タグ

アルゴリズム

14 件の記事

Cracking the Coding Interview cover

ゲイル・ラクマン・マクダウェルテック業界のキャリア形成を導くエンジニア兼著者

ゲイル・ラクマン・マクダウェルCracking the Coding Interviewコーディング面接エンジニア転職
続きを読む →
Konrad-Zuse-Zentrum für Informationstechnik Berlin

ベルリン・ツーゼ研究所（ZIB）と最適化ソルバーSCIPの概要

ベルリン・ツーゼ研究所ZIBSCIP混合整数計画法
続きを読む →
📖

Truthful Job Schedulingインセンティブ設計による効率的なタスク割り当て

Truthful Job Schedulingメカニズムデザインジョブショップスケジューリングインセンティブ適合性
続きを読む →
Euler diagram for P, NP, NP-complete, and NP-hard set of problems.

NP困難とは何か？計算複雑性理論における定義と重要性を解説

NP困難NP完全計算複雑性理論多項式時間
続きを読む →
📖

数学の未来計算機時代の進化と学問の変容

数学の未来実験数学自動定理証明計算科学
続きを読む →
Graph showing how the record precision of numerical approximations to pi measured in decimal places (depicted on a logarithmic scale), evolved in human history. The time before 1400 is compressed.

円周率πの計算史古代の近似値から現代の超巨大計算まで

円周率π計算史数学定数
続きを読む →
Dennis Hamilton and Charles Bachman at ACM Turing Centenary Celebration

コンピュータサイエンスの主要賞と競技会技術革新を称える栄誉の体系

コンピュータサイエンスACMIEEEチューリング賞
続きを読む →
Ant behavior was the inspiration for the metaheuristic optimization technique

蟻コロニー最適化（ACO）の仕組みと広範な応用事例

蟻コロニー最適化ACOメタヒューリスティクス群知能
続きを読む →
Different occurrences of a sub-graph in a graph. (M1 – M4) are different occurrences of sub-graph (b) in graph (a). For frequency concept F1, the set M1, M2, M3, M4 represent all matches, so F1 = 4. For F2, one of the two set M1, M4 or M2, M3 are possible matches, F2 = 2. Finally, for frequency concept F3, merely one of the matches (M1 to M4) is allowed, therefore F3 = 1. The frequency of these three frequency concepts decrease as the usage of network elements are restricted.

ネットワークモチーフ複雑なネットワークを構成する基本構造と検出アルゴリズム

ネットワークモチーフグラフ理論サブグラフFANMOD
続きを読む →
A graph with 6 vertices and 7 edges

グラフ理論ネットワーク構造を解き明かす数学の基礎

グラフ理論離散数学頂点エッジ
続きを読む →
📖

チェックデジットの仕組みと種類入力ミスを防ぐエラー検出アルゴリズム

チェックデジットエラー検出アルゴリズムISBN
続きを読む →
A simple flowchart representing a process for dealing with a non-functioning lamp

フローチャートの基本と活用法プロセスの可視化で効率を最大化する

フローチャートプロセス可視化アルゴリズムISO 5807
続きを読む →