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
progressReport_k-hasegw_20230220.pdf
Search
k-hasegw
February 20, 2023
Science
0
110
progressReport_k-hasegw_20230220.pdf
k-hasegw
February 20, 2023
Tweet
Share
More Decks by k-hasegw
See All by k-hasegw
researchContentsForB4
khasegw0831
0
110
progressReport_k-hasegw_20230131.pdf
khasegw0831
0
350
progressReport_k-hasegw_20230117
khasegw0831
0
380
f-sync_algo
khasegw0831
0
250
Other Decks in Science
See All in Science
データベース04: SQL (1/3) 単純質問 & 集約演算
trycycle
PRO
0
1.1k
凸最適化からDC最適化まで
santana_hammer
1
350
高校生就活へのDA導入の提案
shunyanoda
0
6.2k
[Paper Introduction] From Bytes to Ideas:Language Modeling with Autoregressive U-Nets
haruumiomoto
0
180
Accelerated Computing for Climate forecast
inureyes
PRO
0
140
データマイニング - グラフデータと経路
trycycle
PRO
1
260
ド文系だった私が、 KaggleのNCAAコンペでソロ金取れるまで
wakamatsu_takumu
2
1.8k
風の力で振れ幅が大きくなる振り子!? 〜タコマナローズ橋はなぜ落ちたのか〜
syotasasaki593876
1
190
Performance Evaluation and Ranking of Drivers in Multiple Motorsports Using Massey’s Method
konakalab
0
130
イロレーティングを活用した関東大学サッカーの定量的実力評価 / A quantitative performance evaluation of Kanto University Football Association using Elo rating
konakalab
0
160
Lean4による汎化誤差評価の形式化
milano0017
1
400
論文紹介 音源分離:SCNET SPARSE COMPRESSION NETWORK FOR MUSIC SOURCE SEPARATION
kenmatsu4
0
470
Featured
See All Featured
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.7k
Leo the Paperboy
mayatellez
1
1.3k
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
44
Money Talks: Using Revenue to Get Sh*t Done
nikkihalliwell
0
130
Scaling GitHub
holman
464
140k
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
95
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
0
410
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.5k
From π to Pie charts
rasagy
0
100
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
0
2.3k
Visual Storytelling: How to be a Superhuman Communicator
reverentgeek
2
410
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.7k
Transcript
0 左右識別の必然性証明 目標 左右識別機能がないと均一配置できないことの証明 方針(背理法) 1. 左右識別機能なしで均一配置できると仮定 2. 上記を満たす理想アルゴリズムを𝐴とする x+1
| x | x+1 | x | x ⇒ x | x | x | x+1 | x+1 x+2 | x+1 | x+1 | x+2 ⇒ x+1 | x+1 | x+2 | x+2 3. 上記2つを連結すると𝐴では均一配置できなくなる 4. 均一配置できることに矛盾
1 理想アルゴリズム𝐴 x+1 | x | x+1 | x |
x ⇒ x | x | x | x+1 | x+1 間隔 x と x+1 であれば x+1 を右に持ってくる x+2 | x+1 | x+1 | x+2 ⇒ x+1 | x+1 | x+2 | x+2 間隔 x+1 と x+2 であれば x+2 を右に持ってくる 動作 • 間隔 x と x+1 であれば x+1 を右に持ってくる • 間隔 x+1 と x+2 であれば x+2 を右に持ってくる • 左右の間隔が同じであれば動かない
2 導かれる矛盾 最終状態を連結する x | x | x | x+1
| x+1 | x+1 | x+1 | x+2 | x+2 上記は均一配置状態ではないが,停止する 𝐴が均一配置できることに矛盾 動作 • 間隔 x と x+1 であれば x+1 を右に持ってくる • 間隔 x+1 と x+2 であれば x+2 を右に持ってくる • 左右の間隔が同じであれば動かない
3 全ロボット数𝑟,ノード数𝑛の把握 𝑟, 𝑛の両方がわかると均一配置可能か? • 完全な等間隔であれば可能 • 2 | 2
| 2 | 3 | 3 のような場合は怪しい