暗号に使える乱数と使えない乱数
まず重要なポイントとして、擬似乱数のシードとなる真の乱数 (質問の場合は円周率のほうではN, 漸化式の方ではM) は十分に広い空間からランダムに選ばれなくてはなりません。 どんな擬似乱数生成器を使っていたとしてもシードが高々1億程度では総当たりで(比較的)簡単にシードがみつかってしまい生成される乱数が再現できてしまいます。 円周率の先頭100万桁のどこかから選ぶなどは問題外です。 シードはRSA/DSAなどの鍵長に合わせて 1000 bit 程度 (10進数で300桁程度) は欲しいかと思います。 質問にある円周率を擬似乱数として使う方法ですが、円周率の N桁目からの数列がある長さ与えられた時に N 自体を逆算したり, 次の出力を推測する高速な (Nのビット数の多項式時間で実行可能な) アルゴリズムは知られていないかと思います。 そのため N が十分に大きければある時点までの出力が攻撃者に
［CEDEC 2014］七並べを遊ぶとAIが分かる！ 「ゼビウス」の生みの親，遠藤雅伸氏のワークショップをレポート
［CEDEC 2014］七並べを遊ぶとAIが分かる！ 「ゼビウス」の生みの親，遠藤雅伸氏のワークショップをレポート ライター：箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜にて，本日（2014年9月4日）まで開催されているCEDEC 2014。ゲーム開発者向けのイベントということで，高度な技術論にじっと聞き入るというイメージが強いが，中には体験と学習が合わさったワークショップなどがあるのも，魅力の1つだ。9月3日には，東京工芸大学芸術学部の教授にして，「ゼビウス」や「ドルアーガの塔」などの生みの親でもある遠藤雅伸氏による，「七並べで学ぶゲームAIの働き〜今さら聞けないAIって何？〜」というワークショップが実施されていたので，これをレポートしよう。 遠藤雅伸氏 ワークショップは立ち見が出るほどの盛況に 各テーブルには，ジョーカーを抜いたトランプと，プレイヤー各人のパス可能回数を示すチップが配られた 今回の
古くて新しい自動迷路生成アルゴリズム - やねうらおブログ(移転しました)
最近、ゲーム界隈ではプロシージャルテクスチャー生成だとか、プロシージャルマップ生成だとか、手続き的にゲーム上で必要なデータを生成してしまおうというのが流行りであるが、その起源はどこにあるのだろうか。 メガデモでは初期のころから少ないデータでなるべくど派手な演出をするためにプロシージャルな生成は活用されてきたが、ゲームの世界でプロシージャル生成が初めて導入されたのは、もしかするとドルアーガの塔(1984年/ナムコ)の迷路の自動生成かも知れない。 なぜ私が迷路のことを突然思い出したのかと言うと、最近、Twitterで「30年前、父が7年と数ヶ月の歳月をかけて描いたA1サイズの迷路を、誰かゴールさせませんか。」というツイートが話題になっていたからである。 この迷路を見て「ああ、俺様も迷路のことを書かねば！俺様しか知らない(?)自動迷路生成のことを後世に書き残さねば！」と誰も求めちゃいない使命感が
「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
LINQ で重複なしのランダムサンプリング - 捨てられたブログ
LINQ で重複なしのランダムサンプリング[A]を行うもっとも単純な方法は，おそらくランダムに並び替えて先頭から所望の数だけ要素を取り出す方法でしょう。 var random = new Random(); source.OrderBy(_ => random.NextDouble()).Take(n); 重み付きでサンプリングしたい場合は乱数に重みを与えて大きい順に取り出します。 source.Zip(weight, (x, w) => new { Value = x, Weight = w }) .OrderByDescending(x => { var u = random.NextDouble(); return Math.Pow(u, 1.0 / x.Weight); }) .Take(n) .Select(x => x.Value); しかしこの方法では全体をソートするので，デ
How Random is System.Guid.NewGuid()? (Take two)
Before you start marking this as a duplicate, read me out. The other question has a (most likely) incorrect accepted answer. I do not know how .NET generates its GUIDs, probably only Microsoft does, but there's a high chance it simply calls CoCreateGuid(). That function however is documented to be calling UuidCreate(). And the algorithms for creating an UUID are pretty well documented. Long story
GNU grepが高速な理由
why GNU grep is fast (なぜGNU grepは高速なのか)といったタイトルの興味深いメールがFreeBSD開発者メーリングリストに投函された。メールを出したのはGNU grepのオリジナル開発者であるMike Haertel氏。Mike Haertel氏はFreeBSDユーザでもあり、FreeBSD開発者メーリングリストで興味深いやりとりがあったため、このメールを流したとしている。Mike Haertel氏の紹介する内容はgrep(1)の実装のみならず、高速な文字列処理を実現するひとつの方法として参考になる。紹介されているGNU grep高速さの秘訣は次のとおり。 GNU grepは入力バイトのすべてをチェックするようなことは避けている。 GNU grepはバイトごとに適用する操作を極力最小限に減らしている。 GNU grepはBoyer-Mooreアルゴリズムとルック
ボイヤー-ムーア文字列検索アルゴリズム - Wikipedia
テキスト T = "ANPANMAN" に対して k = 3 から k = 8 までパターン P = "PAN" を配置した様子。この場合、k = 5 の位置で一致する。 文字列 S に対する操作を以下のように表す： S[i]： 文字列 S の i 番目の文字 S[i..j]： 文字列 S の i から j 番目までの部分文字列（i 文字目、j 文字目をそれぞれ含む） 文字列 S に含まれる文字の個数を文字列の長さと定義する。また、文字列 S の先頭を含む部分文字列をプレフィックス、末尾を含む部分文字列をサフィックスと定義する。 len(S)：S の長さ S[1..i], 1 ≤ i ≤ len(S)：S のプレフィックス S[i..len(S)], 1 ≤ i ≤ len(S)：S のサフィックス 検索文字列をパターンと呼び、P で表す。被検索文字列をテキストと呼び、T で表す。また T
Implementing Regular Expressions
Implementing Regular Expressions Russ Cox rsc@swtch.com This page collects resources about implementing regular expression search efficiently. Articles and Notes “Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast” An introduction to using finite automata to implement regular expression matching, and why the standard backtracking implementation is a bad idea. Supporting programs: NFA | DFA | bound
Paxosアルゴリズム - Wikipedia
Paxosとは信頼性が低いプロセッサのネットワークにおいて合意の問題を解決するためのプロトコルの集合である。 合意とは参加者のグループにおいて単一の結果について合意を得るプロセスである。参加者や通信手法に障害が起きる可能性がある場合、この問題は困難なものとなる[1]。 合意プロトコルは分散コンピューティングにおける状態機械アプローチの基礎であり、これはレスリー・ランポート[2]により提案され、Fred Schneiderによってサーベイがなされている[3]。 Paxosプロトコルは1990年に登場し命名されたが、論文として出版されたのは1998年であった[4]。 これ以前に、ナンシー・リンチ、Cynthia Dwork、Larry Stockmeyerは"部分同期"システムの広い範囲における合意形成方法を例証している。Paxosは分散トランザクションの文脈において、1988年にOkiとBa
搭乗時間が最も短い搭乗順は？後ろから順に搭乗するのは効率が悪い？
なかなか進まない列や、荷物をしまうのに手間取っている人を見ると、イライラしたことがある人も少なくないでしょう。
PHPで素数を数えて落ち着いてみた - hnwの日記
2,3,5,7,11,13,...と素数を順に列挙することで落ち着く人が世の中にはいるようです（参考：「素数を数えて落ち着くんだ…」）。とはいえ人力では素数を100個列挙するのさえつらいので、プログラミング言語に頼った方が落ち着けるはずです。PHPには、そんな状況で使えそうな関数が存在します。 gmp_nextprime ― 次の素数を見つける PHP: gmp_nextprime - Manual よし、この関数さえあれば落ち着けるぞ、と思いきや、マニュアルにはこんな記述もあります。 注意: この関数は素数を識別するのに確率的アルゴリズムを使用します。 誤って合成数を取得してしまうことは、まずありません。 PHP: gmp_nextprime - Manual えっ？「まずありません」ってことは少しくらいはあるんでしょうか。逆に不安で落ち着かなくなってしまいそうです。 本稿ではこの関数に
GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
GCアルゴリズム詳細解説 日本語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 × GC 最終更新： author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは？ GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基本アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992)
MARISA: Matching Algorithm with Recursively Implemented StorAge
MARISA: Matching Algorithm with Recursively Implemented StorAge Abstract: Matching Algorithm with Recursively Implemented StorAge (MARISA) は Trie をコンパクトに表現する程度の能力を持つデータ構造です．libmarisa は MARISA を C++ で実装したライブラリであり，MARISA による辞書を構築したり，辞書からの検索をおこなったりできます．libmarisa の基本的な機能に対応するコマンドラインツールを用意しているので，辞書のサイズがどのくらいになるのか，検索にどのくらい時間がかかるのか，などを手軽に試すことができます． 概要 Matching Algorithm with Recursively Implemented Stor
［CEDEC 2014］「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」 - 4Gamer.net
［CEDEC 2014］ナムコ作品で見る乱数の歴史。「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」レポート ライター：箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜で行われた，ゲーム開発者向けイベントCEDEC 2014の最終日である2014年9月4日，「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」という講演が行われた。 登壇したバンダイナムコスタジオ HE技術部 加来量一氏 この講演のユニークな点は，旧ナムコの作品を「乱数」という視点から振り返るということだ。バンダイナムコスタジオ HE技術部のプログラマーである加来量一氏は，旧ナムコの初期作品50本を解析し，それぞれの時代でどのような乱数が使われていたかを特定した。そこから見えてくる乱数技術改良の歴史を見ていくというのが，講義の主旨なのである。 1980年代のナムコアーケ
Windows Azure : Windows Azure Joins Windows Server in a New Organization: Server & Cloud Division
In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...
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