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
Wordleを遊んで情報科学を勉強する
Search
meihei
February 18, 2022
Technology
270
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Wordleを遊んで情報科学を勉強する
PR TIMES 社内勉強会 @2022/02/18
- 頻度分析・単一置換暗号の話
- 情報エントロピーの話
meihei
February 18, 2022
More Decks by meihei
See All by meihei
隙間ツール開発のすすめ / PHP Conference Fukuoka 2025
meihei3
0
1.3k
QRコードを学んで遊ぼう / php-study-177
meihei3
0
240
改めて学ぶ Trait の使い方 / phpcon odawara 2025
meihei3
1
2k
List とは何か? / PHPerKaigi 2025
meihei3
0
1.8k
WebアプリケーションにおけるPDOの使い方入門 / phpcon odawara 2024
meihei3
3
2.7k
PHPerライフをChrome拡張開発でちょっと便利に / PR TIMES x DMM.com
meihei3
0
490
ファイルを選択してZIPダウンロードする機能ってどうやって作るの? / phpcondo 2023
meihei3
1
940
New Relic CodeStreamを 使って、エラーを 加速的迅速に改修しよう! #NRUG Vol.8
meihei3
0
460
PHP8.2から見る、2つの配列 / PHP Conference Japan 2023
meihei3
0
2.7k
Other Decks in Technology
See All in Technology
MIRU 2026 チュートリアル
keisuke198619
0
860
Master Dataグループ紹介資料
sansan33
PRO
1
4.8k
侵入は突然に 〜 IoTマルウェアと悪用される家庭の機器 ~ / When Intrusion Strikes: IoT Malware and the Abuse of Home Devices
nttcom
0
1.5k
Bill One 開発エンジニア 紹介資料
sansan33
PRO
7
19k
【CEDEC2026】コードレビュー支援ツール開発から学ぶ:LLMを用いた業務システムの実践的な運用設計と誤出力対策
cygames
PRO
0
620
20260804_Q4AzureUpdateBite_FabricDataAgentの精度を高める設計.pdf
matayuuu
1
110
攻撃と防御で学ぶAI時代のプロダクトセキュリティ演習
recruitengineers
PRO
6
2k
Invisible to AI? Making TYPO3 Sites Quotable by AI Search Systems
wolfgangwagner
0
160
つくって納得、つかって実感! 大規模言語モデルことはじめ ver2.0
recruitengineers
PRO
3
1.1k
今こそ聞きたいソフトウェア設計 ドメイン駆動設計再入門
masuda220
PRO
17
6.6k
Forza Horizon 6 のテレメトリ機能で 自動運転に使えそうな学習データを集める話
henjin0
0
140
Contract One Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
0
19k
Featured
See All Featured
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.8k
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
630
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.2k
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
7.8k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
350
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.3k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
274
21k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
10k
The #1 spot is gone: here's how to win anyway
tamaranovitovic
3
1.1k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.7k
Transcript
ɹ135*.&4ࣾษڧձ 8PSEMFΛ༡ΜͰ ใՊֶΛษڧ͢Δ
ΞδΣϯμ ࣗݾհ 8PSEMFͱ සੳ Τϯτϩϐʔ
·ͱΊ
ࣗݾհ ໊લɿߐؒ༸ฏ ৬ۀɿόοΫΤϯυΤϯδχΞ (JU)VCNFJIFJ 5XJUUFSBQQF@T
8PSEMFͱ
8PSEMFͰ༡Μͩ͜ͱ͕͋Δਓ🙋
8PSEMFͱ ̑จࣈͷ୯ޠΛͯΔήʔϜ จࣈͱҐஔ͕͍ͨͬͯͨΒ🟩 จࣈ͕͍ͨͬͯͨΒ🟨 จࣈ͕͑ʹؚ·Εͳ͍߹⬜ ઓ̒ճ·Ͱ
ྫ͑ɾɾɾ ਖ਼ղ͕803-%ͷ߹ 41&",ͱೖྗ͢Δͱ⬜⬜⬜⬜⬜͕ฦ͞ΕΔ 108&3ͱೖྗ͢Δͱ⬜🟩🟨⬜🟨͕ฦ͞ΕΔ 80345ͱೖྗ͢Δͱ🟩🟩🟩⬜⬜͕ฦ͞ΕΔ 803-%ͱೖྗ͢Δͱ🟩🟩🟩🟩🟩͕ฦ͞ΕͯɺήʔϜʹউར
ࠓ͜ͷήʔϜͰ༡ͼͳ͕Β ใՊֶ $4 ͷษڧΛ͠·͢
ΞδΣϯμ ࣗݾհ 8PSEMFͱ සੳ Τϯτϩϐʔ
·ͱΊ ࠓֶͿࣄ
ͬͦ͘͞༡ΜͰߦ͖·͠ΐ͏
ॳखɺԿʹ͠·͔͢ʁ
🟩🟩🟩🟩🟩ˡউͪ ⬜🟩🟩🟩🟩ˡ̐จࣈ͍ͨͬͯΔɺઌ಄̍จࣈ͕ҧ͏ ⬜🟨⬜🟨⬜ˡ̎จࣈ͍ͨͬͯΔ ⬜⬜⬜⬜⬜ˡશવΘ͔Βͳ͍ʁ
🟩ͱ🟨͕དྷΔͱخ͍͠
ͳΔ͘ਖ਼ղͷ̑จࣈʹ ΘΕ͍ͯΔจࣈΛೖྗ͍ͨ͠
සੳ
୯Ұஔ҉߸ͷΛ͠·͢ ͍͖ͳΓͰ͕͢ʜ
୯Ұஔ҉߸ ͭͷจࣈʹରͯ͠ɺৗʹಉ͡จࣈʹ ม͞ΕΔΑ͏ͳ҉߸ γʔβʔ҉߸ɺ305ͳͲ͕༗໊ γʔβʔ҉߸
ྫʢ305ʣ ΞϧϑΝϕοτΛจࣈγϑτͤͨ͞୯Ұஔ҉߸ ฏจ ҉߸จ
ྫʢ305ʣ ΞϧϑΝϕοτΛจࣈγϑτͤͨ͞୯Ұஔ҉߸ ҉߸จ 🤔
͜Εɺ࣮؆୯ʹղ͚·͢
มલzFz͕ଟ͘ɺมޙzSz͕ଟ͍ ฏจ ҉߸จ
มલzWz͕গͳ͘ɺมޙzJz͕গͳ͍ ฏจ ҉߸จ
จࣈͷग़ݱසภΓ͕͋Γͦ͏
จষதͷจࣈͷग़ݱස ฏจ ҉߸จ
୯Ұஔ҉߸͜͏ͬͯղ͘ ฏจ Ұൠతͳจষͷจࣈͷग़ݱසͱൺֱ ҉߸จ ҉߸จͷจࣈͷग़ݱසΛੳ
8PSEMFಉ͡ΞϓϩʔνͰ ղ͚ͳ͍Ζ͏͔ʁ
සੳGPS8PSEMF ొ͞Ε͍ͯΔ̑จࣈͷӳ୯ޠ ݸ͋Δ ͔͠͠ɺ࣮ࡍʹXPSEMFͰ͑ͱͯ͠ΘΕΔ୯ޠ ݸ ϫʔυϦετ(JU)VC͔ΒऔಘՄೳ ˠΑ͠ɺੳ͠Α͏ ˞͜ΕެࣜͷͷͰͳ͍Ͱ͢
୯ޠʹจࣈ͕̍จࣈҎ্ग़ݱ͢Δස ΓF͕ڧ͍ʢͷ ୯ޠʹؚ·ΕΔʣ ࣍ͰBSʢʣ J M O P T UͳͲΑ͘ग़
ݱ͢Δʢʣ K R Y [΄ͱΜͲग़ݱ͠ ͳ͍ʢʣ
ͳΔ͘ਖ਼ղͷ̑จࣈʹ ΘΕ͍ͯΔจࣈΛೖྗ͍ͨ͠ ໋
ग़ݱසͷߴ͍F B SΛඞͣ͏ Ճ͑ͯJ M O P T
UΛͬͯ୯ޠ Λ࡞Δ Δ͜ͱ
୯ޠͷީิ w FBSO w FBSMT w FBSOT w FBSOU w
FBSTU w MFBST w OFBST w TUFBS w UFBST
୯ޠͷީิ w FBSO w FBSMT w FBSOT w FBSOU w
FBSTU w MFBST w OFBST w TUFBS w UFBST ˢࠓճ͜ΕΛ࠾༻
ॳख5&"34ͰຒΊͯߦ͘
ྑ͍ॳख͕ଧͯͨ🙌
࣍ͷखɺԿʹ͠·͔͢ʁ
·۪ͣʹߟ͑ͯΈΔ
ࠓ͔͍ͬͯΔࣄ w "จࣈͱҐஔ͕߹͍ͬͯΔ w & 4Ͳ͔͜ͰΘΕ͍ͯΔ w 5 3ΘΕͳ͍ ɹɹˠ͜ͷใ͔Β݅Λ࡞Δ
ਖ਼ղͰ͋Δ݅ w ̏จࣈ" w ̎จࣈҎ֎ʹ&ؚ͕·ΕΔ w ̑จࣈҎ֎ʹ4ؚ͕·ΕΔ w 5 3จࣈʹؚ·Εͳ͍
୯ޠͷީิʢ̍̕௨Γʣ w BCBTF w DFBTF w DIBTF w MFBTF w
MFBTI w QIBTF w TDBMF w TIBEF w TIBLF w TIBMF w TIBNF w TIBQF w TIBWF w TMBWF w TOBLF w TQBDF w TQBEF w TVBWF w VTBHF
සੳΑΓJ M O Pؚ͕·ΕΔจࣈ w BCBTF w DFBTF w DIBTF
w MFBTF w MFBTI w QIBTF w TDBMF w TIBEF w TIBLF w TIBMF w TIBNF w TIBQF w TIBWF w TMBWF w TOBLF w TQBDF w TQBEF w TVBWF w VTBHF
සੳΑΓJ M O Pؚ͕·ΕΔจࣈ w BCBTF w DFBTF w DIBTF
w MFBTF w MFBTI w QIBTF w TDBMF w TIBEF w TIBLF w TIBMF w TIBNF w TIBQF w TIBWF w TMBWF w TOBLF w TQBDF w TQBEF w TVBWF w VTBHF ˣࠓճ͜ΕΛ࠾༻
̎ख4$"-&ͰຒΊͯߦ͘
🟩͕૿͑ͨ🙌
ߋʹ୯ޠͷީิΛߜΔʢ̕௨Γʣ w TIBEF w TIBLF w TIBNF w TIBQF w
TIBWF w TOBLF w TQBDF w TQBEF w TVBWF
ߋʹ୯ޠͷީิΛߜΔʢ̕௨Γʣ w TIBEF w TIBLF w TIBNF w TIBQF w
TIBWF w TOBLF w TQBDF w TQBEF w TVBWF ˣࠓճ͜ΕΛ࠾༻
̏ख4)"%&ͰຒΊͯߦ͘
🟩͕૿͑ͨ🙌
ߋʹ୯ޠͷީิΛߜΔʢ̐௨Γʣ w TIBLF w TIBNF w TIBQF w TIBWF ˡ࣍͜ΕΛ࠾༻
̐ख4)".&ͰຒΊͯߦ͘
ͣΕͨ😥
ߋʹ୯ޠͷީิΛߜΔʢ̏௨Γʣ w TIBLF w TIBQF w TIBWF ˡ࣍͜ΕΛ࠾༻
̑ख4)"7&ͰຒΊͯߦ͘
ͣΕͨ😰
ߋʹ୯ޠͷީิΛߜΔʢ̎௨Γʣ w TIBLF w TIBQF ˡ࠷ޙ͜ΕΛ࠾༻
ϥετ4)"1&ͰຒΊͯߦ͘
ͣΕͨ😱
ͳͥͳͷ͔
ৼΓฦͬͯΈΔ ̍ख ௨Γ ̎ख௨Γ ̏ख௨Γ ̐ख௨Γ ̑ख௨Γ ̒ख௨Γ
ৼΓฦͬͯΈΔ ̍ख ௨Γ ̎ख௨Γ ̏ख௨Γ ̐ख௨Γ ̑ख௨Γ ̒ख௨Γ ·Ͱݮɺྑ͍ख
ৼΓฦͬͯΈΔ ̍ख ௨Γ ̎ख௨Γ ̏ख௨Γ ̐ख௨Γ ̑ख௨Γ ̒ख௨Γ ·Ͱݮɺඍົ
ৼΓฦͬͯΈΔ ̍ख ௨Γ ̎ख௨Γ ̏ख௨Γ ̐ख௨Γ ̑ख௨Γ ̒ख௨Γ ·Ͱݮɺඍົ
ৼΓฦͬͯΈΔ ̍ख ௨Γ ̎ख௨Γ ̏ख௨Γ ̐ख௨Γ ̑ख௨Γ ̒ख௨Γ ͻͲ͍ ͻͲ͍
ͳͥͳͷ͔
ॳखͰ͔ͬͨࣄ w "จࣈͱҐஔ͕߹͍ͬͯΔ w & 4Ͳ͔͜ͰΘΕ͍ͯΔ w 5 3ΘΕͳ͍
ॳखͰଟ͘ͷใ͕ಘΒΕͨ
௨Γ͔Β௨Γ·Ͱ ݮͨ͠
̐खͰ͔ͬͨࣄ w .ΘΕͳ͍
̐खগ͠ͷࣄ͔͠ ͔Βͳ͔ͬͨ
௨Γ͔Β௨Γʹͳ͚ͬͨͩ
ͭ·ΓɺಘΒΕΔใ͕ ଟ͍΄͏͕ྑ͍ख
ಘΒΕΔใͷྔΛ͔Δࣄ ग़དྷͳ͍ͩΖ͏͔ʁ
Τϯτϩϐʔ
ใྔ ͦͷࣄ͕ͲΕ͚ͩใΛग़͔ͨ͠Λ͔Δई ࣄ͕ى͜Δ֬ ͱ͢Δͱ ใྔ p I(p) = − log
p
؆୯ʹݴ͏ͱɺ͍͠ࣄ ಘΒΕΔใ͕ଟ͍
ใྔͷྫ छྨͷΞϧϑΝϕοτ͔Β̍ͭΛͯΔ * −log2 1 26
ใྔͷྫ छྨͷΞϧϑΝϕοτ͔Β̍ͭΛͯΔ * ɹˠ͔Γ͖͍ͬͯΔࣄ ɹɹˠಘΒΕΔใྔ̌ −log2 1 1
ใྔΛ͑8PSEMF ղ͚ͦ͏ͩʂ
Ͳ͏ͬͯ8PSEMFʹԠ༻͢Δ͔ʁ
ΤϯτϩϐʔΛ࠷େԽ͢Δ
Τϯτϩϐʔʢฏۉใྔʣ ͷͯ͢ͷࣄʹରͯ͠ใྔͷฏۉΛͱͬͨͷ ฏۉใྔ ɹɹˠ͍ͭ͜Λ࠷େԽ͢ΕΑͦ͞͏ X H(X) = − ∑
i pi log pi
࣮ࡍʹ8PSEMFͰΤϯτϩϐʔ ΛͬͯΈΔ
̐खͷީิ w TIBLF w TIBNF w TIBQF w TIBWF
4)".&ΛબΜͩ߹ w TIBLFɹˠɹ🟩🟩🟩⬜🟩 w TIBNFɹˠɹ🟩🟩🟩🟩🟩 w TIBQFɹˠɹ🟩🟩🟩⬜🟩 w TIBWFɹˠɹ🟩🟩🟩⬜🟩
4)".&ΛબΜͩ߹ w TIBLFɹˠɹ🟩🟩🟩⬜🟩 w TIBNFɹˠɹ🟩🟩🟩🟩🟩 w TIBQFɹˠɹ🟩🟩🟩⬜🟩 w TIBWFɹˠɹ🟩🟩🟩⬜🟩 🟩🟩🟩⬜🟩
🟩🟩🟩🟩🟩 p 3 4 p 1 4
4)".&ΛબΜͩ߹ w TIBLFɹˠɹ🟩🟩🟩⬜🟩 w TIBNFɹˠɹ🟩🟩🟩🟩🟩 w TIBQFɹˠɹ🟩🟩🟩⬜🟩 w TIBWFɹˠɹ🟩🟩🟩⬜🟩 🟩🟩🟩⬜🟩
🟩🟩🟩🟩🟩 p 3 4 p 1 4 4)".& H − 3 4 log2 3 4 − 1 4 log2 1 4 ≒ 0.81
Τϯτϩϐʔ͕େ͖͍୯ޠ ͰͲ͏ͳΔͷ͔
4,*.1ΛબΜͩ߹ w TIBLFɹˠɹ🟩🟨⬜⬜⬜ w TIBNFɹˠɹ🟩⬜⬜⬜⬜ w TIBQFɹˠɹ🟩⬜⬜⬜🟨 w TIBWFɹˠɹ🟩⬜⬜⬜⬜ ˞༧Ίܭࢉͯ͠ɺ͜ͷ୯ޠΛબΜͰ͍·͢
4,*.1ΛબΜͩ߹ w TIBLFɹˠɹ🟩🟨⬜⬜⬜ w TIBNFɹˠɹ🟩⬜⬜⬜⬜ w TIBQFɹˠɹ🟩⬜⬜⬜🟨 w TIBWFɹˠɹ🟩⬜⬜⬜⬜ 🟩⬜⬜⬜⬜
🟩🟨⬜⬜⬜ 🟩⬜⬜⬜🟨 p 2 4 p 1 4 p 1 4
4,*.1ΛબΜͩ߹ w TIBLFɹˠɹ🟩🟨⬜⬜⬜ w TIBNFɹˠɹ🟩⬜⬜⬜⬜ w TIBQFɹˠɹ🟩⬜⬜⬜🟨 w TIBWFɹˠɹ🟩⬜⬜⬜⬜ 🟩⬜⬜⬜⬜
🟩🟨⬜⬜⬜ 🟩⬜⬜⬜🟨 p 2 4 p 1 4 p 1 4 4,*.1 H − 2 4 log2 2 4 − 1 4 log2 1 4 − 1 4 log2 1 4 ≒ 1.5
4)".&ΑΓ4,*.1ͷํ͕ ಘΒΕΔใ͕ଟ͍
4,*.1ͰຒΊͯߦ͘
ͣΕͨ😥
Ͱใྔେ͖͍😄
̑खͷ୯ޠͷީิʜ w TIBLF ɹˠɹ̍௨ΓʹߜΒΕͨʂ
উͬͨʂʂ
Τϯτϩϐʔ͛͢ʔ
ͦ͏͍͑
🟩ͱ🟨ݮͬͯྑ͍ͷ͔ʁ 🤔
🟩ͱ🟨͕དྷΔͱخ͍͠
🟩ͱ🟨͕དྷΔͱخ͍͠ ͜Εؒҧ͑
ਖ਼͘͠ Τϯτϩϐʔ͕࠷େԽ͞ΕΔ ͱخ͍͠
ͪͳΈʹ Τϯτϩϐʔͷ࠷େԽॳखͰదԠग़དྷΔ ɹˠɹιϧόʔ࡞ΔͳΒසੳΑΓΤϯτϩϐʔ 4"-&5͕࠷ڧͱ͍͏ͷ͕௨આ
·ͱΊ
ࠓֶΜͩ͜ͱ ୯Ұஔ҉߸සੳͰղ͚Δ ࣗવݴޠͷจࣈʹग़ݱසʹภΓ͕͋Δ ใྔͱͦͷࣄ͕ͲΕ͚ͩใΛग़͔ͨ͠Λ͔Δई ใྔ Τϯτϩϐʔͱͯ͢ͷࣄͷใྔͷฏۉ
ฏۉใྔ I(p) = − log p H(X) = − ∑ i pi log pi
ࢀߟ w IUUQTYDMPDIFIBUFCMPKQFOUSZ w IUUQTTPOPSPVTDIPDPMBUFDPNOPUFTJOEFYQIQ UJUMF5IF@CFTU@TUSBUFHJFT@GPS@8PSEMF w IUUQTHJUIVCDPNBMFYXPSEMF w IUUQTRJJUBDPNNBTBLB@QSPHSBNNJOHJUFNT
BGFBBFECG w IUUQTGSFTINBOEFWXPSEMFMFBEFSCPBSE