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体系 › 計算アルゴリズム

探索と最適化

全探索・貪欲法・動的計画法・分枝限定・近似

01 ·探索と最適化·★ 会員·10分で読めます 動的計画法を1から解説 — 部分問題を覚えておくということ 素朴な再帰はなぜ指数爆発するのか。メモ化と表埋めで何が変わるのか。フィボナッチ・ナップサック・編集距離を順に分解し、編集距離が音声認識のWERや拡散モデルのステップ選択にそのまま現れることまで見ます。 02 ·探索と最適化·★ 会員·論文·10分で読めます グラフアルゴリズムを1から — 最短経路とその応用 Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs 乗換案内からベクトル検索まで、世界の裏側は「点と線」で動いている。BFS・ダイクストラ法・A*を前提知識ゼロから積み上げ、最後はLLM時代の検索を支えるHNSWまで一本の道でつなぐ。 03 ·探索と最適化·★ 会員·13分で読めます 線形計画を1から — 最適化の王道 限られた在庫・予算・時間の中で最善を選ぶ、いちばん古くていちばん使われている最適化の道具。定式化の3点セットから、答えが必ず「角」にある理由、シンプレックス法の歩き方、双対が教える「材料1kgの値打ち」まで、前提知識ゼロで積み上げます。 04 ·探索と最適化·★ 会員·13分で読めます 焼きなましと遺伝的アルゴリズム — 厳密に解けない時の実務 最適解を保証しない探索法が、なぜ現場の配送計画やスケジューリングを支えているのか。局所探索の3点セットから、焼きなましの温度、遺伝的アルゴリズムの集団、そして「これを使ってはいけない場面」の見分け方までを積み上げます。