Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Math Cafe vol. 1 - Filtering Bit Sequence by Se...
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
IWABUCHI Yu(u)ki butchi
March 28, 2015
Research
0
100
Math Cafe vol. 1 - Filtering Bit Sequence by Set Logical Vector
第1回数学カフェ「集合論理ベクトルによるビット列のフィルタリング」
IWABUCHI Yu(u)ki butchi
March 28, 2015
Tweet
Share
More Decks by IWABUCHI Yu(u)ki butchi
See All by IWABUCHI Yu(u)ki butchi
Sunday Math Party 35 - season-doyo-calculus
butchi
0
16
WBA Monozukuri 2025-04-20 Nothing Response AI
butchi
0
51
SIG-MATHEMATICA JAPAN - Log-Log Polar Discrete Plot
butchi
0
160
Sunday Math Party 31 - Collatz Problem and Integer Spiral
butchi
0
110
Sunday Math Party 30 - Notation Block Multi
butchi
0
140
Prime QK Anniversary 10 - Rule Renew
butchi
0
130
Sunday Math Party 29 - Joyo Bizarre Plane - Times
butchi
0
180
Sunday Math Party 27 Zodiac Jijo
butchi
1
140
Sunday Math Party 26 - Zodiac Power 2
butchi
1
370
Other Decks in Research
See All in Research
From Data Meshes to Data Spaces
posedio
PRO
0
480
Akamaiのキャッシュ効率を支えるAdaptSizeについての論文を読んでみた
bootjp
1
530
ForestCast: Forecasting Deforestation Risk at Scale with Deep Learning
satai
3
570
LiDARセキュリティ最前線(2025年)
kentaroy47
0
320
LLMアプリケーションの透明性について
fufufukakaka
0
200
「車1割削減、渋滞半減、公共交通2倍」を 熊本から岡山へ@RACDA設立30周年記念都市交通フォーラム2026
trafficbrain
1
820
LLM-Assisted Semantic Guidance for Sparsely Annotated Remote Sensing Object Detection
satai
3
640
[Devfest Incheon 2025] 모두를 위한 친절한 언어모델(LLM) 학습 가이드
beomi
2
1.5k
姫路市 -都市OSの「再実装」-
hopin
0
1.7k
それ、チームの改善になってますか?ー「チームとは?」から始めた組織の実験ー
hirakawa51
0
980
存立危機事態の再検討
jimboken
0
260
"主観で終わらせない"定性データ活用 ― プロダクトディスカバリーを加速させるインサイトマネジメント / Utilizing qualitative data that "doesn't end with subjectivity" - Insight management that accelerates product discovery
kaminashi
16
23k
Featured
See All Featured
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.8k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.1k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
287
14k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
528
40k
Speed Design
sergeychernyshev
33
1.6k
Un-Boring Meetings
codingconduct
0
240
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
3
3k
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
120
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
3.7k
Writing Fast Ruby
sferik
630
63k
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
0
240
Transcript
集合論理ベクトルによる ビット列のフィルタリング 岩淵 勇樹
何がしたいの? インスタンス(ビット列)を絞り込むフィルターを作り たい
着想 • ビット列は「0か1」の万能細胞から分化していると いう概念 • CSSのクラスの絞り込みが元のアイデア • 正規表現に近いかも
(オブジェクト指向的) クラスとは • オブジェクトの設計図にあたるもの。 • インスタンスという 具体的なオブジェクトの元となるもの。 • 抽象データ型。
(オブジェクト指向的)クラスとは Dog 名前: ? 耳: 2つ 目: 2つ 鼻: 1つ
足: 4本 毛の色: ? 鼻の色: ? a dog 名前: ポチ 耳: 2つ 目: 2つ 鼻: 1つ 足: 4本 毛の色: 金 鼻の色: 黒 a dog 名前: ゴン 耳: 2つ 目: 2つ 鼻: 1つ 足: 4本 毛の色: 茶 鼻の色: 茶 インスタンス化 インスタンス化 (「継承」という概念も重要ですが割愛)
class Dog() { (コンストラクタ関数) } var dog1 = new Dog();
var dog2 = new Dog(); (オブジェクト指向的) クラスとは クラス定義 インスタンス化 インスタンス化
(CSS的)クラスとは HTMLの装飾をする際に用いる、 装飾すべきHTML要素を絞り込むための種別 クラスなどを指定して絞り込む式のことを 「セレクタ」という
(CSS的)クラスとは .hoge .piyo { margin: 10px; color: red; } セレクタ
クラス プロパティ 値
(CSS的)クラスとは <html> <head></head> <body> <p class="class-1">強調!</p> <p class="class-2">小さい。</p> <p class="class-1
class-2">小さいけど強調、そして青! </p> </body> </html> HTML .class-1 { font-weight: bold; } .class-2 { font-size: small; } .class-1.class-2 { color: blue; } CSS 強調! 小さい。 小さいけど強調! ブラウザ表示
セレクタにも演算がある * すべての要素 E F 子孫 E > F 子要素
E + F 隣接 E ~ F 兄弟 :not 該当しない場合 :first-child 該当する要素が1番目の要素の場合 他にもいろいろ
(今回扱う)オレオレ クラスとは • クラスは不確定要素を持つビット列 • インスタンスは不確定要素を持たないビット列 • インスタンスは親となるクラスの部分集合 • クラスを乗算する(絞り込む)ことをフィルタリング
と呼ぶ
具体例 「偶数」 クラス: “***0” インスタンス: “0010”, “1010”, “1100”, … 「8以上の数」
クラス: “1***” インスタンス: “1000”, “1010”, “1111”, … →このような絞り込みを数値的に表したい
具体例 「8以上の偶数」 クラス: “1**0” インスタンス: “1000”, “1010”, “1110”, …
前提 {φ, θ, ρ, σ}(後述) の4値を扱う論理値集合のベク トルが1つの値 今回は4ビットを考える
語彙 V := {φ, θ, ρ, σ} ビットの値は φ =
{}, θ = {0}, ρ = {1}, σ = {0, 1}
加算表 ∪ φ θ ρ σ φ φ θ ρ
σ θ θ θ σ σ ρ ρ σ ρ σ σ σ σ σ σ
乗算表 ∩ φ θ ρ σ φ φ φ φ
σ θ φ θ φ θ ρ φ φ ρ φ σ φ θ φ σ
ベクトルの加算と乗算 W: = (b 0 ,b 1 ,b 2 ,b
3 ) | b i ∈ V x, y ∈ W x + y := (x 0 ∪y 0 , x 1 ∪y 1 , x 2 ∪y 2 , x 3 ∪y 3 ) (これ意図と違うっぽい) x × y := (x 0 ∩x 0 , x 1 ∩x 1 , x 2 ∩x 2 , x 3 ∩x 3 )
計算例 (φ, θ, θ, θ) + (σ, ρ, θ, φ)
= (σ, σ, θ, θ) (θ, σ, σ, ρ) × (θ, ρ, θ, φ) = (θ, ρ, θ, φ)
単位元、零元 単位元 Σ = (σ,σ,σ,σ) →オールパスフィルター a + Σ =
Σ a × Σ = a 零元 Φ = (φ, φ, φ, φ) →オールカットフィルター a + Φ = a a × Φ = Φ
フィルタリング インスタンスを抽象化: (θ, θ, θ, θ) + (θ, ρ, θ,
θ) = (θ, σ, θ, θ) オールパスフィルター (σ, σ, σ, θ) × (σ, σ, σ, σ) = (σ, σ, σ, θ)
絶対値 |x| := φを1つでも持っていたら0, それ以外は1 例: |(ρ, ρ, θ, ρ)|
= 1 |(ρ, φ, θ, ρ)| = 0
クラスとインスタンス(復習) • インスタンスはクラスの部分集合 • クラスは任意のW • インスタンスはWのうち、θ, ρのみで構成される もの •
クラスを乗算することをフィルタリングと呼ぶ
最初の例に立ち返る 「偶数」 クラス: (σ, σ, σ, θ) インスタンス: (θ, θ,
ρ, θ), (ρ, θ, ρ, θ), (ρ, ρ, θ, θ), … ダメな例: (ρ, ρ, θ, ρ) →|(σ, σ, σ, θ)×(ρ, ρ, θ, ρ)| = |(ρ, ρ, θ, φ)| = 0
最初の例に立ち返る 「8以上の数」 クラス: (ρ, σ, σ, σ) インスタンス: (ρ, θ,
θ, θ), (ρ, θ, ρ, θ), (ρ, ρ, ρ, ρ), … ダメな例: (θ, ρ, θ, ρ) →|(ρ, σ, σ, σ)×(θ, ρ, θ, ρ)| = |(φ, ρ, θ, ρ)| = 0
課題 無限ビットを扱う インスタンスからクラスを作る(推定する) 機械学習 01列ではなく文字列を語として扱う