By Kai Schreiber IT技術の進化のスピードには目を見張るものがありますが、それを支えているのはアルゴリズムと呼ばれる処理方法(技術的アイデア)です。さまざまなアルゴリズムの中でも、コンピュータの進化に革命的な影響をもたらしたとされる偉大なアルゴリズムは以下の通りです。 Great Algorithms that Revolutionized Computing http://en.docsity.com/news/interesting-facts/great-algorithms-revolutionized-computing/ ◆ハフマン符号(圧縮アルゴリズム) Huffman coding(ハフマン符号)は、1951年にデービッド・ハフマン氏によって開発されたアルゴリズム。頻出頻度の大小によって対戦するトーナメントツリーを考えて、ブロックごとに0と1の符号をもたせる

2014年03月16日 新しく部屋を買ったザマス 南なので、北向きの方が家賃が高い ＋風水がいい　という理由だそうです……。 ※仕事場の管理人と大家は違う人なんですが、混乱するのでここでは同じキャラにしています →→→次の更新は3月18日くらいです

それは、断熱過程によって、麺にエネルギーが蓄積するからです。 簡単なモデルで考えてみましょう。 これは「大学演習 熱学・統計力学（久保亮五）」という本に載っていた物理の問題です。 うどんを単純な振り子と見なせば、麺をすするという行為は、ちょうど上の問題のように、 振り子の糸を引き上げる過程だと考えることができます。 糸を引っ張り上げるには、それだけの力を加える必要があるのですが、その加えた力はどこに行くのでしょうか。 行き先は２つあります。 １つは重りを持ちあげるため、つまり位置エネルギーとして蓄積されます。 もう１つは、振動運動のエネルギーとして蓄積されます。 振り子を揺らしたまま糸を引っ張れば、引っ張ったエネルギーの一部は振動運動に変わるので、 結果として、より強い振動を生み出すのです。 この振動こそが、カレーを飛び散らせる原動力となるわけです。 * 麺をすする力 -> 麺の振動エネル

「食パンを落とすと必ずバターが付いているほうが下になる」 有名なマーフィーの法則の中の１つです。 （選択重力の法則、とも呼ばれています。他に、 「落としたトーストがバターを塗った面を下にして着地する確率は、カーペットの値段に比例する」 という法則もあるようです >> wikipedia:マーフィーの法則 果たしてこの、バタートーストの法則は本当なのか？ ひょっとすると、トーストの重たい面の方が落ちやすいのかもしれませんし、 何か超心理的な力(?!)が働くのかもしれません。 そこで、とにかく試してみることにしました。 トーストにバターを塗ったものを、50回ずつ、２セット落としてみました。 落下の方法は、立った状態で、トーストを食べようとする姿勢からポロッと取りこぼす感じで。 偏りを防ぐため、左右の手で同数ずつ試しました。 本当はもう少し回数を増やしたかったのですが、50回も落とすとトーストが

同じ質量の綿と鉄はどちらが重いか。 この問題は簡単ではない。どんな質量の綿や鉄を想定するかによって答えは違う。例えば、1000億太陽質量の鉄と綿だったら両者とも即座にブラックホールだ。両者の終状態はほとんど変わらない。ブラックホールは元の天体が持っていた個性をベリベリと引き剥がしてしまう。 では、もっと質量を減らして１億地球質量だったらどうか。 1億地球質量の綿と１億地球質量の鉄、どちらが重い？ だいたい恒星質量の上限域に相当する。300太陽質量だ。 綿は自己重力で潰れていき、位置エネルギーの解放によってどんどん温度を上げる。中心部の温度は100万Kを超え水素の核融合が起こる。巨大な赤ちゃん星の誕生だ。莫大なエネルギーが発生し物質が宇宙空間に激しく流出する。ただし、綿は質量の大部分を炭素と酸素が占めており、恒星と白色矮星の中間のような組成だ。わずかな水素を使い果たすまでは延命すると予想はし

「べき分布」、あるいは「スケールフリーネットワーク」という言葉を聞いたことがありますか？ 私もつい最近までは知りませんでした。 ベキ分布というのは、データの分布がベキ乗法則 f(x) = a x^-k に従う分布のこと。 私が「べき分布」に興味を持ったのは、人気投票で上位が票を独占する、というところからでした。 * 人気投票はベキ分布 >> d:id:rikunora:20090820 調べてみると、このベキ乗法則、身の回りのいろいろなところに見出せます。 人気投票や友達関係、インターネットや生体内の相互作用、などなど。 ただ、あちこちにベキ乗法則が見出せることはわかっても、なぜそうなるのか、 その理由が私にはよくわかりませんでした。 （前記事のコメントが全てのきっかけでした、fkさん、Thanks!） ところが最近、このベキ乗法則のメカニズムが書かれている本を見つけて「なるほど」と納得さ

よく、高速道路の渋滞では左端の車線が最も速いと言われていますが、本当でしょうか。 週末郊外に出かけた帰りに、長い渋滞に巻き込まれました。 そこで観察する機会があったので、本当に左端車線が速いかどうか、試してみました。 １．渋滞ができ始めるとき 流れている状態から渋滞に突入するときは、明らかに右側の車線にたくさんの車が溜まります。 もし、どの車線でも車の密度（＝車間距離）が同じだったなら、より速く流れている車線の方が、 単位時間あたりによりたくさんの車が通過するでしょう。 この状態で、ある瞬間に突然、渋滞で流れをストップしたら・・・ 当然、速く流れていた車線ほど溜まる車の量は多いわけです。 実際、渋滞ができ始めの状態では、先に追越車線がストップして、 左車線の方がより長く遠くまで、だらだら進むように見えます。 ただ現実には、より混んでいる追越車線から、一時的に流れている左車線へ、何台もの車が

全ての問題にかわいい女の子が出てくる、「登場する人物の発言を手がかりに問題を解くタイプ」の論理パズル集。 萌え萌えウソつきッ娘論理パズルI 作者: 小野田博一出版社/メーカー: イーグルパブリシング発売日: 2009/09/25メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 5人 クリック: 172回この商品を含むブログ (7件) を見る * 出版社での紹介 >> http://www.tp-ep.co.jp/ep-hp/top.html 第１問目は、こんな感じです。 * 第１問目の画像イメージ >> http://www.tp-ep.co.jp/ep-hp/images/top/ronripazuru_01.jpg 【Q1】水泳大会 水泳大会で、この４人が１位から４位を獲得しました（同順位はありません）。 スタート前の予想は下のとおりで、３人が当たり、１人が外れました。 誰が何位だったのでしょ

魔方陣の解の列挙は並列化しやすそうな問題ですが、ここでの方針では、探索効率を上げるためには条件分岐が不可欠なので、（「数」を求めるだけだとしても）GPGPUでうまくやる方法がわかりません。そこで、CPUに載っているコアのみで並列化します（Xeon Phiなら簡単なのでしょうか→追記参照）。 一番外側の、0から(1<<25)-1まで変化する変数iのループをOpenMPで並列化します（schedule(guided)では遅くなります。schedule(auto)はVisual C++でサポートされたら試します）。変数iは上の図の緑の部分（カンで5個にしました）を各数5ビットで表現し、つなげたものです。マスに入りうる数は1から25までなので、5ビットというのはちょっと冗長ですが、とりあえずはよしとしましょう。 出力はバイナリ形式で、1つの解に25バイト使います（1つのマスに入る数を1バイトで表現

今日の横浜北部は朝から快晴です。これからどんどん気温が上がるようで、ようやく春が。 さて、ウクライナ情勢を考える上で参考になりそうな文章が、拙訳の『自滅する中国』の中にありましたので、その部分を抜書きしておきます。 ぜひ参考にしてください。 ＝＝＝ 『自滅する中国』第三章より ●ロシアも他国の動機をロシア人にしかわからない考え方で常に理解しようとしている。 ●この典型的な例は、NATO（北太平洋条約機構）が冷戦後になってから、五つの元共産主義国家と旧ソ連のバルト三国の参加を認めることによって勢力を拡大した時のことだ。 ●アメリカにとってのNATO拡大は、これらの新しいが不安定な民主制国家を、最も迅速かつ安価に安定化するものであった。なぜならEUへの加盟手続きは、非常に時間のかかるものだったからだ。 ●このためアメリカは「ロシア自身もこのやり方に参加し、そこから利益を得ることができるはずだ」

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アメリカテキサス州オースティンで毎年3月に開かれる世界的に有名なアートイベント、SXSWで上映された映画「Big in Japan」が話題である。 「Big in Japan」は、自国では売れないロックバンドが日本でスターになる夢をかなえようと奮闘する姿を描く。現実に存在するシアトルのバンドTennis Proが出演する、現実と虚構が混在する物語である。明るいユーモアとキャッチーなメロディーに乗せて描かれる、ダイナミックで楽しい映画だ。音楽、映画、芸術に対する渇望が衝突する舞台であるSXSWにぴったりな作品、と海外のエンターテイメントニュースサイト『ヒットフィックス』は評している。 映画のタイトルにもなった「Big in Japan」とは、「日本でしか売れていない洋楽ミュージシャン」を指す俗語である。現在は、音楽業界以外でも、自国では無名でも日本では有名な人を指す語として使われている。 最

浦和サポ横断幕に対する海外の反応：Foreign Reaction to `Japanese Only` Soccor Banner Scandal The J-League has banned Urawa Reds supporters from its next home game over racist fan banner "Japanese Only" displayed at a match last Saturday. Here I translated some of the English comments posted on Japan Today. Maybe it's time to ban the "Japanese Only" signs all together... 浦和レッズのサポーターが「Japanese Only」という差別的な断幕を下げて無観客試合

平素は株式会社ライブドアのサービスを ご利用いただきありがとうございます。 提言型ニュースサイト「BLOGOS」は、 2022年5月31日をもちまして、 サービスの提供を終了いたしました。 一部のオリジナル記事につきましては、 livedoorニュース内の 「BLOGOSの記事一覧」からご覧いただけます。 長らくご利用いただき、ありがとうございました。 サービス終了に関するお問い合わせは、 下記までお願いいたします。 お問い合わせ

[1] なぜ浦和レッズは李忠成選手を獲得したか浦和レッズのサポーターによって出された差別横断幕”JAPANESE ONLY”の問題は、今日の午前の参議院の法務委員会にまで取り上げられ、そしておそらくこれを事前に意識して、Jリーグによる浦和レッズに対する措置が決定した。 有田議員・Jリーグ横断幕問題関連質疑全文 通例だとJリーグがこの手のクラブやサポーターの問題に処分を出すのは最短でも1週間、普通は2-3週間時間をかけて協議して決定する。おそらくこれはJリーグの担当官庁である文科省に対する国会質疑を重く見たのだろう。その結果異例の即断で、本日の発表になったと思われる。 無観客の措置は大変重い。年間20試合そこそこしかないホームゲームの入場料収入を失うだけではなく、様々な運営コストも負担になるだろうから収益上の損失も大きいし、社会的なインパクトも大きい。もちろん浦和の興行収入が減るということは

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錯覚の科学 (放送大学教材) 作者: 菊池聡出版社/メーカー: 放送大学教育振興会発売日: 2014/03メディア: 単行本この商品を含むブログ (3件) を見る放送大学の印刷教材です。本屋でちょこっと見てみたのですが、面白そう。 で、後半にニセ科学の話が結構書かれています。内容的には、なぜ疑似科学を信じるのか: 思い込みが生みだすニセの科学 (DOJIN選書) 作者: 菊池聡出版社/メーカー: 化学同人発売日: 2012/10/19メディア: 単行本購入: 1人 クリック: 84回この商品を含むブログ (3件) を見るこの本に書かれてある事と共通していましたが、学部の教科書に同内容が載る事には、また違う意味があると思いますので、ここで紹介しておきます。

黒猫亭 @chronekotei 若山先生の当初の自信の根拠って、やっぱり彼の人間観だったんだと思う。「この人がそんなことをするわけがない」みたいな。そう思わせる人間的な力と、「この人がそんなことをする」かどうかは哀しいくらい冷酷に関係がない。

「未熟な研究者」。午後２時過ぎから始まった理化学研究所の会見には、ノーベル化学賞受賞者でもある野依良治理事長らが出席。苦渋の表情で、ＳＴＡＰ細胞の論文の責任者である小保方（おぼかた）晴子・研究ユニットリーダー（３０）を断罪した。　予定になかった野依理事長の出席　当初、野依理事長の会見への出席は予定されていなかった。「最も重要な会見だろうと思い、出ることにした」。理由を述べた野依理事長は会見の冒頭、「おわび申し上げる」とほかの出席者とともに約１０秒間にわたり、頭を下げた。　約４時間にわたって続いた会見の大部分は２００人を超える報道陣との質疑応答に割かれた。調査が継続中のため、ＳＴＡＰ論文の作成にあたって故意の不正があったかについて調査委員会は結論を先送りした。　その後、調査の詳細や小保方氏の様子について次々と質問が飛んだ。　報道陣の質問は、ＳＴＡＰ細胞が本当に存在するのかという点に集中した。

毎年２０万人の移民受け入れ　政府が本格検討開始http://sankei.jp.msn.com/politics/news/140313/plc14031319260010-n1.htm このニュースに関わるツイートをまとめました。移民政策を行った国の現状を知ればするべきではない政策の筈です。 「移民１０００万人受け入れ」も反対です。 移民１０００万人計画http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A7%BB%E6%B0%911000%E4%B8%87%E4%BA%BA%E8%A8%88%E7%94%BB

説明しようと思ったけど結構難しい。毎日新聞の説明が適切かな。 論文撤回は、研究成果が「白紙」となることを意味する。撤回論文は、世界共通の学術データベースに「撤回した」という注釈と共に残り、科学者としての業績や所属機関の信頼性にも大きな傷が付く。一方、修正の場合、論文の成果は残るため、撤回ほど深刻ではないと受け止められる。 （ＳＴＡＰ細胞:論文撤回なら研究成果が「白紙」により） もし、誰かがSTAP細胞の論文で主張されていることを実際に確かめた（「ありえない」というネガティブな報告でも）ならば、先行研究として参照されることはないだろうけど科学史には記録されるのじゃないだろうか。特にそれを成し遂げたのが理研やハーバード大学なら。実験記録が強制的に破棄されるわけではないし、アイデア自体は既に世界中に行き渡っただろうし、だとすると研究成果が白紙になるの意味は、結局、著者と著者の所属組織の信頼性が大

日本で生まれた数々の料理を取り上げてきたこの連載も、今回が最後である。おしまいに、子どもの頃も今も変わらず大好きな一品を取り上げたい。 それは、豚汁だ。かつては母が作ってくれていたこの具だくさんの汁物。一人暮らしするようになってからも、冬になると必ず何度かは作ってきた。 寒い日が数日続いて、冷蔵庫に豚の細切れ肉がいくらか残っていると、これはもう豚汁を作るしかないという気分になる。そこでいそいそと買い物に出かけ、サトイモやらゴボウやらを買い込んでくる。 豚汁に入れる野菜は人によって違うだろうが、私が作るときに必須なのはネギとニンジン、サトイモ、ゴボウ。ダイコンは、冷蔵庫なければ省略で。それに油揚げとこんにゃく。主役の豚肉は、細切れが少しあれば大丈夫。 大量の野菜を切り、こんにゃくや油揚げの下準備を済ませ、大きな鍋を取り出す。豚汁の作り方を見てみると、油で具を炒めずに煮る派と、具を炒めてから煮

ワシントン（ＣＮＮ） ウクライナで危機的状況が続く中、米国民の過半数がロシアは米国にとって深刻な脅威と見ていることが、１４日に発表されたＣＮＮと調査機関ＯＲＣインターナショナルによる最新の世論調査の結果で明らかになった。 同調査で、ロシアのプーチン大統領に対し悪いイメージを持っている米国民の数が過去１カ月間に急増していることが分かった。米国民の大半が、ロシア政府が隣国のウクライナで取っている行動は国際法違反と考えており、さらに回答者の半数が米国とロシアは再び「冷戦」に突入する可能性が高いと回答した。 同調査では、ロシアは米国の脅威であると回答した人の割合は６９％に上った。 ＣＮＮの世論調査担当ディレクター、キーティング・ホランド氏は「（６９％という数字は）２０１２年から２５パーセントポイントも増えており、ソ連崩壊以来、最高の数字だ」と語る。 一方、ロシアを脅威と見ていない人の割合は３１％で

2014年３月13日に東京地裁で行われた「黒子のバスケ」脅迫事件初公判で、渡辺博史被告が読み上げた冒頭意見陳述の全文をここに公開します。当初は月刊『創』の次号に掲載しようと考えていましたが、この事件について多くの人に考えてもらうために、全文を早く公開したほうがよいと思いました。 法廷では時間の関係で全文朗読されなかったのですが、読み上げなかった部分に重要な記述もあります。例えば、昨年、脅迫を受けた書店が次々と出版物を撤去していった時期の後に、被告は書店への放火を計画していたという内容です。実行前に被告は逮捕されたわけですが、これは実行されていたら、深刻な事態を引き起こしていたと思われます。 この公判の内容は新聞・テレビで報道されていますが、ごく一部のみ切り取って報じられているため、内容が正しく伝えられていない気がします。アベノミクスで景気回復などと庶民の実感と乖離したことが喧伝される一方で

東栄住宅の超キモい異物混入事件、懲役1年6ヶ月執行猶予3年の有罪判決を受けたハチミツ男「SNSは今後も続ける」

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ニコニコ動画で特別な上位を除く普通の動画は、何回くらい再生されているのだろうか？ トップランキングに入るような有名動画の状況は把握しやすいのですが、中位〜下位に位置する動画の状況は、なかなか見えてきません。 ニコニコ動画で検索を行うと、結果は最大50ページまで出力されます。 １ページあたり32件ずつ表示があるので、最大で 50ページ×32件 = 1600件までの再生状況が分かります。 この上位 1600件の検索結果から、動画の順位と再生数の関係を推測してみました。 ５つのキーワードについて調べた結果、こんなことが分かってきました。 ・動画の再生数は、大まかにはベキ乗則に従う。 ・より詳しく見ると、ベキ乗則からのズレが見られる。 （トップの動画、および下位の動画再生数が、ベキ乗則よりも下となるような、上に凸の緩いカーブを描く。） ・下位の動画については“再生数の壁”がある。 ※ 3/20追記

ＲＳＡとは、今日最も広く普及している公開鍵暗号です。 公開鍵暗号というのは、暗号をかける鍵と、暗号を解く鍵が異なっている暗号のことです。 普通に考えれば、かける鍵と解く鍵は同じでなければならないような気がします。 （かける鍵と解く鍵が普通に同じである暗号は「共通鍵暗号」と言います） ところが公開鍵暗号は、 ・暗号をかける鍵は暗号化専用で、解くことはできない。 ・暗号を解く鍵は復号化専用で、かけることはできない。 といった、なんとも不思議な仕組みなのなです。 なぜこんなことができるのか、秘密を探ってみましょう。 ■ 一巡する計算 普通の（物理的な）錠前は、同じ１本の鍵で開閉を行います。 なぜかというと、開ける動作を全く逆にしたものが、閉める動作になっているからです。 つまり普通の錠前は「一直線の往復」なのです。 もし、開ける鍵と閉じる鍵を別々にしたかったなら「一直線の往復」ではダメで、 「行