Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
手元に置いておくと安心できる、情報系の人向けな日本語の本のリスト - EchizenBlog-Zwei
最近、人に本を薦める事が多くなった。とりあえずこの辺を読むといいですよ的なリストを作っておくと便利だと思ったので作ることにした。 以下、「事前知識のいらない入門本」「事前知識はいらないけど本格的な本」「事前知識がないと何言ってるかわからないけど有益な情報が満載な本」の3つにわけて列挙する。 事前知識のいらない入門本 数式少なめ、脳負荷の小さめな本をいくつか。何をやるにしてもデータ構造、アルゴリズム、数学はやっておくと幸せになれるよ。 情報検索と言語処理 データマイニングとか自然言語処理とかやりたい人にはとりあえずこれ。さすがに古い話が多くなってきたのでそろそろ新しい入門用情報検索本がでないかなあと思っている。 図解・ベイズ統計「超」入門 伝説のベイジアン先生がベイズの基礎を教えてくれる本。ベイズやりたい人はこれ。 珠玉のプログラミング データ構造とかアルゴリズムとかの考え方の基礎を教えてく
米Google、非線型最小二乗問題ソルバー「Ceres Solver」を公開 | OSDN Magazine
米Googleは5月1日、非線型最小二乗問題ソルバー「Ceres Solver」 をオープンソースで公開した。Google社内で利用されていたものをオープンソース化したもので、C++で実装されている。さまざまな分野で利用できるという。 非線型最小二乗問題ソルバーは与えられたデータ集合からそれを近似する非線形関数を得る問題を解くツール。統計処理におけるフィッティングや写真からの3Dモデル構築など様々な分野で利用されており、Ceres SolverはGoogle社内においてストリートビュー撮影などで実際に利用されているという。ライセンスは修正BSDライセンス。 Ceres SolverはポータブルなC++ライブラリとなっており、大規模かつ複雑な非線型最小二乗法のモデリングが可能。シンプルなAPI、自動微分、堅牢な損失関数などの機能を持ち、C++の行列ライブラリ「Eigen」を利用したQR分解や
グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
yebo blog: クヌース教授は間違っていた
2010/06/15 クヌース教授は間違っていた Slashdotによれば、この数十年間、クヌース教授をはじめとするコンピュータ科学者が最適としてきたアルゴリズムを10倍高速にする方法をPoul-Henning Kamp (PHK) というハッカーが見付けたという。その論文タイトルは「You're Doing It Wrong (あなた達のやっている事は間違っている)」で、ACM Queueに掲載されている。別にクヌース教授の考えが間違っているわけではなく、アルゴリズム的には正しいが、実用レベルでは、OSには仮想メモリがあり、VMと干渉しないようにすれば簡単に高性能なシステムが作れる。従来の考え方はモダンな計算機を考慮に入れていないので、現実的には不適合を起こしている。具体的にはヒープにBツリーの要素を取り込んだBヒープというデータ構造を使うことで、バイナリヒープの10倍のパフォーマンスを
LBGアルゴリズム - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
2023-12-04 python 2023-11-22 PRML/errata2 2023-11-21 PRML/errata1 2023-11-01 しましま/IBIS2023 2023-10-29 IBIS 2023-06-16 人工知能学会全国大会 2023-06-11 しましま/人工知能学会全国大会2023 2023-03-28 Book 2022-11-27 朱鷺の社 2022-11-24 しましま/IBIS2022 2022-07-08 AutoTicketLinkName 2022-06-17 しましま/人工知能学会全国大会2022 2021-11-13 しましま/IBIS2021 2021-10-29 回帰分析 2021-06-11 しましま/人工知能学会全国大会2021 2021-03-07 MenuBar 2021-02-15 python/numpy 2020-12
フリップフロップ回路を組み込んだ新たな乱数生成手法 | スラド サイエンス
独ハーゲン大学らの開発チームらが、乱数生成の新しい手法を開発したそうだ（Science Daily、本家記事）。 このアルゴリズムでは、コンピュータメモリのフリップフロップ回路のランダムスイッチングを組み込んだとのこと。フリップフロップはスイッチングの直前は「準安定状態」にあり予測することができず、準安定状態の後メモリに保持されている内容は完全にランダムである。フリップフロップが組み込まれている場合、小さな配列では20倍「ランダム」な数を生成できることが実験で証明されているという。また、配列を故意に曲げようとする試みは、配列全体もしくは単体の要素が乱されるため容易に見分けられるという利点もあるとのこと。 乱数はセキュリティ分野だけでなく天気予報などの気象シミュレーションなどにも使われており、「ランダム」であればあるほどその精度が高まるとされている。
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