序 KMCでは2048のAIを作って戦わせるコンテストである「第一回2048AIコンテスト 結果報告 - KMC活動ブログ」が開催たそうですね。これを見て2048AIを私も作ってみたくなりました。 ところで、ボードゲーム上でAIとはおおよそ「勝率が最も高まる手を現在の状況を元に出力する」ものだと思います。チェスなどのゲームに置いて有名な「ミニマックス法」などは相手が最も自分に取って都合が悪い選択をして、自分が最高の選択をし続けた場合一番最初に選ぶべき最高の手を出力するアルゴリズムです。 このような次におこる状況を予測して手を決定するアルゴリズムは、探索アルゴリズムなんて呼ばれたりしています。 探索アルゴリズムを利用する上で大事なのは、読みの深さと評価関数の良さです。読みの深さとは、言葉の通りゲームの状況を何手先まで読む事が出来るかを表し、深ければ深いほどより大局的な戦い方が出来るようになる

講義ノートの目次へ 微分方程式の基礎を学ぶための講義ノートPDF。 独学に使えるオンライン教科書を集めた。院試対策の演習問題と解答もある。 微分方程式は，大学１年で必ず押さえておこう。 そうしないとあちこちで（ほとんど全分野で！）つまづいてしまう。 物理や工学の他にも，化学反応，生き物の個体数，価格の変動…などなど， 「数式で動きをモデリング」する時に何にでも使う。早いうちにマスターしよう。 とくに解が厳密に求められるケースでは， 解き方のパターンを一通り押さえておく必要がある。 求積法　→解を積分で表現 級数解　→解を無限和で表現 演算子法やラプラス変換　→代数的・記号的な操作 こういった基礎ができれば，次はもっと実用的な段階にステップアップできる： 難しい微分方程式の場合，コンピュータで数値的に シミュレーションして解を求める。 ルンゲ・クッタ法などのアルゴリズムを使う。 現実世界では