アルゴリズム

エディックスン-レフラム素数判定法は、素数を判定するアルゴリズムの1つです。素数とは、1と自分自身以外の正の整数で割り切れない数のことを指します。素数は、暗号技術や数学的に重要な問題解決に利用されるため、素数判定のアルゴリズムは広く研究されています。 エディックスン-レフラム素数判定法は、1949年にハンス・エディックスンとマルコム・レフラムによって発表されました。このアルゴリズムは、計算量が少なく、素数である確率が非常に高いため、素数判定のアルゴリズムとして広く用いられています。 rakuten_design="slide";rakuten_affiliateId="156fabd7.7ec…

エディックスン-レフラム素数判定法は、素数を判定するアルゴリズムの一つで、比較的高速であることが特徴です。このアルゴリズムは、以下の手順で素数を判定します。 判定する数nが2以下の場合は、nが素数であると判定する。 nが2の倍数の場合は、nが合成数であると判定する。 nが奇数の場合は、nを(2r)×d+1の形に変換する。ただし、dは奇数で、rは0以上の整数である。このとき、dはn-1を割り切る最大の整数である。 2から10までの整数aをランダムに選び、ad mod nを計算する。この値が1またはn-1であれば、nが素数であると判定する。そうでなければ、rが0からr-1までの各値について、(a2…

エラトステネスの篩（Sieve of Eratosthenes）は、素数を見つけるために発明されたアルゴリズムです。古代ギリシャの数学者エラトステネスによって発明され、今でも数学の教育や科学研究で広く使われています。 rakuten_design="slide";rakuten_affiliateId="156fabd7.7eca5f04.156fabd8.9d125405";rakuten_items="ctsmatch";rakuten_genreId="0";rakuten_size="250x250";rakuten_target="_blank";rakuten_theme="gra…

こんにちは。LegalOn Technologies Researchで研究員をしている神田 (@kampersanda) です。 この度、論文「Engineering faster double-array Aho-Corasick automata」がソフトウェア系の有名学術誌「Software: Practice and Experience」に採択されました。 ArXiv Link Shareable Read-only Link 本記事では論文の紹介をします。論文内に記述された内容については簡単な概要紹介に留め、論文には書かれていない研究の動機などをメインにお伝えします。

以前「トンカッチの声はどなたなの？」という文章をこのブログに書いたことがありました。NHK Eテレの『ピタゴラスイッチ』でピタゴラ装置の解説をしている「トンカッチ」氏について、その声優さんは誰なんだろうという、まあなんといいますか、他愛のない内容です。qianchong.hatenablog.comでも世の中には同じような疑問を持つ方がとても多くいらっしゃると見えて、例えばGoogleで「トンカッチ 誰」などと検索してみると、この文章が「強調スニペット」として表示されます。強調スニペットという言葉は私もはじめて知りましたが、Googleの解説によればこのような機能だそうです。 Google の…

１ はじめに 最近、巷で話題の ＣｈａｔＧＰＴ と仕事から帰宅してから約１時間会話を楽しませていただきました。 会話の仕方については、openAIのホームページから入り、新しく登録することでできるのですが、登録方法はメールアドレスやGOOGLEのアカウントでも登録可能でした。 使用料金については、通常無料で公開されています。 感触は、控えめに言って やばい といったところでしょうか。 皆さんが私と同じ、難しい質問を彼（GPT）にしなくて済むように、私の気になった点を彼に投げかけた簡単なまとめについて書かせていただきます。 また、ここでは勝手に、私がググるの次にはジピるという言葉が来るのでは、ま…

Pythonで循環リスト(circular list; 初期位置リセット可)を作る いい感じの循環リストがなさそうなので作ってみようというメモ Pythonで循環リスト(circular list; 初期位置リセット可)を作る 環境・事前準備 循環リストとは よくあるやり方 iterableとiteratorの違い CircularList Classを自作する メモ代わりの解説 Deque継承版 参考リンク 環境・事前準備 Windows10 64bit WSL2 Docker Desktop 4.17.0 (99724) jupyter python 3.10

uxplanet.org ChatGPTをユーザー体験と作業効率を向上させる強力なツールにする方法 ChatGPTは、さまざまな文脈でユーザーの要求に対するレスポンスを生成することができます。そのため、エッセイの作成、特定のトピックに関する情報収集、データの分析などに利用することができます。 しかし、ワークフローの中で、特にユーザーインターフェイスをデザインする際にも、ChatGPTを活用することができます。例えば、ChatGPTは、特定のオーディエンスの最も正確な声のトーンを決定し、ユーザーの質問を予測して、迅速かつ正確な回答を提供するのに役立ちます。このような観点から、ChatGPTはユー…

Aptos Review 3 — TPSと並列実行 Lee Hsuan 編集・翻訳：Takeshi@Think Globally, Act Locally ブロックチェーンの性能に関する最も基本的な評価指標（KPI）の1つとしてスループットがあります。このスループットは、ブロックチェーンが一定時間内にどれだけのトランザクションを処理できるかを示すもので、スループットの単位は、1秒あたりのトランザクション数（TPS）で表されます。 初期のブロックチェーンは、スループットが低いことで知られています。例えば、ビットコインは7TPS、イーサリアムは20TPSを処理できますが、これは、平均で約3000T…

AIを活用したグラフネットワークの強化 The Graph The Graphの各コンテンツをフォローしてご参加ください！ この記事は、The Graphのコア開発者Semiotic LabsのSam GreenとTomasz Kornutaによって提供されました。 2021年12月、SemioticはThe Graphの4番目のコア開発者チームとなりました。私たちはThe Graphに人工知能（AI）と暗号機能の融合をもたらすための研究に重点を置いていますが、プロトコルへの貢献に関しては、応用とインパクトを重視する考え方を持っています。私たちは、専門的なDevOpsスキルを必要とするThe …

Model: GPT-4 「知能の相転移」とは、AIモデルの性能が急速に向上する現象を指します。これは、特定の計算回数（おおよそ10の22乗から10の24乗の間）を超えると、AIの学習能力が劇的に向上することが観察されているためです。この現象は、ある程度の計算量までは性能向上が緩やかであるものの、特定の閾値を超えると急速に上昇するという特性があります。 この現象の背後には、AIモデルが大量のデータと計算リソースを活用して、より高度な表現能力や問題解決能力を獲得することができるという仮説があります。この閾値を超えることで、モデルは複雑なタスクを処理し、より人間に近い理解力や推論力を発揮できるよう…

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