コラッツの問題 - Wikipedia
コラッツマップ下の軌道を有向グラフにしたもの。コラッツ予想は、すべてのパスが1に至るということと同値である。 コラッツの問題（コラッツのもんだい、Collatz problem）は、数論の未解決問題のひとつである。問題の結論の予想を指してコラッツ予想と言う。伝統的にローター・コラッツの名を冠されて呼ばれる[1]が、固有名詞に依拠しない表現としては3n+1問題とも言われ、また初期にこの問題に取り組んだ研究者や場所の名を冠して、角谷の問題、米田の予想、ウラムの予想、シラキュース問題などとも呼ばれる。 数学者ポール・エルデシュは「数学はまだこの種の問題に対する用意ができていない」と述べた。また、ジェフリー・ラガリアスは2010年に、コラッツの予想は「非常に難しい問題であり、現代の数学では完全に手が届かない」と述べた[2]。 2019年9月、テレンス・タオはコラッツの問題がほとんどすべての正の整数
メルセンヌ・ツイスタ - Wikipedia
メルセンヌ・ツイスタ (Mersenne twister、通称MT) は擬似乱数列生成器 (PRNG) の1つである。1996年に国際会議で発表されたもので（1998年1月に論文掲載）松本眞と西村拓士による。既存の疑似乱数列生成手法にある多くの欠点がなく、高品質の疑似乱数列を高速に生成できる。考案者らによる実装が修正BSDライセンスで公開されている。 特徴[編集] 「メルセンヌ・ツイスタ」は厳密にはある手法に基づいた乱数列生成式（あるいは生成法）の族を指し、内部状態の大きさや周期は設定可能である。以下の長所と短所では、メルセンヌ・ツイスタ自体、よく使われている生成法のMT19937、さらにその実装について、区別することなく述べている。 長所[編集] 219937-1 (≒4.315×106001) という長い周期が証明されている。 この周期は、名前の由来にもなっているように（24番目の）メ
Memento パターン - Wikipedia
memento パターン（英: Memento pattern、日本: メメント パターン）はソフトウェアのデザインパターンの一つで、オブジェクトを以前の状態に(ロールバックにより)戻す能力を提供する。 memento パターンは二つのオブジェクトによって用いられる。'originator'と'caretaker' である。'originator' は内部状態を持つオブジェクトである。caretaker は originator に何らかの操作を行うが、その操作の結果を元に戻す機能を持たせたいとする。まず caretaker は操作を行う前に、originator へ現状の memento を要求して得る。その後、任意の操作を行う。操作前の状態に復元するには、先程 得た memento を originator に渡す。memento 自体は、不透明オブジェクト( caretaker が変
チューリング完全 - Wikipedia
チューリング完全（チューリングかんぜん、英語: Turing-complete）とは、計算理論において、ある計算のメカニズムが万能チューリングマシンと同じ計算能力をもつとき、その計算モデルはチューリング完全あるいは計算完備であるという。 チャーチ＝チューリングのテーゼによれば「計算可能関数」は、それを計算しようとする計算モデルがチューリング完全であれば計算できる。 一般的なプログラミング言語の背景にある計算モデルの多くはチューリング完全である。一見単純な機能しか持たない言語がチューリング完全な例としては、Lazy K、Brainfuckなどがある。究極的に単純な計算モデルとしては「ウルフラムの2状態3記号チューリングマシン（英語版）がチューリング完全であると証明されている。 チューリング完全かどうかという事は、計算可能性理論の問題である。計算複雑性の分野の問題である時間や記憶容量の消費量に
乱択アルゴリズム - Wikipedia
乱択アルゴリズム（らんたくアルゴリズム）、ランダム・アルゴリズム（英: randomized algorithm）または確率的アルゴリズム（かくりつてきアルゴリズム、（英: probabilistic algorithm）は、その論理の一部に無作為性を導入したアルゴリズムである。通常のアルゴリズムでは自然数を順番にあてはめるような決定的な部分で、乱数による非決定的な選択を入れることで、「平均的に」よい性能を実現することを目的とすることがある。形式的には、乱択アルゴリズムの性能はランダムビット列で決定される確率変数となる。その期待値を期待実行時間[1]と呼ぶ。最悪の場合に関して「無視できる」ほどに低い確率であることが、一般に、この類のアルゴリズムが効果的である要件となる。 乱択アルゴリズムが使われる背景[編集] n 個の要素からなる配列から「a」という要素を探す問題を考える。この配列の各要素
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