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1.

図書

図書
大木敦雄著
出版情報: 東京 : アスキー, 1994.1  198p ; 21cm
シリーズ名: ASCII books
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2.

図書

図書
高橋征義, 後藤裕蔵著
出版情報: 東京 : SBクリエイティブ, 2016.3  xx, 497p ; 21cm
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第1部 Rubyをはじめよう : はじめてのRuby
便利なオブジェクト ほか
第2部 基礎を学ぼう : オブジェクトと変数・定数
条件判断 ほか
第3部 クラスを使おう : 数値(Numeric)クラス
配列(Array)クラス ほか
第4部 ツールを作ってみよう : テキスト処理を行う
郵便番号データを検索する
付録 : Ruby実行環境の準備
Rubyリファレンス集
第1部 Rubyをはじめよう : はじめてのRuby
便利なオブジェクト ほか
第2部 基礎を学ぼう : オブジェクトと変数・定数
3.

図書

図書
真鍋俊彦 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2001.11  vi, 148p ; 21cm
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4.

図書

図書
豊田正 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2002.3  viii, 234p ; 21cm
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5.

図書

図書
田中敏幸著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2002.7  v, 207p ; 21cm
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6.

図書

図書
おもてじゅんいち著
出版情報: 東京 : アスキー, 2002.9  229p ; 21cm
シリーズ名: Linux magazine books ; 06
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7.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
小谷善行著
出版情報: 東京 : サイエンス社, 2007.11  vi, 115p ; 26cm
シリーズ名: 臨時別冊・数理科学 ; . SGCライブラリ||SGC ライブラリ ; 59
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第1章 プロローグ 1
   1.1 「からくり」から人工知能へ 1
   1.2 チェスとコンピュータ 1
   1.3 ゲームとコンピュータ,そして将棋とコンピュータ 3
   1.4 コンピュータ将棋の歴史 5
第2章 コンピュータ将棋ことはじめ 9
   2.1 将棋の局面データ 9
   2.2 着手データ 11
   2.3 駒効きのデータ 12
第3章 将棋の探索 14
   3.1 探索木と探索 14
   3.2 将棋の探索 15
   3.3 通常の探索 16
   3.4 捕獲探索 20
第4章 評価関数 21
   4.1 評価関数 21
   4.2 簡単な評価関数 21
   4.3 駒の価値の精密化 23
   4.4 駒の価値以外の価値 23
   4.5 評価関数を利用する場所について 25
   4.6 インクリメンタル計算 25
   4.7 評価関数の計算時間と正確さの設計 25
第5章 将棋の探索2 27
   5.1 探索における並べ替え 27
   5.2 前向き枝刈り 29
   5.3 手の拡張 30
   5.4 確率による拡張 31
   5.5 並列探索 32
   5.6 そのほかの探索の工夫 32
第6章 プロの棋譜から強いコンピュータ将棋が作れるか 34
   6.1 棋譜データから強いコンピュータ将棋を作れるか 34
   6.2 棋譜データから定跡を作る 35
第7章 トランスポジション・テーブル-同じ計算を再度しないこと 37
   7.1 同じ計算をしない 37
   7.2 将棋の同一局面 37
   7.3 同一局面とは何か 38
   7.4 どんな情報を保存するか 39
   7.5 データ構造 40
   7.6 インデックスの衝突の(不)処理 41
   7.7 トランスポジション・テーブル利用のアルゴリズム 42
   7.8 ハシシュ関数の構成法 43
   7.9 詰探索におけるトランスポジション・テーブル 44
   7.10 将棋の局面における順序関係 44
   7.11 トランスポジション・テーブルの有効性 45
第8童 詰探索の理念 47
   8.1 詰探索とは 47
   8.2 詰探索の歴史 47
   8.3 証明数 48
   8.4 証明数探索 49
第9章 詰将棋ルーチンのアルゴリズム 51
   9.1 詰探索の構成要素 51
   9.2 df-pn探索 51
   9.3 動作を追う 53
第10章 詰将棋の論理 56
   10.1 詰将棋とコンピュータ 56
   10.2 詰将棋とは何か 56
第11章 詰将棋の自動生成 61
   11.1 詰将棋を自動生成する 61
   11.2 詰将棋作成手法 61
   11.3 逆算法 62
   11.4 順算法(正算法) 62
   11.5 ランダム法 63
   11.6 列挙法 63
   11.7 コンピュータの生成した詰将棋 64
第12章 見込みのあることと、見込みのないこと 67
   12.1 見込みのあること 67
   12.2 見込みのないこと 67
   12.3 もう一つの見込みのないこと 68
第13章 学習とチューニング 70
   13.1 学習とチューニング 70
   13.2 何を学習するか 70
   13.3 教師値を何にするか 71
   13.4 注意すべき点 72
第14章 コンピュータ将棋選手権の結果とコンピュータ将棋選手権の予測 74
   14.1 コンピュータ将棋選手権 74
   14.2 レーティング 79
   14.3 コンピュータ将棋間の強さ比較と予測の実際 81
   14.4 シミュレーション 85
第15章コンピュータ将棋対人間の対戦と人間を打ち負かす日 89
   15.1 プロとの角落対戦 89
   15.2 竜王とBonanzaとの対戦 90
   15.3 レーティング換算で精密な強さ比較を行う 92
   15.4 集団間のレーティング差を求める 94
   15.5 人間側の対策 97
第16章 コンピュータ将棋システムとその開発者 99
   16.1 永世名人 99
   16.2 IS将棋と棚瀬将棋 100
   16.3 柿木将棋 102
   16.4 YSS 103
   16.5 KCC将棋 104
   16.6 金沢将棋 105
   16.7 TACOS 106
   16.8 Bonanza 107
   16.9 激指 108
第17章 エピローグ 110
   17.1 コンピュータ将棋の情報源 110
   17.2 おわりに,そしてコンピュータ将棋が勝った後の課題 111
索引 113
第1章 プロローグ 1
   1.1 「からくり」から人工知能へ 1
   1.2 チェスとコンピュータ 1
8.

図書

図書
平野廣美著
出版情報: 東京 : パーソナルメディア, 2006.6  xii, 346p ; 21cm
シリーズ名: 遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミング / 平野廣美著 ; 続
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9.

図書

図書
David Sklar著 ; 桑村潤, 廣川類訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2005.10  xxi, 354p ; 24cm
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10.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
屋比久友秀著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2005.9  x, 517p ; 24cm
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   まえがきⅲ
第1章バイオインフォマティクスの背景 1
   1.1主要な研究分野 2
   1.1.1配列解析 2
   1.1.2タンパク質の構造解析 4
   1.1.3パスウェイ解析 5
   1.2遺伝子 7
   1.2.1分子生物学 7
   1.2.2セントラルドグマ 8
   1.3タンパク質 10
   1.3.1遺伝暗号 10
   1.3.2立体構造 11
   1.3.3タンパク質の機能 12
第2章コンピュータの利用 15
   2.1バイオコンピューディング環境の概要 16
   2.2Windowsにおけるバイオコンピューティング環境の構築 17
   2.2.1PerlonWindows 17
   2.2.2RubyonWindows 25
   2.2.3PythononWindows 29
   2.2.4Javaonfindows 34
   2.3Linuxにおけるバイオコンピューティング環境の構築 40
   2.3.1PerlonLinux 40
   2.3.2RubyonLinux 45
   2.3.3PythononLinux 46
   2.3.4JavaonLinux 48
   2.4MacOSXにおけるバイオコンピューティング環境の構築 50
   2.4.1JavaonMacOSX 50
   2.4.2×110nMacOSX 55
   2.4.3Xcode20nMacOSX 59
   2.5仮想コンピュータ 66
   2.5.1Cygwin 66
   2.5.2VMware 74
   2.5.3coLinux 76
   2.5.4KnoppixforBio 90
第3章バイオデーターベース 91
   3.1塩基配列データベース 92
   3.1.1GenBank 92
   3.1.2EMBL 99
   3.1.3DDBJ 103
   3.1.4その他の核酸データベース 104
   3.2タンパク質アミノ酸配列データベース 107
   3.2.1PIR 107
   3.2.2SwissProt 108
   3.2.3その他のタンパク質アミノ酸配列データベース 108
   3.3タンパク質立体構造データベース 110
   3.4パスウェイデータベース 113
   3.5文献データベースPubMed 116
   3.6GO(GeneOntology) 118
   3.7統合データベース 121
   3.7.1NCBIEntrez 121
   3.7.2DBGET 122
第4章バイオインフォマッティクスツール 123
   4.1相同性検索 124
   4.1.1BLAST 124
   4.1.2FASTA 133
   4.1.3HMMER 137
   4.1.4BLAT 139
   4.2統計解析 143
   4.2.1R(統計解析ツール) 143
   4.2.2BioConductor 151
第5章バイオプログラミング入門
   5.1オブジニクト指向プログラミングとは 156
   5.2Subversidnを用いた開発 160
   5.2.1SubversiononWindows 161
   5.2.2SubversiononLinux 173
   5.2.3SubversiononMacOSX 179
   5.3Eclipseを用いた開発 180
   5.3.1EclipseonWindows 180
   5.3.2EclipseonLinux 198
   5.3.3EclipseonMacOSX 199
   5.3.4PerlonEclipSe 199
   5.3.5RubyonEclipse 213
   5.3.6PythononEclipse 219
   5.4Perlによるオブジェクト指向プログラミング 230
   5.4.1クラスの作成 230
   5.4.2クラスの利用 234
   5.5Rubyによるオブジェクト指向プログラミング 236
   5.5.1クラスの作成 236
   5.5.2クラスの利用 238
   5.5.3継承の利用 239
   5.6Pythonによるオブジェクト指向プログラミング 241
   5.6.1クラスの作成 241
   5.6.2クラスの利用 243
   5.7Javaによるオブジェクト指向プログラミング 244
   5.7.1クラスの作成 244
   5.7.2クラスの利用 248
第6章BioPerlプログラミング 251
   6.1BioPerlの概要 252
   6.2BioPerlインストール 254
   6.2.1BioPerbnWindows 254
   6.2.2BioPerlonLinux 256
   6.3BioPerlを用いたプログラミング 257
   6.3.1シークエンス操作 257
   6.3.2BLAST 265
   6.3.3モチーフ検索 270
第7章 BioRubyプログラミング 273
   7.1BioRubyの概要 274
   7.2BioRubyのインストール 276
   7.3BloRubyを用いたプログラミング 277
   7.3.1シークエンス操作 277
   7.3.2BLAST 282
   7.3.3PubMedを用いた論文検索 286
   7.3.4モチーフ検索 287
   7.3.5Pathway 288
第8章BioPythonプログラミング 291
   8.1BioPythonの概要 292
   8.2BloPythonのインストール 295
   8.2.1BioPythononWindows 295
   8.2.2BioPerlonLinuxandMacOSX 305
   8.3BioPythonを用いたプログラミング 310
   8.3.1シークエンス操作 310
   8.3.2GenBank 314
   8.3.3BLAST 317
   8.3.4PubMed 320
第9章BioJavaプログラミング 323
   9.1BioJavaの概要 324
   9.2BioJavaのインストール 327
   9.3BioJavaを用いたプログラミング 329
   9.3.1シークエンス操作 329
   9.3.2GenBank 331
   9.3.3BLAST 335
第10章BioPerlAPIリファレンス 345
   Bio::Seq 346
   Bio::SeqlO 352
   Bio::DB::GenBank 355
   Bio::DB::Fasta 356
   Bio::DB::Query::GenBank 359
   Bio::Tools::Run::RemoteBlast 361
   Bio::Tools::Run::StandAloneBlast 364
   Bio::Tools::BPIite 367
   Bio::Tools::BPIite::Sbjct 369
   Bio::Toois::BPIite::HSP 370
   Bio::Tools::BPbl2seq 371
   Bio::SearchlO 373
   Bio::Search::Hit::Hitl 375
   Bio::Search::HSP::HSPl 378
第11章BioRubyAPIリファレンス 383
   Bio::Sequence 384
   Bio::Sequence::NA 391
   Bio::Sequence::AA 395
   Bio::Fasta 396
   Bio::Fasta::Report 399
   Bio::Fasta::Report::Program 404
   Bio::Fasta::Report::Hit 405
   Bio::Blast 409
   Bio::Blast::Default:Report::Hit 414
   Bio::Blast::Default:Report::Hsp 416
   Bio::FlatFile 418
第12章BioPythonAPIリファレンス 423
   Bio.Alphabet.IUPAC 424
   Bio.Seq.seq 425
   Bio.Seq.MutableSeq 426
   Bio.Transcribe 431
   Bio.Transcribe.Transcribe 431
   Bio.Translate 432
   Bio.Translate.Translator 433
   Bio.Fasta 435
   Bio.Fasta,Dictionary 436
   Bio.Fasta.lterator 437
   Bio.Fasta.Record 439
   Bio.Fasta.RecordParser 439
   Bio.Fasta.SequenceParser 439
   Bio.GenBank 440
   Bio.GenBank.Dictionary 443
   Bio.GenBank.ErrorParser 444
   Bio.GenBank.FeatureParser 445
   Bio.GenBank.1terator 445
   Bio.GenBank.NCBIDictionary 446
   Bio.GenBank.RecordParser 447
   Bio.PubMed 447
   Bio.PubMed.Dictionary 450
   Bio.Blast.NCBIWWW 451
   Bio.Blast.NCBIWVW.BlastParser 454
   Bio.Blast.NCBIStandalone 455
   Bio.Blast.NCBIStandalne.BlastErrorParser 457
   Bio.Blast.NCBIStandalne.BlastParser 457
   Bio.Blast.NCBIStandalne.lterator 458
   Bio.Blast.NCBIStandalne.PSIBIastParser 459
第13章BioJavaAPIリファレンス 461
   org.biojava.bio.symbol.AlphabetManager 462
   org.biojava.bio.seq.DNATools 466
   org.biojava.bio.seq.RNATools 470
   org.biojava.bio.seq.ProteinTools 475
   org.biojava.bio.symbol.SimpleAlphabet 480
   org.biojava.bio.seq.io.SeqIOTools 482
   org.biojava.bio.dist.DistributionTools 488
   org.biolava.bio.program.sax.BlastLikeSAXParser 491
   org.biolava.bio,program.ssbind.SeqSimilarityAdapter 493
   org.biojava.bio.program.ssbind.BlastLikeSearchBuilder 495
   org.biojava.bio.program.ssbind.FastaSearchSAXParser 498
   org.biojava.bio.seq.db.DummySequenceDB 501
   org.biojava.bio.seq.db.DummySequenceDBInstallation 502
   索引 503
   まえがきⅲ
第1章バイオインフォマティクスの背景 1
   1.1主要な研究分野 2
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