凸最適化問題に触れる機会が多くなり、復習しています 凸最適についてはboyd本が有名ですが(なによりpdfがおいてある)、730pは読むのが大変です。講義用スライドが絵も多くおすすめです。 凸最適といえば、離散凸最適もちゃんとおさえときたいですが、よさそうなチュートリアルとかはないですかねぇ。 凸が縦に並ぶとおもしろいなぁ

効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
P2P basic P2Pとは何か?〜基礎から研究紹介まで〜 最近,P2Pという言葉を良く聞きます。ニュースの中でも「P2Pを意識している」とか「P2Pの研究に着手」というニュースを聞いたことがあるのではないでしょうか? しかしながら,P2Pとは何かいまいちわからなかったり、どんなことに役に立つのか調べにくいことも確かです。 またP2Pの動向は激しく,その流れについていくのも大変です。 私は情報系の研究所でP2Pの研究開発をしていました。 そのため、このような現状を踏まえてP2Pの基礎から私の研究まで重要な部分を なるべくわかりやすく紹介致します。 また用語についてはわかりやすさを優先するために一部不正確なところがあるのでご了承下さい。 質問,コメント等はメール(tnishita@yahoo.co.jp) にて連絡して頂くと,ページ改良の参考になりますのでよろしくお願い致します。 P2Pに
English English version is here 宇野 毅明 の ホームページ あなたは 人目のお客様です. このページは,国立情報学研究所准教授,宇野毅明の研究分野である,最適化とアルゴリズム、最近はデータマイニングとビッグデータ、データ解析に関する解説,私の研究内容と業績,最近の活動を紹介するページです. この分野の研究者の方を始めとして,いろいろな方に見てもらいたいと思い,それぞれの方々にあった,説明を用意しました.私の研究内容が知りたい方,論文をダウンロードしたい方,この研究分野に興味のある学生の方,あるいはこの分野の知識を利用したいと思っている研究者の方,また,コストダウンや,システムの高速化を行いたい企業の方々など,役に立つことがあると思いますので,ぜひ,立ち寄って,中をのぞいてみてください. なお本サイトの文章、図版は転載・引用はご自由に行って下さ
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