静岡理工科大学情報学部コンピュータシステム学科菅沼研究室のページです.主として,プログラミング言語( HTML,C/C++, Java, JavaScript, PHP, HTML,VB,C# ),及び,システムエンジニアとしての基礎知識(数学,オペレーションズ・リサーチやシステム工学関連の手法)を扱っています.
Python ~入門編~の続き. 実際にPythonを使って数値計算をしてみる・ ライブラリのインストール 今回インストールするのは以下の3つ. NumPy 大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供.MATLABと書き方が似ているため,その代替物として使われたりもする. SciPy 数学、科学、工学のための数値解析ソフトウェア. NumPy を基礎にしていて,統計、最適化、積分、線形代数、フーリエ変換、信号・イメージ処理、遺伝的アルゴリズム、ODE (常微分方程式) solver、特別な関数、その他のモジュールを提供する. Matplotlib NumPyの拡張で,グラフとプロットするためのライブラリ. NumPyとSciPyはここから,Matplotlibはここ(downloadリンクは右に地味にあって見にくい)からダウンロードで
今日は証明するカードについて書きます。証明というとなんだか人間にも難しく、機械にやらすには高度な人工知能が必要だと思うでしょう。しかしコンピュータも電気も不要です。なんとこのカードは並べるだけで証明ができてしまうのです!とりあえずどんなのか見てみましょう。 自分でやりたい人は logiccard.pdf と logiccard2.pdf をダウンロードして名刺用紙に印刷してください。用紙のサイズが合わない時は logiccard.svg と logiccard2.svg をイラストレータや Inkscape で編集するといいと思います。 このように印刷して、灰色の部分をポンチで穴を開けます。ホッチキス式のポンチではカード中ほどの穴に届かないので、その場合は手芸用のポンチを使うと良いです。 するとこのような謎めいたカードが出来上がります。 それぞれのカードはベン図になっています。穴の開いてい
00:41 11/08/04 計算のきまり ( )を使った式の計算には次のようなきまりがあります。 (□ + ○) × △ = □ × △ + ○ × △ (□ - ○) × △ = □ × △ - ○ × △ ... たし算とかけ算には、次のようなきまりがあります。 □ + ○ = ○ + □ (□ + ○) + △ = □ + (○ + △) □ × ○ = ○ × □ (□ × ○) × △ = □ × (○ × △) この考えを使って、くふうして暗算で計算しよう。 小学校算数 5学年 - Wikibooks 分配法則・交換法則・結合法則。 とても当たり前で、当たり前すぎて、ほとんどの人は、もう特に意識することもない法則かもしれません。 でも、プログラミングを知っている僕らは、立ち止まってこの法則の価値に触れることができる。 末尾再帰化 最近のコンパイラは、こんな最適化をします。 i
An illustration of the law of large numbers using a particular run of rolls of a single die. As the number of rolls in this run increases, the average of the values of all the results approaches 3.5. Although each run would show a distinctive shape over a small number of throws (at the left), over a large number of rolls (to the right) the shapes would be extremely similar. In probability theory,
Littlewood's law states that a person can expect to experience events with odds of one in a million (referred to as a "miracle") at the rate of about one per month. It was framed by British mathematician John Edensor Littlewood. History[edit] The law was framed by Cambridge University Professor John Edensor Littlewood and published in a 1986 collection of his work, A Mathematician's Miscellany. It
ミラー–ラビン素数判定法(英: Miller–Rabin primality test)またはラビン–ミラー素数判定法(英: Rabin–Miller primality test)は、与えられた数が素数かどうかを判定する素数判定アルゴリズムの一種。フェルマーの素数判定法や ソロベイ–シュトラッセン素数判定法と同じく、乱択アルゴリズムの一種である。Gary L. Miller が最初に開発したMillerテストは未だ証明されていない拡張リーマン予想に基づいた決定的アルゴリズムだったが、マイケル・ラビンがこれを無条件の確率的アルゴリズムに修正した。 概念[編集] フェルマーやソロベイ–シュトラッセンの素数判定法と同様、ミラー–ラビン素数判定法も素数に関して成り立つ等式に基づいており、与えられた数についてそれら等式が成り立つかどうかで判定を行う。 まず、有限体 の単位元の平方根についての補題を
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