問題 (1)想定可能性論法と知識論法とは、それぞれどのようなものかを説明せよ。 (2)想定可能である（あるいは、想定可能だった）が実際には不可能なこと、想定不可能である（あるいは、想定不可能だった）が実際には可能なこと、想定不可能で実際にも不可能…

"Pythonで順列を生成" #-*- coding: utf-8 -*- import random #Pandigital数の定義:Euler def permutations(L): if L == []: return [[]] else: return [[h]+t for i,h in enumerate(L) for t in permutations(L[:i]+L[i+1:])] def is_prime3(q,k=50): q = a…

#-*- coding: utf-8 -*- #Problem 48 #The series, 11 + 22 + 33 + ... + 1010 = 10405071317. #Find the last ten digits of the series, 1^1 + 2^2 + 3^3 + ... + 1000^1000. def Euler48(): return str(sum([i**i for i in xrange(1,1001)]))[-10:]

章末問題です。 私の解答とともに明らかにしております。 一章 (1)二元論は心物因果に関して二つの問題に直面するという考えに対して、その「二つの問題」がどのような問題であるか説明した上で、二元論の立場からの反論を考えよ（それらの問題はそもそも「…

概略 ヒュームの従来的な解釈 人間の信念体系は基礎付け不可能 But信念そのものの信頼性への懐疑を反基礎付けの立場から解消 つまり、信念の基礎付け不能だが、信念の確実性を提出以下の二点に基づいて従来の解釈に修正を迫る。 (1) ヒュームが知性に内在す…

import numpy as np import scipy.linalg as LA def whitening(x): nData, nDim = np.shape(x) #中心化centering x = x - np.mean(x,axis=0) #相関行列 C = np.dot(x.T, x) / nData #共分散行列の固有値分解でE,Dを求める E, D, E_T = LA.svd(C) D = np.diag…

今回は判別分析による次元縮約 (dimensionality reduction, dimension reduction) について。前回は、解説用に書いたコードだったのだけれど、 実用的ではなかった。 こんどは実用的だと思う。解説はここ。 "判別分析"一応コード中で使った関数の動作例 #uni…

Machine Learning: An Algorithmic Perspective (Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Patrtern Recognition)作者: Stephen Marsland出版社/メーカー: Chapman and Hall/CRC発売日: 2009/04/08メディア: ペーパーバック クリック: 35回この商品を含むブロ…

わりと糞なコードなので、恥ずかしい。 #-*- coding:utf-8 -*- import random def is_prime3(q,k=50): q = abs(q) #計算するまでもなく判定できるものははじく if q == 2: return True if q < 2 or q&1 == 0: return False #n-1=2^s*dとし（但しaは整数、dは…

自分のコードみて無駄なところを省いた。 いろんな人の参考にしたけど、自分のコードがくそすぎた。 （さっさとknnを実装して公開します。はい。） 使い方： import Rkmeans as R k = 2 p = R.kms(input,k) p.kmeans(input,k) #-*- coding:utf-8 -*- #使い方…

#-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from numpy import linalg as LA def linreg(input,target): nData = np.shape(input)[0] input = np.concatenate((-np.ones((nData,1)),input),axis=1) a = LA.inv(np.dot(input.T,input)) b = np.dot(a,input.T)…

本当は、原始ピタゴラス数を使って解く方がいいんだけど、また今度のせます。 #-*- coding:utf-8 -*- #Euler 39 #辺の長さが{a,b,c}と整数の3つ組である直角三角形を考え, その周囲の長さをpとする. p = 120のときには3つの解が存在する: #{20,48,52}, {24,4…

ひさしぶりに東浩紀さんの書籍を読んで、自分の興味、関心を再整理できました。 これを期に、論文集についての要約を公開していこうと思っています。 史実と異なっている場合は、指摘をして頂けると幸いです。 議論したい場合は、skypeのIDを提示いたします…

#-*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def Pamgital(max,dictionary): total = [] for i in xrange(max): number = '' j = 1 while len(number) <= 9: number += str(i*j) if len(number) == 9 and len(dictionary - set(number)) == 0: total.append(…

#素数判定 def prime(x) if x < 2; return 0 elsif x==2; return 1 elsif x % 2 ==0; return 0 end a=3 while (a**2 <= x) if x % a ==0; return 0 end a = a +2 end return 1 end

#-*- coding:utf-8 -*- def main(): fraction = 'I' max = 1000000 for i in range(1,max): fraction = fraction + str(i) print int(fraction[1]) * int(fraction[10]) * int(fraction[100]) * int(fraction[1000]) * int(fraction[10000]) * int(fraction[…

#-*- coding:utf-8 -*- sum=0 dictionary=['0','4','6','8'] prime_count=0 max=11 #素数判定 def prime(x): if x<2: return False if x==2 : return True if x%2==0: return False a=3 while a**2 <= x: if x%a==0: return False a=a+2 return True if __na…

"Problem36"処理時間: python 4.118186(s) pypy 1.056911(x) #-*- coding:utf-8 -* #Euler36 Dictionary=[] Total=[] max=1000000 def f(fore,back): back.reverse() back=''.join(back) if fore in back: return True else: return False def reversed_numb…

"problem35" #-*- coding:utf-8 -*- #Euler 35 import numpy as np total=0 max=1000000 dictionary=[0,2,4,6,8] #素数判定関数 def prime(n): i=3 if n==1 or n==0: return False if n%2==0: return False #偶数なら非素数 while i

"problem34" #-*- coding:utf-8 -*- #Euler Project 34 total=0 max=2540160 fact = [1,1,2,6,24,120,720,5040,40320,362880] def sum_factorial(x): sum=0 number=x for i in range(len(str(x))): sum+=fact[number%10] number=number/10 return sum if __n…

"problem30" #-*- coding:utf-8 -*- #Euler Project 32 #6-digits-354294,7-digits-413343i #max 354294 total=0 if __name__=="__main__": max=354294 for i in range(max): sum=0 number=i for j in range(len(str(i))): sum+=(number%10)**5 number=numbe…

ゲームのインタフェースとゲームの発展に興味がわいた。とりあえず、情報を拾ってくる。 "『名タイトルで知るFPSの歴史(1)』" "『人物で振り返るFPSの歴史(2)』" "第3回『ゲームエンジンで振り返るFPSの歴史』"

Mac OSXでのvim環境整理。.vimrcやらオヌヌメPlug inやらまとめ。 - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記 GitHub - splhack/macvim-kaoriya: MacVim-KaoriYa

詳細はこれ "ALLEN BRAIN ATLAS""Tutorial: Allen Human Brain Atlas" "Allen Brain Atlasを使い倒す~基本編~" "Allen Brain Atlasを使い倒す~応用編~""Allen Brain Atlas the free encyclopedia""A Self-Study Tutorial using the Allen Brain Explorer and…

"Cytoscape Web"について "バイオインフォマティクス砂漠" "Cytoscape_User_Manual"

メモ： f=open("Attributes.noa","w") f.write('') #文字列 s をファイルに書き込む f.writelines('') #リスト x に格納された文字列をファイルに書き込む f.close() 目的出力ーexample FunctionalCategory YAL001C = metabolism YAR002W = apoptosis YBL007…

PRMLの定義に従ってk-meansアルゴリズム書いたった。 汚いのであとで整形する予定 とりあえずn次元のクラスタに分けることが可能。 import numpy as np import pylab as plt #クラスタの数 K=2 data=np.genfromtxt("faithful.txt") X=standardizing(data) #…

"神経科学と日常概念―リベットの自由意志研究をめぐって―" リベットの実験に対する議論について調べる必要性を感じたので調べていたらこんな議論があったので みました。リベットの実験自体はある程度流れをおさえていた。 以下の論文気になったので調べる（…

"numpy.diagflat" In [120]: X Out[120]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) In [121]: np.diagflat(X) Out[121]: array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0,…

Euler Projectを時間見つけて解いていく感じのまとめ。"解答1~5" "解答6~10" "解答11~15"