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アルゴリズムに関するHamukoroのブックマーク (8)

  • 高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録

    高速逆平方根とは? C言語のコード 検証 アルゴリズムの要点 [1] 逆平方根の計算を対数・指数の計算に置き換える [2] 浮動小数点型の内部表現を利用した対数・指数の近似計算 [2.1] 対数の近似 [2.2] σの最適値 [2.3] 整数型での解釈 [2.4] 逆平方根の計算とマジックナンバー0x5F3759DF [3] ニュートン法による収束で精度アップ 感想 高速逆平方根とは? 高速逆平方根(fast inverse square root)とは、平方根の逆数 を高速に計算するアルゴリズムです。平方根の逆数は逆平方根とも呼ばれます。逆平方根はベクトルの正規化などに用いられるので、これを高速に計算できるアルゴリズムには大きなご利益があります。 参照: Fast inverse square root - Wikipedia C言語のコード 高速逆平方根の関数を示します。0x5F375

    高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録
  • 約3年かけてプログラマ向けニュース推薦アプリを作り直した話 - Qiita

    概要 『もっとより良いニュースアプリはできないだろうか』 そう考えてMenthasというニュースアプリを開発し、プログラマ向けニュースキュレーションサービスを作ってみた話 という記事をQiitaに書き、自分の予想を超えた反響を受けてから約3年になります。 しばらく開発の更新は留まってしまいましたが、ニュース推薦に関しての探求が終わったわけではなく、むしろ見えてきた課題のために数多くの論文を読んだりプロトタイピングを繰り返していました。 そしてつい先日、これまで解けなかった問題に対してようやく答えを自分なりに導き出すことができたため、骨格となるアルゴリズムの刷新に始まり、ついで開発もインフラからサーバサイド、フロントエンド・デザインと、全面的なリニューアルを行うことに成功しました。 新しいMenthasは以下のリンクから使用することができます。 https://menthas.com 今回は

    約3年かけてプログラマ向けニュース推薦アプリを作り直した話 - Qiita
  • エレベータに見るアルゴリズムの性能と公平性のバランス|Rui Ueyama

    現実世界でもコンピュータの中でも、何らかの性能指標だけを追求すると参加者にとって極端に不公平になってしまうことがある。例えばエレベータとHDDは共通点がありそうに思えないが、この2つは性能特性的にとてもよく似ていて、リーズナブルな性能と公平性を両立させるために同じ制御方法が使われている。これについてちょっと説明してみよう。 1基しかない場合のエレベータの動き方は単純だ。一度上に動き出すと、上で待ってる人や降りる人がいる限り上昇し続ける。同じように、一度下に動き出すと、下で待っている人や降りる人がいる限り下降し続ける。これ以外の動き方をするエレベータはまず存在しないので、これが唯一の制御方法のように思えるけど、別にこうしなければいけないというルールはない。 エレベータの平均待ち時間を最適化することを考えてみよう。そうすると、一方向に動き続ける代わりに、エレベータが現在存在する階に一番近い人の

    エレベータに見るアルゴリズムの性能と公平性のバランス|Rui Ueyama
  • アマゾンの「よく一緒に購入」で爆弾材料--サイト見直しへ

    Amazonが「よく一緒に購入されている商品」機能を通して、爆弾の製造に必要な原材料を購入しやすくしていた可能性があると英国のテレビ局が報じた。これを受けて、Amazonは米国時間9月20日、自社のウェブサイトを見直すと述べた。 Channel 4 Newsの報道によると、Amazonのサイトは、原始的な爆弾の製造に必要な原材料の組み合わせを一緒に購入するようユーザーに勧めるという。例えば、Amazonは爆弾製造に使われる可能性のある原材料のページで、ボールベアリングの購入を勧めたという。 これらの製品は全て合法的に購入可能のようで、通常は家庭での用途に使われる。 大手テクノロジ企業はよりパーソナライズされた、またはより有用な情報を提供するため、自動化された(しかし、時に欠陥のある)アルゴリズムを利用して、サイトの一部を運用している。今回の一件は、それが原因で生じる問題を浮き彫りにするもの

    アマゾンの「よく一緒に購入」で爆弾材料--サイト見直しへ
  • 「一様乱数の平均値を正規乱数として代用する」という話をゆるふわ統計的に検証する

    「一様乱数を足し合わせて平均値をとった値は正規分布っぽくなるよ」というツイートを見かけて、「それって統計的にどうなんだろう?」という疑問が湧いたので検証してみました。 はじめに 昨日・一昨日ぐらいに Twitter 上でちょっとした話題になっていた アニメーションの監修で、「 Random();の代わりに、(Random()+Random()+Rrandom()+Random()+Random())/5.0f; を使うと、動きにコクが出る」と言ったら、ピュアオーディオ扱いされるのですが・・・これは根拠のあるアルゴです。 — 深津 貴之 (@fladdict) 2016年11月3日 というツイートに関連して、「一様乱数の平均値を正規乱数として代用する」的なツイートをちらほら見かけて気になっていたので、統計的に検証してみましたよ、というブログエントリです (このツイート自体に対して揶揄するつも

    「一様乱数の平均値を正規乱数として代用する」という話をゆるふわ統計的に検証する
  • ソシャゲのガチャは課金額に応じて出方が変わる

    ときつみか/C95Day2東A52b @Denpatounokai そういえば昨日、ソシャゲの課金パターンに応じてガチャの出玉を操作するアルゴリズムの存在についてSEの知人に聞かされて「ああやっぱり…」ってなりました。 2016-01-01 20:00:16 ときつみか/C95Day2東A52b @Denpatounokai SEの人に聞かされたソシャゲの話でしたが、中には「ごく一部のプレイヤーの課金額が飛びぬけていてたった3人のプレイヤーだけで全収益の7割を叩きだしてる」ゲームがあり、そこでは「その3人のプレイヤーが好みそうなキャラを描いてくれ」と絵描きに発注したりまでしたそうです。オーダーメード… 2016-01-01 20:01:09

    ソシャゲのガチャは課金額に応じて出方が変わる
  • [機械学習革命5]人間は何をすべきか

    コンピュータは今、人間に頼らずにデータを学び、アルゴリズムを作り出し始めている。その結果、データを分析して特徴や傾向を見つけ出したり、アルゴリズムを開発したりするデータサイエンティストやプログラマー仕事が、コンピュータに置き換えられ始めている。 未来4 機械学習の弱点が露呈 大きな可能性を秘める機械学習だが、弱点もある(図11)。最も深刻なのは、学習していない事象には対応できないことだ。例えば、機械学習を全面的に採用したコンピュータ将棋のBonanzaは当初、王将が敵陣に入る「入玉」に対応できなかった。学習対象としていたプロ棋士の棋譜では、入玉が発生するケースはほとんどなかったからだ。

    [機械学習革命5]人間は何をすべきか
  • ミツバチはコンピュータよりも速く巡回セールスマン問題を解ける | スラド サイエンス

    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、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。

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