Sada
Sadakane's Homepage Lecture Notes Recent Papers (other papers) J. Larsson and K. Sadakane: Faster Suffix Sorting, Theoretical Computer Science, 387(3):258--272, 2007. K. Sadakane: Compressed Suffix Trees with Full Functionality, Theory of Computing Systems, 41(4):589--607, 2007. pdf file J. Jansson, K. Sadakane and W.-K. Sung: Ultra-succinct Representation of Ordered Trees, Proc. ACM-SIAM SODA, pp
404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10
2007年11月26日18:15 カテゴリMathLightweight Languages プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10 ぎくっ あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな なぜぎくってしているかというと、実はすでにアルゴリズム本の発注を受けているからなのだ。いつまでも伏せておくのもなんなので、ここにえいやっとdiscloseしてしまうことにする。 アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ その下書きもかねて、そこでも紹介しないわけに行かないメジャーなアルゴリズムをとりあえず10個紹介しておくことにする。 ユークリッドの互除法(Euclidean algorithm) その昔(数百年ほど前)は「アルゴリズム」といえば、「手順一般」を指すのではなく、この「互除法
生年月日から年齢を計算する簡単な計算式：ITpro
私の個人ブログに掲載したら好評でしたので、こちらでもご紹介してみます。 最近知ったんですが、生年月日から年齢を計算する簡単な計算式というのがあるそうです。 (今日の日付-誕生日)/10000の小数点以下切捨て。 PHPで書くと echo (int)((20070823 - 19850101)/10000); Perlで書くと print int ((20070823 - 19850101)/10000); JAVAで書くと System.out.println( (int)((20070823 - 19850101)/10000) ); という感じになります。 日本の法律を確認してみました。誕生日の前日が終了する瞬間（すなわち誕生日をむかえる午前0時00分の直前）に1歳を加えることになる。ただしうるう年など、年によって期間を定めた場合において最後の月に応当する日がないときは、その月の末日を
確率共鳴 (Stochastic Resonance)
sr.jarをダウンロードしてダブルクリックして実行してください(コマンドラインでは java -jar sr.jar)。 シミュレータが実行出来ない方は adoptium.net からOpenJDKをインストールしてください。 このページでは FitzHugh-Nagumo 方程式における 確率共鳴 (stochastic resonance) という現象を紹介します。 確率共鳴とは「ノイズが微弱な入力を引き出し観測可能にする」という 現象で、生体が外界からの危険信号を検知するために利用しているのではないか、 と言われています。 ノイズが加えられた FitzHugh-Nagumo 方程式は次の微分方程式で表されます。 du/dt= c (- v + u -u3/3 + I(t) + s(t)) dv/dt= u - b v + a u、v の二つの変数がありますが、この内 u がニューロ
赤黒木 - Wikipedia
赤黒木（あかくろぎ）は、コンピュータ科学のデータ構造である平衡二分木の一種で、主に連想配列の実装に用いられている。2色木、レッド・ブラック・ツリーともいう。 このデータ構造は1972年のルドルフ・ベイヤー (en:Rudolf Bayer) の発明である"symmetric binary B-trees"が元となっており、赤黒木という名前自体は 1978年にレオニダス・ギッバス (en:Leonidas J. Guibas) とロバート・セジウィック (en:Robert Sedgewick) によって発表された論文による。 赤黒木は、探索、挿入、削除などの操作における最悪時間計算量がO(log n)（nは木の要素数）と短く、複雑ではあるが実用的なデータ構造として知られている。 この日本語版は概要のみの解説であり、具体的なアルゴリズムはwikipedia英語版(Red-black_tree
多項式時間素数判定アルゴリズム
ＡＫＳアルゴリズムと PRIMES is in Pに関する解説のページです 以下の説明は、元論文を参照しながらお読みください。 元論分のサイト：Manindra Agrawal, Neeraj Kayal and Nitin Saxena, PRIMES is in P, the original version of the paper. アルゴリズムの基本となるアイデア アルゴリズムの概要 AKS アルゴリズム 使用する用語と記号 アルゴリズムの動作概要 アルゴリズムの正当性の証明概要 アルゴリズムの正当性の証明の蛇足説明 アルゴリズムの正当性の証明詳細のための準備 PRIMES is in P セクション３の解説 Lemma 3.1. Lemma 3.1.(fact 1) Lemma 3.1.(fact 2) Lemma 3.1.(fact 3) Lemma 3.1.(fact 4
フーリエ変換とラプラス変換
フーリエ変換、ラプラス変換 フーリエ変換とは、ある任意の時間信号を周波数領域で表したものです。 フーリエ変換論をまくしたててやろうかとも思ったんですが、多分誰も読まないので、端折って、回路に使う解説とします。 数学的には、フーリエ変換はアダマール変換等と同じ仲間で、直交変換に属します。 フーリエ変換はフーリエによってつくられ、シュヴァルツによって開花しました。 ここでは、数学的厳密さは完全に無視して、「物理的イメージ」 フーリエ変換でいきたいとおもいます。 もし、厳密な意味を知りたければシュヴァルツの本でも読んで下さい*。 「超関数論」（1951）。 日本語訳：岩村他訳「超関数の理論」（岩波書店） 数学的厳密さを無視しているのは、厳密にすればするほど、既に解っている人にしか解らないシロモノになるからです。 例えば、厳密に表現したら、 「フーリエ変換の定義 （１）式が存在するためにはコーシー
画像圧縮アルゴリズム (9) ウェーブレット変換 -2-
前章で、多重解像度解析の内容についてHaarの関数を使って説明しましたが、今回はこれを一般化したDaubechiesによるウェーブレット関数を紹介したいと思います。Haarの関数は不連続となることから、自然画の圧縮には適さないと言われています。Daubechiesの関数ではこの不連続が解消されており、Haarの関数よりも自然画の処理に適しているそうです。 前にも述べたように、ウェーブレット変換を行ってもデータ量は変化しません。JPEGの場合と同じく、変換後には量子化と符号化を行う必要があります。この章では、量子化の方法についても説明をしたいと思います。 1) ツースケール関係(two-scale relation) Haarのスケーリング関数を使った多重解像度解析処理では、二つの矩形を平均化して一つの矩形にすることで、解像度を一つ落とす(レベルを一つあげる)処理を行っていました。この時の
直交ウェーブレット変換について
離散ウェーブレット変換について 信州大学工学部 井澤裕司 １．ウェーブレット変換とは 近年、画像信号の圧縮や解析の有力な手法としてウェーブレット変換が注目されている。従来のフーリエ変換が、三角関数を基底とした直交変換であるのに対し、ウェーブレット変換では、局所化された関数から作られる相似関数系を基底とする。これにより、周波数精度は若干低下するが、時間−周波数の同時分解が可能となる。[1] ウェーブレット変換には、連続ウェーブレット変換と離散ウェーブレット変換がある。前者は、データのパターンや相似性の解析に用いられるのに対し、後者は収束性のよい正規直交系となるため、データ圧縮やエネルギ解析等に用いられる。[2] ここでは、画像圧縮への応用が期待されている離散ウェーブレット変換（以下、単にウェーブレット変換という）について解説する。なお、ウェーブレット変換は、サブバンド
ラムダ計算ＡＢＣ
仙台ロジック倶楽部 ラムダ計算ＡＢＣ 数学セミナー９２年８月号より Ａ. ラムダ計算とは 今から６０年程前、プリンストン大学の若手論理学者Ａ．チャーチが、関数の新しい表記法を提案しました。ラムダ記法と呼ばれるその表記法では、例えば二乗を計算する関数は λx.x^2 と表します。従来の"f(x)"という書き方は、それが関数を表すのか、関数のxにおける値を表すのかが曖昧なので、ラムダ記法では、関数fのxにおける値をfxで示し、xにおける値がf(x)となる関数fをλx.f(x)と表すのです。 "f(x)"という表記法の欠陥は、高校の数学までではほとんど表面化しませんが、大学に入ってから定義域や値域が関数の集合になるような高階関数（オペレータとか作用素とも呼びます）を扱いだすとすぐわかります。作用素などというとひどく特殊なもののようですが、関数f(x)にその導関数f'(x)を対応させる微分演算子Ｄ
Blabberama
勤めている会社が買収されました。 さてと。 本日受け取り、慣らしにでかけた。この1.5Lの公開viral情報が少ないので、snsでなくここに書いておく。 まず、Insight1.5選択に至った心理は、慣性エネルギーを熱に換えるだけはなんとももったいないからハイブリッド -->ホンダ党だが現行国内ホンダ車で造形がそそるのはCRZ-->後ろにも大人が乗れるCR-Z=Insight1.5。 実物はカタログより印象よい。 コンパクトハッチにしては静かで乗り心地よい。 後席はせまいが、ちょっと前のGolfみたいなものだ。 1.5L版は、エンジンとモーターで同時に出る最大出力は120馬力らしく、車重1.2tなのでpower to weightは10位でまあまあよい。 高速巡航時、つまりほとんどガソリン走行のとき燃費は25km/Lくらい。プリウスとの燃費差は主にガソリンエンジンの差だろうな。燃費特化して
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80 Great sites for those who love to Bake | MRI Technician Training
http://www.tgisfw.com/2007/08/seam-carving-and-image-resizing.html
最上の日々 - 英語の"a"と"the"の使い分けが分からない私の為のノート
http://d.hatena.ne.jp/higotakayuki2/20070725
http://www.math.ucla.edu/~gilboa/PDE-filt/diffusions.html
Comparaison sur une image artificielle
http://graphics.cs.msu.su/en/research/denoising/index.html
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