脳とコンピュータとの違い
脳と現状のコンピュータは、計算モデル、アーキテクチャ、 アルゴリズムなどいろいろな観点からみて違いがあります。 はたしてコンピュータの上で脳と同じ機能は実現できるのでしょうか。 実現を難しくする要因として何が考えられるでしょうか。 ◆計算モデルの違い 計算する機械を数学的に抽象化したものを計算モデルと呼びます。 チューリングマシンは計算モデルの１つです。 チューリングマシンとは数学的に異なる計算モデルとしては、 例えば非決定性チューリングマシン、 （理想的な）アナログコンピュータ、量子チューリングマシン （量子コンピュータのモデル）があります。 これらはチューリングマシンよりも強力だったり速かったりします。 さて、「脳の計算モデル」はチューリングマシンと等価でしょうか、 それともより強力だったり速かったりするのでしょうか。 非決定性チューリングマシンは並列度が無限の計算機です。 脳は超並列
MixJuice によるデザインパターン改善カタログ (α版)
また、個々のパターンに関する利点とは別に、ひとつのクラスが複数のパターンに参加する場合 MixJuice では各パターンを分離して情報隠蔽を行なうことが容易という利点がある。なお、パターンはコラボレーションをなすことが多く、その場合、コラボレーションを分離できることを意味する。 引用について本カタログは Design Patterns (Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides, Addison-Wesley, ISBN0-201-63361-2) およびその日本語版の「デザインパターン」(本位田真一、吉田和樹監訳、ソフトバンク株式会社、ISBN4-89052-797-4)からの引用をかなり含んでいる。各パターンの目的と、デザインパターンの問題点を述べている部分についてはパラグラフ単位でそのまま引用した。また、各パター
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