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掃除・片付け
mirucacule.hatenablog.com
はじめに 特異値分解 特異値分解と最適化問題 リーマン多様体上での特異値分解 $\mathrm{St}(p,m)\times\mathrm{St}(p,n)$ 上の最適化 接空間 レトラクション $R_{(U,V)}$ 勾配 $\mathrm{grad} F(U,V)$ リーマン多様体上での共役勾配法 Pymanopt による求解 モジュールのインポート 解くべき最適化問題の定義 最適化手法の定義 出力内容 おわりに 参考文献 おまけ はじめに 以前(2019 年 11 月)に「リーマン多様体上の最適化の初歩と Pymanopt による数値実験」 という記事を投稿した. mirucacule.hatenablog.com 記事内で用いた最適化 Toolbox である Pymanopt のバージョンアップに伴い,実行方法に変更が生じたため改めて書き直そうと思ったのが本記事を執筆するに至った経
はじめに こんにちは,みるか(@mirucaaura)と申します.絶賛ニート生活を謳歌している(Ref: 新卒で入社した会社を退職しました)のですが,あまりに何もしなさすぎて苦しくなってきたので,これまで Twitter でブックマークしてきたツイートを遡って有益そうな PDF や講義動画をここにまとめておきたいと思います. PDF,講義動画,Webサイトの順に列挙していきますが,特に一貫性はありません.ご容赦ください. PDF 線形代数学講義ノート:線型代数の講義ノート.線型代数ともなると Web 上に多くの PDF が落ちていると思うので好きなものを参照すればいいと思う.この PDF が良いのは他ではあまり扱われない双一次形式や無限次元ベクトル空間を章を立てて記述されているところで,関数解析を学ぶときの良い導入になりそう. 工学のための関数解析PDF:山田『工学のための関数解析』の行間
2020 年 4 月に修士卒で入社した会社を退職しました.在籍期間は一年間と短かったので,特に語るようなこともないのですが,自身の振り返りも込めて書き記しておきたいと思います. あなたは誰? みるかと申します.Twitter は @mirucaaura です.「みるかさん」とか「みるか氏」などと呼ばれています.学部は工学部(非情報系)で修士は情報学(数理工学)でした.情報系と言ってもコンピュータをいじったりプログラミングをガリガリ書くようなところではなく,数理的なアプローチで諸現象/工学的問題を理解/解決しようという研究科に所属していました. 入社まで 修士のときは,特にやりたいこともなく,インターンなどにも参加せず,漠然と田舎でのんびりと暮らしたいと本気で思っていました.しかしながら,田舎でのんびりと暮らしていけるほど裕福ではないので,働く必要があったわけですが,地方では公務員くらいしか
はじめに 問題設定 勾配降下法 近接勾配法 近接作用素 おわりに Refference 更新ログ この記事は「数理最適化 Advent Calendar 2020」の24日目の記事です. 23 日目は @Atsushi_twi さんによる 数理最適化初心者のための(線形)割当問題の概要とscipy.optimize.linear_sum_assignmentによる解法 です. 25 日目は...空いております!余力のある方は是非に! Advent Calendar 初参戦です.今回は「数理最適化」がテーマということで,凸計画問題に対する近接勾配法について書こうと思います*1.連続最適化や機械学習に馴染みのある方にとっては新鮮味のない話題かもしれませんが,どうぞよろしくお願いします. はじめに 数理最適化において,凸集合*2上で凸関数*3を最小化する*4問題は「凸計画問題」 あるいは「凸最適
こんにちは、みるか(@mirucaaura)です。前回・前々回に引き続き、今月に読んだ本について簡単にまとめておきたいと思います。 プログラマが知るべき97のこと エッセンシャル思考 シンプルな勉強法 デジタルネイチャー 解析入門Ⅰ おまけ プログラマが知るべき97のこと プログラマが知るべき97のこと 発売日: 2010/12/18メディア: 単行本(ソフトカバー) 先月、本書の監修者である t_wada さんこと和田卓人さんのご講演を拝聴する機会があり、本書を知りました。ご講演のログについては以下の記事にまとめましたので、ぜひ目を通していただければ幸いです。 mirucacule.hatenablog.com 本書は、題目の通り、プログラマが知っておくべき事柄について、著名なプログラマによる 97 本のエッセイによって構成されています。また、日本語訳版では、Ruby開発者であるまつもと
はじめに 和田さん(@t_wada)の講演が素晴らしく良かったのでメモを残しておきたいと思います。和田さんと言えば... t_wada ですね!本講演では、「技術の学び方を学ぶ」ことを目的として二部構成で論が展開されました。「技術の学び方の学び」とは、メタレベルの学びのことを指しています。すなわち、効率的に新しい技術を学ぶためにはどのように学べば良いのかという話です。内容は以下の通りです。 第一部 四半期ごとに技術書を読む 手を動かしながら学ぶ 毎年少なくとも一つの言語を学ぶ 身の回りをプログラミング対象にする アウトプットを行う 第二部 毎日コードを書く 年下から学ぶ 過去から未来を見る 人のつくる渦を見る 大事なことに集中する いずれも非常に興味深い内容だったのですが、細かい事項については2017年の講演メモのエントリーがありましたので、ぜひそちらをご覧いただければと思います。(記事へ
概要 単一始点最短経路(Single Source Shortest Path; SSSP)の重みを求めるプログラム、通称 Dijkstra(ダイクストラ)法のpythonによる実装を提示します。 アルゴリズム アルゴリズムについては蟻本をはじめ多くの書籍や記事で詳しく扱われているので、ここでは割愛します。動画で確認したい方は、ヨビノリさんが解説動画を出しているのでリンクを貼っておきます。実際にコードを書く前にアルゴリズムを確認して手を動かすことをお勧めします。ダイクストラのアルゴリズム 実装 ヒープキューを用いて実装します。ヒープキューは要素の追加と最小の要素の取り出しをそれぞれO(log N)で実行できるデータ構造です。pythonではheapqモジュールを用いることができます。 以下にpythonによる実装例を提示します。コード中のadjは二次元配列で、第i要素にノードiと隣接するノ
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