理論関係(DEA・群論・AHP・IRTなど)
完成度が高いor需要が多いものほど上に並べています。 群論は、完成度は低いのですが(これを書いたときは、PowerPointの使いかたをほとんど知らなかった)需要が多いのでトップにいたしました。 DEA入門は、1,3,4話は完成度はまあまあ高いと思います。また需要も多いようです。 遺伝的アルゴリズム入門とラグランジュ緩和入門は、完成度はまあまあ高いですが、「お子様向け」にしすぎた嫌いがあります。 項目応答理論入門(IRT理論)も、完成度はまあまあ高いです。 AHP(階層型意思決定法)は、完成度は普通です。 「ハフマン符号化法」は、「文字だけで説明したら、どれくらいわかりやすくできるか挑戦してみよう」と思って書いた作品。 「チューリング・マシン」は、伝記マンガ「栄光なき天才たち」の原作者に授業で使っていただいたそうです。超うれしかったです。 「回帰分析」は駄作。もっと数学的に踏み込むべきでし
ハフマン符号化法
ハフマン符号化法は文字だけで説明したので、この場で読むことが出来るようにいたします。 ファイル圧縮技術 －ハフマン符号化法の紹介－ LHAってソフト、知ってますよね。ファイル圧縮ソフトです。たとえばフロッピーディスク２枚分のデータを、フロッピーディスク１枚に納まるようにしてしまいます。 なぜそんなことができるのでしょうか。 LHA付属のドキュメント・ファイルを読んでみます。 吉崎 栄泰「ＬＨＡ取り扱い説明書」Ver.2.13 1991/07/20 NIFTY-Serve SDI00506 の 「0. はじめに」には >>アルゴリズムを動的ハフマン法から静的ハフマン法に変更したので、・・・・ という一文が書いてあります。 ハフマン法って何だろう。きっと、ものすごい数学的技術を使っているんだろうな・・・と思っていたときに、たまたま読んだのがＡ・Ｋ・デュードニー「チューリング・オムニバス 第１巻
DO++ : 最長一致文字列の話
たまには自分の研究紹介 D. Okanohara, K. Sadakane. "An Online Algorithm for Finding the Longest Previous Factors". In the 16th European Symposium on Algorithms. Sep 2008. to appear. [pdf(draft)] この研究では文字列を順々に読んでいったとき、各位置で過去に一番長くマッチした部分文字列を報告する問題を扱ってます。圧縮のLZ77法を知っているなら、マッチする部分を見つける部分を解いてます。で、圧縮以外にもいろいろなパターンマッチング問題とか、インデクシングとか、データマイニングとかいろいろなことにこの情報が利用できるということが知られてるみたいです。 で、大抵はハッシュやtrieを組んで履歴を探すんですが、今回対象にするのはテキ
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重み付きシャッフルの回答案 - snippets from shinichitomita’s journal
前回の続き。 問題：配列の中のある要素aに対してWaの重みが付いている。このとき、要素aが要素bより先に来る確率がWa/(Wa+Wb)となるようにシャッフルするにはどうすればよいか？ # 2007年08月28日 brazil brazil 1, TEMP, JAVASCRIPT, PROGRAMMING 最後の方法じゃだめなんだ...、ランダム はてなブックマーク - 重み付けシャッフル、再び - snippets from shinichitomita’s journal ランダムにそのまま重みを掛けた値でのソートだとだめなのは、絵を描いてみるとわかりそう。 PaとPbがそれぞれaおよびbの方が大きくなるエリアだけど、面積比はあきらかにWa:Wbじゃない。 まあその後色々考えて、多分これならそれっぽくシャッフルされるかな、というのを思いついたのだけど、どんなもんか。 var arr =
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