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探索アルゴリズム 基本的な探索アルゴリズム 深さ優先探索 DFS? 幅優先探索 BFS? 二分探索? 枝刈り探索? ...
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アルゴリズム取引 コンピューターシステムが株価や出来高などに応じて、自動的に株式売買注文のタイミングや数量を決めて注文を繰り返す取引のことを言います。 具体的には、売買注文を分散したり、また株価が割安と判断したタイミングで自動的に買い注文を出したりします。 機関投資家の売買注文については、従来から証券会社の電子取引執行システムを活用したダイレクト・マーケット・アクセス(DMA)により、 証券取引所に直接、注文を自動執行する仕組みもありますが、アルゴリズム取引では、より有利な価格で約定できるための証券会社独自のノウハウをプログラミングとして盛り込んでいるのが特徴であると言えます。 アルゴリズム取引は、当初は米国の機関投資家を中心に広まり、 現在日本国内の機関投資家にも急速に普及しつつあるようです。
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C/C++を使ってアルゴリズムについて考えていく講座です。 アルゴリズム上の基本技術・基礎数学再帰関数 ソート法基本的なソート法バブルソート 選択ソート 挿入ソート 数値計算台形近似積分 ニュートン法
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ソートアルゴリズム ソート(sort)とは、データの集合を一定の規則に従って並べることのことです。日本語では整列(せいれつ)といいます。 単にソートというと、値を小さい順に並べる昇順(しょうじゅん、ascending order)を指すことが多いみたいです。 その反対に値を大きい順から並べることを降順(こうじゅん、descending order)といいます。 C++では algorithm ヘッダをインクルードすることでsort関数を使えるので、便利です。 つまりソートのアルゴリズムを知らなくてもソートできるということです。 しかし、ソートのアルゴリズムを知りたい人もいると思うので、 各ソートのアルゴリズムとコードを載せておきます。 -説明 例えばvector int vc;に対してvcの要素のすべてを昇順にソートしたいなら sort( vc.begin() , vc.end() ); と書くだけでソートが完了します。 数値だけでなく、文字列(std string)であれば辞書順にソートされます。 次がソートの例です。 #include iostream #include vector #include algorithm using namespace std; int main(){ int n,a; vector int vc; cin n; for(int i=0 ; i n ; i++ ){ cin a; vc.push_back( a ); } sort( vc.begin() , vc.end() ); cout "ソートしました" endl; for(int i=0 ; i vc.size() ; i++ ){ cout "a[" i "] " a[i] endl; } } 比較的有名なソートアルゴリズム バブルソート? 挿入ソート? 選択ソート? クイックソート? マージソート? マイナーなソートアルゴリズム? ボゴソート? ボゾソート? シェーカーソート? コムソート? ノームソート? シェルソート? 2分木ソート? ライブラリソート? ヒープソート? イントロソート? バケットソート? 鳩の巣ソート? 分布数えソート? 逆写像ソート? ...
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修正アルゴリズム【編集中】 【歯車】 修正アルゴリズム(しゅうせい-あるごりずむ)は中町の秩序を維持すべく日夜エプロンかけかけ奇異國に住まう【有象】の個人史の改竄に明け暮れる善意の集合意識ボランティア。灰色紳士との奇妙な相関が注目されている。 「すいませーん、しんりのおはなしをさせていただきにきましたー」 真理であろうか審理であろうか、おそらく彼らにとってはどちらでもよいし同じことなのだろう。 TOTAL - / - .
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163 名前:通常の名無しさんの3倍 :2009/08/17(月) 21 02 56 ID ??? 147 ドモン「ウッソ、代わりにいいものを教えてやろう」 ウッソ「手を横に~あら危ない 頭を下げればぶつかりません あんな丸太ン棒みたいな手がぶつかったら死にますよ!」 ドモン「はっはっは、リズムを守ればぶつからないさ。回避力とリズム感の訓練になるだろう」 ウッソ「パッチンパッチンガシンガシンいたいた痛い!」 ドモン「大丈夫だ、お前に合わせて力は抜いてくれてる」 ウッソ「本気なんか出されたら死にますよ!」 ドモン「はっはっは、そうやって打ち続け合えば鋼の筋肉になるぞ」 ウッソ「吸って吐くのが深呼吸~ 吸って吐くのが深呼吸~… アルゴリズム体操終わり!」 アルゴ「アルゴリズム体操終わり!」
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プログラミングコンテストで重要なアルゴリズム 基本的なアルゴリズム(最大値・最小値・素数判定・組み合わせ・順列など) 探索アルゴリズム(幅優先探索・深さ優先探索・枝刈り探索など) グラフアルゴリズム(ダイクストラ法・ベルマンフォード法・ワーシャルフロイド法・プリム法など) 動的計画法(DP) ソートアルゴリズム(挿入ソート・バブルソート・クイックソートなど) 計算幾何(線分の交差判定・円の当たり判定など) ...
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ここを編集 EMアルゴリズム(Expectation-Maximization Algorithm) 確率モデルが観測できない変数(潜在変数/隠れ変数)に依存する場合に最尤法を実施するためのアルゴリズム。非常に多くの応用に使え、変分ベイズ法などの基礎を成すのでとっても大事なアルゴリズム。 推定の流れ このアルゴリズムでは、現在のパラメータ()と観測変数()から得られる情報を使って、潜在変数()の条件付き確率()を求めるステップ(E-Step)と、観測変数の事後確率の期待値を最大化するフェーズ(M-Step)の二段階の処理を繰り返しながらパラメータを最適化する。 つまり、尤度関数()の最大化を一発で計算したいところなのだが、それは難しいので、今のを使って計算されるを利用して、尤度関数の期待値()の最大化という問題に置き換えている。実際には、最後の式を2つ目のを構成する各変数について偏微分して0になる値を探すなどを行って更新することになる。 詳細な定式化(間違ってるかも) パラメータを、観測変数を、潜在変数をとする。 目的は、観測変数のパラメータに対する確率の最大化。ところが、潜在変数があるのでの周辺化で置き換えて話を進められるようにする。そこでベイズの公式による式変形を行う。 さて、ここで天下りながら分布を導入する。これは潜在変数の事後分布の近似分布である。式変形のミソは、この分布との間の違い(距離)が現れるように前式を変形していくことである。そこで、まず右辺の分子分母をで割る。 次に両辺に対数をとる。 さらに両辺にをかけてに関し周辺化を行う。 左辺において、はに関係せず、は1となる。 右辺の第一項を、第二項をとかくと、下記式を得ることができる。 この式において最適化で変更できるのはとである。EMアルゴリズムは、この2つの視点で交互に最大化する。 まずEステップでは、は0以上なので、を最小化することでを最大化する。KL距離の定義よりはのとき最小化となる。すなわち、を固定しにを設定すればよい。 次いでMステップでは、を固定しに関して最大化する。すなわち、下記式をに関して最大化する。ここで、Eステップ時点で利用したの値は、として固定されている。 上述において、はの下界をなしており、Eステップではこの下界を最大化するを手に入れている。一方、Mステップでは、がに関して最大化されるわけだが、このとき新しいを使ったと今までのとの間に新たな違い(距離)が生まれる。そのため、EステップとMステップを繰り返すことで徐々にを最大化していく必要がある。 実装例 言語 Python 2.6 + scipy + matplotlib 問題設定 2つの正規分布からなる2次元の混合正規分布に対して平均、分散、負担率を推定する。 詳細はソース参照。 ソース Main.py EM.py 結果 コンソール最後の部分 29 [ 0 ] Mu= [[ 21.05175707] [ 21.65353366]] Sigma= [[ 95.11897414 9.67571604] [ 9.67571604 116.52378045]] Pi= 0.674809728052 [ 1 ] Mu= [[-14.92553657] [-10.79587385]] Sigma= [[ 137.40967457 -2.5813963 ] [ -2.5813963 95.53296063]] Pi= 0.325190271948 グラフ 補足 この例ではうまくいくが、もとの正規分布の分散が大きすぎると一つの正規分布でほとんどのデータを説明し、もう一つの正規分布がごくわずか(1点)のデータを説明しようとしてしまう。このあたりは、分散の監視などが必要。 また、そもそもの収束判定には尤度関数の値の変化率を見るのが一般的。
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比較アルゴリズムの概要 フーリエ変換によって得た、原曲と伴奏の周波数スペクトルの差を求めることで、ボーカル音声スペクトルの抽出に成功した。このボーカル音声スペクトルと録音音声スペクトルを周波数で比較する。 現在,音階判定,音階変化判定,声量判定,抑揚判定の4つの手法を用いている。 比較アルゴリズム ①音階判定 一番強い周波数成分の音階を取得し,音階で比較する手法 ②音階変化判定 音階の差分の正負で比較する手法 ③声量判定 マイク入力時のパワーの平均値で比較する手法 ④抑揚判定 マイク入力時のパワーの変化の度合いで比較する手法
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【検索用 ゆうけんあるこりすむ 登録タグ CeVIO rukaku ゆ アルセチカ 可不 曲 曲や】 + 目次 目次 曲紹介 歌詞 コメント 作詞:rukaku 作曲:rukaku 編曲:Volta 唄:可不 曲紹介 曲名:『幽玄アルゴリズム』(ゆうげんあるごりずむ) rukakuによる可不オリジナル曲。ボカコレ2022春参加作品。 illust アルセチカ movie おーん 歌詞 (動画説明文より転載) さぁ 気怠さだらけの 世界に 余韻(Sustain)遺し 華と散るの 差し伸べられた手も 信じらんない? 化かし化かされ 相思ひ草 グルにしほ垂る 内輪ノリの憂鬱(Melancholy) (わっはっは わっはっは) 個の無常に 修羅の随に さぁ お出で召しませ 踊れ 踊れ 賑やかな通りに 背を向けて 舞いや 舞夜 狂い咲け 激的 脳裏焼き付いている ロンリー論理は 華となり 叶わぬ情に 絆されてます 遊吟(Improvise) ゲトーを歌っている 安定の 引き籠もりです クラッカーを焚いて 満員御礼 八方美人なんて 飽き飽きです 幽玄アルゴリズムに 揺蕩ってる 易き 人生の証明論 大抵は 勝ち組論理で けど 世の中全部 そんなもんだって 意味を為さない 紅の絨毯はシカトして 拾い上げるさ 掌を 日に翳し 見つめる先にある色 愛憎譚だけで語れる程 世界は単純明快じゃない どこにも無いシナリオなんて一番でしょう 整合性謎計画もゾクゾクしちゃうでしょう 踊れ 踊れ 緩やかな通りを駆け抜けて ライラライラ 名を呼べば 最終回のストーリーなんてもん 泡沫となりて 距離も時間も 突き抜けます 遊吟(Improvise) ゲトーを歌っている 安定の引き籠もりです クラッカーを焚いて 満員御礼 八方美人なんて 飽き飽きです 幽玄のアルゴリズムに 魅せられてる 魅せられてる ねぇ コメント 名前 コメント