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algorithmとwikipediaに関するtomerunのブックマーク (10)

  • Wang and Landau algorithm - Wikipedia

    The Wang and Landau algorithm, proposed by Fugao Wang and David P. Landau,[1] is a Monte Carlo method designed to estimate the density of states of a system. The method performs a non-Markovian random walk to build the density of states by quickly visiting all the available energy spectrum. The Wang and Landau algorithm is an important method to obtain the density of states required to perform a m

  • Cache-oblivious algorithm - Wikipedia

    In computing, a cache-oblivious algorithm (or cache-transcendent algorithm) is an algorithm designed to take advantage of a processor cache without having the size of the cache (or the length of the cache lines, etc.) as an explicit parameter. An optimal cache-oblivious algorithm is a cache-oblivious algorithm that uses the cache optimally (in an asymptotic sense, ignoring constant factors). Thus,

  • ビザンチン将軍問題 - Wikipedia

    ビザンチン将軍問題(ビザンチンしょうぐんもんだい、英語: Byzantine Generals Problem)とは、相互に通信しあう何らかのオブジェクト群において、通信および個々のオブジェクトが故障または故意によって偽の情報を伝達する可能性がある場合に、全体として正しい合意を形成できるかを問う問題である[1]。フォールトトレラントシステムでの多数決の妥当性や分散コンピューティングの処理の妥当性に関わる問題と言え、二人の将軍問題を一般化したものと言える。 ビザンチン将軍問題に帰結される故障や障害をビザンチン故障(Byzantine Failure、あるいはビザンチン障害)と呼ぶ。また、ビザンチン将軍問題が発生しても全体として正しく動作するシステムをビザンチン・フォールトトレラント性(Byzantine Fault Tolerance)があるという。 ビザンチン将軍問題は、東ローマ帝国(ビザ

  • Spectral clustering - Wikipedia

    An example connected graph, with 6 vertices. Partitioning into two connected graphs In multivariate statistics, spectral clustering techniques make use of the spectrum (eigenvalues) of the similarity matrix of the data to perform dimensionality reduction before clustering in fewer dimensions. The similarity matrix is provided as an input and consists of a quantitative assessment of the relative si

    Spectral clustering - Wikipedia
  • Boltzmann machine - Wikipedia

    A graphical representation of an example Boltzmann machine. Each undirected edge represents dependency. In this example there are 3 hidden units and 4 visible units. This is not a restricted Boltzmann machine. A Boltzmann machine (also called Sherrington–Kirkpatrick model with external field or stochastic Ising model), named after Ludwig Boltzmann, is a spin-glass model with an external field, i.e

    Boltzmann machine - Wikipedia
  • HITS algorithm - Wikipedia

    Hyperlink-Induced Topic Search (HITS; also known as hubs and authorities) is a link analysis algorithm that rates Web pages, developed by Jon Kleinberg. The idea behind Hubs and Authorities stemmed from a particular insight into the creation of web pages when the Internet was originally forming; that is, certain web pages, known as hubs, served as large directories that were not actually authorita

  • ブルームフィルタ - Wikipedia

    この項目では、確率的データ構造について説明しています。画像にぼかし効果を付加する画像フィルタについては「川瀬のブルームフィルター」をご覧ください。 ブルームフィルタ(英語: Bloom filter)は、1970年に Burton H. Bloom が考案した空間効率の良い確率的データ構造であり、あるデータが集合の要素である(集合に含まれている)かどうかの判定に使われる。ただし判定は正確ではなくて、含まれていないのに含まれていると誤って判定すること偽陽性(false positive)の可能性がある。しかし含まれているものを含まれていないと誤判定すること偽陰性(false negative)はない。なお集合に要素を追加することはできるが、集合から要素を削除することはできない(ただし、拡張をした counting filter であれば削除もできる)。集合に要素を追加していくにつれて偽陽性の

    ブルームフィルタ - Wikipedia
  • 二分決定図 - Wikipedia

    二分決定図(にぶんけっていず、英: Binary Decision Diagram, BDD)や二分決定グラフ(にぶんけっていグラフ)とは、ブール関数を表現するのに使われる有向非巡回グラフである。グラフに既約していない物は二分決定木(binary decision tree)と呼ぶ。 ビット(0あるいは1)の列を入力として、最終的に1つの 0/1 を返すような関数、すなわちブール関数は、閉路のない有向非巡回グラフで表現できる。ノードのうちの大部分は決定ノードと呼ばれ、それぞれの決定ノードは2つの行き先、つまり2つの子ノードを持つ。決定ノードには「入力の何ビット目を読め」というラベルが与えられている。従って、与えられたブール関数の答えを得るには、指示に従って入力のビット列を読みながら、ビットが0か1かによって、分岐点ごとに2つの行き先のどちらかを選べば良い。さらに、このような決定を十分な回数

    二分決定図 - Wikipedia
  • Particle swarm optimization - Wikipedia

    A particle swarm searching for the global minimum of a function In computational science, particle swarm optimization (PSO)[1] is a computational method that optimizes a problem by iteratively trying to improve a candidate solution with regard to a given measure of quality. It solves a problem by having a population of candidate solutions, here dubbed particles, and moving these particles around i

    Particle swarm optimization - Wikipedia
  • 焼きなまし法 - Wikipedia

    この項目では、確率的メタアルゴリズムについて説明しています。金属の熱処理については「焼きなまし」をご覧ください。 焼きなまし法(やきなましほう、英: Simulated Annealing、SAと略記、疑似アニーリング法、擬似焼きなまし法、シミュレーティド・アニーリングともいう)は、大域的最適化問題への汎用の乱択アルゴリズムである。広大な探索空間内の与えられた関数の大域的最適解に対して、よい近似を与える。 S. Kirkpatrick、C. D. Gelatt、M. P. Vecchiらが1983年に考案し[1]、1985年に V. Cerny が再発見した[2]。 その名称は、金属工学における焼きなましから来ている。焼きなましは、金属材料を熱した後で徐々に冷やし、結晶を成長させてその欠陥を減らす作業である。熱によって原子は初期の位置(内部エネルギーがローカルな極小状態)から離され、よりエ

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