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k-means アルゴリズム

データ構造とアルゴリズム論

データ構造とアルゴリズム論

... http:// localhost : 8080 / entry / hello.txt  サーバ名 使用しているサーバ名を指定します。localhost は自身の PC をサーバとして用いて いる時の名称です。なお、このサーバ名は本来 IP アドレスで指定するものです。 localhost の IP アドレスは「127.0.0.1」と決められていま[r] ...

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アルゴリズムとデータ構造

アルゴリズムとデータ構造

... 確率 1/𝑛𝑛でO 𝑛𝑛 2 であるようなアルゴリズムの計算量 ⇒ 最悪時間計算量 O 𝑛𝑛 2 平均時間計算量 O 𝑛𝑛 最悪計算量 ( worst case complexity) 入力長が 𝑛𝑛 である問題例の中で最大の計算量 ...

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アルゴリズム論 Theory of Algorithms

アルゴリズム論 Theory of Algorithms

... このアルゴリズムは第 3回の講義で説明済み. 荷物を分割可能な一般化ナップサック問題に対しては上記の 方法で最後の荷物を分割すれば最適解が得られる. 実際にも,上記のアルゴリズムで良い解が得られることは多い. しかし,荷物の分割を許さない場合には最適解が得られる保証は ない. ...

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目次 H9 アルゴリズムマニュアル... H9のアルゴリズムとパラメータ... 1 Spaceアルゴリズム... 2 パフォーマンススイッチ HOTSWITCH... 2 Hall = HALL... 2 Room = ROOM... 2 Plate = PLATE... 4 Spring = SP

目次 H9 アルゴリズムマニュアル... H9のアルゴリズムとパラメータ... 1 Spaceアルゴリズム... 2 パフォーマンススイッチ HOTSWITCH... 2 Hall = HALL... 2 Room = ROOM... 2 Plate = PLATE... 4 Spring = SP

... Overdrive Distortion Type = ODRIVE : ディストーションのインプットレベルを2種類から切替えます。 ●TremoloVerb = TREMLO TremoloVerbは非常に美しい、惑星サイズのリバーブにアグレッシブなトレモロエフェクトを組み合わせたアルゴリズムです。 ...

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文字列照合アルゴリズム

文字列照合アルゴリズム

... O(|∑|𝑚𝑚)時間・領域の前処理の後、O(𝑛𝑛) 時間で照合(ここで、𝑚𝑚はパターン長の総和) Shift-And/Orアルゴリズム(ビットパラレル手法) 非決定性の KMPオートマトンを基にした考え方 文字クラスへの拡張が容易 ...

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マップマッチングのアルゴリズム

マップマッチングのアルゴリズム

... さまざまなマップマッチング 幾何解析マッチングと位相幾何解析マッチングの 例をそれぞれみてきた。 が、それぞれのアルゴリズムが独立してあるわけ ではなく、組み合わせて使われている。 ...

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暗号アルゴリズムの動向

暗号アルゴリズムの動向

... „ 利用ブロック暗号に特定に方式を適用した場合の安全性 エンティティ認証 „ 現リスト掲載暗号、あるいは新リストへの応募暗号のみを利用され る暗号アルゴリズムは理想的に安全とする なりすましの成功 セッションの取り替えなどの認証への攻撃への ...

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文字列照合アルゴリズム

文字列照合アルゴリズム

... Suffix型・Factor型アルゴリズムの複数パターンへの拡張 パターンの個数が多くなると、各文字の出現頻度が高くなり bad-character heuristicがうまく働かない Set Horspool、Wu-Manberアルゴリズム 次回のテーマ ...

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集合間類似度を用いたストリームデータのtop-k類似検索に対する高速な厳密解アルゴリズム

集合間類似度を用いたストリームデータのtop-k類似検索に対する高速な厳密解アルゴリズム

... とを示している. 次に,上限値を利用した類似度計算の省略方法について述べる.時刻 T におい て,枝刈りアルゴリズムはまず一部の集合グループ R ⊂ D に対してクエリとの類 似度を計算し,R の中で top-k を求める.この時,k 番目に類似した集合の類似度 は厳密な top-k に対する類似度の下限値 lb となる.R 以外の集合のうち,上限値が lb ...

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データ構造と  アルゴリズムⅠ

データ構造と  アルゴリズムⅠ

... • 探査されるスロット: T[h’(k)], T[h’(k)+1],..., T[m1], T[0], T[1],..., T[h’(k)1] • 異なる探査列は m 通りしかない (開始位置で決定) • 問題点: 主クラスタ化 (primary clustering) が起きる • 直前の i 個のスロットが使用中である空きスロット ...

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アルゴリズム論(担当 石井秀則)

アルゴリズム論(担当 石井秀則)

... 練習問題 12.1 次の重み付きグラフの最小木を Kruskal の方法および Prim の方法のそれぞれで求めよ。 その際の途中経過についても詳細に説明すること。なお、 Prim の方法では出発点となる節点は a とする。 練習問題 12.2 12.1 の重み付きグラフについて、a から各節点への最短路とその重みをダイクストラの アルゴリズムにしたがって求めよ。また、その途中経過についても、d[ ]とπ[ ...

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データ構造とアルゴリズム論

データ構造とアルゴリズム論

... ここまでは、再帰処理とは何の関係もありませんでした。それでは、上のプログラムを 再帰処理、より正確に言うと、メソッドの再帰的定義を用いて書き換えてみましょう。そ のために、メソッド Fact(n)の定義を次のように捉え直します。階乗の定義から、メソッド Fact(n)は、 Fact(n) =n×Fact(n-1) と表されます。つまり、メソッド Fact は(1 [r] ...

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データ構造とアルゴリズム論

データ構造とアルゴリズム論

... <ボタン[作成]の処理の流れ> ※ プログラムと見比べながら処理の流れを確認してください。 1.セル1の作成 データ1 Header Previous セル1 Temp ① Cell クラスのオブジェクト用の記憶領域をメ モリ上に確保する。さらに参照 Temp がその アドレスを指すようにする。 ② セル 1 の参照 Next の値を null にする。 [r] ...

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データ構造とアルゴリズム論

データ構造とアルゴリズム論

... ② 3つのソートアルゴリズムの効率について考察する。 ③ ソートアルゴリズムを応用したプログラムを学習する。 幾つかのデータを、値の大きい順や小さい順などのように、一定の基準に従って並べ替 える操作を整列(ソート)と言います。ソートは応用範囲の広い処理であることから様々 なアルゴリズムが考案されており、アルゴリズムの宝庫とも呼ばれていいます。本章では、 ...

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データ構造とアルゴリズム論

データ構造とアルゴリズム論

... 今、A[1]∼A[N]の N 個の配列要素に整数(負の値も含む)が入力されている場合、最大 値を求めるアルゴリズムを考えましょう。以下の左図の空欄および下線部を埋めてくアル ゴリズムを完成させてください。同時に最小値 MIN を求め表示するアルゴリズムを、右図 の空欄および下線部を埋めて完成させてください。 ...

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データ構造とアルゴリズム論

データ構造とアルゴリズム論

... http:// localhost : 8080 / entry / hello.txt  サーバ名 使用しているサーバ名を指定します。localhost は自身の PC をサーバとして用いて いる時の名称です。なお、このサーバ名は本来 IP アドレスで指定するものです。 localhost の IP アドレスは「127.0.0.1」と決められていま[r] ...

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データ構造とアルゴリズム論

データ構造とアルゴリズム論

... 加えてプログラム(NewJFrame.java)の先頭行に以下の波線部を加えて下さい。以下、フ ァイルへの入出力を行う場合、これは必ず(毎回)必要になります。 import java.awt.event.ActionEvent; ・・・ import javax.swing.SwingUtilities; import java.io.*; 見慣れない命令[r] ...

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(2) 2. Bell 6) (2) N {,, N} L {,, L} (o, d) o d K k K C k ( ) min. k K C k 3) 5) C k C k δ,k c. () L δ,k k, 0 Kronecker () c c (e.g.

(2) 2. Bell 6) (2) N {,, N} L {,, L} (o, d) o d K k K C k ( ) min. k K C k 3) 5) C k C k δ,k c. () L δ,k k, 0 Kronecker () c c (e.g.

... {h k } はこの 期待損害を最小化するように決定される一方で,リン ク事故の生起確率 {q i j } は (カタストロフ回避性向を反映 して) 期待損害を最大化するように決定される.以下で は,このモデルを maximin 混合戦略 (MM) 輸送問題と 呼ぶ.Bell 16) は,この maximin 混合戦略輸送問題に対し て,最短経路探索アルゴリズムと逐次平均化法 ...

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4. C i k = 2 k-means C 1 i, C 2 i 5. C i x i p [ f(θ i ; x) = (2π) p 2 Vi 1 2 exp (x µ ] i) t V 1 i (x µ i ) 2 BIC BIC = 2 log L( ˆθ i ; x i C i ) + q

4. C i k = 2 k-means C 1 i, C 2 i 5. C i x i p [ f(θ i ; x) = (2π) p 2 Vi 1 2 exp (x µ ] i) t V 1 i (x µ i ) 2 BIC BIC = 2 log L( ˆθ i ; x i C i ) + q

... 続いてのシミュレーション対象シーケンスには Foreman( グレイスケール, 352 ×288 pixel) を用いる. Foreman の顔が右に移動し ,背景は不動ではなく,カメラのパンにより右下に 移動するような比較的大きな動きとなっている. まず,図 6 に Morphological Watershed アルゴ リズムによる領域分割結果を示す.領域 数は 100 となった.図 7 ...

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貪欲アルゴリズム

貪欲アルゴリズム

... Shift JIS (sjis) 2バイト固定長 8 bit 2byte コード PC (Windows, MacOS) EUC (Extended Unix Code) 2バイト固定長 8 bit 2 byteコード (2バイト目に制 約) Linuxなど Unicode (UTF-16) 2バイト固定長 多国語(日中韓の 漢字を同一コード で統一) Javaの内部[r] ...

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