どうも華麗なるキャッツパーです。キャットアッパーです。 この記事はCompetitive Programming Advent Calendar Div2013, 12/7の記事です。 私は過去に、暇に任せてこのようなスライドを作ってしまいました。 有名アルゴリズムとそれの計算量について列挙するのが楽しすぎて作ってしまいました。後悔しております。 本記事では「計算量ってどうやって計算するの？」みたいな話を競プロの観点からします。 計算量とはなんぞやということについては上のスライドを読んでください。 計算量の種類 競技プログラミングで気にする計算量は2種類あります。最悪計算量と償却計算量です。 最悪計算量というのは、ある処理にどのような入力を与えても、それ以上に速い計算量になる、というもので、一種の上界です。競技プログラミングでは作問者が最悪計算量になるテストケースをかならず入れてきますから
壁にかかったカレンダー，掛け軸，額縁などを見て，もし斜めに傾いていれば，それをまっすぐに直すと思います．ここで一つの疑問が起こります．なぜ人は水平であるとか，斜めに傾いていることがわかるのでしょうか？
DFT（短時間フーリエ変換）した結果がkスパースな （＝ほとんど０ばっかりで、０以外のデータが最大でもｋ個しかない） ような、信号に対して行える高速アルゴリズムの話しのようです。 計算オーダー ・DFT O(n^2) ・FFT O(n log n) ・NOSFT ①O(k log n) ※理想 ②O(k log n log(n/k)) ※一般的な入力 ただしk≦n, フーリエ変換結果がkスパースな場合。 理想的には、ｋスパースなデータであれば①なんでしょうけど、 わりあいkスパースなデータであれば②程度。外れていれば誤差が増える。 １０倍早いという感じは受けなかったのですが、 イメージ的には全データ1024個だったら、フーリエ変換した後の結果が ０以外のデータ102以下、ほとんど０データが残992個であれば、 ②の演算が採用でき、k=102, n=1024としてFFTに比べ10
何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 2000年以降の論文に限定して、 CS系論文の被引用数ランキングを作って分析してみた。 この作業を通じて予想以上に得るものがあった。 ランキングの作り方 CiteSeerXが公開している「Most Cited Computer Science Articles (2010/9/14)」を元データに採用した。 ここから2000年以降の文章に限定した後、ハンドブックや雑誌記事などを取り除いて論文だけのランキングを作成した。 被引用数は時間が経つほど増える一方なので、2000年・2001年あたりの論文が有利であることに注意する必要がある。 ただし、このことがかえって得るものを増やしてくれた。 アブストラクトをチェック 良い機会であるので、 各論文の概要や結論をチェック
ミツバチは複数の花を最短ルートで移動していることが、ロンドン大学クイーン・メアリー校および同大学ロイヤルホロウェイ校の共同研究で分かったそうだ（ロンドン大学クイーン・メアリー校発表、本家/.）。 複数地点を一度ずつ巡り出発点に戻る最短ルートを求める問題は通称「巡回セールスマン問題」と呼ばれており、ミツバチはこの問題を解くことができることが発見された初めての種であるという。 研究ではコンピュータで制御された人工の花を使い、ミツバチがこの花を「発見した順」に巡るのか、それとも「最短ルート」を見つけ出すのかを検証した。その結果、ミツバチはそれぞれの花の場所を探索したあと最短ルートを飛行するようになったという。 コンピュータでは解くのに何日もかかるこの問題をミツバチが短時間でどう処理しているかを調べることで、複雑な問題の解決に必要な最小限の神経回路を解明できるかもしれないとのことだ。
社団法人情報処理学会（会長：白鳥則郎）は、コンピュータ将棋でトッププロ棋士との公開対局を望むべく、社団法人日本将棋連盟に対し挑戦状を送りました。 対戦は今秋から順次実施予定であり、具体的な日時・対戦場所は決定次第広報いたします。 ●本件に関するFAQ 挑戦状 社団法人 日本将棋連盟 会長 米長 邦雄 殿 コンピュータ将棋を作り始めてから 苦節三十五年 修行に継ぐ修行 研鑚に継ぐ研鑚を行い 漸くにして名人に伍する力ありと 情報処理学会が認める迄に強い コンピューター将棋を完成致しました 茲に社団法人 日本将棋連盟殿に 挑戦するものであります 平成ニ十ニ年四月二日 社団法人 情報処理学会 会 長 白鳥 則郎 社団法人 情報処理学会 会長 白鳥 則郎 殿 挑戦状確かに承りました いい度胸をしていると その不遜な態度に感服仕った次第 女流棋士会も誕生して三十五年 奇しくも同年であります 今回は初
ちまたの競馬予想会社のうさん臭さは、「そんなに儲かるならなぜ自分で買わない」という言葉で表されるが、ほんとに儲かる人間はやはり自分で馬券を買っていることを証明した事件だと言える。 asahi.com（朝日新聞）が競馬の配当１６０億円隠す 英国人社長のデータ分析会社という記事を報じているが、新聞紙面ではその隣に関連記事も掲載されているので、これを引用する。 「なぜそんなに稼げた - 3連単を分散買い」（2009年10月9日付朝日新聞より） ユープロ関係者らによると、同社は、天候や出走馬の血統、騎手などの各データを入力、解析する競馬必勝プログラムを使い、高確率で配当金を得ていたという。だが、億単位の資金を使い、ほとんどの組み合わせの馬券を買うという、一般の競馬ファンにはまねできないやり方だった。 05年設立の同社が目をつけたのは、「3連単」という馬券。1着から3着までを順番通り当てるもので、配
僕はバイオインフォマティクスという生物と情報の融合分野で研究を行っています。東大の理学部情報科学科にいた頃は同僚のマニアックな知識に驚かされたものですが、そのような計算機専門の世界から一歩外に出ると、それが非常に希有な環境だったことに気が付きました。外の世界では、メモリとディスクの違いから、オートマトン、計算量の概念など、コンピューターサイエンスの基礎知識はあまり知られていませんでした。コンピューターサイエンスを学び始めたばかりの生物系の人と話をしているうちに、僕が学部時代に受けた教育のうち、彼らに欠けている知識についても具体的にわかるようになってきました。 バイオインフォマティクスに限らず、今後コンピュータを専門としていない人がコンピューターサイエンスについて学ぶ機会はますます多くなると思われます。そこで、これからコンピューターサイエンスを学ぼうとする人の手助けとなるように、基礎となる参
前の記事 「飛行機からレーザーで地上攻撃」実験に成功 Google検索アルゴリズムで生態系崩壊を予測 2009年9月 8日 Hadley Leggett 写真：Flickr/fusion68k、イラスト：PLOS Computational Biology。サイトトップの画像は海藻を食べるマナティ。画像はWikimedia Commons 生物学者たちは、生態系を破壊する最も効率的な方法を見い出した――Google社の検索アルゴリズムに基づいてだ。 食物網の要になる生物種が絶滅すると、生態系全体の崩壊を引き起こす危険性があるということは、以前から科学者の間では知られていた。だが、種の相互作用は無数ともいえるほど存在するため、どの動物や植物がいちばん重要なのかを推測することは難しい。 [現在の群集生態学では「食物連鎖」という言葉より、食物網という概念の方が現実的なものとして重視されてきている
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
「しりとり」は経験者人口が極めて多いゲームだけど、鬼神のごとき強さで他を圧倒するしりとりプレイヤーを私は知らない。ちょっと真剣に戦ってみたところで、 そんな程度のレベルで満足していやしないか。 さいしょは「る」の同字返しでガッチリ組み合う。先に「る→る」のストックが切れて、「る」で返せなくなったほうがひたすら「る攻め」で投げられ続ける。 小学生の時から進歩していないような、こんな大雑把でマンネリな「る攻め」戦略から脱却できないものか。 攻撃防御比最大の最強文字「る」 復習。周知の事実だが「る」は強い。 下の表は、[A](文字Ｘで終わる単語)と、[B](文字Ｘではじまる単語)をその比[A/B]の高いものから順にリストしたものである。標本の単語数は２０万語であり豚辞書から、伸ばし棒をトリムした上で抽出した。*1 文字X[A]Xで終わる単語[B]Xで始まる単語[A/B] １位る43235208.
シムシティーを作り始めていちばん最初に考えたのは、街を一種の生き物のように表現できないかってことだった。 僕が街についてどう考えているかはすでに説明したけど、大事なのは街を構成する建物とか道路じゃなくって、そこでどんな活動が行なわれているかってことだと思うんだ。道路を車が走り、電車が動き、人々が動き回り、常に要素が変化し続ける“動きのある”システム。街を表現する方法っていうと誰でも地図を思い浮かべると思うけど、僕は動きがない地図じゃなくって、たとえば飛行機から眺めた街、動きのある世界をディスプレイに表現しようって考えた。それこそが僕の考える街の姿だからね。 それともう一つ考えたことは、プレイヤーに伝える情報をできるだけわかりやすく、それも“面白い”って思えるような形で表現しようってことだった。シミュレーション・ソフトっていうとたいてい数値や図表がたくさん出てくるけれど、数字が並んでいるのを
前の記事 「衛星成功に総書記は涙」：北朝鮮の核再開宣言とミサイル輸出 「物理法則を自力で発見」した人工知能 2009年4月15日 Brandon Keim Image credit: Science、サイトトップの画像はフーコーの振り子。Wikimedia Commonsより 物理学者が何百年もかけて出した答えに、コンピューター・プログラムがたった1日でたどり着いた。揺れる振り子の動きから、運動の法則を導き出したのだ。 コーネル大学の研究チームが開発したこのプログラムは、物理学や幾何学の知識を一切使わずに、自然法則を導き出すことに成功した。 この研究は、膨大な量のデータを扱う科学界にブレークスルーをもたらすものとして期待が寄せられている。 科学は今や、ペタバイト級[1ペタバイトは100万ギガバイト]のデータを扱う時代を迎えている。あまりに膨大で複雑なため、人間の頭脳では解析できないデータセ
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
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