https://www.happycampus.co.jp/public/tags/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0/ タグ“アルゴリズム”の公開資料 ja-JP happycampus rss generator https://www.happycampus.co.jp cs@happycampus.co.jp cs@happycampus.co.jp Copyrightⓒ 2002-2026 AgentSoft Co., Ltd. All rights reserved Sun, 16 Nov 2008 18:19:04 +0900

再帰による迷路探索 目的 　再帰表現は繰り返し的な事柄を表現する方法の１つであるが、普通の繰り返し表現とは違ったものの見方をする。再帰表現はある種類の問題に対して、非常に効果的な問題解決方法になる。同じことを従来の繰り返し的技法で表そうとす[356]
]]> Sun, 16 Nov 2008 18:19:04 +0900

再帰による迷路探索 目　次 はじめに 第２章　　取り上げた迷路プログラムの概要 　　　　　　　２・１　迷路の作成部分の概要 　　　　　　　２・２　迷路の探索部分の概要 　　再帰的アルゴリズム ３・１　配列ｍ（ｉ，ｊ）の役割 ３・２　迷路の作[344]
]]> Tue, 23 Sep 2008 12:56:04 +0900

]]> Mon, 22 Sep 2008 18:56:42 +0900

]]> Mon, 22 Sep 2008 18:56:28 +0900

]]> Mon, 22 Sep 2008 18:56:11 +0900

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]]> Mon, 22 Sep 2008 18:55:44 +0900

]]> Mon, 22 Sep 2008 18:55:30 +0900

]]> Mon, 22 Sep 2008 18:55:02 +0900

]]> Mon, 22 Sep 2008 18:36:51 +0900

平成19年 東京工業大学院試験 数理・計算科学専攻 専門科目 問1, 2, 3, 8, 10, 11, 12の答案例です。[128]
]]> Mon, 22 Sep 2008 18:36:23 +0900

平成17年 東京工業大学院試験 数理・計算科学専攻 専門科目 問1, 2, 3, 7, 10, 11, 12の答案例です。[128]
]]> Mon, 22 Sep 2008 18:36:08 +0900

平成16年 東京工業大学院試験 数理・計算科学専攻 専門科目 問2, 3, 7, 8, 10, 11, 12の答案例です。[128]
]]> Mon, 22 Sep 2008 18:35:54 +0900

平成15年 東京工業大学院試験 数理・計算科学専攻 専門科目 問1, 2, 3, 8, 10, 11, 12の答案例です。[128]
]]> Mon, 22 Sep 2008 18:35:37 +0900

]]> Tue, 04 Jul 2006 04:15:13 +0900

そもそも再送タイムアウトとは ホスト間でセグメントが送信されると、各タイマーが作動します。タイマーが切れる前にそのセグメントの確認通知がやってくれば、タイマーは停止しますが、そうでない場合はセグメントの再送が行われ、再びタイマーがスタ[352]
そもそも再送タイムアウトとは ホスト間でセグメントが送信されると、各タイマーが作動します。タイマーが切れる前にそのセグメントの確認通知がやってくれば、タイマーは停止しますが、そうでない場合はセグメントの再送が行われ、再びタイマーがスタートします。この時*のタイムアウトを再送タイムアウトと言います。 ＴＣＰは複数のタイマーを使って動作していますが、再送タイマーは最も重要なタイマーであると言えます。 *ホスト間での通信において、輻輳（ネットワークで通信できるデータの量を超えて通信しようとしている状態）と言います。 RTT（Ｒｏｕｎｄ　Ｔｒｉｐ　Ｔｉｍｅ）の測定とタイムアウトの計算 ackが返らない..]]> Sun, 02 Jul 2006 15:58:54 +0900

n個の整数を要素とする1次元配列Aの中から、要素の値の小さな順にk個までの要素を抽出したい。これを実現するための効率の良いアルゴリズムを考案せよ。ただし、nは比較的大きな数であり、またkはnに比べて非常に小さいものとする。 (ヒント)k<[334]
抽出アルゴリズム　レポート n個の整数を要素とする1次元配列Aの中から、要素の値の小さな順にk個までの要素を抽出したい。これを実現するための効率の良いアルゴリズムを考案せよ。ただし、nは比較的大きな数であり、またkはnに比べて非常に小さいものとする。 (ヒント)k<<nなので、与えられたn個のデータを全て昇順に整列させてから必要なk個のデータを抽出するのでは効率が悪い。したがって、全てのデータを整列させずに必要なk個のデータを得る方法を考えると良い。 考案したアルゴリズム n個の整数を要素とする1次元配列Aを半順順序木としたヒープBに組み直す。 ヒープBをヒープソートの手順にて降順にソートを行うが、小さい数値からk個のみ確定した時点でヒープソートを中止する。この場合、ヒープBにおいて、B[n]～B[n - k + 1]の要素が、小さな順のk個の要素となる。 考案したアルゴリズムの例 例を示すため、配列の要素数nは、9とし、抽出する要素の小さな値の個数kは、3とする。 下記のような配列Aを半順序木へ組みなおし、ヒープBとする。 添字 1 2 3 4 5 6 7 8 9 要素 3 11 1..]]> Wed, 27 Jul 2005 23:07:29 +0900

電子機能システム基礎論Ⅱ　 　統計的パターン認識手法について、特に部分空間法、K－NN法、ニューラルネットワークについて述べる。これらは対象の特徴を利用して、いかに高精度にパターン認識を行うかという識別処理に分類される。 部分空間法 　　統計的な識別関数といわれる。標準パターンを作成する際に、大量のデータを使用して、認識する文字種ごとの細かな相異を判別できるような判別境界にあたるデータを抽出してこれを標準パターンとし識別を行う。 K－NN法 　　この方法は、クラスが未知の事例を分類するとき、訓練事例中の最も距離の近いk個の類似した事例を参考にしてその事例のクラスを決める方法である。事例を参考に..]]>