輸送問題を近似的に行列計算で解く（機械学習への応用つき） - 私と理論
輸送問題と呼ばれる問題があります． この問題は，普通は線形計画法やフローのアルゴリズムを使って解かれます． この記事では，この輸送問題を近似的に行列計算で解くアルゴリズム（エントロピー正則化 + Sinkhorn-Knopp アルゴリズム）を紹介します． 輸送問題とは アルゴリズム 得られる解の例 なぜこれで解けるのか？ 競プロの問題を解いてみる 機械学習界隈における流行 まとめ 輸送問題とは 輸送問題とは以下のような問題です． 件の工場と 件の店舗からなる，ある商品の流通圏があるとする． 各工場には 個の在庫がある.． 各店舗では 個の需要がある． 在庫の総和と需要の総和は等しいとする （すなわち ）． 工場 から店舗 に商品を一つ運ぶためには の輸送コストがかかる． 各工場 から各店舗 への輸送量 を適切に決めて，各店舗の需要を満たしつつ輸送コストの総和を最小化せよ． 輸送問題は最適化
競技プログラミング、ソフトウェア・エンジニア、コミュニティ
なんか言及もされたのでアンサー的に書いてみたけど、アンサーには大してなってないな? ってやつです。一部で言及された、競技プログラミング (競プロ) 関係の話。 その前に、「プログラミングの競技」っていろいろあります。 短時間で問題に解答していく型 (ICPC / 情報オリンピック / AtCoder Regular / TopCoder とか)最適解が容易に求まらない問題のスコアを競う型 (SuperCon / AtCoder Heuristic / ISUCON / ゴルフ / ICFP Programming Contest の一部とか)対戦型 (ICFP Programming Contest の一部とか、最近のはあんまり知らないですが RoboCode / Imagine Cup とか)謎解き型 (ICFP Programming Contest で何回かありましたね。 UMIX
Pythonで競プロをしよう！〜入門者が知っておくべきTips〜
こんにちは、Finatextグループのナウキャストでデータエンジニアをしているけびん( Twitter: @Kevinrobot34, AtCoder: Kevinrobot34 )です。先日、PyCon JP 2020で、「Pythonで競プロをしよう！ 〜入門者が知っておくべき高速化Tips〜」という題名で発表をさせていただきました。発表時のスライドと動画はこちらです。 この内容について、少し加筆してまとめようと思います。 はじめに最近AtCoderを中心に、競技プログラミングの人気が高まっています。 C++で参加している人が最も多いですが、Pythonで参加している人もかなり増えています。 Pythonは書きやすい一方でC++と比べてしまうと実行速度が遅く、Logicは正しくてもPythonだとTLE(Time Limited Exceeded, 時間超過)してしまうことも少なくあり
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愛媛のゆるキャラみかんくん on Twitter: "@burita083 自分の場合、DPまとめコンテストの問題をある程度(2/3くらい)埋めたらできる問題の幅が広がった気がします https://t.co/6iKddwVFGJ"
TERRY on Twitter: "AtCoder Heuristic Contest 001 (AHC001) 初心者向け解説 - TERRYのブログ https://t.co/PYDnrLKLQH マラソン完全初心者向け記事……そんなもの存在するはずが……"
kimiyuki@うさぎ🐇 on Twitter: "競技プログラミングでも linter と formatter を使おう - うさぎ小屋 https://t.co/kBZ2uGgu7N"
chokudai(高橋 直大)🍆@AtCoder社長 on Twitter: "この記事めっちゃシンプルで誰も異存ないと思うので、「役に立つのか？」の話はまぁベースはこれでいいとおもうよ！ 競技プログラミングは役に立つのか？｜谷出陸 https://t.co/8ShP9NLkfV #zenn"
