待ち行列の計算
トランザクション数（λ） から まで、 計算のきざみ 【平均サービス率(μ) 平均サービス時間（Ｔs） 】 どちらか指定する、両方指定した場合は(μ)で計算する。 Ｍ／Ｍ／１モデル 「サービスが提供される窓口」は１つである。 窓口でサービスを同時に受けることができるのは１人に限られる。 「サービスを受けるために順番待ちをする客の列」は１つである。 客はいったん待ち行列に加わったら、自分の番が来るまで待ち続ける。 客の到着の仕方がポアソン分布にしたがう。 サービス時間の分布が指数分布にしたがう。 ポアソン分布（ポアソン到着） 定常性・・・同じ幅をもった時間区間あたりの到着の仕方は、時刻に依存しない。 独立性・・・共通部分のない時間区間たちのそれぞれの到着の仕方は独立である。 希少性・・・同時刻に２人の客がやって来ることはない。 指数分布（指数サービス） 進行中のサービスが終了する確率は、それ
モンテカルロシミュレーション
待時式入線無限大のシステムとは サービス・チャネルが n 回線あるが、到着数の制限はなく、いくらでも大きくなり得る待ち会わせ系を待時式入線無限大のシステムと言います（図９．２．１参照）。これについてシミュレーションをします。前章で作った変化点方式のプログラムS0830.javaを母体とします。特に、ポアソン到着、指数保留時間の待時式入線無限大の場合の理論式をErlang Ｃ式と呼びます。 プログラムのポイント 到着の分布は平均 a 秒（プログラムでは A ）ごとの指数分布とし、サービスの分布は平均 h 秒（プログラムでは H ）の位相 k=2 アーラン分布にしたがうものとします。プログラムS0920.javaが待時式入線無限大の場合のシミュレーションプログラムで、(1)が到着を疑似しています。 tm という次に客が到着するまでの時間が、 ０ になった場合、次の tm を指数乱数によりセット
なぜPythonなのか by Inquisitor
Quotes about Pythonを見ると、Pythonがさまざまな場所で重要な役割を担っているプログラミング言語だということがわかります。たとえば、GoogleのPeter Norvigさん、彼はハッカーを育てるためのLisp本Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp（日本語訳）の著者ですが、Pythonも重視しているようで、次のように言っています。 Googleにとって、Pythonは最初から重要でした。システムが大きく成長した今もそれは変わりません。現在、Googleには多くのPythonエンジニアがいますが、もっとたくさん採用したいと考えています。 Paul Grahamさんは、『ハッカーと画家』に収録されているエッセイ「素晴らしきハッカー」の中で、「Googleは
HPCwire: Global News and Information on High Productivity Computing
Since 1987 - Covering the Fastest Computers in the World and the People Who Run Them Since 1987 - Covering the Fastest Computers in the World and the People Who Run Them UCIe 2.0 for 3D Chip Structures Offers up to 75 Times More Bandwidth Than Predecessor SpecAdvanced chips coming out of factories in the future will become significantly faster with a new interconnect specification that could provi
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