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Từ điển

Chi tiết từ

画家のアルゴリズム

とも。3次元のシーンを2次元平面に投影するとき、どのポリゴンが見え、どの面が見えないのかを決定する必要がある。 「画家のアルゴリズム」という名称は、画家が絵を描くとき遠景から順に描いていき、近いものを描く際に以前に描いた遠景の一部を塗りつぶすことに由来する。画家のアルゴリズムでは全ポリゴ

Từ liên quan

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。

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。

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

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

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、

グローバーのアルゴリズム

アルゴリズムは、O(N1/2)の計算時間しか消費せず、未整序データベース探索を行う量子アルゴリズムの中で最も速い。 このアルゴリズムは他の量子アルゴリズムがしばしば、古典アルゴリズムと比較して指数的な速度向上をもたらすのとは異なり、二次の速度

ディオスポスの画家

黒絵式レキュトス ゴルゴンを殺すペルセウス メトロポリタン美術館所蔵 黒絵式レキュトス サイコロで遊ぶアキレウスと大アイアス ルーヴル美術館所蔵 黒絵式レキュトス カイネウスとケンタウロス ルーヴル美術館所蔵 黒絵式レキュトス ポリュペモスから逃げるオデュッセウス 大英博物館所蔵 黒絵式アンフォラ

画家のアトリエ

た。その最も明らかな例は、本作の背景にある。当初クールベは、アトリエの奥の壁に、自作の模写を多数並べるつもりだった。しかし、それを完全に描くには時間がなくなり、赤茶色の下地のような色で塗りつぶすことになったのだが、部分的に完成していた画面はそれなりに姿が見えている。

画家

絵をかくことを職業とする人。 絵かき。

フランク・ウルフのアルゴリズム

許容範囲がもし一連の線形拘束条件により与えられている場合、各反復における部分問題は線型計画法により解くことができる。 一般の問題について最悪収束速度  O ( 1 / k ) {\displaystyle O(1/k)}  を改善することは不可能であるが、たとえば強凸問題など特定の種類の問題について、より早い収束速度を得ることはできる。

エドモンズ・カープのアルゴリズム

< size; i++) { color[i] = WHITE; minCapacity[i] = Double.MAX_VALUE; } first = last = 0; queue[last++] = source; color[source] = GRAY; while (first !=

ガウス＝ルジャンドルのアルゴリズム

このアルゴリズムはカール・フリードリヒ・ガウスとアドリアン＝マリ・ルジャンドルがそれぞれ別個に研究したものである。これは2つの数値の算術幾何平均を求めるために、それぞれの数値を算術平均（相加平均）と幾何平均（相乗平均）で置き換えていくものである。 これによる円周率の計算方法は以下の通りである。 a 0 = 1 b 0 = 1

スヴェンセン・ワンのアルゴリズム

ようになった。この手法のカギは、Fortuin[訳語疑問点]と Kasteleyn[訳語疑問点] に帰せられるイジング模型やポッツ模型を結合のパーコレーションでモデル化する方法である。結合されたサイトはクラスターを形成する。等しいスピンを持つサイト同士は次に示す確率で結合される。 P = 1 − exp(−2J/(kBT))

フォード・ファルカーソンのアルゴリズム

O(VE2) となる。 以下の例は、4ノードのフローネットワークでフォード・ファルカーソンのアルゴリズムを適用する様子を最初の数ステップだけ図示したものである。始点は A で終点は D。増加道は深さ優先探索で探し、隣接ノードは辞書順で調べる。この例では、アルゴリズムの最悪ケースを

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。

浮世の画家

1986年発表のカズオ・イシグロによる長編小説である。第二次世界大戦後の日本を舞台に、戦中に時局に乗じて日本精神を鼓舞する画題を描き名声を成した画家が、戦後の急激な価値転換の中で自身の信念と新たな価値観との間で精神的拠りどころを求めて苦悩する姿を描く。1987年ウィットブレッド賞受賞作。