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Деталі слова

アルゴリズム

[アルゴリズム]
〖algorithm〗
〔アラビアの数学者アル＝フワリズミの名にちなむ〕
(1)もとは算用数字を用いた筆算のこと。
(2)計算や問題を解決するための手順， 方式。 特にコンピューターのプログラムに適用可能な手続きをいうことが多い。

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アルゴリズム作曲法

アルゴリズム作曲法（アルゴリズムさっきょくほう、英語: Algorithmic composition）とは、読んで名の通り、アルゴリズムを用いた作曲である。 アルゴリズムを駆使した作曲法（少なくとも、きちんとした形式法則による作曲は）、古来より数世紀にわたりおこなわれてきており、例えば西洋音楽の場合、対位法（英:

乱択アルゴリズム

乱択アルゴリズム（らんたくアルゴリズム）、ランダム・アルゴリズム（英: randomized algorithm）または確率的アルゴリズム（かくりつてきアルゴリズム、（英: probabilistic algorithm）は、その論理の一部に無作為性を導入したアルゴリズムである。通常のアルゴリズム

分散アルゴリズム

分散アルゴリズム（ぶんさんアルゴリズム、英語: Distributed algorithm）とは、相互接続されたプロセッサにより構成されるハードウェア上で実行するために設計されたアルゴリズムである。分散アルゴリズムは分散コンピューティングの多くの応用分野において使われ、その例として、通信、科学計算

キャッシュアルゴリズム

キャッシュコヒーレンシを保つアルゴリズムも各種存在する。すなわち、複数の独立したキャッシュが同じデータを格納する場合の同期アルゴリズムである（例えば、複数のデータベースサーバが単一の共有データファイルを更新する場合）。 キャッシュ キャッシュメモリ ページ置換アルゴリズム

シュトラッセンのアルゴリズム

シュトラッセンのアルゴリズム（Strassen algorithm）は、行列の積を高速に計算するアルゴリズムである。通常、 N × N {\displaystyle N\times N} 行列同士の積を計算するには O ( N 3 ) {\displaystyle O(N^{3})} の時間が必要だが、このアルゴリズムを用いると、

自動定理証明

SPASSは等号を含む一階述語論理の定理証明機である。マックス・プランク研究所が開発した。 導出とユニフィケーション 項書き換え モデル検査 数学的帰納法 二分決定図 DPLLアルゴリズム 分析的タブロー法 Automath CVC IsaPlanner LCF LoTREC MetaPRL

ラビン-カープ文字列検索アルゴリズム

ラビン-カープ文字列検索アルゴリズム（英: Rabin-Karp string search algorithm）は、マイケル・ラビンとリチャード・カープが開発した、ハッシュ関数を利用してテキストからパターン（サブ文字列）を探す文字列検索アルゴリズムの一種。1つのパターンの検索にはあまり用いられな

ネルダー–ミード法

ネルダー–ミード法（ネルダー–ミードほう、英: Nelder–Mead method）や滑降シンプレックス法（英: downhill simplex method）やアメーバ法（英: amoeba method）は、最適化問題のアルゴリズム。導関数は不要。1965年に John A. Nelder と Roger Mead

DNSラウンドロビン

アルゴリズムとして定義された「RFC3484」では、DNSが同一サーバ名に対し複数のIPアドレスを持つ場合に「自分のアドレスに近いアドレスを優先的に選択する」ことを定めており、Windows Vistaなどマイクロソフト製OSの一部や、最近のLinuxなどではこのルールに従いDNSラウンドロビンがデフォルトで無効にされている。

デッカーのアルゴリズム

デッカーのアルゴリズムはオランダ人数学者 T・J・デッカーの考案した相互排他のためのアルゴリズムである。これにより、共有メモリによる通信のみで、2つのプロセスが1つのリソースを競合することなく共有することができる。 厳密に交互にとっていく素朴なアルゴリズムを避けて発明された世界初の相互排他アルゴリズムの1つである。

ページ置換アルゴリズム

ページ置換アルゴリズム（ページちかんアルゴリズム）とは、仮想記憶管理としてページング方式を使用するコンピュータのオペレーティングシステムにおいて、空き物理ページが少ない状態で新たなページを割り当てなければならないときにどのページを「ページアウト（スワップアウト）」するかを決定する方法を意味する。こ

可逆圧縮

コンピュータ上でよく扱われるLZH、ZIP、CABや、画像圧縮形式のPNG、GIFなどが可逆圧縮である。 すべてのデータを効果的に圧縮できる可逆圧縮アルゴリズムは存在しない（可逆圧縮の限界の節を参照）。そのため、データの種類によって多くのアルゴリズムが存在する。下記に主要な可逆圧縮方式を列挙する。 算術符号 - エントロピー符号の一種

EMアルゴリズム

expectation, E) ステップと最大化 (英: maximization, M)ステップを交互に繰り返すことで計算が進行する。Eステップでは、現在推定されている潜在変数の分布に基づいて、モデルの尤度の期待値を計算する。Mステップでは、E ステップで求まった尤度の期待値を最大化するようなパラメータを求める。M

Bitapアルゴリズム

state[4], ... を実装することで、許容する挿入文字数を増やした検索が可能になる。 #実装例のコードのハイライト部分をこのフローに従って修正すると以下のようになる。 # 実際にtextと照合させる distance = 2 # 許容する挿入文字数 state = Array.new(distance

Nagleアルゴリズム

未送信データが最大セグメントサイズ以上になる 過去の送信パケットで ACK が未受信の物がなくなる（TCP遅延ACKに注意） タイムアウトになる 擬似コードでは以下の通り： if 新しいデータを送信するとき if ウィンドウサイズ >= 最大セグメントサイズ(MSS) and 送信データ >= 最大セグメントサイズ 最大セグメントサイズ分を即座に全て送信

SAMV (アルゴリズム)

は計算上実用的ではない。グリッドによって課されるこの解決限界を克服するために、確率的最尤コスト関数を反復的に最小化することによって位置推定を精緻化する格子フリーのSAMV-SML（反復疎漸近最小分散 - 確率的最尤）が提案される 単一のスカラーパラメーターに対して。

エドワーズ曲線デジタル署名アルゴリズム

デジタル署名の一つである。他のデジタル署名において見つかっている安全性に関する問題を回避した上で、高効率で暗号化処理が行われるように設計されている。エドワーズ曲線電子署名アルゴリズムは、ダニエル・バーンスタインが率いるチームによって開発された 。 EdDSAのアルゴリズム

ピーターソンのアルゴリズム

ピーターソンのアルゴリズムは、通信のために共有メモリだけを使い2個のプロセス間でリソースを競合することなく共有する相互排他のためのアルゴリズムである。これは、1981年、ロチェスター大学の Gary Peterson が定式化した。 ハードウェアレベルでは一般に、アトミックなアクセスを達成するの

カーマーカーのアルゴリズム

{\displaystyle O(n^{6}L)} のオーダーをもつ。カーマーカーのアルゴリズムの実行時間（runtime、計算量）は、高速フーリエ変換に基づく乗算であるシェーンハーゲ・シュトラッセンのアルゴリズムで使用した場合、以下のオーダーをもつ。 O ( n 3.5 L 2 ⋅ log ⁡ L