概要 先日ふと自分のPCのフィンガープリントを取ってみたところ「IPアドレス」など様々な項目が並ぶ中に「Math.tan」という変な項目を見つけました。 「なぜ三角関数が出てくるの？」と気になって調べてみたところ、**三角関数の値はブラウザやOSの実装により微妙に異なることがあり、特定の式をブラウザに計算させることで利用者を識別する手段になり得る1**という話でした。 面白そうだなと思ったので、本記事ではその手法で実際どの程度までブラウザ/OSを判別できるのか調査してみました。 検証方法 今回は様々な文献12の情報を参考に、以下の式を各OSの各ブラウザに計算させました。 tan(-1e300) cosh(10)（厳密には三角関数の類似ですが） これら以外も10数種類ほど試したのですが、判別に使えたのはこの2つのみでした。 試したOSとバージョン macOS Catalina (ver.10
by engelene 海外の掲示板「4chan」での議論が、数学者を25年以上悩ませてきた「The Minimal Superpermutation Problem(最小超置換問題)」という難問を解決するかもしれないと、世界中の数学者から大きな関心を集めています。解決の糸口となったのは、テレビアニメ「涼宮ハルヒの憂鬱」のエピソードの視聴順についてでした。 /sci/ - The Haruhi problem (lower bound) - Science ＆ Math - 4chan http://boards.4chan.org/sci/thread/10089701/the-haruhi-problem-lower-bound An anonymous 4chan post could help solve a 25-year-old math mystery - The Verge
この記事は続編です。 前回の記事で、SFC版風来のシレンのROMデータの解析内容を元に乱数がどのようにして生成されているかを解説しています。そちらを読んでからこの記事を読んでいただくと、より内容を理解しやすいかと思います。 前回の記事：SFC版風来のシレンの乱数生成アルゴリズムの話 解析編 #SFC版風来のシレンの乱数の品質を調べる さて前回の記事でSFC版風来のシレンの乱数生成アルゴリズムが線形帰還シフトレジスタの一種であることが分かりました。 しかし乱数生成アルゴリズムは理解したものの、それによって生成された乱数が妥当な物なのかというのはアルゴリズムを見ただけでは分かりません。 シレンの乱数は偏りやすいと断言できるような目に見えて質が悪いものなのでしょうか。 この項でそれを考察してみたいと思います。 先にお断りしておきますが、本気で定量的・客観的に乱数の品質を検証しようと思うと本格的な
「SHA1ハッシュってあるだろう？」 放課後、いつものように情報処理室に行くと、高山先輩が嬉しそうな顔でそう言った。 「ええ、SHA1、ありますね」 「SHA1って何桁か覚えているかい？」 「えっと…」 一年下の後輩、岡村が口を開いた。 「50桁くらいはありましたっけ…？」 先輩はパソコンに向かって何かを打ちはじめた。 現在、情報部の部員は三人しかいない。部長の高山先輩と、二年の自分と、後輩の岡村だ。いや、正確に言うと、先輩の学年にはもう少しいたのだが、もうほとんど部室に来ることはなくなってしまった。無理もない、この季節になると先輩たちは受験勉強で忙しくなる。 「例えば、こういうふうに… 適当なSHA1の長さを…」 echo -n | openssl sha1 | awk '{print length}' 部長だけは今も部活に来てこうやって色々なことを教えてくれている。本人曰く、普通に勉強
任天堂から1995年に発売された『スーパーマリオ64』（以下、マリオ64）にて、新たに取得不可能なコインが存在していたことが明らかになった。『マリオ64』では、2014年にコース13の「ちびでかアイランド」の山頂近くにある取得不可能とされていたコインが回収されたことが記憶に新しい。取得に成功したpannenkoek2012氏は当時、マリオを操作し山の傾斜の部分にヘッドスライディングで飛び込み、山の内部に存在する“水”へと侵入するといった手順で見事謎のコインを回収した。発売から20年が経過し、これでコインに関する謎はコース10「スノーマンズ」の山小屋のコイン（通称、misplaced coin）を含みすべて解かれたかと見えた。しかしその2年後、また新たな入手不可能なコインの存在が判明した。新しいコインの存在を発見したのは、前回コインを回収したのと同じpannenkoek2012氏。興味深いの
パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と
This tweet is recursive. https://t.co/bZISaPd3Ts— Quine Tweet (@quine_tweet) 2016年9月19日 「このツイートはありません」となっていますが、URL をクリックすれば自分自身に飛べます。 以下、このツイートが生まれるまでの経緯を長々と書きます。 問題設定 そのツイート自身の URL を埋め込んだツイートを作ります。ツイートの URL はツイートをした後でないと決まらないし、ツイート文面を後から更新する手段はない（と思う）ので、単純ですが意外に難しい問題です。 調査 ご存知のように、現在のツイートの URL は次のような形式です。 https://twitter.com/<username>/status/<id>username はそのままなので、id を事前に予測できれば解決です。*1 調べてみるとこの id
出現確率1％のガチャを100回引いても，4割近くの人は全部はずれる。“本当の確率”を読み解いてみよう ライター：宮里圭介 まったく確率表示をしていなかったり，レア度別の確率のみ表示したりと，タイトルによって対応はさまざまだ スマートフォン向けゲームに欠かせない存在となっている「ガチャ」。お目当てのキャラやアイテムを引き当てたときの嬉しさは格別だし，結構な額のリアルマネーを使ったあげく，ハズレばかりだったときの悔しさもまたかなりのものだ。 すべては運にかかっているので，プレイヤーが頼りにできるデータといえば，公開されている出現確率ぐらいだろう。以前はその確率が公開されていないゲームが多かったが，最近は業界として確率表示を進める動きが強まっており，人気タイトルの「グランブルーファンタジー」でも，本日（2016年3月10日）から装備品個別の出現確率が表記されるようになる。 だが，確率が明らかにな
回路上で十進数を扱う方法としての「十進カウンター」がメインの研究で、√2の近似値表示＋αは副産物です。「計算」というより「計測」な感があるので、「計算してみた」ではなく「求めてみた」という表現にしています。10万再生ありがとうございます！コースID：0D96-0000-00D0-178B【最新】全自動5ビット乗算器→sm27849028マリオメーカーブックマーク：supermariomakerbookmark.nintendo.net/profile/yos1upマリオメーカー計算機マイリス：mylist/53578200【補足】・パックンを2個ずつ運んでも、求まる値の精度は変わりませんが、分母を100にしたい(そうすることで分子に√2の近似値の「小数表示」がそのまま現れる状態を実現したい)ために、2個ずつ運んでいます。
Wii U専用ソフト「スーパーマリオメーカー」に「3+3=6」を計算させてみた動画が投稿されています。なるほど、わからん。 コンピュータの演算には、＋、－、×、÷でおなじみの四則演算のほかに、2つ以上の1または0の入力値に対して、1または0を出力する「論理演算」があることを学生時代に学習した方も多いのでは。この動画は、そんな論理演算をなぜか「マリオメーカー」でやってみたくなったという、なぜベストを尽くしたのか案件です。 AND演算とか授業でやったなぁ……（遠い目） 何気にマリオの操作が上手いのも注目ポイント 基礎的なAND演算、OR演算、NOT演算だけでなくNAND演算、NOR演算、XOR演算などもひとつひとつ検証しながらコースを構築していく投稿主さん。コンピュータでは「電流が流れる＝1」、「電流が流れない＝0」として演算するのですが、マリオメーカーでは電流の代わりに亀の甲羅を使用します。
これが大人だ！ ｢ウォーリーを探せ｣って絵本、覚えてますか？ そう、このごちゃごちゃした人混みから赤と白のボーダーの服を着たウォーリーを探し出すゲーム。子どものころ必死で探した覚えがあります。でも見つけられないときって、ほんとに見つからないんですよね…。試しに今すぐ探してみてください。上の画像のウォーリー、いました？ ｢…ま、気長に探すしかないよね〜｣で許されるのは子どものときだけです。そう、大人というものは、短時間で効率的に結果を出すことが求められます。それはウォーリーを探すことだって同じなのです。 ではウォーリーのいる場所には、規則性があるのでしょうか。実はSlateが、シリーズ7冊中68カ所のウォーリーの居場所をリストアップしています。それがこちら。 …あまり規則性は見えてこないですね。強いて言えば、真ん中よりちょっと上と下にそれぞれ、なんとなく集まっているくらい。でもまだ結論づける
［CEDEC 2014］ナムコ作品で見る乱数の歴史。「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」レポート ライター：箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜で行われた，ゲーム開発者向けイベントCEDEC 2014の最終日である2014年9月4日，「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」という講演が行われた。 登壇したバンダイナムコスタジオ HE技術部 加来量一氏 この講演のユニークな点は，旧ナムコの作品を「乱数」という視点から振り返るということだ。バンダイナムコスタジオ HE技術部のプログラマーである加来量一氏は，旧ナムコの初期作品50本を解析し，それぞれの時代でどのような乱数が使われていたかを特定した。そこから見えてくる乱数技術改良の歴史を見ていくというのが，講義の主旨なのである。 1980年代のナムコアーケ
こんにちは。 先日開催された、コミックマーケットにおいて、こんなまとめがありました。 ゲーセン勢がコミケ反省会に乗り込んでみた ポート24では、近隣店舗からの業務両替くらいしかありませんが、こういった大規模なイベントがある会場の周辺のゲームセンターでは、対応に苦労するのでしょう。 両替機は何のためにあるの？ そもそも、両替機はなんのために設置しているか？ といえば、お客様の為＝お店の為 なんですね。 まごうかたなき真実だと思います。 お客さんにスムーズに遊んでもらうために、店舗側は設置するわけです。 すべてのコナミのゲーム機がPASELI対応しているのに、PASELIカードもチャージ機も無い！ といった事はしないのと同じですね。 そして、ゲーセンは売上管理の目安として、両替機でデータを取っています。 おおまかに100円玉の払い出し枚数を目安として、売上の大体の目処にしています。 「午前中の
はじめに 恐らく、プログラマの中で配列内の要素を整列させたりするソートにお世話にならなかった人、というのは余り考えられないのではないでしょうか。しかし、とはいえ、大抵はソートを自前で実装せず、組み込み関数であったり、あるいは何らかのライブラリで済ませることが殆どだと思う。 車輪の再発明というよりも、バグとか、自分が考慮していなかった挙動などを避けるために、自前でソートを組むことは余りないのですが、とはいえ、自分なりにソートを実装して見ると、それがどういう特徴を持ったソートであるか、というのがわかりますし、また、ソートというのはいったいどういう操作で実現されるのかという洞察が深まってくるなあ、という実感があったりする。 なので、今回はあるソート二つについての話を書くのが趣旨です。 最高のアルゴリズムはある、だが最悪のアルゴリズムは何か 一口にソートといったところで、ソート自体にも銀の弾丸があ
はじめに ネットワーク解析やグラフアルゴリズムの研究者がアルゴリズムを実装した際，動作確認のために最初に実行する toy example をどうするかというのは意外と悩ましい．パスグラフやグリッドグラフのような高い対称性を持つグラフや小さすぎるグラフではいまいち動作に確証が持てない．一方，公開されている実データは最も小規模な Karate Club や Dolphin Social Network 等でも目視には大きすぎる．調度良いサイズの，ある程度非自明な形をしており，アルゴリズムによる出力の意味の解釈がある程度可能であり，できれば愛着が持てるグラフデータが必要とされている． そこで，本研究ではそのような用途に適切なグラフデータとして，「ラブライブ！ School idol project」のキャラクター間のグラフを構築する．データの構築には，pixiv に投稿されている二次創作作品のタ
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