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RでGA(遺伝的アルゴリズム) - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですDecodeとEncodeについて † Decode (binary文字列(gene)を数値にする) binary2integer binary2real Encode (数値を binary文字列(gene)にする) integer2binary real2binary 扱う対象の数値範囲などを考えながら binary文字列長あるいは Decode, Encode方式を考える。 例えば、関数に与える数値が整数でもよいなら integer系の encode/decodeでよいが、 実数にしたいなら 変数の区間(from, to)や binary長(size)を定義した上で real系の encode/decodeを 使う必要がある。 ↑ メインオブジェクトの作成 † 関数の最小/大値を探査す
Karl Sims home page
Karl Sims is a digital media artist and visual effects software developer. His interactive works have been exhibited worldwide at the Pompidou Center, Ars Electronica, ICC Museum, DeCordova Museum, Boston Museum of Science, and at MIT. He founded GenArts, Inc. which created special effects software tools for the motion picture industry, and he also held positions at Thinking Machines Corporation,
飯田橋駅 - Wikipedia
飯田橋駅（いいだばしえき）は、東京都千代田区・新宿区・文京区にある、東日本旅客鉄道（JR東日本）・東京地下鉄（東京メトロ）・東京都交通局（都営地下鉄）の駅である。 乗り入れ路線[編集] JR東日本、東京メトロおよび都営地下鉄の計3社局が乗り入れ、接続駅となっている。また東京メトロの東西線と有楽町線、東西線と南北線が交差する唯一の駅でもある。 JR東日本の駅に乗り入れている路線は、線路名称上は中央本線であるが、当駅には緩行線を走る中央・総武線各駅停車のみが停車する。また、特定都区市内制度における「東京都区内」および「東京山手線内」に属しており、各路線ごとに駅番号が付与されている。 JR東日本 中央・総武線（各駅停車） - 駅番号「JB 16」 地下鉄路線は、東西線と有楽町線、南北線および大江戸線の4路線が乗り入れており、各路線ごとに駅番号が付与されている。 東京メトロ 東西線 - 駅番号「T
新型新幹線「N700系」の“顔”を生んだ「遺伝的アルゴリズム」の秘密【最終回】 - 日経トレンディネット
最新鋭技術の導入によって、700系の時速250kmより20km速い時速270kmできついカーブも曲がれるようになったN700系。しかし、700系の先頭形状のままスピードアップすれば、騒音の原因となるトンネル微気圧波もまた約1.26倍になってしまう。この微気圧波を以前と同程度に抑え、騒音を出さないようにするために、2007年7月1日にデビューしたN700系の“顔”は「エアロストリーム」から「エアロ・ダブルウィング」へと進化したという。 だが、その開発には、解決すべき多くの難題が待ち受けており、「遺伝的アルゴリズム」によるシミュレーションなどの最新科学技術と、熟練の開発者ならではの“大いなる発想の転換”が必要だった！ 微気圧波を抑えるには、単純に考えると、先端形状をもっととがらせればよかったが、「1号車の客席数を変えてはいけない」「1号車の車両の長さも変えてはいけない」という条件が付けられたと
「物理法則を自力で発見」した人工知能 | WIRED VISION
前の記事 「衛星成功に総書記は涙」：北朝鮮の核再開宣言とミサイル輸出 「物理法則を自力で発見」した人工知能 2009年4月15日 Brandon Keim Image credit: Science、サイトトップの画像はフーコーの振り子。Wikimedia Commonsより 物理学者が何百年もかけて出した答えに、コンピューター・プログラムがたった1日でたどり着いた。揺れる振り子の動きから、運動の法則を導き出したのだ。 コーネル大学の研究チームが開発したこのプログラムは、物理学や幾何学の知識を一切使わずに、自然法則を導き出すことに成功した。 この研究は、膨大な量のデータを扱う科学界にブレークスルーをもたらすものとして期待が寄せられている。 科学は今や、ペタバイト級[1ペタバイトは100万ギガバイト]のデータを扱う時代を迎えている。あまりに膨大で複雑なため、人間の頭脳では解析できないデータセ
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3/29 19:00@INAX:GINZA アルゴリズム討議 (roundabout journal)
