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アルゴリズムに関するahahasasaのブックマーク (8)
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ahahasasa 2012/07/19
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そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ
そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/3 ページ） アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。 動的計画法は本当に万能なのか？ 本連載ではこれまで、かなりの文量を割いて動的計画法について説明してきました。動的計画法はさまざまな問題で有効な解決手段ですが、動的計画法が使えるからといって、常に動的計画法を利用することが正しい選択である、というわけではありません。この理由は簡単で、動的計画法は計算量を大幅に削減できますが、その本質は、不要である要素を切り捨てることで問題全体を見渡すというアルゴリズムであるためです。 ここで問
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フォトレポート：アルゴリズムを利用して都市計画--学者がコンピュータの過信に警鐘
テクノロジー哲学者で、カリフォルニア大学サンディエゴ校のコンピューティング芸術研究センター長を務めるSheldon Brown氏の「Scalable City」ソフトウェアはコンピュータがいかにして、あらかじめ決められたアルゴリズムに従い、新しい都市あるいは郊外における環境のレイアウトを限られたスペース内にデザインできるかを示してくれる。 提供:Sheldon Brown/Center for Research in Computing and the Arts テクノロジー哲学者で、カリフォルニア大学サンディエゴ校のコンピューティング芸術研究センター長を務めるSheldon Brown氏の「Scalable City」ソフトウェアはコンピュータがいかにして、あらかじめ決められたアルゴリズムに従い、新しい都市あるいは郊外における環境のレイアウトを限られたスペース内にデザインできるかを示して
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ノラ・ジョーンズの大ヒットをシステムが予測した：日経ビジネスオンライン
気になる記事をスクラップできます。保存した記事は、マイページでスマホ、タブレットからでもご確認頂けます。※会員限定 無料会員登録 詳細 ｜ ログイン Barrett Sheridan（Bloomberg News記者） 米国時間2010年8月12日更新「Can Computers Pick the Next Big Thing? 」 2000年代初頭、一握りの起業家たちが、人間の好みをコンピューターでシミュレートして、人気や流行を的確に予測できると確信した。電子部品とアルゴリズム（プログラムの処理手順）を使って、映画プロデューサーのハーベイ・ワインスタイン氏や音楽プロデューサーのクライブ・デービス氏のような大物ヒットメーカーに匹敵する才能を再現する、という画期的な発想だ。大げさに言えば、これはコンピューターに対する人間の対抗心に拍車をかけ、「人類固有の技術や才能は果たしてあるのか、それは何
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数式が生んだ宇宙：「3次元フラクタル」の画像ギャラリー | WIRED VISION
前の記事 水星初の全体地図が完成 数式が生んだ宇宙：「3次元フラクタル」の画像ギャラリー 2009年12月17日 Alexis Madrigal 魅惑的なフラクタル図形として表現される『マンデルブロ集合』。数学マニアのグループが、これに近い画像を3次元で生成する試みに挑戦した。 マンデルブロ集合を3次元に 彼らはその成果を「Mandelbulb(マンデルバルブ)」[bulbは球の意]と呼んでいる。3Dレンダリングによるこれらの画像は、球体に反復アルゴリズムを適用することで生成された。 3次元の球上の各点に、同じ計算が何度も繰り返し適用されている。これは、通常の2次元のマンデルブロ集合が無限に自己反復を繰り返すことで複雑な図形を描き出していることと、発想としては似通ったものだ。 [フラクタルは、フランスの数学者ブノワ・マンデルブロが導入した幾何学の概念で、図形の部分と全体が自己相似になってい
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クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
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講義資料 配列解析アルゴリズム特論I 情報生命科学基礎/演習 他 -渋谷哲朗
平成20年度 東京大学大学院 情報理工学系研究科・コンピュータ科学専攻 配列解析アルゴリズム特論I 4/10 4/17 4/24 5/1 5/8 5/15 5/22 5/29 (The problem to be reported - in English) 6/5 6/12 6/19 7/3 7/10 7/17 東京大学 理学部・情報科学科 情報科学特別講義３ （情報科学とバイオインフォマティクス） 6/10 7/15 7/22 東京大学大学院 新領域創成科学研究科・情報生命科学専攻 情報生命科学基礎/演習 5/27 6/17 京都大学大学院 薬学研究科・医薬創成情報科学専攻 情報科学概論 6/3 中央大学大学院 理工学系研究科・物理学専攻 物理学特別講義第二 TBA 創価大学工学部 生命情報工学科 TBA TBA 戻る Copyright (c) 2004- Tetsuo
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