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​『Golangでの0-1ナップサック問題の実装』
https://qiita.com/watabiro/items/b0c9cd87a01d9bba64d4 by @watabiro @​Qiita

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Golangでの0-1ナップサック問題の実装 - Qiita

# Goで0-1ナップサック問題を解く ナップサック?ナップザック?どちらも見かけるような気がします. 英語ではKnapsack(nˈæpsæk)なのでサックなような気がします. ## 目的・理由 最近仕事でナップサック問題で解決...

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​『C#高速化メモ』
https://qiita.com/Nakatomo/items/ed55196f11068689923e by @nakatomo @​Qiita

#CSharp_qiita #最適化_qiita #高速化_qiita

C#高速化メモ - Qiita

#概要 色々な高速化などの噂について検証してみました 探せばいくらでもあるforとforeachの速度などは載せていません ##なるべく二進数換算で小さい値に 2進数換算をした時に、1の数がなるべく少ない方が高速らしいという噂を聞...

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​『条件付確率の定義からベイズ推定を解説』
https://qiita.com/msekino/items/e306a25f238424ef5909 by @msekino @​Qiita

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条件付確率の定義からベイズ推定を解説 - Qiita

# はじめに ベイズ推定を学ぼうとしたとき、各種確率分布の定義から共役事前分布やMCMC、変分ベイズ法など、キーワードが多い上に一つ一つが割と重かったり、全体感が掴めていないまま具体的なモデルでのベイズ推定の導出を読んでも「いま何のた...

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​『【2020決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム -損失関数からAdamとニュートン法-』
https://qiita.com/omiita/items/1735c1d048fe5f611f80 by @omiita @​Qiita

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【2020決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム -損失関数からAdamとニュートン法- - Qiita

# 【2020決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム 深層学習を知るにあたって、最適化アルゴリズム(Optimizer)の理解は避けて通れません。 ただ最適化アルゴリズムを理解しようとすると数式が出て来てしかも勾配...

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​『ビンゴの当選者を決めよう』
https://qiita.com/SaitoTsutomu/items/f57b93201ce5a2f57122 by @SaitoTsutomu @​Qiita

#python_qiita #数学_qiita #最適化_qiita #組合せ最適化_qiita #ビンゴ_qiita

ビンゴの当選者を決めよう - Qiita

## 問題 会社の忘年会でビンゴをします。あなたは、ビンゴをするためのシステム開発を頼まれました。ただし、以下のような要件があります(フィクションです)。 - 「賞品は7個」 - 「なるべく男女で当選者の比率を一定にしてね」 - ...

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​『東芝SBMでTSPを解く(TSPは量子アニーリングで解けるのか? その1)』
https://qiita.com/lynalogics/items/50d1912de76c06a5f5ec by @lynalogics @​Qiita

#最適化_qiita #量子アニーリング_qiita #巡回セールスマン問題_qiita #イジングモデル_qiita

東芝SBMでTSPを解く(TSPは量子アニーリングで解けるのか? その1) - Qiita

#はじめに 2011年にD-Waveが量子アニーリングマシンの商用販売を開始して以降、日本の大手企業も相次ぐ形で様々な(量子)アニーリングマシンの開発を開始しています。量子アニーリングマシンはイジングモデルという形式で表される最適化問...

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​『量子コンピュータにメイド喫茶をオススメしてもらった』
https://qiita.com/hamiltonian/items/226a5d3f6e543dc2d9b2 by @hamiltonian @​Qiita

#最適化_qiita #量子コンピュータ_qiita #量子ゲート_qiita #qiskit_qiita #ibmq_qiita

量子コンピュータにメイド喫茶をオススメしてもらった - Qiita

# はじめに この記事は [Brainpad Advent Calender 2019](https://qiita.com/advent-calendar/2019/brainpad) 23日目の記事になります。 ブレインパッドで...

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​『勾配法実装1』
https://qiita.com/shinyaweeb/items/b20a934e010bfe5cac7d by @shinyaweeb @​Qiita

#機械学習_qiita #python_qiita #最適化_qiita #機械学習入門_qiita

勾配法実装1 - Qiita

# はじめに アドベントカレンダーのこの日を予約してから早1ヶ月程が経ち、クリスマス目前となりました。なんだか、いつも以上に今年1年間はあっというまに過ぎ去った気がします。今回は、ある程度Pythonは書けるけど、機械学習で具体的にど...

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​『Lagrangeの運動方程式とLagrangeの未定乗数法の導出』
https://qiita.com/trgkpc/items/29cde83e54298700ed50 by @trgkpc @​Qiita

#最適化_qiita #解析力学_qiita #lagrange未定乗数法_qiita

Lagrangeの運動方程式とLagrangeの未定乗数法の導出 - Qiita

## はじめに はじめまして。東京大学計数工学科B2の石鹸と申します。 このブログは[物工/計数 Advent Calendar 2019](https://adventar.org/calendars/4128)の17日目の記事です...

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​『最適化で変形じゃんけんを考える』
https://qiita.com/SaitoTsutomu/items/8bb3561918dc9c88105b by @SaitoTsutomu @​Qiita

#python_qiita #数学_qiita #最適化_qiita #組合せ最適化_qiita #ゲーム理論_qiita

最適化で変形じゃんけんを考える - Qiita

## これなに 「[授業で使える 中学校数学パズル・ゲーム大全](https://www.meijitosho.co.jp/detail/4-18-281714-4)」という本のp136の問題について、3人の場合の戦略を考えてみます...