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1.

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1. 情報科学の基礎
細野敏夫著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2000.2  vii, 218p ; 21cm
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2. 複雑系の科学 : セル・オートマタ体験CD-ROM付
市川惇信著
出版情報: 東京 : オーム社, 2002.10  xiii, 138p ; 24cm
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まえがき
   セル・オートマタとは iii
   本書の目的と想定する読者 iv
   この本を書いた動機 iv
   ソフトウェアについて v
付属のソフトウェアのインストール
   マッキントッシュへのインストール vii
   ウインドウズマシンへのインストール ix
1章 簡単な規則が生む複雑な動き
ライフ・ゲーム
   1・1 ライフ・ゲームとは 2
   1・2 ソフトウェア【ライフ・ゲーム】の使用法 3
   1・3 パタンのいくつか 8
   1・4 特徴的なパタン 12
   1・5 製造機器 16
   1・6 数学的課題 19
   1・7 面白いパタンの探索 21
   この章を終えるにあたって 22
2章 子孫を生む機械を造る
自己複製
   2・1 フォン・ノイマンのもくろみ 24
   2・2 自己複製機械の基本的構成 27
   2・3 ソフトウェア「自己複製(1)」の説明 29
   2・4 信号伝送構造の構成 30
   2・5 子を生み出す機構 36
   2・6 ラングトン型自己複製機械 42
   2・7 極小の自己複製機械に向けて 45
   この章を終えるにあたって 50
3章 裏切りの報酬と広がり
囚人のジレンマ・ゲーム
   3・1 均質な仮想的社会 52
   3・2 囚人のジレンマ・ゲーム 52
   3・3 ソフトウェア【社会のモデル】 54
   3・4 一人の裏切りから始まる裏切りの広がり 57
   3・5 ランダムに分布する裏切りからの状態推移 59
   3・6 自己相関関数 64
   3・7 セル・オートマタの状態推移の自己相関分析 68
   3・8 セル・オートマタのサイズと観測窓の大きさの影響 69
   3・9 倫理の導入-不均質な社会- 71
   この章を終えるにあたって 73
4章 マクロな挙動を分類する
1次元セル・オートマタの観察
   4・1 1次元セル・オートマタ 76
   4・2 推移規則の表現 77
   4・3 デモンストレーション 79
   4・4 フラクタル 81
   4・5 2状態3近傍配列型推移規則 85
   4・6 2状態3近傍合計型推移規則 90
   4・7 2状態3近傍にはないクラス-クラス4- 91
   この章を終えるにあたって 93
5章 マクロな挙動を分析する
1次元セル・オートマタの数理的取り扱い
   5・1 初期状態の影響 96
   5・2 定常平均比率の予測 98
   5・3 クラスの分類 103
   5・4 状態比率の時系列の分析 106
   この章を終えるにあたって 111
6章 自ら進化し組織化するシステム
システムの創発
   6・1 システムの創発,進化,自己組織化 114
   6・2 生態系に見るシステムの創発 115
   6・3 システムの創発に必要な機能 118
   6・4 創発システムのモデルとしてのセル・オートマタ 119
   6・5 ソフトウェア【システム創発】 121
   6・6 種とシステムの創発過程 126
   6・7 創発における種とシステムの関係 129
   この章を終えるにあたって 132
参考文献 133
索引 135
まえがき
   セル・オートマタとは iii
   本書の目的と想定する読者 iv
3.

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3. セルオートマトン : 複雑系の具象化
森下信著
出版情報: 東京 : 養賢堂, 2003.3  6, 165p ; 21cm
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4.

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4. ファインマン・プロセッサ : 夢の量子コンピュータ
G.ミルバーン [著] ; 林一訳
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2003.1  xvii, 248p ; 20cm
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5.

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5. 量子コンピュータと量子暗号
西野哲朗著
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2002.3  x, 78p ; 20cm
シリーズ名: 岩波講座物理の世界 / 佐藤文隆 [ほか] 編 ; . 物理と情報||ブツリ ト ジョウホウ ; 4
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6.

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6. 入門量子コンピュータ
ゲナディ・P・ベルマン [ほか] 著 ; 松田和典訳
出版情報: 東京 : パーソナルメディア, 2002.9  vi, 186p ; 21cm
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7.

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7. 計算理論とオートマトン言語理論 : コンピュータの原理を明かす
丸岡章著
出版情報: 東京 : サイエンス社, 2005.11  vii, 277p ; 22cm
シリーズ名: Information & computing ; 106
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Ⅰ計算の理論
   1 すべては計算から始まる
    1.1 計算における壁 2
    計算の原理上の限界 4
    計算の実際上の限界 6
    計算モデルからの壁 7
    1.2 計算モデルの妥当性 7
    計算モデルの安定性 8
    計算モデルの展開 9
    1.3 本書を効率よく使うために 11
   2 計算の理論のための概念や用語
    2.1 集 合 13
    2.2 系列と言語 15
    2.3 関数と問題 16
    2.4 関数とグラフ 18
    2.5 論理演算と論理式 24
    2.6 命題と証明 26
    2.7 アルゴリズムの記述 31
    問 題 34
Ⅱオートマトンと言語
   3 有限オートマトン
    3.1 有限オートマトンによるモデル化 36
    問題のモデル化 36
    有限オートマトンの定義 39
    3.2 非決定性有限オートマトン 46
    非決定性有限オートマトンへの一般化 46
    決定性宥限オートマトンと非決定性有限オートマトンの等価性 53
    3.3 正規表現 62
    正規表現の導入 62
    正規表現と有限オートマトンの等価性 67
    3.4 正規言語の性質 78
    有限オートマトンの言語受理能力の限界 78
    正規言語のクラスの閉包性 81
    問 題 84
   4 文脈自由言語
    4.1 文脈自由文法 87
    4.2 生成と受理 94
    4.3 チョムスキーの標準形 98
    4.4 文脈自由文法の言語生成能力の限界 102
    4.5 文脈自由言語の所属問題 107
    問 題 112
   5 プッシュダウンオートマトン
    5.1 プッシュダウンオートマトン 114
    5.2 プッシュダウンオートマトンと文脈自由文法の等価性 126
    プッシュダウンオートマトンによる文脈自由文法の模倣 127
    文脈自由文法によるプッシュダウンオートマトンの模倣 131
    問 題 139
Ⅲ計算可能性
   6 チューリング機械
    6.1 チューリング機械 142
    チューリング機械の例 147
    6.2 チューリング機械の定義の拡張 157
    片無限テープチューリング機械による
    両無限テープチューリング機械の模倣 157
    1テープチューリング機械による多テープチューリング機械の模倣 160
    6.3 非決定性チューリング機械 163
    6.4 チャーチ・チューリングの提唱 167
    問 題 169
   7 チューリング機械の計算の万能性とその限界
    7.1 万能チューリング機械 170
    7.2 停止問題の決定不能性 176
    7.3 帰着 180
    7.4 ポストの対応問題の決定不能性 185
    問 題 192
   Ⅳ計算の複雑さ
   8 チューリング機械に基づいた計算量限定の計算
    8.1 時間計算量 194
    正しい括弧の系列を判定するのに要する計算時間 194
    関数のオーダー表示 198
    チューリング機械の時間計算量と問題の時間計算量 199
    8.2 多項式時間で計算できる問題とできないと予想される問題 201
    到達可能性問題 202
    オイラー閉路問題 204
    ハミルトン閉路問題 206
    8.3 PとNP 207
    問 題 212
   9 論理回路に基づいた計算量限定の計算
    9.1 論理関数と論理回路 213
    9.2 離散関数と離散回路 219
    9.3 決定性チューリング機械を模倣する論理回路 222
    9.4 非決定性チューリング機械を模倣する論理回路 229
    9.5 充足可能性問題 232
    9.6 回路の充足可能性問題の式充足可能性問題への帰着 235
    問 題 241
   10 NP完全
    IO.7 NP完全 242
    10.2 いろいろなNP完全問題 243
    充足可能性問題 244
    ハミルトン閉路問題 245
    部分和問題 251
    問 題 254
   解 答 256
   文 献 271
   おわりに 274
   索 引 276
Ⅰ計算の理論
   1 すべては計算から始まる
    1.1 計算における壁 2
8.

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8. 計算論的学習
榊原康文, 小林聡, 横森貴共著
出版情報: 東京 : 培風館, 2001.10  viii, 213p ; 22cm
シリーズ名: 情報数理シリーズ ; B-6
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はじめに 1
   1.1 コンピュータが学習すること 2
   1.2 歴史的背景 5
   1.3 基本的定義 6
   1.3.1 学習の用語 7
   1.3.2 形式言語 7
   1.3.3 表現クラスと帰納的可算クラス 10
   1.4 計算論的学習の情報源 12
   1.5 本書の構成 14
2 極限における学習 17
   2.1 極限における学習モデル 17
   2.2 枚挙による学習 19
   2.3 有限オートマトンの学習 21
   2.3.1 接頭辞木オートマトン 22
   2.3.2 代表例集合と有限オートマトンの探索空間 23
   2.3.3 DFAの極限学習アルゴリズム 26
   2.3.4 状態の統合順序について 30
   2.4 正例からの学習 34
   2.5 パターン言語の正例からの学習 35
   2.5.1 パターン言語とMINL戦略 35
   2.5.2 パターン言語のいくつかの性質 38
   2.5.3 minlアルゴリズムの正当性 40
   2.5.4 MINL戦略がPATを極限学習すること 42
   2.6 MINL戦略による正例からの学習 43
   2.7 ゼロリバーシブル言語の正例からの学習 45
   2.7.1 MINL(S,RεV0)を出力すること 50
   2.7.2 RεV0が特徴例集合をもつこと 51
   2.8 1変数パターン言語の正例からの学習 52
   2.8.1 無矛盾なパターンを求める際の問題点 54
   2.8.2 パターンオートマトンの交わり 54
   2.8.3 語wを生成するパターンの分割 55
   2.8.4 minl手続き 58
   2.8.5 minl手続きの計算時間の解析 61
   2.9 正例からの学習の特徴付け 61
   2.9.1 有限証拠集合 61
   2.9.2 枚挙に基づくMINL戦略 63
   2.9.3 条件EC1の十分性 64
   2.9.4 条件EC1の必要性 65
   2.10 正例から学習可能であるための十分条件 67
   2.10.1 条件C4を満たすならば条件C3も満たすこと 68
   2.10.2 条件C3を満たすならば条件C2も満たすこと 68
   2.10.3 条件C2を満たすならば条件EC1も満たすこと 69
   2.10.4 各条件に関する補足 70
   2.11 文脈自由文法の学習 70
   2.11.1 木と導出木 71
   2.11.2 木オートマトン 75
   2.11.3 ゼロリバーシブル木オートマトン 78
   2.11.4 ゼロリバーシブル文脈自由文法 79
   2.11.5 正の構造例からの学習 80
   2.11.6 基礎木オートマトンの構成 80
   2.11.7 ゼロリバーシブル木オートマトンの学習 82
   2.12 さらなる研究話題(文献ノート) 85
3 確率的近似学習 87
   3.1 確率的近似学習(PAC)モデル 88
   3.2 PAC学習モデルにおける基本的手法 90
   3.3 ブール式の学習 94
   3.3.1 ブール式 94
   3.3.2 さまざまなブール式の学習 95
   3.4 決定木の学習 98
   3.4.1 決定木 98
   3.4.2 矛盾しない決定木を求める学習アルゴリズム 99
   3.4.3 決定木のPAC学習可能性 102
   3.5 VC次元 105
   3.5.1 VC次元と学習可能性 105
   3.5.2 ニューラルネットワークの学習可能性への応用 108
   3.6 PAC学習可能性に関する主な結果 110
   3.7 ノイズを含んだ例からの学習 112
   3.7.1 分類ノイズモデル 112
   3.7.2 分類ノイズモデルにおける基本的手法 113
   3.7.3 決定木の学習への応用 117
   3.8 弱PAC学習とブースティング 120
   3.8.1 弱PAC学習 121
   3.8.2 ブースティング 122
   3.9 さらなる研究話題(文献ノート) 128
4 質問を用いた学習 131
   4.1 質問学習モデル 131
   4.2 ブール関数の学習 132
   4.2.1 ブール関数に対する所属質問と等価性質問 132
   4.2.2 単項式の学習 134
   4.2.3 K項式の学習 136
   4.3 オートマトンの学習 147
   4.3.1 MAT学習における2つの基本戦略 148
   4.4 他の学習モデル-制限と拡張 155
   4.5 さらなる研究話題(文献ノート) 158
5 応用 161
   5.1 テキストデータベースからの知識獲得 162
   5.1.1 文字列上の属性を扱う決定木と文書データの分類 162
   5.1.2 文書分類木を学習するノイズに強いアルゴリズム 164
   5.1.3 実験と考察 166
   5.1.4 キーワード自動抽出としての文書分類木の学習 170
   5.1.5 百人一首での実験 171
   5.1.6 課題 172
   5.2 遺伝子解析への応用 173
   5.2.1 確率文法の学習の応用 173
   5.2.2 確率文法によるモデル化の手法 176
   5.2.3 確率文脈自由文法によるRNA配列のモデル化と実験 182
   5.2.4 局所的言語の学習とその応用 187
   5.3 さらなる研究話題(文献ノート) 199
参考文献 201
索引 210
はじめに 1
   1.1 コンピュータが学習すること 2
   1.2 歴史的背景 5
9.

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9. DNAロボット : 生命のしかけで創る分子機械
萩谷昌己, 西川明男著
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2008.12  vii, 109, 1p ; 19cm
シリーズ名: 岩波科学ライブラリー ; 153
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まえがき
１　生命の「しかけ」を借りる 1
２　ＤＮＡの「調理法」―設計する、切る、つなぐ 25
３　分子の世界の匠の業―ＤＮＡで作るナノスケールの構造 43
４　ＤＮＡロボット―動くしかけから知能ロボットへ 59
５　ＤＮＡロボットから人造生命へ―生物と無生物のあいだ 87
６　生命進化の新しいフェイズへ―情報化で生命進化が加速する 103
参考文献
まえがき
１　生命の「しかけ」を借りる 1
２　ＤＮＡの「調理法」―設計する、切る、つなぐ 25
10.

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10. 英語で学ぶ計算理論 = Theory of computation
ツォイクマン・トーマス, 湊真一, 大久保好章共著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2009.4  x, 222p ; 21cm
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