A Library of Parallel Algorithms
A Library of Parallel Algorithms This is the toplevel page for accessing code for a collection of parallel algorithms. The algorithms are implemented in the parallel programming language NESL and developed by the Scandal project. For each algorithm we give a brief description along with its complexity (in terms of asymptotic work and parallel depth). In many cases the NESL code is set up so you ca
生物データベース論（並列分散計算フレームワーク）
TypeScript ファーストステップ (Rev.2) ～ Any browser. Any host. Any OS. Open Source. ～
汎用ソート殺し - d.y.d.
00:26 12/12/18 BookLive! 7月に出会ってからずっと電子書籍ストアとして BookLive! をひいきにしているのですが、一体どこが好きなのか語りたくなりました。 ITMedia の これでもう迷わない、電子書店完全ガイド という一連の記事の、 電子書籍の端末の話よりストアの話をしましょうよというコンセプトに思いっきり影響されています。 といっても、第一印象が「普通のことが普通にできるので感激した！！」というもので、 つまり今年の前半に使っていた幾つかの電子書籍ストア/専用アプリが残念だっただけかもしれません。 買った本がどこをクリックすれば読めるのか理解するのに10分かかった、とか、 6冊以上買うと本棚アプリから画面外に本がはみ出るので手でいちいち棚を変えて整理しないと読めない、とか。 本当に普通に使えるという以上に特筆することもないんですが、 あ、でも、今年になる
Study
study top 勉強した事・覚えた事を比較的よく忘れるので，自分のための覚え書き．主に論文を実装する上で必要な数学とアルゴリズムをまとめておく．Word -> htmlの変換で，なるべくいい方法を探している途中なので，フォーマットが安定しません...元のwordファイルも公開しておこうか... --VisualStudio memo 1 CLAPACKをつかう --VisualStudio memo 2 OpenMPでfor文を並列化 --VisualStudio memo 3 CImageでJpegとかをよむ --VisualStudio memo 4 BundlerでImage based 3D modelingとか --制約付きドロネー分割 keywords. ドロネー三角形分割, 制約付きドロネー分割, 逐次加点法 --Mean Shift Clustering
Wikispaces
We are sorry, but the site you are looking for no longer exists Wikispaces was founded in 2005 and has since been used by educators, companies and individuals across the globe. Unfortunately, the time has come where we have had to make the difficult business decision to end the Wikispaces service. We first announced the site closure in January 2018, through a site-wide banner that appeared to all
さっそくGTAでDPの練習 - Qiita
チェスのナイトが盤面の端から端まで特定の手数で移動する経路をすべて求める。 typelevel-tensor と numeric-prelude も必要。 #!/usr/bin/env runhaskell {-# LANGUAGE NoImplicitPrelude, RecordWildCards #-} {-# OPTIONS -Wall #-} module Main where import Data.Maybe import Data.Tensor.TypeLevel import GTA.Data.JoinList import GTA.Core hiding (items) import NumericPrelude knightMoves :: [Vec2 Int] knightMoves = [Vec :~ x :~ y | x <- [-2..2], y<-[-2..
Tumblr
「JPEG Tilt」というページを公開しました。MotionJPEG Builder を作った時に、JPEG のヘッダを読み込む処理を作ったので（結局これは使わなかったんですが）圧縮データの読み込み部分も作ってみようか、という気になって作ったのがこれです。JPEG ファイルで画像が圧縮される様子を視覚的に表現する…… という目標だったのですが、どうでしょうか。まあ内容が内容なので説明無しではさすがに意味が分からないと思います。 ということで、JPEG Tilt の見方を以下で簡単に説明します。 図1は、JPEG Tilt の画面です。画像が iTunes の CoverFlow のように並んでいますが、これの左側は画像の低周波成分のみを抜き出した物で、右に行くとより高周波の成分も含めるように並んでいます（低周波、高周波という言葉の意味はこの先で出てきます） 画像の上にマウスカーソルを乗せ
Hash Function FAQ
I hear a lot of questions and complaints about hash functions in general. Here they are, linked to their standard answers. I'm hashing n things into n buckets, and 1/3 of my buckets are empty, and some buckets have five things in them! What's wrong? What's the best way to structure a hash table? Is this hash designed for character data or numeric data? I've got a scheme where I need to rehash valu
自動微分 ≪フォワード・モード≫ - d.y.d.
23:21 11/12/22 今年読んだ面白コンピュータサイエンス論文紹介カレンダー 第 n (1<n) 週目モードです。 ☆ 「難しい問題」 ☆ 「名のない関数」 ☆ 「演算のせいしつ」 「難しい問題」 [5] R. Impagliazzo and L. A. Levin. "No Better Ways to Generate Hard NP Instances than Picking Uniformly at Random." FOCS 1990. ランダム生成に興味があります。 パズルゲームを作りました。 さて、手強い難易度の面データを無限にランダム生成するにはどうすればいいだろう。 プログラミングコンテストの問題を作りました。 さて、自動チェック用のテストデータをランダム生成するにはどうすればいいだろう。 適当なランダム生成では、簡単なケースばっかり作られてしまい 嘘解法 に突
素数列挙について - MugiCha
Competitive Programming Advent Calendar 3日目は、数学っぽい話をしたいと思います。 N以下の素数をすべて求めよ。 N以下の素数の個数を求めよ。 A以上B以下の素数の個数を求めよ。 こんな感じの問題を見たことがあると思います。また問題としてでなくても、解く過程にこのようなサブ問題を解かなければいけない場合もよくあると思います。素数については説明しなくてもいいですよね？ このような問題を素数列挙と呼ぶことにします。素数列挙ができれば、大きい数の素数判定や素因数分解をめっちゃ高速化したり、トーティエント関数、メビウス関数等、数学系のいろんな関数を求めたりできます。最近のもので素数列挙がほぼ必須のものだと Codeforces Beta Round #86 (Div. 1 Only) C. Double Happiness ICPC 国内予選 2011 A
ALSIP2011に参加して簡潔データ構造の話を聴いて来ました - EchizenBlog-Zwei
香川県高松市にて開催されたALSIP2011(Second Workshop on Algorithms for Large-Scale Information Processing in Knowledge Discovery)に参加してきた。 簡潔データ構造で有名なRajeev Raman先生、NIIの定兼先生、PFIの岡野原さんが招待講演をして下さるということで以前から注目していた。 招待講演に加えて興味深い10本の発表がありとても楽しめた。私の勉強不足もあって初めて知ることが非常に多く勉強になった。簡単に内容をメモしておく(理解不足のため間違ったことを書いていたらすみません)。 今回の会議で最も興味深かったのがgrammer-based compressionというもので、これは例えばX=ababという文字列があったときにX1=a,X2=b,X3=X1X2,X=X3X3という感じで
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The Blog of Scott Aaronson If you take nothing else from this blog: quantum computers won't solve hard problems instantly by just trying all solutions in parallel. For twenty years, the fastest known algorithm to multiply two n-by-n matrices, due to Coppersmith and Winograd, took a leisurely O(n2.376) steps. Last year, though, in his PhD thesis, Andrew Stothers gave an improvement to O(n2.374) s
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Algowiki
Tree decompositions and large-scale computation
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Data Distributions and Software Conventions
Quick Search algorithm and strstr
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LAWNs (LAPACK Working Notes)