アルゴリズム的ランダムな無限列とは?

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アルゴリズム的ランダムな無限列

ランダムネスの概念が存在する。もっとも良く知られているのはマルティンレーフランダムネス（1ランダムネスとも言う）であるが、もっと強いランダムネスや弱いランダムネスも存在する。単に「ランダム」と言った場合には、マルティンレーフランダム

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Các từ liên quan tới アルゴリズム的ランダムな無限列

ランダム行列

ランダム行列 (ランダムぎょうれつ、英語: Random Matrix) とは、行列要素 hj,k がなんらかの確率法則あるいは確率分布に従う確率変数 (乱数) として与えられると仮定する行列モデル。また、ランダム行列に関する理論をランダム行列理論 (英語: RMT) という。ランダム

無限数列

むげんすうれつ

〔数〕項の数が無限である数列。

並列アルゴリズム

ほど並列でないアルゴリズムよりもずっと速く問題を解くことができる。一般に単一プロセッサの極めて高速なコンピュータよりも、多数の遅いプロセッサで同等のスループットを実現するコンピュータを構築する方が容易である。また、単一プロセッサの性能には理論的な限界がある。並列アルゴリズムには並列化できない部分があ

無限

むげん

(1)限りがないこと。どこまでも続くこと。また，そのさま。

ランダム

〖random〗

決定的アルゴリズム

アルゴリズムであり、その多くは実際のコンピュータで効率的に実行できる実用性を備えている。決定性アルゴリズムと言うことも多い。決定的アルゴリズムは、同じ入力に対しては常に（ひとつの）同じ結果を返すという点で、関数の一種とみなせる。アルゴリズムはその結果の計算の具体的な手順を与えるものである。

進化的アルゴリズム

algorithm、EAと略記）は進化的計算の一分野を意味し、人工知能の一部である。個体群ベースのメタヒューリスティックな最適化アルゴリズムの総称である。そのメカニズムとして生殖、突然変異、遺伝子組み換え、自然淘汰、適者生存といった進化の仕組みに着想を得たアルゴリズムを用いる。最適化問題の解の候補群が生物の個体群の

遺伝的アルゴリズム

制御を左右する。4つの主要な進化的アルゴリズムの一つであり、その中でも最も一般的に使用されている。遺伝的アルゴリズムはデータ（解の候補）を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。適応度は適応度関数によって与えられる。