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
わかった気になるチューリングマシン
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Hirokazu Maruta
November 24, 2021
Science
51
0
Share
わかった気になるチューリングマシン
Hirokazu Maruta
November 24, 2021
More Decks by Hirokazu Maruta
See All by Hirokazu Maruta
encryption
mochisuna
0
120
Elementary algorithm
mochisuna
0
28
ssh-dynamic-forward
mochisuna
0
63
ServerlessFramework-Trello
mochisuna
0
34
TechBash Slack Reaction Award
mochisuna
0
48
techbash-clasp
mochisuna
0
96
vuejs-night-publish
mochisuna
0
1.2k
surprise-lt-for-intern-vol-2
mochisuna
0
57
docker-multi-stage-build
mochisuna
0
170
Other Decks in Science
See All in Science
人生を変えた一冊「独学大全」のはなし / Self-study ENCYCLOPEDIA: The Book Which Change My Life #独学大全 #EM推し本
expajp
0
150
知能とはなにかーヒトとAIのあいだー
tagtag
PRO
0
190
SpatialRDDパッケージによる空間回帰不連続デザイン
saltcooky12
0
210
AIによる科学の加速: 各領域での革新と共創の未来
masayamoriofficial
0
510
ITTF卓球世界ランキングのポイント比を用いた試合結果予測モデルの性能評価 / Performance evaluation of match result prediction models using the point ratio of the ITTF Table Tennis World Ranking
konakalab
0
120
中央大学AI・データサイエンスセンター 2025年第6回イブニングセミナー 『知能とはなにか ヒトとAIのあいだ』
tagtag
PRO
0
150
Understanding CVP Waveforms: Interpretation and Clinical Implications in Anesthesiology
taka88
0
460
やるべきときにMLをやる AIエージェント開発
fufufukakaka
2
1.4k
Amusing Abliteration
ianozsvald
1
160
Algorithmic Aspects of Quiver Representations
tasusu
0
300
タンパク質間相互作⽤を利⽤した⼈⼯知能による新しい薬剤遺伝⼦-疾患相互作⽤の同定
tagtag
PRO
0
190
YouTubeにおける撤回論文の参照実態 / metascience-meetup2026
corgies
3
240
Featured
See All Featured
BBQ
matthewcrist
89
10k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
1.9k
The SEO identity crisis: Don't let AI make you average
varn
0
450
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.1k
Leveraging Curiosity to Care for An Aging Population
cassininazir
1
220
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
320
Speed Design
sergeychernyshev
33
1.6k
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
170
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
25k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
120k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.4k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.2k
Transcript
Θ͔ͬͨؾʹͳΔ νϡʔϦϯάϚγϯ ߹ಉձࣾMaruhiro Lab. ·Δͨ
·ͣ͊͞ ʢݴ͍༁λΠϜʣ
࠷ॳʹ͓͍͍ͯͨλΠτϧ
Θ͔ͬͨؾʹͳΔ ܭࢉػՊֶ ߹ಉձࣾMaruhiro Lab. ·Δͨ
ҙؾ༲ʑͱ࡞Γ࢝Ίͨͷͷ
ͦͷൣғ
None
None
ແཧ
վΊͯࠓճͷ༰
Θ͔ͬͨؾʹͳΔ νϡʔϦϯάϚγϯ ߹ಉձࣾMaruhiro Lab. ·Δͨ
ࣗݾհ https://github.com/mochisuna • ؙాʢ·ΔͨͻΖ͔ͣʣ • Twitter: @mochi_suna • ओʹαʔόʔαΠυΤϯδχΞ •
झຯɿϐΞϊɺϘυήɺΞΠίϯ࡞ʢΧούʣɺϓϨθϯ • ࣗಈԽେ͖ɻख࡞ۀ͖Β͍ • githubɿ @mochisuna
ٕज़໘
ʮνϡʔϦϯάϚγϯʯ
ͳΜ͔͏ ͢ͰʹϜζ͍
ӕ͕ଟͯ͘ ʮΘ͔ͬͨؾʹͳΔʯ Λඪʹઆ໌
ࠓճͷ༰ • νϡʔϦϯάϚγϯ • ·ͣͳΜͰ͜ΕબΜͩΜʁ • ֓ • νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ •
நػց • νϡʔϦϯάશ • ܭࢉෳࡶੑ
·ͣͳΜͰ͜ΕબΜͩΜʁ
͋ΔษڧձͰͷ͜ͱ
ʮνϡʔϦϯάશʯ
ʮνϡʔϦϯάʯ ʮશʯ
🤔
֓
νϡʔϦϯάϚγϯ֓ νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ νϡʔϦϯάશ நػց
νϡʔϦϯάϚγϯ֓ νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ νϡʔϦϯάશ நػց
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ • ݩʑֶͷఆΛߟ͑ΔͨΊʹߟҊ • μϑΟοτɾώϧϕϧτʢ1862~1943ʣ • ֶͬͯΊͬͪΌ͍͢͝Αͳʁ • ʮσΟΦϑΝϯτεํఔࣜʹղ͕ ͋Δ͔ʯͬͯύοͱผͰ͖ͦ͏
͡ΌͶʁ
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ ΞϥϯɾνϡʔϦϯάʢ1912~1954ʣ • ʮܭࢉՄೳੑʯͷٞʹͯఏࣔ • ݱࡏͷίϯϐϡʔλͷݪܕ
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ ΞϥϯɾνϡʔϦϯάʢ1912~1954ʣ • ʮܭࢉՄೳੑʯͷٞʹͯఏࣔ • ݱࡏͷίϯϐϡʔλͷݪܕ • ୯७ͳػߏΛ࣋ͬͨநػց
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ ΞϥϯɾνϡʔϦϯάʢ1912~1954ʣ • ʮܭࢉՄೳੑʯͷٞʹͯఏࣔ • ݱࡏͷίϯϐϡʔλͷݪܕ • ୯७ͳػߏΛ࣋ͬͨநػց • ͪͳΈʹੈքॳͷి1963
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ • ਓؒͷܭࢉͷखॱΛ฿͢ΔػցʹͤΑ͏ b` b ` b` b` ೖྗ
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ • ਓؒͷܭࢉͷखॱΛ฿͢ΔػցʹͤΑ͏ →ϓϩάϥϜΛॻ͘ͷͱ΄΅ಉٛ b` b ` b` b` ೖྗ
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ • ਓؒͷܭࢉͷखॱΛ฿͢ΔػցʹͤΑ͏ →ϓϩάϥϜΛॻ͘ͷͱ΄΅ಉٛ • ೖྗʹର͠ʮػցͷ෦ঢ়ଶʯͰධՁ
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ • ਓؒͷܭࢉͷखॱΛ฿͢ΔػցʹͤΑ͏ →ϓϩάϥϜΛॻ͘ͷͱ΄΅ಉٛ • ೖྗʹର͠ʮػցͷ෦ঢ়ଶʯͰධՁ b`͕ೖྗ ͞Ε·ͨ͠
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ • ਓؒͷܭࢉͷखॱΛ฿͢ΔػցʹͤΑ͏ →ϓϩάϥϜΛॻ͘ͷͱ΄΅ಉٛ • ೖྗʹର͠ʮػցͷ෦ঢ়ଶʯͰධՁ b `͕ೖྗ ͞Ε·ͨ͠ b`͕ೖྗ
͞Ε·ͨ͠
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ • ਓؒͷܭࢉͷखॱΛ฿͢ΔػցʹͤΑ͏ →ϓϩάϥϜΛॻ͘ͷͱ΄΅ಉٛ • ೖྗʹର͠ʮػցͷ෦ঢ়ଶʯͰධՁ b `͕ೖྗ ͞Ε·ͨ͠ b`͕ೖྗ
͞Ε·ͨ͠ b`͕ೖྗ ͞Ε·ͨ͠
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ • ਓؒͷܭࢉͷखॱΛ฿͢ΔػցʹͤΑ͏ →ϓϩάϥϜΛॻ͘ͷͱ΄΅ಉٛ • ೖྗʹର͠ʮػցͷ෦ঢ়ଶʯͰධՁ b `͕ೖྗ ͞Ε·ͨ͠ b`͕ೖྗ
͞Ε·ͨ͠ b`͕ೖྗ ͞Ε·ͨ͠ b`͕ೖྗ ͞Ε·ͨ͠
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ • ਓؒͷܭࢉͷखॱΛ฿͢ΔػցʹͤΑ͏ →ϓϩάϥϜΛॻ͘ͷͱ΄΅ಉٛ • ೖྗʹର͠ʮػցͷ෦ঢ়ଶʯͰධՁ ೖྗʹର͠ :&4/0ͷఆΛ͢Δͷʹ ͱͯ߹͕͍͍
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ • ਓؒͷܭࢉͷखॱΛ฿͢ΔػցʹͤΑ͏ →ϓϩάϥϜΛॻ͘ͷͱ΄΅ಉٛ • ೖྗʹର͠ʮػցͷ෦ঢ়ଶʯͰධՁ ೖྗʹର͠ :&4/0ͷఆΛ͢Δͷʹ ͱͯ߹͕͍͍ நػց
νϡʔϦϯάϚγϯ֓ νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ νϡʔϦϯάશ நػց
νϡʔϦϯάϚγϯͷݪʢ࠶ܝʣ • ਓؒͷܭࢉͷखॱΛ฿͢ΔػցʹͤΑ͏ →ϓϩάϥϜΛॻ͘ͷͱ΄΅ಉٛ • ೖྗʹର͠ʮػցͷ෦ঢ়ଶʯͰධՁ ೖྗʹର͠ :&4/0ͷఆΛ͢Δͷʹ ͱͯ߹͕͍͍
• ʮຊͷػցͷΑ͏ʹʯಈֶ͘తϞσϧ • ্هͷఆٛ௨ΓʹࣗతʹܭࢉΛ࣮ߦ ෦ ػೳ ৼΔ͍ͷϧʔϧ நػց
நػցͷछྨʢͷҰ෦ʣ • ༗ݶΦʔτϚτϯ • ϓογϡμϯΦʔτϚτϯ • νϡʔϦϯάϚγϯ Լʹߦ͘΄ͲෳࡶͰଟػೳ
நػցͷछྨʢͷҰ෦ʣ • ༗ݶΦʔτϚτϯ • ϓογϡμϯΦʔτϚτϯ • νϡʔϦϯάϚγϯ Լʹߦ͘΄ͲෳࡶͰଟػೳ
༗ݶΦʔτϚτϯ • Automatonʢࣗಈਓܗʣ • ༗ݶݸͷঢ়ଶΛ࣋ͭʮৼΔ͍Ϟσϧʯ • Ԡ༻ใͱ͔Ͱग़͕ͪ ʦग़ɿฏ21य़ʗAPޕલ3ʧ
༗ݶΦʔτϚτϯ • ॳظঢ়ଶͱडཧঢ়ଶͰධՁ • Input͕݅ʹҰக͢Δ͔͠ͳ͍͔Λఆ →ఆ B C D 0
0 1 0 1 1
༗ݶΦʔτϚτϯ • ຊདྷ͔ͳΓݫີͳఆ͕ٛ͋Δ
༗ݶΦʔτϚτϯ • ຊདྷ͔ͳΓݫີͳఆ͕ٛ͋Δ • େֶͰतۀΛड͚͍ͯͩ͘͞
༗ݶΦʔτϚτϯ • جຊߏ 1. ༗ݶঢ়ଶ੍ޚ෦ 2. ಡΈऔΓϔομ 3. ςʔϓʢ֎෦هԱʣ ʜ
ʜ
ʜ ʜ ༗ݶΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ ݱঢ়ଶ
B B C C B D D C D B C D 0 0 1 0 1 1 ೖྗʹ`` ͳͷͰ ঢ়ଶʹ`B`
ʜ ʜ ༗ݶΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ ݱঢ়ଶ
B B C C B D D C D B C D 0 0 1 0 1 1 ೖྗʹ`` ͳͷͰ ঢ়ଶʹ`C`
ʜ ʜ ݱঢ়ଶ
B B C C B D D C D B C D 0 0 1 0 1 1 ೖྗʹ`` ͳͷͰ ঢ়ଶʹ`D` ༗ݶΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ
ʜ ʜ ݱঢ়ଶ
B B C C B D D C D B C D 0 0 1 0 1 1 ೖྗʹ`` ͳͷͰ ঢ়ଶʹ`C` ༗ݶΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ
ʜ ʜ ݱঢ়ଶ
B B C C B D D C D B C D 0 0 1 0 1 1 ೖྗʹ`` ͳͷͰ ঢ়ଶʹ`D` ༗ݶΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ
ʜ ʜ ݱঢ়ଶ
B B C C B D D C D B C D 0 0 1 0 1 1 ೖྗʹ`` ͳͷͰ ঢ়ଶʹ`D` ༗ݶΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ
ʜ ʜ ݱঢ়ଶ
B B C C B D D C D B C D 0 0 1 0 1 1 ࠷ऴঢ়ଶ͕`D` ͳͷͰ डཧ ༗ݶΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ
நػցͷछྨʢͷҰ෦ʣ • ༗ݶΦʔτϚτϯ • ϓογϡμϯΦʔτϚτϯ • νϡʔϦϯάϚγϯ Լʹߦ͘΄ͲෳࡶͰଟػೳ
ϓογϡμϯΦʔτϚτϯ • ༗ݶΦʔτϚτϯͰࠔΔέʔε͕͋Δ • จ຺ࣗ༝จ๏ S S S a a
a b b b
ϓογϡμϯΦʔτϚτϯ • ༗ݶΦʔτϚτϯͰࠔΔέʔε͕͋Δ • จ຺ࣗ༝จ๏ S S S a a
a b b b " a " " a # b # # b ɾɾɾ a b ε ε ε
ϓογϡμϯΦʔτϚτϯ • ༗ݶΦʔτϚτϯͰࠔΔέʔε͕͋Δ • จ຺ࣗ༝จ๏ • ༗ݶΦʔτϚτϯͰදݱͰ͖ͳ͍ S S S
a a a b b b " a " " a # b # # b ɾɾɾ a b ε ε ε
ϓογϡμϯΦʔτϚτϯ • ༗ݶΦʔτϚτϯͰࠔΔέʔε͕͋Δ • จ຺ࣗ༝จ๏ • ༗ݶΦʔτϚτϯͰදݱͰ͖ͳ͍ • ੍ޚػߏΛ֦ுͨ͠ϞσϧΛఆٛ S
S S a a a b b b " a " " a # b # # b ɾɾɾ a b ε ε ε
ϓογϡμϯΦʔτϚτϯ • جຊߏ 1. ༗ݶঢ়ଶ੍ޚ෦ 2. ಡΈऔΓϔομ 3. ςʔϓʢ֎෦هԱʣ 4.
ελοΫػߏ ʜ ʜ
ʜ ʜ B C D ϓογϡμϯΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ
ε, ε→Z0 0, ε→0 E 1, 0→ε 1, 0→ε ε, Z0 →ε L={ 0n1n | n ≧ 0 } ; ݅ʹΑΒͣ ελοΫ;
ʜ ʜ B C D ϓογϡμϯΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ
ε, ε→Z0 0, ε→0 E 1, 0→ε 1, 0→ε ε, Z0 →ε L={ 0n1n | n ≧ 0 } ; ݅ʹΑΒͣ ελοΫ ೖྗʹ`` ͳͷͰ ঢ়ଶʹ`C`
ʜ ʜ B C D ϓογϡμϯΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ
ε, ε→Z0 0, ε→0 E 1, 0→ε 1, 0→ε ε, Z0 →ε L={ 0n1n | n ≧ 0 } ; ೖྗʹ`` ͳͷͰ ঢ়ଶʹ`C` ݅ʹΑΒͣ ελοΫ
ʜ ʜ B C D ϓογϡμϯΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ
ε, ε→Z0 0, ε→0 E 1, 0→ε 1, 0→ε ε, Z0 →ε L={ 0n1n | n ≧ 0 } ; ೖྗʹ`` ͳͷͰ ঢ়ଶʹ`D` ελοΫઌ಄ ͳͷͰ ઌ಄ΛQPQ
ʜ ʜ B C D ϓογϡμϯΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ
ε, ε→Z0 0, ε→0 E 1, 0→ε 1, 0→ε ε, Z0 →ε L={ 0n1n | n ≧ 0 } ; ೖྗʹ`` ͳͷͰ ঢ়ଶʹ`D` ελοΫઌ಄ ͳͷͰ ઌ಄ΛQPQ
ʜ ʜ B C D ϓογϡμϯΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ
ε, ε→Z0 0, ε→0 E 1, 0→ε 1, 0→ε ε, Z0 →ε L={ 0n1n | n ≧ 0 } ελοΫઌ಄; ͳͷͰ ઌ಄ΛQPQ
ʜ ʜ B C D ϓογϡμϯΦʔτϚτϯʢಈ࡞ʣ
ε, ε→Z0 0, ε→0 E 1, 0→ε 1, 0→ε ε, Z0 →ε L={ 0n1n | n ≧ 0 } ࠷ऴঢ়ଶ͕`E` ͳͷͰ डཧ
நػցͷछྨʢͷҰ෦ʣ • ༗ݶΦʔτϚτϯ • ϓογϡμϯΦʔτϚτϯ • νϡʔϦϯάϚγϯ Լʹߦ͘΄ͲෳࡶͰଟػೳ
νϡʔϦϯάϚγϯ • Α͏͘ຊ • ༗ݶΦʔτϚτϯʹಡΈॻ͖ΛڐՄ • ςʔϓͷ༰ʹ߹ΘͤͯࠨӈʹγʔΫ ࠨӈҠಈ ಡΈऔΓ ॻ͖ࠐΈ
νϡʔϦϯάϚγϯ • جຊߏ 1. ༗ݶঢ়ଶ੍ޚ෦ 2. ಡΈॻ͖ϔομ 3. ςʔϓʢ֎෦هԱʣ ʜ
ʜ ࠨӈҠಈ ಡΈऔΓ ॻ͖ࠐΈ Ͱ͖Δ͜ͱ
ྑ͍࣮Λݟͨํ͕͍͍ • Doodle: Alan Turing’s 100th Birthday • https://www.google.com/doodles/alan-turings-100th-birthday
ྑ͍࣮Λݟͨํ͕͍͍ • Doodle: Alan Turing’s 100th Birthday • https://www.google.com/doodles/alan-turings-100th-birthday •
ͪͳΈʹGithubͰެ։͞ΕͯΔ • https://github.com/google/turing-doodle
νϡʔϦϯάϚγϯΛߟ͑Δ νϡʔϦϯάϚγϯʢTMʣΛఆٛ͢Δҙٛ நతͳʮܭࢉػʯͱͯ͠ධՁͰ͖Δ
நతͳܭࢉػʁʁʁ • ੈͷதʹࢁͷʮܭࢉػʯ͕͋Δ • ಛఆͷنଇͰܭࢉ͞ΕΔͳΒɺͦΕܭࢉػ ܭࢉػ ೖྗ ग़ྗ
நతͳܭࢉػʁʁʁ • ੈͷதʹࢁͷʮܭࢉػʯ͕͋Δ • ಛఆͷنଇͰܭࢉ͞ΕΔͳΒɺͦΕܭࢉػ
நతͳܭࢉػʁʁʁ TMͰղ͚Δ / ղ͚ͳ͍ʹΞϧΰϦζϜͷ༗ແ • TMͰղ͚Δɿೖྗʹର͠TM͕ఀࢭ͢Δ • TM͕ఀࢭ͠ͳ͍ɿղ͕ଘࡏ͠ͳ͍ ʮΑΓෳࡶͳΛղܾͰ͖Δ͔ʯͷఆ
νϡʔϦϯάϚγϯ֓ νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ νϡʔϦϯάશ நػց
νϡʔϦϯάશͷલʹ • ಛఆͷنଇͰܭࢉ͞ΕΔͳΒɺͦΕܭࢉػ ܭࢉػ ೖྗ ग़ྗ
νϡʔϦϯάશͷલʹ • ಛఆͷنଇͰܭࢉ͞ΕΔͳΒɺͦΕܭࢉػ • TMͷܭࢉϧʔϧTMຖʹఆ͍͍ٛͯ͠ ʜ
ʜ
TMͷϧʔϧTMຖʹʁʁʁ • ॲཧϧʔϧ͑͋͞ΕҙͷTM͕࡞ΕΔ ೖྗ0ຒΊTM ϥΠϑήʔϜTM ೖྗసTM
TMͷϧʔϧTMຖʹʁʁʁ • ॲཧϧʔϧ͑͋͞ΕҙͷTM͕࡞ΕΔ ೖྗ0ຒΊTM ϥΠϑήʔϜTM ೖྗసTM ͲΜͳTMͷܭࢉ฿Ͱ͖ΔTM
TMͷϧʔϧTMຖʹʁʁʁ • ॲཧϧʔϧ͑͋͞ΕҙͷTM͕࡞ΕΔ ೖྗ0ຒΊTM ϥΠϑήʔϜTM ೖྗసTM ສೳνϡʔϦϯάϚγϯ
ສೳνϡʔϦϯάϚγϯ ʮܭࢉΛ฿ʯ • TMͷೖྗɾܭࢉ݁ՌΛղऍ • ܭࢉΛʮ࠶ݱʯ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ΔTM
ສೳνϡʔϦϯάϚγϯ ʮܭࢉΛ฿ʯ • TMͷೖྗɾܭࢉ݁ՌΛղऍ • ܭࢉΛʮ࠶ݱʯ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ΔTM ʢͳΜΒ͔ͷܭࢉػͰʣ ܭࢉͰ͖ΔͷͳΜͰܭࢉͰ͖Δܭࢉػ
ສೳνϡʔϦϯάϚγϯ ʮܭࢉΛ฿ʯ • TMͷೖྗɾܭࢉ݁ՌΛղऍ • ܭࢉΛʮ࠶ݱʯ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ΔTM ʮνϡʔϦϯάશʯͳܭࢉػ
νϡʔϦϯάશੑ νϡʔϦϯάશͳγεςϜͷྫ • ΄ͱΜͲͷϓϩάϥϛϯάݴޠ • MySQL • ϥΠϑήʔϜ • ϧʔϧ110ʢ1࣍ݩηϧΦʔτϚτϯʣ
͜ΕΒ͕දݱͰ͖Δ͜ͱͱ Ձͳ͜ͱ͕࣮ݱͰ͖Ε ʮνϡʔϦϯάશͳγεςϜʯ
͏͔ͬΓνϡʔϦϯάશʹͳͬͨ࿈த
ࠓճͷ༰ • νϡʔϦϯάϚγϯ • ·ͣͳΜͰ͜ΕબΜͩΜʁ • ֓ • νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ •
நػց • νϡʔϦϯάશ • ܭࢉෳࡶੑ
ܭࢉෳࡶੑ
ܭࢉෳࡶੑ • ͋Δ͕Ͳͷ͘Β͍͍͠ͷ͔ʁͷࢦඪ
ܭࢉෳࡶੑ • ͋Δ͕Ͳͷ͘Β͍͍͠ͷ͔ʁͷࢦඪ →ܾఆੑTMΛղ͘ͷ͕ͲΕ͘Β͍େม͔
ܭࢉෳࡶੑ • ͋Δ͕Ͳͷ͘Β͍͍͠ͷ͔ʁͷࢦඪ →ܾఆੑTMΛղ͘ͷ͕ͲΕ͘Β͍େม͔ →ղΛग़͢ͷʹͲΕ͘Β͍͕͔͔࣌ؒΔ͔
ܭࢉෳࡶੑ • ͋Δ͕Ͳͷ͘Β͍͍͠ͷ͔ʁͷࢦඪ →ܾఆੑTMΛղ͘ͷ͕ͲΕ͘Β͍େม͔ →ղΛग़͢ͷʹͲΕ͘Β͍͕͔͔࣌ؒΔ͔ ೖྗ ग़ྗ 100ʂ
қతʹम࢜1૬
ӕϚγϚγͰղઆ
ܭࢉྔΦʔμʔ • Ͳͷ͘Β͍ܭࢉ͕͍͔͠ͷه๏
ܭࢉྔΦʔμʔ • Ͳͷ͘Β͍ܭࢉ͕͍͔͠ͷه๏ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 1. ాத͘ΜΧούͰ͔͢ʁ
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 1. ాத͘ΜΧούͰ͔͢ʁ print(member('ాத').is_kappa)
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 1. ాத͘ΜΧούͰ͔͢ʁ →ਓ͕૿͑ͯ͜ͷ1ॲཧ= O(1)
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 2. എͷॱͰฒͨ࣌ɺాத܅ͷޙΖஉࢠʁ
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 2. എͷॱͰฒͨ࣌ɺాத܅ͷޙΖஉࢠʁ →ೋ୳ࡧ= O(logN)
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 3. ͜ͷΫϥεʹాத܅͍·͔͢ʁ
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 3. ͜ͷΫϥεʹాத܅͍·͔͢ʁ for i in range(N): if
member[i].name == 'ాத': print('͍ͦͭΧούͩ')
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 3. ͜ͷΫϥεʹాத܅͍·͔͢ʁ →1ॏͷforจ= O(N)
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 4. ͜ͷΫϥεʹΧού2ਓ͍·͔͢ʁ
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 4. ͜ͷΫϥεʹΧού2ਓ͍·͔͢ʁ for i in range(N): for
j in range(i+1,N): if member[i].is_kappa && member[j].is_kappa: print('ͳΜͰ2ඖ͍ΜͶ')
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 4. ͜ͷΫϥεʹΧού2ਓ͍·͔͢ʁ →2ॏͷforจ= O(N2)
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 5. ྑ͠ಉ࢜Λ͚ͳ͍Α͏ʹΫϥε͚
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 5. ྑ͠ಉ࢜Λ͚ͳ͍Α͏ʹΫϥε͚ →શһʹର͠૯ͨΓ= O(2N)
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 6. ΨιϦϯΛڅ༉͠ͳ͍ͰશһͷՈఉ๚ͯ͠ ֶߍʹΔ
ܭࢉྔΦʔμʔ • ྫɿஉঁ߹Θͤͯ30ਓͷΫϥε 6. ΨιϦϯΛڅ༉͠ͳ͍ͰશһͷՈఉ๚ͯ͠ ֶߍʹΔ →TSP= O(N!)
ܭࢉྔΦʔμʔ • Ͳͷ͘Β͍ܭࢉ͕͍͔͠ Φʔμʔ /ͷ߹ ాதJTΧού O(1) എͷॱ O(logN)
Χού୳͠ O(N) Χούਓ O(N2) Ϋϥε͚ O(2N) Ոఉ๚ O(N!) º
ܭࢉྔΦʔμʔ ܾఆੑTMͰܭࢉͷ͠͞ΛఆٛͰ͖Δ • TMͷൃݟ͕ͨΒͨ͜͠ͱ • PCͰ༏Εͨղ๏ΛߟҊ͢Δͷʹߩݙ
P vs NP • Pɿ݁ߏ؆୯ • NPɿ͔ͳΓ͍͠ • NPશɿͬͱ͍͠ •
NPࠔɿ࠷ڧ NPࠔ P NP NPશ ͜͏͍͏ͷఆٛͰ͖ΔΑ͏ʹͳͬͨ
NPͷ໘ന͍͚Ͳ ͕͢͞ʹ͕࣌ؒͳ͍ͷͰ ࠓճεΩοϓ
ࠓճͷ༰ • νϡʔϦϯάϚγϯ • ·ͣͳΜͰ͜ΕબΜͩΜʁ • ֓ • νϡʔϦϯάϚγϯͷݪ •
நػց • νϡʔϦϯάશ • ܭࢉෳࡶੑ