A Turing machine is a math concept that show that a few simple rules can be used to solve any computable computation. It is the basis for all of today's computers. My goal in building this project was to create a machine that embodied the classic look and feel of the machine presented in Alan Turings 1937 paper on computable numbers. More information can be found at: http://aturingmachine.com
宇野毅明と有村博紀による公開プログラム（コード） このページでは、公開しているプログラムのコードがダウンロードできます。主に、列挙アルゴリズムやデータマイニングに関するものです。全て、宇野毅明、あるいは、良く一緒に研究をしてお世話になっている北海道大学の有村博紀先生によって作られたものです。各プログラムに使用言語とコード作成者が書いてありますので、質問、あるいはバグの報告などは、作成者にご連絡ください。宇野毅明は [email protected]、有村博紀先生は [email protected]ai.ac.jp です。 !!! コードの最近のバージョンに、マッキントッシュのフォーマットではエラーが出るというバグがありました。現行バージョンではこのバグは治っています。 LCM (Linear time Closed itemset Miner) ver.2 (C言語、宇野毅明) [文献 1]
KEY Black values are sorted. Gray values are unsorted. A red triangle marks the algorithm position. Dark gray values denote the current interval (shell, merge, quick). A pair of red triangles marks the left and right pointers (quick). DISCUSSIONThese pages show 8 different sorting algorithms on 4 different initial conditions. These visualizations are intended to: Show how each algorithm operates.
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
Algorithm2e is an environment for writing algorithms in LaTeX2e. An algorithm is defined as a floating object like figures. It provides macros that allow you to create different sorts of key words, thus a set of predefined key words is given. You can also change the typography of the keywords. You can subscribe to algorithm2e-announce mailing list to receive announcements about revisions of the pa
アルゴリズムの説明をレジュメを書くときに，悩む． 文章で書くのが良いのか，フローチャートを書くのが良いのか，それともソースコードをそのまま載せれば良いのか，悩むんです． 全部やってしまえば良いのかもしれませんが，なるべくレジュメのページ数を少なくしたいという欲求があるので，それは難しい． そこで，文章とソースコードの中間のようなものである（？）擬似コードを書こうと思い，LaTeXのパッケージを探してみたら，Algrorithmsパッケージというのがありました． このパッケージは，擬似コードを記述するalgorithmic環境と，それを図表のように自動的に配置したりキャプションをつけて参照できるalgorithm環境を提供してくれます． インストールは簡単． まず，パッケージをココからダウンロードし，解凍します． 次に，解凍したファイルを，texmfディレクトリ以下の適切な場所に
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