脳と現状のコンピュータは、計算モデル、アーキテクチャ、 アルゴリズムなどいろいろな観点からみて違いがあります。 はたしてコンピュータの上で脳と同じ機能は実現できるのでしょうか。 実現を難しくする要因として何が考えられるでしょうか。 ◆計算モデルの違い 計算する機械を数学的に抽象化したものを計算モデルと呼びます。 チューリングマシンは計算モデルの１つです。 チューリングマシンとは数学的に異なる計算モデルとしては、 例えば非決定性チューリングマシン、 （理想的な）アナログコンピュータ、量子チューリングマシン （量子コンピュータのモデル）があります。 これらはチューリングマシンよりも強力だったり速かったりします。 さて、「脳の計算モデル」はチューリングマシンと等価でしょうか、 それともより強力だったり速かったりするのでしょうか。 非決定性チューリングマシンは並列度が無限の計算機です。 脳は超並列
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
知ってる？ クレジットカード番号の意味と暗算認証術2011.01.24 12:0030,097 satomi 暗算で偽造カード見分けられるなんて...知らなかった！ 毎日のように使うクレジットカード。丸暗記して時間セーブしてる人も、あの数字16桁の意味までは知らないんじゃ？ 16個の数字にはそれぞれ意味があるんですよ。米国で人気のオンライン資産管理サービス｢Mint｣がズバリ図解してくれました！ （図の訳） 1）最初の1桁：主要産業識別子 （MII:Major industry identifier）。カード発行者の業界を表します。 0 予備 1、2 航空 3 旅行・娯楽 4、5 銀行・金融 6 商品輸送・銀行 7 石油 8 通信 9 国ごとの割り当て分 2）MIIを含む最初6桁：発行者識別番号（IIN:Issuer Identifier Number）。カード発行者の身元を表します。 [
2010年07月26日18:30 カテゴリMath C - で私も素数を数えてみた 世間は夏休みだそうだし、連日の猛暑で体調も底だし、というわけで私も素数を数えてみた。 10兆までの素数のリストを作ってみませんか？ - 記者の眼：ITpro もしあなたがプログラマだったら、プログラムを書いて10兆までの素数のリストを作ってみてほしい。情報システムの開発に携わる人であれば、10兆までの素数のリストを出力するシステムの見積もりを考えてみてほしい。費用はどれくらいかかるか、納期はどれくらいか、あなたはどんな答を出すだろうか。仕様書はうまく書けるだろうか。 プライムナンバーズ David Wells / 伊知地宏監訳 / さかいなおみ訳 [原著:Prime Numbers: The Most Mysterious Figures In Math] といっても原田記者と同じように書いても芸がないので
かつてのMac OS9までの描画エンジンの主役はQuickDrawが担っていた。GUIなOSでは、文字も含めてすべてをグラフィックとして扱うので、画面に見えているすべてのもの*1はQuickDrawによって描かれていたことになる。描画エンジンは、GUIなOS開発の要となる技術である。その出来が、GUIなOS開発の成否を分けるとも言える。 そして、最初期のQuickDrawは、ビル・アトキンソンがたった一人で開発したそうである。 当時（25年以上前）のCPUは、動作クロックが8MHzという性能だった。（現在は2GHz=2000MHzかつ、複数コアが当たり前） そのような性能であっても、違和感なくマウスで操作できるOS環境にするために、斬新な発想や試行錯誤を重ね、相当な努力の末に開発されたのがLisaやMacintoshであった。 Amazon.co.jp： レボリューション・イン・ザ・バレー
前の記事 「飛行機からレーザーで地上攻撃」実験に成功 Google検索アルゴリズムで生態系崩壊を予測 2009年9月 8日 Hadley Leggett 写真：Flickr/fusion68k、イラスト：PLOS Computational Biology。サイトトップの画像は海藻を食べるマナティ。画像はWikimedia Commons 生物学者たちは、生態系を破壊する最も効率的な方法を見い出した――Google社の検索アルゴリズムに基づいてだ。 食物網の要になる生物種が絶滅すると、生態系全体の崩壊を引き起こす危険性があるということは、以前から科学者の間では知られていた。だが、種の相互作用は無数ともいえるほど存在するため、どの動物や植物がいちばん重要なのかを推測することは難しい。 [現在の群集生態学では「食物連鎖」という言葉より、食物網という概念の方が現実的なものとして重視されてきている
GCアルゴリズム詳細解説 日本語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 GC 最終更新： author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは？ GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基本アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992) 補足
このパートでは，プログラミングを勉強するうえで欠かせないアルゴリズムの中でも定番中の定番を紹介します。ソート（並べ替え）やサーチ（検索）などの機能は今では標準のライブラリとして提供されています。実用的なプログラムを作るときにそのものずばりをいちいち書く機会は少ないかもしれません。しかし定番のアルゴリズムは，様々に形を変えて普段のプログラミングに登場します。 解説を読んで仕組みがわかったら，ぜひそれをプログラムにしてみてください。読んだだけではプログラムを書けるようにはなりませんし，プログラムを書いてみて初めて，実は十分に理解できていなかったと気付くことがよくあります。しかもアルゴリズムは特定のプログラミング言語に依存しないので，一度身に付ければ，後でどんな言語を学ぶ場合でも役に立ちます。 1番目から6番目まではソートのアルゴリズム，7番目から9番目まではサーチのアルゴリズムです。一つひとつ
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３種類以下の数字からなる２乗数 [F24] ('97/04/28, '00/10/03, '03/07/13, '04/05/17, '08/10/31 更新)
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