A Very General Method of Computing Shortest Paths
This post is a literate Haskell file. To follow along, cut and paste the entire text of this post into a file called StarSemiring.lhs and load it up in GHCi. > module StarSemiring where I would like to introduce you to a very general algorithm that I like to call the Gauss-Jordan-Floyd-Warshall-McNaughton-YamadaGauss-Jordan-Floyd-Warshall-Kleene algorithm. With this simple algorithm (an algorithm
平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム - iwiwiの日記
本日，PFI セミナーにて「平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム」というタイトルで話をさせてもらいました．スライドは以下になります． 「平面グラフでは色々な問題が効率的に解けると聞くけど一体何故？」 「道路ネットワークを処理するにはそういうアルゴリズムが使われているの？」 というような自分が昔持っていた疑問に答える，そんなつもりで準備をしました．そんな疑問を持っている方は，是非ご覧ください． 内容は以下のような感じです． 平面グラフのアルゴリズム（理論コミュニティ） 平面グラフとは何か 平面グラフのアルゴリズムテクニックとその応用例 双対グラフ 小さいセパレータの存在 (r-division) グラフ分割 (Deletion Decomposition) 交通ネットワークのアルゴリズム（応用コミュニティ） どのような課題が取り組まれているか 道路ネットワークは平面グラフなのか？ 経路
message threading
message threading. © 1997-2002 Jamie Zawinski <jwz@jwz.org> In this document, I describe what is, in my humble but correct opinion, the best known algorithm for threading messages (that is, grouping messages together in parent/child relationships based on which messages are replies to which others.) This is the threading algorithm that was used in Netscape Mail and News 2.0 and 3.0, and in Grendel
フォトンマッピング入門
[DL輪読会]Neural Radiance Flow for 4D View Synthesis and Video Processing (NeRF...
実践QBVH
2014年6月に開催されたSSII2014（http://www.ssii.jp/）のチュートリアル講演用資料です． 使用したコード等はこちら． https://github.com/norishigefukushima/SSII2014 アブストラクト 「CPUのクロック数が年月とともに増加する時代は終わり、プログラムの高速化をCPUの性能向上に任せることのできるフリーランチの時代は終わりを迎えています。しかしムーアの法則はいまだに続いており、CPUはマルチコア化、SIMD化という形で高性能化が続いています。本チュートリアルでは、計算コストの高い画像処理を高速化するために、CPUの能力をあますことなく引き出す、マルチコアプログラミング、SIMDプログラミングを解説します。」
Scientist Finds PageRank-Type Algorithm from the 1940s
Google’s PageRank algorithm was developed in 1998. But a project to trace the history of such algorithms reveals an example from the 1940s. The PageRank algorithm is a key part of Google’s method of ranking web pages in search results. It uses the network of links between web pages to determine their value and, famously, judges a page to be important if it is linked to by other important pages. On
Darts, Dice, and Coins
Darts, Dice, and Coins: Sampling from a Discrete Distribution Last Major Update: December 29, 2011 Earlier this year, I asked a question on Stack Overflow about a data structure for loaded dice. Specifically, I was interested in answering this question: "You are given an n-sided die where side i has probability pi of being rolled. What is the most efficient data structure for simulating rolls of t
http://live-e.naist.jp/sensor_overlay/5/doc/yoshida.pdf
2011/10/29-30 5th sensor & overlay workshop Skip List Revisited! （再訪） 吉田 幹 BBR, PIAX Inc. ～探索アルゴリズムと構造化オーバーレイ、 両者の接点について考える～ “Skip listという探索のためのアルゴリズム（+デー タ構造）を通して、構造化オーバーレイに有用な 原理を考える” 5 ここでは、考えの道筋について発表します。 答えには至っていません。 研究にはまだまだ残された領域のあることを知っ てもらうことができたら光栄です。 なぜ、Skip listか （私は）構造化オーバーレイをこう捉えている “探索アルゴリズム” の適用領域が、1台のコンピュータ の内側から広域に拡がるネットワーキングの世界に展開 した形 特に、Pastry, Tapestry (Plaxtonのアルゴリズム), Kadem
B+Trees and why I love them, part I - Ayende @ Rahien
One of the things that I enjoy about learning new things is the way it changes the way I look at the stuff that I already knows. Reading the LMDB codebase, and implementing a persistent B+Tree has given me a new depth of understanding about how relational databases (and Esent, too), work. I am going to go back to level zero and assume that you have never heard about this. You probably know what a
JavaScript でオセロを実装する(AI高速化編) | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
これまでのあらすじ まともなオセロの対戦AIの作成を開始したものの、 「4手先を読む」だけでも検討にかかる時間が長く、 とても快適に遊べるとは言えない状態でした。 これでは肝心のAIの形勢判断を調整する以前の問題であり、 先読みする手数を増やしてAIの「腕前」を上げることも困難です。 先読みする手数を減らせば快適に遊べるようにはなりますが、 それでは「目先のことしか考えない」弱いAIにしかなりません。 どうにかしてAIの動作速度を改善できないものでしょうか。 ボトルネックはどこにあるのか これまでのオセロの作成過程を振り返ってみましょう。 最初に4×4の最小盤面で一人二役で遊ぶものを実装しました。 これはほとんどの部分が関数型で書かれた明瞭簡潔な実装だったのですが、 その引き換えに全局面を事前に計算するという超富豪的な実装になっていました。 この問題に対しては各局面の計算を遅延評価すること
b-Bit MinHashによる高速かつ省スペースな類似度判定 | SmartNews開発者ブログ
ゴクロの浜本です。ネットカフェでコードを書くのが好きです。 前回のエントリーでも触れられていますが、SmartNewsはホットな話題をユーザにお届けするために、常時、膨大な数のツイートおよびURLをクロールしています。こうして収集した記事に対し、様々な分析が施されますが、その中でも重要な処理の1つに、記事の類似度判定があります。内容の似通った記事をインデックスから発見し、グループ化する処理です。 毎秒、大量の新着記事が到着することから、この類似度判定は高速に実行する必要があります。また、インデックスを全てメモリに載せているので、類似度判定を実現する際の空間効率も要求されます。 今回は、SmartNewsが高速かつ省スペースな類似度判定のために使用しているb-Bit MinHashと呼ばれる手法を紹介します。2年前に、PFIの岡野原さんが非常に分かりやすい解説記事を書かれており、本エントリー
jack.minardi.org : What's in a Shadow?
If you'd rather read python than english you can go straight to the code on github: https://github.com/jminardi/volume-from-shadow Motivation I was having fun casting shadows with my laser pointer the other day. I began to wonder about the 3D information that was embedded in the 2D shadow. Given enough shadows of an object, could you recreate it? What information is lost, what is preserved? I need
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Letterpress Cheater Algorithm
スペクトラルグラフ理論入門
Reddit - Dive into anything
GitHub - soniakeys/meeus: Implementation of "Astronomical Algorithms" by Jean Meeus
ダブル配列の豆知識
IBM Developer
Create a Procedurally Generated Dungeon Cave System | Envato Tuts+
GitHub - lanl/pyHarmonySearch: pyHarmonySearch is a pure Python implementation of the harmony search (HS) global optimization algorithm.