python リープフロッグ法の概要とアルゴリズム及び実装例について
リープフロッグ法の概要
リープフロッグ法（Leapfrog Method）は、時間発展する運動方程式（特にハミルトニアン力学系）を数値的に解くための時間積分法の一種で、特に、ニュートンの運動方程式（F=ma）を解く際に使...
数学:Mathematics
python python Edmonsのブロッサムアルゴリズムの概要とアルゴリズム及び実装例
Edmonsのブロッサムアルゴリズムの概要
Edmondsのブロッサムアルゴリズム（Edmonds’ Blossom Algorithm）は、一般グラフ（非二部グラフも含む）において最大マッチングを求めることを...
python MOEA/D（Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition）の概要とアルゴリズム及び実装例
MOEA/D（Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition）の概要
MOEA/D（分解に基づく多目的進化アルゴリズム）は、多目的最適化問題（MO...
python ホップクロフト・カープ法 (Hopcroft–Karp Algorithm)の概要とアルゴリズム及び実装例
ホップクロフト・カープ法 (Hopcroft–Karp Algorithm)の概要
ホップクロフト・カープ法（Hopcroft–Karp Algorithm）は、二部グラフにおける最大マッチング（Maximum...
アルゴリズム:Algorithms 機械学習技術でのターゲットドメインに特化したファインチューニングについて
機械学習技術でのターゲットドメインに特化したファインチューニングについて
ターゲットドメインに特化したファインチューニングは、機械学習技術において、あるモデルを事前に訓練された一般的なモデルから、特定のタスクやド...
python 疎密の非対称性に特化したネットワーク設計とGNN
疎密の非対称性に特化したネットワーク設計
「疎密の非対称性に特化したネットワーク設計」は、以下のような状況に非常に重要なアプローチとなる。
データの一部に豊富な事例（密な領域）があり、他の部分...
python 反復最適化アルゴリズムの概要と実装例について
反復最適化アルゴリズムの概要
反復最適化アルゴリズムは、与えられた問題の最適解を見つけるために反復的に近似解を改良していくアプローチとなる。これらのアルゴリズムは、最適化問題において特に有用であり、さまざまな分野で利用され...
アルゴリズム:Algorithms アンサンブル学習とマルチエージェントシステム
アンサンブル学習について
アンサンブル学習は、機械学習の分野で広く使用されている強力な技術の一つであり、アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、個々のモデルよりも優れた予測性能を達成しようとするア...
アルゴリズム:Algorithms 量子もつれと共分散
量子もつれ
量子もつれは、2つ以上の粒子が非常に強く結びついた状態であり、空間的にどれだけ離れていても、互いの状態が瞬時に相関する現象となる。
より直感的に考えるために、2つの量子コイン（AとB）がもつれ...
Symbolic Logic エージェントに知的な振る舞いをさせるための考察
エージェントに知的な振る舞いをさせる方法について
今回は、"人工生命とエージェント技術"で述べているエージェントに知的な振る舞いをさせる方法について考察する。
1. 知的な振る舞いの設計: 知的な振る舞いを...