choice def test_random_weight_choice(): from collections import defaultdict X = [('A', 3), ('B', 2), ('C', 5)] count = defaultdict(int) for _ in xrange(100000): item = random_weight_choice(X) count[item] += 1 print count if __name__ == '__main__': tes
pybrainでニューラルネットワーク入門 - mizchi log
勉強しつつ書いてみる。微妙な知識で書いてるので、おそらく間違ったことをたくさん書いてる。 まあせめて初学者らしく、初学者に通じるように平易な言葉で！ やりたいこと 関数(モデル)に乱数を与えて生成した訓練データから、元の関数の振る舞いを模倣(近似)できるようにする。 pybrain Pythonで扱えるニューラルネットワークのライブラリ、だそうで。 ギッハブからインスコ $ git clone git://github.com/pybrain/pybrain.git $ cd pybrain $(sudo) python setup.py install参考: 映像奮闘記: PyBrain - a modular Machine Learning Library for Python 概要 バックプロパゲーション(誤差伝搬法) 入力層 - 隠れ層 - 出力層の三層からなり、入力層のノードは
RSA暗号で「ふっかつのじゅもん」を作る(1) - Pashango’s Blog
オッス、オラ、トンヌラ！ 前回は、高速素数判定を作りましたが、今回はRSA暗号を使って、昔懐かしの「ふっかつのじゅもん」を作ってみましょう。 Pythonを使って高速素数判定をしてみる - Pashango’s Blog あ、「今さらRSAかよ」と思いました？ 自分でRSAを実装してみると、色々知らない事が出てきて面白いですよ。 あとRSAは、暗号化以外にも応用が利くんで覚えておいて損はしませんよ。 RSA暗号とはなにか？ ゲームプログラマは基本的にゲームばっかやってるんで、一般的な情報処理知識に欠けている場合がほとんどです。 まずはRSA暗号の説明から始めましょう。 RSA暗号とは、２つの鍵「公開鍵」と「秘密鍵」を使う暗号方式です。 「公開鍵」は暗号化キーです、みんなに公開してかまいません。 「秘密鍵」は復号化キーです、みんなにバレてはいけません厳重に保管してください、間違ってもネット上
すごい乱数生成アルゴリズム「xorshift」 - Pashango’s Blog
みなさん、こんにちは、今回は乱数の話です。 特に複数機種でのコンシューマ機でゲームを開発をしていると、機種間で乱数値を統一するために乱数生成アルゴリズムを自作しますよね。 そこでよく使われるアルゴリズムが「線形合同法」です、内容は至って簡単で、以下の漸化式を使います。 A,B,Mは定数で、どの値が入るかは処理系依存です。 例えばUnixなどの処理系ではA=1103515245,B=12345,M=2147483647などが入ります。 C言語ですと以下のようになります。 static unsigned int x=1; void srand(unsigned int s) { x=s; } unsigned int rand() { x=x*1103515245UL+12345UL; return x&2147483647UL; } この「線形合同法」は計算が簡単で高速ですから、いろいろな環
Pythonを使って高速素数判定をしてみる - Pashango’s Blog
みなさん、素数を数えてますか？ 『素数』は１と自分の数でしか割ることのできない孤独な数字。 暗号化できたり、乱数を作れたり、心を落ち着いたりして、私達に勇気を与えてくれます。 素数といえば「エラトステネスのふるい」ですが、あれは大きい桁の素数を生成しようとすると、とんでもなく時間が掛ります。 今回は、どんな大きな桁の素数でも高速で素数判定するプログラムを作ってみます。 基本は「フェルマーの小定理」 素数判定の基本は「フェルマーの小定理」です、数式は１行だけのごく簡単なものです。 a^(p-1) mod p の答えが1以外ならpは合成数である ただし、aとpが素の関係（最大公約数が1)であること 2つの数を「べき剰余算」して答えが1以外なら合成数(not 素数)という事です。 aに2を代入してqが素数なら答えが1になる、たったこれだけです簡単でしょ？ def is_prime(q): q =
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
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
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
Algorithms with Python