close
1.

図書

図書
電気学会進化技術応用調査専門委員会編
出版情報: 東京 : 近代科学社, 2010.1-  冊 ; 27cm
所蔵情報: loading…
目次情報:
第1巻: 基礎編 = Fundamentals
第2巻 : 応用編 : 情報・通信システム = Information and communication systems
第3巻 : 応用編 : 生産・物流システム = Production and logistics systems
第1巻: 基礎編 = Fundamentals
第2巻 : 応用編 : 情報・通信システム = Information and communication systems
第3巻 : 応用編 : 生産・物流システム = Production and logistics systems
2.

図書

図書
Toby Segaran著 ; 當山仁健, 鴨澤眞夫訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2008.7  xxv, 361p ; 24cm
所蔵情報: loading…
3.

図書

図書
システム制御情報学会編 ; 三宮信夫 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 1998.4  viii, 185p ; 21cm
シリーズ名: システム制御情報ライブラリー / システム制御情報学会編 ; 17
所蔵情報: loading…
4.

図書

図書
橋口ゆうすけ著
出版情報: 東京 : ソフトバンククリエイティブ, 2010.4  x, 360p ; 24cm
所蔵情報: loading…
5.

図書

図書
紀平拓男, 春日伸弥著
出版情報: 東京 : ソフトバンククリエイティブ, 2011.4  xiv, 385p ; 21cm
所蔵情報: loading…
6.

図書

図書
土居範久著
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2011.4  x, 238p ; 22cm
所蔵情報: loading…
7.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
Neil C. Jones, Pavel A. Pevzner著 ; 渋谷哲朗, 坂内英夫訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2007.6  xi, 323p ; 26cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
序 文 i
訳者まえがき v
第 1 章イントロダクション 1
第 2 章アルゴリズムと計算量 7
   2.1 アルゴリズムとは何か? 7
   2.2 「生物学的アルゴリズム」と「計算機のアルゴリズム」 12
   2.3 釣銭問題 15
   2.4 「正しいアルゴリズム」と「正しくないアルゴリズム」 17
   2.5 再帰的アルゴリズム 20
   2.6 「反復アルゴリズム」と「再帰的アルゴリズム」 23
   2.7 「速いアルゴリズム」と「遅いアルゴリズム」 28
   2.8 Big-O記法 30
   2.9 アルゴリズム設計のテクニック 32
    2.9.1 全解探索 33
    2.9.2 分枝限定法 34
    2.9.3 グリーディー・アルゴリズム 34
    2.9.4 動的計画法 34
    2.9.5 分割統治法 38
    2.9.6 機械学習 39
    2.9.7 確率的アルゴリズム 39
   2.10「手に負える問題」と「手に負えない問題」 40
   2.11 補遺 41
   研究者伝:Richard Karp 42
   2.12 演習問題 44
第 3 章分子生物学入門 47
   3.1 生命は何からできているか? 47
   3.2 遺伝情報をもつものは? 48
   3.3 遺伝子は何をするのか? 49
   3.4 遺伝子が記されている分子はどの分子か? 49
   3.5 DNA の構造はどのような構造か? 50
   3.6 DNA からタンパク質へ何が情報を運ぶのか? 51
   3.7 タンパク質はどのようにしてつくられるか? 52
   3.8 DNA を解析するには? 54
    3.8.1 DNA の複製 54
    3.8.2 DNA の切断と接合 56
    3.8.3 DNA 長の計測 57
    3.8.4 DNA プローブ 58
   3.9 種における個々の個体は何が異なるのか? 58
   3.10 種と種は何が異なるのか? 58
   3.11 なぜバイオインフォマティクスが必要か? 59
   研究者伝:Russel Doolittle 62
第 4 章全解探索 65
   4.1 制限酵素地図の作成 65
   4.2 実用的でない制限酵素地図作成アルゴリズム 68
   4.3 実用的な制限酵素地図作成アルゴリズム 69
   4.4 DNA 配列中の制御モチーフ 71
   4.5 プロファイル 72
   4.6 モチーフ発見問題 75
   4.7 探索木 78
   4.8 モチーフを発見する 84
   4.9 中央文字列を探す 86
   4.10 補遺 89
   研究者伝:Gary Stormo 91
   4.11 演習問題 93
第 5 章グリーディー・アルゴリズム 97
   5.1 ゲノム再編成 97
   5.2 反転ソート 98
   5.3 近似アルゴリズム 101
   5.4 よりよいグリーディー戦略 102
   5.5 グリーディー戦略によるモチーフ発見 105
   5.6 補遺 106
   研究者伝:David Sankoff 107
   5.7 演習問題 110
第 6 章動的計画法 113
   6.1 DNA 配列比較の威力 113
   6.2 釣銭問題再考 114
   6.3 マンハッタン観光客問題 117
   6.4 編集距離とアラインメント 129
   6.5 最長共通部分列 132
   6.6 グローバル配列アラインメント 136
   6.7 アラインメントのスコアづけ 137
   6.8 ローカル配列アラインメント 138
   6.9 ギャップペナルティーつきのアラインメント 141
   6.10 マルチプルアラインメント 142
   6.11 遺伝子予測 148
   6.12 統計的な遺伝子予測のアプローチ 151
   6.13 類似性に基づく遺伝子予測のアプローチ 153
   6.14 スプライストアラインメント 155
   6.15 補遺 158
   研究者伝:Michael Waterman 160
   6.16 演習問題 162
第 7 章分割統治アルゴリズム 173
   7.1 ソーティングへの分割統治のアプローチ 173
   7.2 省スペース配列アラインメント 175
   7.3 ブロックアラインメントと4 人のロシア人の高速化 179
   7.4 2乗時間より速いアラインメントの構築 181
   7.5 補遺 182
   研究者伝:Webb Miller 184
   7.6 演習問題 186
第 8 章グラフ・アルゴリズム 187
   8.1 グラフとは 187
   8.2 グラフと遺伝学 196
   8.3 DNA の配列決定 198
   8.4 最短超文字列問題 199
   8.5 DNA アレイを用いたシークエンシング法 200
   8.6 SBH:ハイブリダイゼーションによるシークエンシング 202
   8.7 SBH をハミルトンパス問題として解く 204
   8.8 SBH をオイラーパス問題として解く 205
   8.9 DNA 配列断片のアセンブリ 207
   8.10 タンパク質の配列決定と同定 210
   8.11 ペプチド配列決定問題 213
   8.12 スペクトルグラフ 215
   8.13 データベース検索によるタンパク質同定 216
   8.14 スペクトル合成 218
   8.15 スペクトルアラインメント 220
   8.16 補遺 223
   8.17 演習問題 225
第 9 章組合せパタンマッチング 231
   9.1 リピート発見 231
   9.2 ハッシュテーブル 232
   9.3 完全一致パタン検索 234
   9.4 キーワード木 236
   9.5 接尾辞木 237
   9.6 相同性検索のためのヒューリスティック 240
   9.7 近似パタンマッチング 242
   9.8 BLAST による配列データベース検索 244
   9.9 補遺 245
   研究者伝:Gene Myers 246
   9.10 演習問題 249
第 10 章クラスタリングと系統樹解析 251
   10.1 遺伝子発現解析 251
   10.2 階層的クラスタリング 253
   10.3 k-Means クラスタリング 256
   10.4 クラスタリングと準クリーク 257
   10.5 系統樹 261
   10.6 距離に基づく系統樹作成 264
   10.7 加算可能行列に対する系統樹作成 266
   10.8 系統樹と階層的クラスタリング 269
   10.9 特徴に基づく系統樹作成 271
   10.10 節約度最小化の小問題 272
   10.11 節約度最小化の大問題 275
   10.12 補遺 277
   研究者伝:Ron Shamir 280
   10.13 演習問題 283
第 11 章隠れマルコフモデル 285
   11.1 CG アイランドと「公正なカジノ」店 285
   11.2「公正なカジノ」店と隠れマルコフモデル 287
   11.3 HMM の解読アルゴリズム 289
   11.4 HMM のパラメータ推定 291
   11.5 プロファイルHMM アラインメント 292
   11.6 補遺 294
   研究者伝:David Haussler 295
   11.7 演習問題 298
第 12 章確率的アルゴリズム 299
   12.1 ソーティング問題再考 299
   12.2 Gibbs サンプリング 301
   12.3 ランダムプロジェクション 302
   12.4 補遺 304
   12.5 演習問題 305
バイオインフォマティクスのツールを使う 307
参考文献 309
索 引 317
序 文 i
訳者まえがき v
第 1 章イントロダクション 1
8.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
中野良平著
出版情報: 東京 : 数理工学社 , 東京 : サイエンス社 (発売), 2005.11  viii, 238p ; 22cm
シリーズ名: 情報システム工学 ; MKC-A3
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
1 序 論 1
    1.1 ニューラルネット概論 2
    1.2 本書で使用する記法 9
    1章の問題 10
2 単層パーセプトロン 11
    2.1 分類問題と線形判別関数 12
    2.2 閾パーセプトロン 18
    2.3 回帰問題と重回帰 25
    2.4 線形パーセプトロン 28
    2章の問題 34
3 多層パーセプトロンの学習法 35
    3.1 基本学習法:BP法 36
    3.2 高速学習法(1):Newton法 49
    3.3 高速学習法(2):準Newton法 54
    3章の問題 63
4 多層パーセプトロンの性質 65
    4.1 探索空間の構造 66
    4.2 近似能力と極限性能 80
    4.3 モデル選択 86
    4.4 汎化性能向上法 99
    4.5 変数変換の影響 105
    4章の問題 112
5 パーセプトロンと多項式回帰 113
    5.1 多変量多項式回帰(1):RF5法 114
    5.2 多変量多項式回帰(2):BCW法 123
    5.3 区分的多変量多項式回帰:RF6法 129
    5章の問題 138
6 リカレントネットと力学系学習 139
    6.1 力学系とリカレントネット 140
    6.2 アフィン神経力学系 148
    6章の問題 156
7 競合学習とベクトル量子化 157
    7.1 競合学習 158
    7.2 ベクトル量子化 163
    7.3 等歪み分割 168
    7.4 DAクラスタリング 174
    7章の問題 177
8 EMアルゴリズムとその拡張 179
    8.1 EMアルゴリズム 180
    8.2 DAEMアルゴリズム 188
    8.3 SMEMアルゴリズム 197
    8.4 混合正規分布推定 202
    8.4.1 1変量混合正規分布推定 202
    8.4.2 多変量混合正規分布推定 205
    8章の問題 210
付録 微分法 211
問題の解答 216
    1章の問題の解答 216
    2章の問題の解答 216
    3章の間題の解答 218
    4章の問題の解答 221
    5章の問題の解答 223
    6章の問題の解答 225
    7章の問題の解答 225
    8章の問題の解答 226
   参考文献 229
   索引 234
1 序 論 1
    1.1 ニューラルネット概論 2
    1.2 本書で使用する記法 9
9.

図書

図書
谷聖一著
出版情報: 東京 : サイエンス社, 2005.11  v, 151p ; 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 ; 43
所蔵情報: loading…
10.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
谷萩隆嗣著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2005.12  viii, 282p ; 22cm
シリーズ名: ディジタル信号処理ライブラリー / 谷萩隆嗣企画・編集責任 ; 5
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
1.1線形離散時間システムの状態推定アルゴリズム 1
   1.1.1状態推定の概念 1
   1.1.2状態推定問題 2
   1.1.3ガウス過程の状態推定 3
   1.1.4ガウス過程の状態推定アルゴリズム 9
   1.1.5非ガウス過程の状態推定アルゴリズム(1) 12
   1.1.6非ガウス過程の状態推定アルゴリズム(2) 16
   1.1.7予測アルゴリズム 17
   1.2カルマンフィルタのいくつかの性質 18
   1.3カルマンフィルタの計算回数 21
   1.4平方根アルゴリズム 24
   1.4.1行列のLDU分解とコレスキー分解 25
   1.4.2ハウスホルダー変換アルゴリズム 28
   1.4.3修正グラム・シュミット変換アルゴリズム 30
   1.4.4カルマンフィルタの平方根アルゴリズム 33
   1.4.5平方根アルゴリズムの計算回数 38
   1.5適応カルマンフィルタ 42
   1.6拡張カルマンフィルタ 47
   1.7アンセンテッドカルマンフィルタ 52
   1.7.1アンセンテッド変換 52
   1.7.2アンセンテッド交換の特徴 53
   1.7.3アンセンテッドカルマンフィルタ 57
2.1パラメータ推定の基礎 60
   2.1.1数学モデルとパラメータ推定 60
   2.1.2パラメータ推定のための望ましい性質 61
   2.2インパルス応答の推定 62
   2.2.1IIRシステムとFIRシステム 62
   2.2.2パラメータ推定のための評価関数 64
   2.2.3インパルス応答の最小2乗推定 67
   2.2.42段階最小2乗法 69
   2.2.5相関アルゴリズム 72
   2.2.6多入力多出力システムのインパルス応答 75
   2.3IIRシステムの伝達関数の推定 77
   2.3.1IIRシステムの最小2乗推定 77
   2.3.2IIRシステムの再帰推定アルゴリズム 81
   2.3.3多入力多出力システムの再帰推定アルゴリズム 85
   2.3.4FIRシステムの再帰推定アルゴリズム 88
   2.4最小2乗法の拡張アルゴリズム 89
   2.4.1一般化最小2乗法 89
   2.4.2拡大最小2乗法 92
   2.4.3補助変数法 95
   2.5全体最小2乗法の推定アルゴリズム 100
   2.5.1全体最小2乗推定問題 100
   2.5.2行列の特異値分解 103
   2.5.3特異値分解による最適解 110
   2.5.4全体最小2乗法の幾何学的意味 115
   2.6カルマンフィルタによるパラメータ推定 118
   2.6.11入力1出力線形時不変システム 118
   2.6.21入力1出力線形時変システム 120
   2.6.3多入力多出力システム 121
   2.6.4最小2乗法との比較 122
   2.7高速アルゴリズム 124
3.1適応ディジタルフィルタ 137
   3.1.1適応FIRフィルタ 137
   3.1.2適応IIRフィルタ 138
   3.2確率近似法による推定アルゴリズム 140
   3.2.1基本アルゴリズム 140
   3.2.2FIRシステムの推定アルゴリズム(1) 142
   3.2.3FIRシステムの推定アルゴリズム(2) 143
   3.2.4IIRシステムの推定アルゴリズム 145
   3.3LMS法による推定アルゴリズム 146
   3.3.1最適アルゴリズム 146
   3.3.2LMSアルゴリズム 148
   3.3.3勾配雑音と誤調整 151
   3.3.4LMSアルゴリズムの収束性 155
   3.3.5最適なステップ幅 157
   3.3.6正規化LMSアルゴリズムの収束性 161
   3.3.7複素LMSアルゴリズム 169
   3.4修正LMSアルゴリズム 170
   3.4.1リーキーLMSアルゴリズム 170
   3.4.2モーメンタムLMSアルゴリズム 172
   3.4.3LMS+Fアルゴリズム 176
   3.4.4LMS/Fアルゴリズム 180
   3.4.5ブロックLMSアルゴリズム 181
   3.4.6変換領域LMSアルゴリズム 183
   3.4.7可変ステップ幅LMSアルゴリズム 188
4.1適応等化器 196
   4.1.1等化器と適応等化器 196
   4.1.2カルマンフィルタによる伝送路特性の推定 198
   4.1.3確率近似法による伝送路特性の推定 204
   4.1.4カルマンフィルタによる送信信号の推定 208
   4.1.5確率近似法による送信信号の推定 213
   4.1.6カルマンフィルタによる適応等化器の設計 215
   4.1.7拡張カルマンフィルタによる適応等化器の設計 219
   4.1.8確率近似法による適応等化器の設計 222
   4.2エコーキャンセラ 226
   4.2.1エコーキャンセラ 226
   4.2.2並列形カルマンフィルタ1(PKF1) 228
   4.2.3並列形カルマンフィルタ2(PKF2) 237
   4.2.4シミュレーション結果の比較(1) 243
   4.2.5PKFによるパラメータ推定値の収束性 252
   4.2.6PKFの分割数と推定アルゴリズムの性質 255
   4.2.7入力信号の有色性と推定アルゴリズムの性質 258
   4.2.8変換領域PKFアルゴリズム 259
   4.2.9シミュレーション結果の比較(2) 262
   4.2.10多チャネルエコーキャンセラ 264
   4.2.11シミュレーション結果の比較(3) 266
   引用・参考文献 269
   索引 277
1.1線形離散時間システムの状態推定アルゴリズム 1
   1.1.1状態推定の概念 1
   1.1.2状態推定問題 2
文献の複写および貸借の依頼を行う
 文献複写・貸借依頼