主に理工学書を出版する出版社。 ロゴマークはレンズの形状からなるKとDの文字を図案化したもの。 2004年5月よりインプレスグループ（インプレスホールディングス）の傘下。 リスト::出版社
ハイパー演算子 『計算論 計算可能性とラムダ計算 (コンピュータサイエンス大学講座)』の「問 1.3.17 (4)」が簡単にはできそうにないので、まず『コンピュータと数学 (現代基礎数学)』の第5章を見ていきます。第5章では「ハイパー演算子」(wikipedia:ハイパー演算子と同様ですが記法は異なります)から関数族の階層を定義しています。この階層は「グジェゴルチク階層」(wikipedia:グジェゴルチク階層、『数学基礎論の応用』*1参照)と同様のものと考えられます(定義は異なります)。この階層から「問 1.3.17 (4)」が得られると考えられます。定義 5.2.1 自然数 に対して を …
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動作例 www.youtube.com ソースコード github.com以下、非専門の者が書いているため誤り等ある可能性が非常に高いです。詳しくは出典等をご参照ください。 ブラウニアンセルオートマトン(Brownian Cellular Automata: BCA)とは ブラウニアンセルオートマトンとはブラウン回路をセルオートマトンとして表現したものです。 ブラウン回路 ブラウン回路はノイズやゆらぎといった通常の電気回路では阻害要因となるものを利用する回路を表します。CPUのプロセスルール微細化のような回路の微細化が進むと、ブラウン運動のようなランダム性のあるノイズが無視できないものとなって…
統計学を真剣に学ぶ人のために、個人的にまとめているノートを公開する。 底本として新装改訂版 現代数理統計学作者:彰通, 竹村学術図書出版社Amazonを用いる。 4. 多次元確率分布 4.1 期待値ベクトル 4.1.1 条件つき期待値 4.1.2 全確率の公式 4.2 分散共分散行列 4.2.1 条件つき分散 参考文献 4. 多次元確率分布 複数の確率変数を組として見たとき、すなわちベクトルとして見たときにこの確率変数を成分に持つベクトルを確率ベクトルといい、確率ベクトルの分布を多次元確率分布という*1。 確率ベクトルはと書かれることが多い。 また確率ベクトルの確率に関して、同時確率において確…
アッカーマン関数についても調査します。アッカーマン関数は以下のように非負整数 と に対して帰納的に定義された関数です(wikipedia:アッカーマン関数、計算論 計算可能性とラムダ計算 (コンピュータサイエンス大学講座) 参照)。 \begin{cases} f(0, y) & = & y + 1 & (a1) \\ f(x + 1, 0) & = & f(x, 1) & (a2) \\ f(x + 1, y + 1) & = & f(x, f(x + 1, y)) & (a3) \\ \end{cases} を をかっこを省略して を と書くことにするとアッカーマン関数の定義は \begi…
初学者のためのディジタル信号処理 「初学者のためのディジタル信号処理」内容紹介 「初学者のためのディジタル信号処理」目次 「初学者のためのディジタル信号処理」Amazonでの購入はこちら 「初学者のためのディジタル信号処理」楽天市場での購入はこちら※電子書籍版です 初学者のためのディジタル信号処理 インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける株式会社近代科学社は、近代科学社が著者とプロジェクト方式で協業するデジタルを駆使したオンデマンド型の出版レーベル「近代科学社Digitalレーベル」より、2022年3月11日に、田中賢一氏著書による、電子系・情報系の必須科目である信号処理を、わ…
AIoTの個人プロジェクトです。 何番煎じだよってネタのなのですが、Raspberry PiにTensorFlowを入れて学習させてルービックキューブを揃えるシステムを作ろうと思いますまぁ、アイデア出すので一杯一杯になってしまっても仕方ないので、そこはサクッとアイデアをパクります（笑）
たらい回し関数の調査 たらい回し関数は変数を使わない例には使えそうにないですが、調査を継続します。「wikipedia:竹内関数」に書かれている高速化をやってみます。C# で書いた以下のプログラムについて考えます。 public static string Test() { int count = 0; int tarai(int x, int y, int z) { count++; if (x <= y) { return y; } else { return tarai(tarai(x - 1, y, z), tarai(y - 1, z, x), tarai(z - 1, x, y))…
４月１４日発売の本 ４月１５日発売の本 ４月１６日発売の本 ４月１７日発売の本 ４月１８日発売の本 ４月１９日発売の本 ４月２０日発売の本 ４月１４日発売の本 侯爵嫡男好色物語 ～異世界ハーレム英雄戦記～ 2巻 (マッグガーデンコミックスBeat'sシリーズ) 作者:AL,GEN マッグガーデン Amazon 琥珀の夢で酔いましょう 5巻 (マッグガーデンコミックスＥＤＥＮシリーズ) 作者:村野真朱,依田温 マッグガーデン Amazon 神様のバレー ２８巻 (芳文社コミックス) 作者:渡辺ツルヤ,西崎泰正 芳文社 Amazon 金色のガッシュ！！ 2 Page 2 作者:雷句誠 BIRGDI…
たらい回し関数の例 フィボナッチ数列の例ではクロージャーを変数を使わずに書く例としては単純すぎてわかりにくかったので、たらい回し関数が使えるかどうか調べてみます。まずたらい回し関数自体について調べてみます。たらい回し関数は以下のように定義された関数です(wikipedia:竹内関数参照)。 が成り立ちます。まずこれが成り立つことを示します。 を と書きます。ハッカーの遺言状──竹内郁雄の徒然苔第18回：問題児も悪くない | サイボウズ式によると整数でなくても成り立つということなので、そのような形で示します。うまくパターン化できるかと思ったのですができなかったので長くなっています。 のとき 定義…
この間シリーズで何冊か読んだ近代科学社出版のものと言っていることはある意味似ている。執筆時期的にBERTの成果を紹介しているけれど、結局従来型のNLPも使う必要性、さらには、最初はコツコツ人手で作ってみてそこから使う技術の方向性を決めていけばよい、というある意味では非常に現実的な、ある意味では夢のないことを書いている気もする。ま、でも今のところ計算機を用いたNLPの実態がそうであるわけでもあり、ということはまだまだ発展途上、ポジティブに言えば発展の余地がある、ということか。
IPランドスケープを行い特許分析を行おうとしたときに、最近はテキストマイニング(自然言語解析)をしてビジュアライゼーションする例が増えてきています その際には自然言語解析の理解が必要となってきますが、本書はPythonの基礎から自然言語解析の基礎をカバーしています。 単語同士の類似度の調べ方や、最近よく見るワードクラウドの実装などのカバーしているようです。 自然言語処理を理解していると、最近のAIでよく聞くトランスフォーマーといった最新技術の理解にもつながるので良いかと思います。 Python・Colab・NLP入門 posted with ヨメレバ 井田 昌之 近代科学社 2021年10月2…
フィボナッチ数列の例(4) クラスを使ったものを考えます。 private class FibClass { private int x = 0; private int y = 1; public int Next() { int z = x + y; x = y; y = z; return z; } } このクラスを使ったものは以下のようになります。 IEnumerable<int> fib() { FibClass fibobj = new FibClass(); yield return 0; yield return 1; for (; ; ) { yield return fib…
フィボナッチ数列の例 繰り返しの回数が有限のときに、(有限個の)変更しない変数で書けることや関数の再帰的定義を取り除くことができること(また変数や関数定義を取り除くことができること)を示すための例を考えます。平方根の例は長いので、ここではフィボナッチ数列の例を考えます。フィボナッチ数列は以下のように定義されます(wikipedia:フィボナッチ数を参照)。 フィボナッチ数列の例(1) C# のイテレーターを使って擬似的な無限の列を考えます。 IEnumerable<int> fib() { int x = 0; int y = 1; yield return x; yield return y…
こちらは、このブログを始めた頃に書いてそのまま下書きにあったもの。なぜそのまま下書きにあるのかよくわからないが、おそらくそれなりに力を入れた記事にしたかったのだろう。 適当に書き足して、公開してしまう。 2020年度は小学校でのプログラミング教育必須化という年になる。準備はできているのだろうか？以下の文部科学省のHPには詳細な情報があるので、興味がある方は見て見ると良いと思う。 www.mext.go.jp ここでいうプログラミング教育は、所謂プログラマー養成ではなく、プログラミング的思考能力、言い換えれば論理的思考能力を伸ばす為のものである。手引きの第2版というのが出たようで、第1版に比べて…
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