UCT探索を用いた大貧民クライアント

aisatu.pdf

1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71

Sigma

Sigma

03337-010-001.PDF

日本外傷歯学会認定医(平成24年11月30日付)　H24.12.23

２３０１／１　　　　　目次・広告

IPSJ SIG Technical Report Vol.2016-GI-35 No /3/9 StarCraft AI Deep Q-Network StarCraft: BroodWar Blizzard Entertainment AI Competition AI Convo

StarCraft AI Deep Q-Network StarCraft: BroodWar Blizzard Entertainment AI Competition AI Convolutional Neural Network(CNN) Q Deep Q-Network(DQN) CNN DQN,,, 1. StarCraft: Brood War *1 Blizzard Entertainment

ホームページ用原稿 3-1

2 74

[1] AI [2] Pac-Man Ms. Pac-Man Ms. Pac-Man Pac-Man Ms. Pac-Man IEEE AI Ms. Pac-Man AI [3] AI 2011 UCT[4] [5] 58,990 Ms. Pac-Man AI Ms. Pac-Man 921,360

TD(λ) Ms. Pac-Man AI 1,a) 2 3 3 Ms. Pac-Man AI Ms. Pac-Man UCT (Upper Confidence Bounds applied to Trees) TD(λ) UCT UCT Progressive bias Progressive bias UCT UCT Ms. Pac-Man UCT Progressive bias TD(λ)

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1 (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (1) (2) (3) (1) (2) (3) (4) (5) (1) (2) (3) (1) (2) 10 11 12 2 2520159 3 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 103 59529 600 12 42 4 42 68 53 53 C 30 30 5 56 6 (3) (1) 7 () () (()) () ()

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Root 08M37189 21 22 1 29 Root Tree Fuego Root Tree Root Root 2 Fuego Root CPU Root 64CPU Chaslot Root Root 1 1 7 1.1................................ 7 1.2................................. 8 1.3..................................

Vol. 52 No (Dec. 2011) Ms. Pac-Man IEEE CIG Ms. Pac-Man Ms. Pac-Man AI AI Ms. Pac-Man Ms. Pac-Man Competition Ms. Pac-Man Monte

Vol. 52 No. 12 3817 3827 (Dec. 2011) Ms. Pac-Man 1 2 2007 IEEE CIG Ms. Pac-Man Ms. Pac-Man AI AI Ms. Pac-Man Ms. Pac-Man Competition Ms. Pac-Man Monte-Carlo Tree Search in Ms. Pac-Man Nozomu Ikehata 1

2015 3

JAIST Reposi https://dspace.j Title ターン制ストラテジーゲームにおける候補手の抽象化 によるゲーム木探索の効率化 Author(s) 村山, 公志朗 Citation Issue Date 2015-03 Type Thesis or Dissertation Text version author URL http://hdl.handle.net/10119/12652

2 1 2 2 1 i

25 Improvement of Simulation Accuracy in Monte Carlo Daihinmin Players 1165064 2014 2 28 2 1 2 2 1 i 2 2 1 3 15,000 15,000 69% 2 3 3 ii Abstract Improvement of Simulation Accuracy in Monte Carlo Daihinmin

コンピュータ 囲 碁 に 起 きた 革 命 2008 年 3 月 末 パリ 囲 碁 トーナメントのエキシビショ ンでプロ 対 コンピュータの 対 戦 が 実 現 (http://paris2008.jeudego.org/) プロ:タラヌ カタリン 五 段 ( 日 本 棋 院 中 部 総 本 部 所

コンピュータ 囲 碁 における モンテカルロ 法 ~ 理 論 編 ~ 美 添 一 樹 コンピュータ 囲 碁 に 起 きた 革 命 2008 年 3 月 末 パリ 囲 碁 トーナメントのエキシビショ ンでプロ 対 コンピュータの 対 戦 が 実 現 (http://paris2008.jeudego.org/) プロ:タラヌ カタリン 五 段 ( 日 本 棋 院 中 部 総 本 部 所 属 ) コンピュータ:MoGo

「産業上利用することができる発明」の審査の運用指針（案）

1 1.... 2 1.1... 2 2.... 4 2.1... 4 3.... 6 4.... 6 1 1 29 1 29 1 1 1. 2 1 1.1 (1) (2) (3) 1 (4) 2 4 1 2 2 3 4 31 12 5 7 2.2 (5) ( a ) ( b ) 1 3 2 ( c ) (6) 2. 2.1 2.1 (1) 4 ( i ) ( ii ) ( iii ) ( iv)

The 19th Game Programming Workshop 2014 SHOT 1,a) 2 UCT SHOT UCT SHOT UCT UCT SHOT UCT An Empirical Evaluation of the Effectiveness of the SHOT algori

SHOT 1,a) 2 UCT SHOT UCT SHOT UCT UCT SHOT UCT An Empirical Evaluation of the Effectiveness of the SHOT algorithm in Go and Gobang Masahiro Honjo 1,a) Yoshimasa Tsuruoka 2 Abstract: Today, UCT is the most

2 36 41 41 42 44 44 1 2 16 17 18 19 20 25 26 27 28 29 4 4.12 32 4.2 4.2.1 36 4.2.2 41 4.2.3 41 4.2.4 42 4.3 4.3.1 44 4.3.2 44 31 1 32 33 < 2 x 1 x x 2 < x 1 x1x 2 x1x 2 34 36 4.2 (1) (4) (1)

…K…E…X„^…x…C…W…A…fi…l…b…g…‘†[…N‡Ì“‚¢−w‘K‡Ì‹ê™v’«‡É‡Â‡¢‡Ä

2009 8 26 1 2 3 ARMA 4 BN 5 BN 6 (Ω, F, µ) Ω: F Ω σ 1 Ω, ϕ F 2 A, B F = A B, A B, A\B F F µ F 1 µ(ϕ) = 0 2 A F = µ(a) 0 3 A, B F, A B = ϕ = µ(a B) = µ(a) + µ(b) µ(ω) = 1 X : µ X : X x 1,, x n X (Ω) x 1,,

チュートリアル：ノンパラメトリックベイズ

{ x,x, L, xn} 2 p( θ, θ, θ, θ, θ, } { 2 3 4 5 θ6 p( p( { x,x, L, N} 2 x { θ, θ2, θ3, θ4, θ5, θ6} K n p( θ θ n N n θ x N + { x,x, L, N} 2 x { θ, θ2, θ3, θ4, θ5, θ6} log p( 6 n logθ F 6 log p( + λ θ F θ

無線LAN VoIP 高度化技術

36

36 37 38 P r R P 39 (1+r ) P =R+P g P r g P = R r g r g == == 40 41 42 τ R P = r g+τ 43 τ (1+r ) P τ ( P P ) = R+P τ ( P P ) n P P r P P g P 44 R τ P P = (1 τ )(r g) (1 τ )P R τ 45 R R σ u R= R +u u~ (0,σ

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INFORMATION IRUMA ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, INFORMATION IRUMA INFORMATION IRUMA INFORMATION IRUMA INFORMATION IRUMA INFORMATION IRUMA INFORMATION IRUMA INFORMATION IRUMA ai ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

(interval estimation) 3 (confidence coefficient) µ σ/sqrt(n) 4 P ( (X - µ) / (σ sqrt N < a) = α a α X α µ a σ sqrt N X µ a σ sqrt N 2

7 2 1 (interval estimation) 3 (confidence coefficient) µ σ/sqrt(n) 4 P ( (X - µ) / (σ sqrt N < a) = α a α X α µ a σ sqrt N X µ a σ sqrt N 2 (confidence interval) 5 X a σ sqrt N µ X a σ sqrt N - 6 P ( X

31 gh gw

30 31 gh gw 32 33 1406 1421 640 0 (mm) (mm) MAX1513 MIN349 MIN280 MAX900 gh gw 34 gh gh gw gw gh gh gw gw gh gh gw gw 35 175 176 177 178 179 180 181 195 196 197 198 202 203 2 1 L L L2 L2 L2 L 2 2 1 L L

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AD5934 R I MCLK AVDD DVDD DAC R OUT VOUT SCL SDA Z(ω) AD5934 RFB LPF VDD/2 VIN AGND DGND 5325-1 SDA t 9 t 3 t 1 t 11 t 4 SCL t 4 t6 t 2 t 5 t 7 t 1 t 8 5325-2 NC 1 NC 2 NC 3 RFB 4 VIN 5 VOUT 6 NC 7

2

61“ƒ/61G2 P97

σ σ φσ φ φ φ φ φ φ φ φ σ σ σ φσ φ σ φ σ σ σ φ α α α φα α α φ α φ α α α φ α α α σ α α α α α α Σα Σ α α α α α σ σ α α α α α α α α α α α α σ α σ φ σ φ σ α α Σα Σα α σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ Σ σ σ σ σ

Taro13-本文（校正後）.jtd

Rp Sp 2.3.1 46 3 46 2 47 4 46 47 3 47 2 47 2.5.1 2.3.2 13.5 135kg Rp 2-1 -2 2.3.3 b-1 b-2 1mm 1mm 2.3.4 2.3.5 2.3.6 2.3.7 Rp Rp B C B B C ISB ISB Cyi 1.3AiFesi Cyi Cyi= 0.25 Cyi= 0.22 min min Ai Ai Fesi

卓球の試合への興味度に関する確率論的分析

17 i 1 1 1.1..................................... 1 1.2....................................... 1 1.3..................................... 2 2 5 2.1................................ 5 2.2 (1).........................

N i p p o n h a m AI R M A I L A C h i n a I R M A I L V i e t n a m AI R M A I L 61 62

Enterococcus faecium 59 60 N i p p o n h a m AI R M A I L A C h i n a I R M A I L V i e t n a m AI R M A I L 61 62 N i p p o n h a m A I R M A I L C a n a d AI R M AIL a Topics M e A x i I R M A c o I

π, R { 2, 0, 3} , ( R),. R, [ 1, 1] = {x R 1 x 1} 1 0 1, [ 1, 1],, 1 0 1,, ( 1, 1) = {x R 1 < x < 1} [ 1, 1] 1 1, ( 1, 1), 1, 1, R A 1

sup inf (ε-δ 4) 2018 1 9 ε-δ,,,, sup inf,,,,,, 1 1 2 3 3 4 4 6 5 7 6 10 6.1............................................. 11 6.2............................... 13 1 R R 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 π( R) 2 1 0

25 Study on Effectiveness of Monte Calro Tree Search for Single-Player Games

25 Study on Effectiveness of Monte Calro Tree Search for Single-Player Games 1165065 2014 2 28 ,,, i Abstract Study on Effectiveness of Monte Calro Tree Search for Single-Player Games Norimasa NASU Currently,

( )

) ( ( ) 3 15m t / 1.9 3 m t / 0.64 3 m ( ) ( ) 3 15m 3 1.9m / t 0.64m 3 / t ) ( β1 β 2 β 3 y ( ) = αx1 X 2 X 3 ( ) ) ( ( ) 3 15m t / 1.9 3 m 3 90m t / 0.64 3 m ( ) : r : ) 30 ( 10 0.0164

Mastering the Game of Go without Human Knowledge ( ) AI 3 1 AI 1 rev.1 (2017/11/26) 1 6 2

6 2 6.1........................................... 3 6.2....................... 5 6.2.1........................... 5 6.2.2........................... 9 6.2.3................. 11 6.3.......................

データの分布

I L01(2014-09-19 Fri) /Excel /Excel http://hig3.net () L01 I(2014) 1 / 24 1 2 Quiz=? () L01 I(2014) 2 / 24 ,,.,., 1..,. (,, 1, 2 ),.,. () L01 I(2014) 3 / 24 I. M (3 ) II, II,! CPU,,, (AI), (machine learning)!!

Microsoft PowerPoint - 公開講座ー伊藤 [互換モード]

公開講座 2012/12/9 コンピュータの技術と展望 研究略歴 ( 自己紹介 ) 北海道大学文学部行動科学科卒業研究 逆ハノイの問題解決過程 伊藤毅志 名古屋大学大学院工学研究科 ( 情報工学専攻 ) 博士課程博士論文 作図行動を含んだ問題解決の認知科学的研究 ~ 幾何の証明問題からの考察 ~ 電気通信大学情報理工学研究科伊藤毅志 電気通信大学情報工学科赴任 学習支援システム ( 人間の学習支援

AI

JAIST Reposi https://dspace.j Title プレイヤの意図や価値観を学習し行動選択するチーム プレイ AI の構成 Author(s) 吉谷, 慧 Citation Issue Date 2013-03 Type Thesis or Dissertation Text version author URL http://hdl.handle.net/10119/11300

RESIN EVERLASTING CONCRETE ECONOMICAL PANEL 814-0001 AI F 814-0001 AI F TEL 092-832-5026 FAX 092-832-5040 814-0001 AI F TEL 092-832-5076 FAX 092-832-5040 101-0062 F TEL 03-5282-3655 FAX 03-5282-3657

日本糖尿病学会誌第58巻第1号

α β β β β β β α α β α β α l l α l μ l β l α β β Wfs1 β β l l l l μ l l μ μ l μ l Δ l μ μ l μ l l ll l l l l l l l l μ l l l l μ μ l l l l μ l l l l l l l l l l μ l l l μ l μ l l l l l l l l l μ l l l l

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23 2TB 1TB 6TB 3TB 2TB 3TB 3TB 2TB 2TB 1TB 1TB 500GB 4TB 1TB 1TB 500GB 2TB 2TB 1TB 1TB RT RT RT RT RT RT RT MAC 10. 10. 10.6 10.5 MAC 10. 10. 10.6 10.5 MAC 10. 10.6 10.5 MAC 10. 10. 10.6 10.5 MAC 10. 10.6

第6回ストックリーグ入賞レポート 敢闘賞・大学 (PDF)

2 3 4 5 Findex 6 Intergovernmental Panel on Climate Change 988 2 7 8 3 299,000 FUJIKO 24,800 262,000 22,000,050,000 4 Web 5 ESCO Energy Service Company 9 2 3 4 5 4 () (00 ) (2) (00 ) (3) () (4)

Japan Aerospace Exploration Agency t hand 100log 2 (DS 0.5)[msec] t manipulate t hand t device [msec] t speech n words f speech [msec] t hear t speech n chunks cgn [msec] angle0.66 t eye [sec] 90 t check

ICU ( ) ICU ( ) ICU SpO 2 ICU ( ) -297 S.E DEX: N=30 DEX: N= 6 (J-DEX Placebo: N=30 Placebo: N= 3 65 DEX: N=16 DEX: N= 3 Placebo: N=

ICU ( ICU ( ICU SpO 2 ICU ( -297 S.E. -75-94 65 DEX: N=30 DEX: N= 6 ( Placebo: N=30 Placebo: N= 3 65 DEX: N=16 DEX: N= 3 Placebo: N=19 Placebo: N= 4 65 DEX: N=53 DEX: N=42 DEX: N=21 DEX: N=10 ( Placebo:

BTI T90% Tave Tave Tave T90% 48 JICE REPORT vol.20/ 11.12

JICE REPORT vol.20/ 11.12 47 BTI T90% Tave Tave Tave T90% 48 JICE REPORT vol.20/ 11.12 TB Σ Tt Ts N TB Tt Ts N JICE REPORT vol.20/ 11.12 49 50 JICE REPORT vol.20/ 11.12 JICE REPORT vol.20/ 11.12 51 52

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C L C L 4.5m 3.0m 10% 25% 50% 90% 75% 50% N N N 90% 90% 10% 10% 100 100 10 10 10% 10% :49kN :17 :17kN CBR CBR CBR 5 3,000 / 3,000 /mm /mm 1.2mm 89dB 190dB 3,000 3,000 /mm 20% 20%

橡1010179.PDF

12 13 2 27 1 1 2 3 3 3 5 8 8 10 12 13 14 15 1960 70 NC NC NC NC 1 NC 2 1 3 4 NC 5 6 WA SG 10 7 , 8 m Ra 2 1.5 1 0.5 0 0 300 350 400 450 500 m 9 WA SG SG SG SG m 400 300 200 100 1000mm/min 600mm/min 0 WA

1 I

1 I 3 1 1.1 R x, y R x + y R x y R x, y, z, a, b R (1.1) (x + y) + z = x + (y + z) (1.2) x + y = y + x (1.3) 0 R : 0 + x = x x R (1.4) x R, 1 ( x) R : x + ( x) = 0 (1.5) (x y) z = x (y z) (1.6) x y =

PowerPoint プレゼンテーション

モンテカルロ木探索 並列化 囲碁 マリオ AI 美添一樹 ETATO 研究員 湊離散構造処理系プロジェクト 2013 年度秋のワークショップ 2013 年 11 月 26 日 並列モンテカルロ木探索の意義 コンピュータ囲碁で人間を超える 情報科学の有効性を示す 大規模並列探索ライブラリ 近い将来 全てのアルゴリズムは大規模並列化が必要 並列探索は実装が 非常に 大変なのでライブラリとして提供できると良い

概況

2 4 6 2 2 2 3 2 4 22 5 23 27 34 37 44 45 46 2 78.67 85.77 2.6. 7. 2 2, 65 85,464 93,8 65 85.5 93.2 8 56.2 77.9 2 8.87 88.8 3 () 65 3 6 2 2 2 2 2 22 3 2 2 2 2 2 2 2 2 28.58 28.74 29.9 8.8 8.84 2.63 65 28.3

Logistello 1) playout playout 1 5) SIMD Bitboard playout playout Bitboard Bitboard 8 8 = black white 2 2 Bitboard 2 1 6) position rev i

SIMD 1 1 1 playout playout Cell B. E. SIMD SIMD playout playout Implementation of an Othello Program Based on Monte-Carlo Tree Search by Using a Multi-Core Processor and SIMD Instructions YUJI KUBOTA,

( _NL)

1,a) 1,b) TUBSTAP TUBSTAP Offering New Benchmark Maps for Turn Based Strategy Game Tomihiro Kimura 1,a) Kokolo Ikeda 1,b) Abstract: Tsume-shogi and Ts

JAIST Reposi https://dspace.j Title ターン制戦略ゲームにおけるベンチマークマップの提 案 Author(s) 木村, 富宏 ; 池田, 心 Citation ゲームプログラミングワークショップ 2016 論文集, 2016: 36-43 Issue Date 2016-10-28 Type Conference Paper Text version author

0 (1 ) 0 (1 ) 01 Excel Excel ( ) = Excel Excel =5+ 5 + 7 =5-5 3 =5* 5 10 =5/ 5 5 =5^ 5 5 ( ), 0, Excel, Excel 13E+05 13 10 5 13000 13E-05 13 10 5 0000

1 ( S/E) 006 7 30 0 (1 ) 01 Excel 0 7 3 1 (-4 ) 5 11 5 1 6 13 7 (5-7 ) 9 1 1 9 11 3 Simplex 1 4 (shadow price) 14 5 (reduced cost) 14 3 (8-10 ) 17 31 17 3 18 33 19 34 35 36 Excel 3 4 (11-13 ) 5 41 5 4

1 1.1 Excel Excel Excel log 1, log 2, log 3,, log 10 e = ln 10 log cm 1mm 1 10 =0.1mm = f(x) f(x) = n

1 1.1 Excel Excel Excel log 1, log, log,, log e.7188188 ln log 1. 5cm 1mm 1 0.1mm 0.1 4 4 1 4.1 fx) fx) n0 f n) 0) x n n! n + 1 R n+1 x) fx) f0) + f 0) 1! x + f 0)! x + + f n) 0) x n + R n+1 x) n! 1 .

NEWS Topics

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2009-GI-22 No /6/26 ( ) GPCC (Games and Puzzles Competitions on Computers) 200

(007 10 008 10 ) 1 1 GPCC (Games and Puzzles Competitions on Computers) 007 10 7 008 10 008 197 GPCC 8) chair 009 The report of Computer BlokusDuo Championship TSUKIJI Tsuyoshi, 1 OSAKI Yasuhiro, 1 SAKAI

70の法則

70 70 1 / 27 70 1 2 3 4 5 6 2 / 27 70 70 70 X r % = 70 2 r r r 10 72 70 72 70 : 1, 2, 5, 7, 10, 14, 35, 70 72 : 1, 2, 3, 4, 6, 8, 9, 12, 18, 24, 36, 72 3 / 27 r = 10 70 r = 10 70 1 : X, X 10 = ( X + X

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1 1950 60 PE PP PVD C PVC FT-lR DS C XRF GC LC 1 HS GC 2 2 1 2 1 GC GC 80 5 3 3 200 2 PVC 2 3 2 2 4 JHS 100 5 10ml GC 5 JHS-100 3 3 1 JHS 100A QP 5000 GC MS 6 1 1 TC-WAX 0.25mm 60m 40 180 5 /min--- 280

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.,. f(),, f(),,.,. () lim 2 +3 2 9 (2) lim 3 3 2 9 (4) lim ( ) 2 3 +3 (5) lim 2 9 (6) lim + (7) lim (8) lim (9) lim (0) lim 2 3 + 3 9 2 2 +3 () lim sin 2 sin 2 (2) lim +3 () lim 2 2 9 = 5 5 = 3 (2) lim

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version 1 1 (Nested Logit IIA(Independence from Irrelevant Alternatives [2004] ( [2004] 2 2 Spence and Owen[1977] X,Y,Z X Y U 2 U(X, Y, Z X Y X Y Spence and Owen Spence and Owen p X, p Y X Y X Y p Y p

較バンディットアルゴリズムを いた クラウドソーシングにおける 品質 コストトレードオフの 動調整 畠正和, 宮 純平, 場雪乃 北海道 学 /NTT, 東京 学, 京都 学

較バンディットアルゴリズムを いた クラウドソーシングにおける 品質 コストトレードオフの 動調整 畠正和, 宮 純平, 場雪乃 北海道 学 /NTT, 東京 学, 京都 学 今 のお話 ( 枚概要 ) 2 問題 クラウドソーシングの品質 コストトレードオフを調整 最終成果物の品質をできるだけ下げず コストを削減 法 較バンディットアルゴリズムを利 有 な Worker を推定しながら Task を依頼

20130521_11_19_2.indd

MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX MIN MAX ac 450+ 450Mbps 450 Mbps 300+ 300Mbps 300 Mbps 300 Mbps 1300+ ac 450Mbps 866+ 300Mbps 300 Mbps 300& PLC 240 Mbps 300 Mbps

リスクとは何か？

http://www.craft.titech.ac.jp/~nakagawa/dir2/lecture.html#tit2005_1 Agenda Value at Risk 2 3 TOPIX 10 95% 4 TOPIX or Value at Risk 5 TOPIX = log TOPIX N 6 7 N TOPIX x, x, 1 2, L x N 8 x = N 1 EXCEL AVERAGE

これからの強化学習 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです.

これからの強化学習 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. http://www.morikita.co.jp/books/mid/088031 このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです. i ii Sutton Barto 20 1 2 3 4 1 Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Reinforcement

1 n i i 1 i n index = 0; [ index] = 1; = = ; if ( == ) { // [ index ]++; } else if () { if( index == 0 ) { // // // // [ index ]++; = ; } else { // //

7 1 2008 12 22 1 Copyright c 2008 The Japanese Committee for International Olympiad in Informatics 1 n i i 1 i n index = 0; [ index] = 1; = = ; if ( == ) { // [ index ]++; } else if () { if( index == 0

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例 題 で 学 ぶ Excel 統 計 入 門 第 2 版 サンプルページ この 本 の 定 価 判 型 などは, 以 下 の URL からご 覧 いただけます. http://www.morikita.co.jp/books/mid/084302 このサンプルページの 内 容 は, 第 2 版 発 行 当 時 のものです. i 2 9 2 Web 2 Excel Excel Excel 11 Excel

AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t

87 6.1 AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t 2, V(y t y t 1, y t 2, ) = σ 2 3. Thus, y t y t 1,

スライド 1

モンテカルロ法によるゲームAIの可能性 美添一樹 yoshizoe@acm.org スライドの最後に 当日説明しきれなかった内容の補足があります 自己紹介 ( 最初の ) 大学院生時代には並列計算を研究 その後 某研究所に就職 携帯関係の研究開発 なぜか大学院に戻って 人工知能の研究 今はいわゆるポスドクで 量子計算機の研究中 コンピュータ囲碁の研究も続けている 専門はたぶん 探索アルゴリズム 囲碁は自称三段

PowerPoint プレゼンテーション

AI 1,a) 1,b) 1,c) , AI branching factor AI AI AI Proposal of Challenges and Approaches to Create Effective Artificial Players for Tur

JAIST Reposi https://dspace.j Title 戦術的ターン制ストラテジーゲームにおける AI 構成の ための諸課題とそのアプローチ Author(s) 佐藤, 直之 ; 藤木, 翼 ; 池田, 心 Citation 情報処理学会論文誌, 57(11): 2337-2353 Issue Date 2016-11-15 Type Journal Article Text version

Research on decision making in multi-player games with imperfect information

Research on decision making in multi-player games with imperfect information 37-086521 22 2 9 UCT UCT 46 % 60000 9 % 1 1 1.1........................................ 1 1.2.....................................

1 4 2 4 3 5 4? 7 5 9 6 10 7 11 8 13 9 16 10 17 11 19 12 20 13 21 2

78-2 (2002) p.172-193 1 1 4 2 4 3 5 4? 7 5 9 6 10 7 11 8 13 9 16 10 17 11 19 12 20 13 21 2 ( ) ( )? 3 1 N i p i log p i i p i log p i i N i q i N i p i log q i N i p i { ( log q i ) ( log p i ) } = N i

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WinLD R (16) WinLD https://www.biostat.wisc.edu/content/lan-demets-method-statistical-programs-clinical-trials WinLD.zip 2 2 1 α = 5% Type I error rate 1 5.0 % 2 9.8 % 3 14.3 % 5 22.6 % 10 40.1 % 3 Type

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d h H720D700 530 458 9.505.340.18 H720D900 530 658 9.505.342.18 H750D700 560 458 9.505.341.18 H750D900 560 658 9.505.343.18 h W H=720 530 540 9.505.344.18 H=750 560 540 9.505.380.18 H=720 530 1110 9.505.347.18

( ) a C n ( R n ) R a R C n. a C n (or R n ) a 0 2. α C( R ) a C n αa = α a 3. a, b C n a + b a + b ( ) p 8..2 (p ) a = [a a n ] T C n p n a

9 8 m n mn N.J.Nigham, Accuracy and Stability of Numerical Algorithms 2nd ed., (SIAM) x x = x2 + y 2 = x + y = max( x, y ) x y x () (norm) (condition number) 8. R C a, b C a b 0 a, b a = a 0 0 0 n C n

日本株式市場における経済レジームファクターの役割

1818 2012 47-67 47 Takuya Tokunaga, Koichi Miyazaki The University of Electro-Communications 1 David(1997) Veronesi$(1999)$ (2010) Veronesi(1999) Merton(1973) Merton(1973) Lo and Wang(2006) (2008) Lo and

a n a n ( ) (1) a m a n = a m+n (2) (a m ) n = a mn (3) (ab) n = a n b n (4) a m a n = a m n ( m > n ) m n 4 ( ) 552

3 3.0 a n a n ( ) () a m a n = a m+n () (a m ) n = a mn (3) (ab) n = a n b n (4) a m a n = a m n ( m > n ) m n 4 ( ) 55 3. (n ) a n n a n a n 3 4 = 8 8 3 ( 3) 4 = 8 3 8 ( ) ( ) 3 = 8 8 ( ) 3 n n 4 n n

離散数学 第 4回 集合の記法 (1)：外延的記法と内包的記法

4 (1) okamotoy@uec.ac.jp 2014 5 13 2014 5 12 09:28 ( ) (4) 2014 5 13 1 / 35 () 1 (1) (4 8 ) 2 (2) (4 15 ) 3 (3) (4 22 ) () (4 29 ) () (5 6 ) 4 (1) (5 13 ) 5 (2) (5 20 ) 6 (4) (5 27 ) 7 (1) (6 3 ) (6 10

- 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - - 6 - 20log10 150 = 44 20log10 150 = 44-7 - - 8 - - 9 - - 10 - L ks X n + X 2 2 ) ( 1) ( 1 = X X n S n n n X L k k n X n X S n L n k - 11 - - 12 - - 13 - - 14 - - 15 - - 16

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23.9 + + ø ø ø ø ø ø ø ø ø ++ + ++ + + + ± FH 28 D - 5 (25) S B -.5 SH (5) 2 3 4 5 6 7 8 9 2 6 7 3 8 4 9 5 ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** CL586-86-4-** CL586-868-3-** CL586-823-5-** CL586-835-4-**

s s U s L e A = P A l l + dl dε = dl l l

P (ε) A o B s= P A s B o Y l o s Y l e = l l 0.% o 0. s e s B 1 s (e) s Y s s U s L e A = P A l l + dl dε = dl l l ε = dε = l dl o + l lo l = log l o + l =log(1+ e) l o Β F Α E YA C Ο D ε YF B YA A YA

Report C: : ( )

Report2 045713C: : 18 07 23 ( ) 1 3 SCILAB (lpc.sci) Hamming DTF LPC (Levinson-Durbin ) LPC (1) (2) Levinson-Durbin SCILAB lev() SCILAB (3) =0 roots() 0 5KHz 0 5KHz (4) 100 300 8 20 (5) pre emp 1.0 2 fft_len=512;

HILIC 90% CH3CN 80% CH3CN 70% CH3CN 40% CH3CN 0 5 10 15 [ min ] PC N + P R

PC HILIC HILIC 90% CH3CN 80% CH3CN 70% CH3CN 40% CH3CN 0 5 10 15 [ min ] PC N + P R PC HILIC 1 2 3 0 4 8 12 16 [ min ] PC HILIC 0 2 4 6 8 10 [ min ] Allantoin As = 1.09 N = 19800 0 2 4 6 8 10 [ min ] Amitriptyline

1.. 1 ll a ii. 1i. i f 1 1 a. a. i. t. 1 fi fi. t i j fj i. j ;i 1. i. aa a

1.. 1 ll a ii. 1i. i f 1 1 a. a. i. t. 1 fi fi. t i j fj i. j ;i 1. i. aa 1 111 0 0 0 0 a I E l21 1fi i L < i i;i1=t ii 111 1; ai i ti a t T ;,, l 1i.... E 11fi i 1t l l t2 1i i1 t Ea li )2 0 u 0 1f )2

4 4. A p X A 1 X X A 1 A 4.3 X p X p X S(X) = E ((X p) ) X = X E(X) = E(X) p p 4.3p < p < 1 X X p f(i) = P (X = i) = p(1 p) i 1, i = 1,,... 1 + r + r

4 1 4 4.1 X P (X = 1) =.4, P (X = ) =.3, P (X = 1) =., P (X = ) =.1 E(X) = 1.4 +.3 + 1. +.1 = 4. X Y = X P (X = ) = P (X = 1) = P (X = ) = P (X = 1) = P (X = ) =. Y P (Y = ) = P (X = ) =., P (Y = 1) =

1 1. x 1 (1) x 2 + 2x + 5 dx d dx (x2 + 2x + 5) = 2(x + 1) x 1 x 2 + 2x + 5 = x + 1 x 2 + 2x x 2 + 2x + 5 y = x 2 + 2x + 5 dy = 2(x + 1)dx x + 1

. ( + + 5 d ( + + 5 ( + + + 5 + + + 5 + + 5 y + + 5 dy ( + + dy + + 5 y log y + C log( + + 5 + C. ++5 (+ +4 y (+/ + + 5 (y + 4 4(y + dy + + 5 dy Arctany+C Arctan + y ( + +C. + + 5 ( + log( + + 5 Arctan

ap0 ap1 ap2 ap3 ap4 ap5 ap6 ap7 ap8 ap9 aq0 aq1 aq2 aq3 aq4 aq5 aq6 aq7 aq8 aq9 aw0 aw1 aw2 aw3 aw4 aw5 aw6 aw7 aw8 aw9 ae0 ae1 ae2 ae3 ae4 ae5 ae6 ae7 ae8 ae9 ar0 ar1 ar2 ar3 ar4 ar5 ar6 ar7 ar8 ar9 at0

20139 mother-river homing 9 282:00 4,0007,500 2,000 7 * AIHALL * Nagai Ai Tanoue Yutaka

舞台芸術レパートリーの創造 上演 2013 3 3 1935-83 197830 30 10 22 26 * 2014 3 2 1 2 2015.3 * Tada Junnosuke 197620104 LOVE TV 2013 가모메 50 2011,2012 2013 4 5 20139 mother-river homing 9 282:00 4,0007,500 2,000 7 * 558

2 log 3 9 log 0 0 a log 9 3 2 log 3 9 y 3 y = 9 3 2 = 9 y = 2 0 y = 0 a log 0 0 a = a 9 2 = 3 log 9 3 = 2 a 0 = a = a log a a = log a = 0 log a a =. l

202 7 8 logarithm a y = y a y log a a log a y = log a = ep a y a > 0, a > 0 log 5 25 log 5 25 y y = log 5 25 25 = 5 y 25 25 = 5 3 y = 3 log 5 25 = 3 2 log 3 9 log 0 0 a log 9 3 2 log 3 9 y 3 y = 9 3 2