コンピュータにとってのアルゴリズムとは何か

コンピュータにとってのアルゴリズムとは何か

あまり長ったらしい文章は書きたくない。だから端的に言おう。

コンピュータにとってのアルゴリズムとは何か。

コンピュータにできることは３つしかない。それはこれだ！

・データをメモリから読みだしてくること
・２つのデータを入力して計算結果を出力すること
・データをメモリに書き出すこと

※ただし計算には比較演算(CMP)、そして分岐演算(JUMP)含む

そしてコンピュータは同時に複数のことはできない。

だから何かの処理をコンピュータにされるとき、上記３つの処理に全て分解して

記述しなければならない。

まさしくアルゴリズムとは何かとはこのことである。

そして上記３つのことから導かれる処理の構造化が制御構造を生むことになる。

順次・分岐・繰り返しで全ての処理が記述できるという構造化定理の誕生だ。

そして次に重要なのはデータの構造化。

これには色々なバリエーションがある。スタック・キュー・配列・リスト・

ハッシュテーブル、ツリー、etc。これら先人が考えたデータ構造とアルゴリズムは

とても魅力的だ。ｾｸｽｨなのだ。

全ての処理をコンピュータが処理できるアルゴリズムに分解すること。

これがまさしく人間の知恵である。人間素晴らしい。万歳❣☺

そして我々は次なるコンピュータのステップを踏もうとしている。

いやもうすでにステップは進んでいる。確率を取り入れた量子アルゴリズム。

アルゴリズムとは何か。その定義は難しい。

訓練校7月生データサイエンス基礎演習二日目サブ講師

訓練校7月生データサイエンス基礎演習二日目サブ講師

今日は、水曜日。曇り。

5時半起床。

6時前に家を出て、朝食は会社近くで朝マック。

今日は、前の会社の新人時の元課長(Java講師)が用事があって不在のため、代理で

訓練校7月生データサイエンス基礎演習(Python)のサブ講師を務めた。

9:30～授業開始。

一時限目は、昨日の復習で線形代数と基本的なNumpyの操作について確認した。

久しぶりのサブ講師なので、内職はせず、受講生ができているか色々と見て回った。

で、今日の講義は、Numpyの四則演算から始まった。

二限目、三限目は、Numpyの行列演算・その他の操作について継続して講義。

分かりやすくはあるのだが、手を動かす時間もあまりないため、単調な授業で

受講者は少し食傷気味のような気がした。

三限目の最後の方でようやく演習問題になって、受講者がざわつき始め、

サブで支援しまくった。

お昼休み。

午後は、演習問題の解答の解説から始まった。その後、行列の意義として、

連立一次方程式を解くという重要な意味があることを説明して、四限目終了。

五限目は確率・統計という事でヒストグラムと正規分布についての講義。

六限目は、統計の講義の続きとmatplotlibの途中まで講義。

16:00 無事授業終了。

16:30に時差退勤。

夕飯は外で済ませた。以下の加藤文元先生の動画を観た。

・抽象代数学への招待 ー第1講 初等整数論1ー

これからシャワー浴びて寝る。

Javaの演習課題残項目は以下。

・不足分のJava演習課題
・SQL（正規化・データ分析）
・Webアプリケーション（SpringFramework）

明日は、10:00～11:30 訓練校11月生見学会に参加予定。

また明日の19;00～21:00 第36回数学カフェ「機械学習の数理」予習会#1 にオンラインで

参加予定。だから明日は午後半休を取る予定。

今日も一日のコロナ感染数は全国で24321人、神奈川県は2304人、東京都は4220人。。

たはたは。。。疲れた。。。

【今後の予定】
・2021年07月～ 職業訓練校Java&Python&Web技術者（3か月）
・2021年09月～ 職業訓練校Java&DB&Web技術者（3か月）
・2021年11月～ 職業訓練校（3か月）
・2022年01月～ 職業訓練校（3か月）
・2022年02月～ 職業訓練校（2か月）

【詳細TODOリスト】
・訓練校7月生対応
・訓練校9月生対応

・高度な教育講座の検討ww（笑）

【今日の読書】
・5日でわかるOpenCVプログラミング入門 日経ソフトウエア
・ビジュアルテキスト パターン認識 荒井 秀一（P.88/256読了）
・多変量統計解析法 田中 豊
・心を知るための人工知能: 認知科学としての記号創発ロボティクス (越境する認知科学) 谷口 忠大
・物理学者のすごい思考法 (インターナショナル新書) 橋本 幸士
・統計学への確率論、その先へ―ゼロからの測度論的理解と漸近理論への架け橋 清水 泰隆
・代数幾何学入門:代数学の基礎を出発点として 永井 保成
・ランダム行列の数理と科学 渡辺澄夫
・認知バイアス 心に潜むふしぎな働き (ブルーバックス) 鈴木 宏昭
・絵で見てわかるSQL Serverの仕組み 平山 理（P.84/314読了）
・ベイズ統計の理論と方法 渡辺 澄夫
・経済・ファイナンスのための カルマンフィルター入門 (統計ライブラリー) 森平 爽一郎
・数理科学 2020年 11 月号 [雑誌]
・人工知能 機械学習はどこまで進化するのか (別冊日経サイエンス239) 竹内郁雄
・データ分析の力 因果関係に迫る思考法 (光文社新書) 伊藤 公一朗
・応用に役立つ50の最適化問題 (応用最適化シリーズ) 藤澤 克樹