アルゴリズム:Algorithms 自己適応型探索アルゴリズムの概要と適用事例および実装例について
自己適応型探索アルゴリズム
自己適応型探索アルゴリズム（Self-Adaptive Search Algorithm）は、進化計算や最適化の文脈で使われるアルゴリズムの一群で、アルゴリズム内のパラメータや戦略が問題に適応的...
数学:Mathematics
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム:Algorithms ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックモジュール検出は、時間的な変化を考慮に入れたグラフデータ解析の手法の一つであり、この手法は、ダイナミックネットワーク内でコ...
アルゴリズム:Algorithms ガウス・エルミート積分の概要とアルゴリズム及び実装について
ガウス・エルミート積分について
ガウス・エルミート積分(Gaussian-Hermite Integration)は、数値積分の手法の1つで、特に確率密度関数がガウス分布(正規分布)であるような確率論的な問題や、量子力学...
アルゴリズム:Algorithms 高次元のデータを次元削減技術（例: t-SNE、UMAP）を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について
高次元のデータを次元削減技術（例: t-SNE、UMAP）を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について
高次元のデータを次元削減技術を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法は、デ...
アルゴリズム:Algorithms ダイナミック中心性指標による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミック中心性指標による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミック中心性指標（Dynamic Centrality Metrics）は、時間的な変化を考慮に入れたグラフデータ解析の一種であり、...
python ニュートン法の概要とアルゴリズム及び実装について
ニュートン法について
ニュートン法（Newton's method）は、非線形方程式や関数の数値的な解を求めるための反復的な最適化アルゴリズムの一つであり、主に方程式の根を求めるために使用され、連続的な関数の極小値や極大...
アルゴリズム:Algorithms 大規模グラフデータのサブサンプリングについて
大規模グラフデータのサブサンプリングについて
大規模グラフデータのサブサンプリングは、グラフの一部をランダムに選択することで、データのサイズを削減し、計算およびメモリの使用量を制御するもので、大規模なグラフデー...
アルゴリズム:Algorithms ダイナミックコミュニティ分析について
ダイナミックコミュニティ分析について
ダイナミックコミュニティ分析（Dynamic Community Detection）は、時間に関連する情報を持つネットワーク（ダイナミックネットワーク）内で、コミュニティ...
微分積分:Calculus 勾配法の概要とアルゴリズムおよび実装例について
勾配法(Gradient Descent)について
勾配法は機械学習や最適化アルゴリズムで広く使用される手法の一つであり、そのの主な目的は、関数の最小値(または最大値)を見つけるため...
python フェルミ推定統計学と人工知能技術
統計学を用いたフェルミ推定
フェルミ推定(Fermi estimation)は、精密な計算や詳細なデータが得られない場合に、大まかな見積もりをするための方法で、物理学者エンリコ・フェルミにちなんで名付けられたもの...