Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
不変量
Search
Masaki Koyanagi
April 27, 2019
Science
1
140
不変量
(若手)エンジニアもくもく会 vol.12 @CrowdWorks
https://youth-engineer-mokumoku.connpass.com/event/126962/
Masaki Koyanagi
April 27, 2019
Tweet
Share
More Decks by Masaki Koyanagi
See All by Masaki Koyanagi
Vitestを使った型テストの始め方
mascii
6
2.6k
WebHID API でリングコン のセンサー値を取得してみた
mascii
1
930
Pros and Cons で考える Vue 2 Composition API
mascii
4
1k
Joy-ConをJavaScriptでプレゼンリモコンにした話
mascii
0
490
TypeScript で Optional Chaining を使ってみた
mascii
1
670
Vue.jsでCSS Modulesを使ってみた
mascii
0
130
Nuxt.js+Firebaseで個人サービスを作るまで
mascii
1
2.3k
JavaScriptのバージョンの話
mascii
1
2.1k
あなたのお家に眠るラズパイを救出したい
mascii
4
3k
Other Decks in Science
See All in Science
拡散モデルの原理紹介
brainpadpr
3
4.8k
『データ可視化学入門』を PythonからRに翻訳した話
bob3bob3
1
500
As We May Interact: Challenges and Opportunities for Next-Generation Human-Information Interaction
signer
PRO
0
160
第61回コンピュータビジョン勉強会「BioCLIP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life」
x_ttyszk
1
1.5k
Spectral Sparsification of Hypergraphs
tasusu
0
170
The Incredible Machine: Developer Productivity and the Impact of AI
tomzimmermann
0
390
JSol'Ex : traitement d'images solaires en Java
melix
0
110
Science of Scienceおよび科学計量学に関する研究論文の俯瞰可視化_ポスター版
hayataka88
0
130
ICRA2024 速報
rpc
3
5.2k
20分で分かる Human-in-the-Loop 機械学習におけるアノテーションとヒューマンコンピューターインタラクションの真髄
hurutoriya
5
2.3k
Sociovirology
uni_of_nomi
0
100
位相的データ解析とその応用例
brainpadpr
1
620
Featured
See All Featured
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
88
5.7k
Docker and Python
trallard
40
3.1k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
50
2.9k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
80
5k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
50
7.2k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
38
7.1k
KATA
mclloyd
29
14k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
25
1.8k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
133
8.9k
The Invisible Side of Design
smashingmag
298
50k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
409
22k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
0
28
Transcript
不変量
自己紹介 小柳 昌生 (Koyanagi Masaki) Twitter: @mascii_k 株式会社ビザスク エンジニア
Wikipedia 不変量(ふへんりょう、invariant)とは、数学的対象を特 徴付ける別種の数学的対象のことである。一般に、不変 量は数や多項式など、不変量同士の同型性判定がもと の対象の同型性判定より簡単であるものをとる。良い不 変量とは、簡単に計算でき、かつなるべく強い同型性判 別能力をもつものである。
None
例 https://www.ap-siken.com/kakomon/26_haru/q2.html
答え:AはCと同形であるが,Bとは同形でない。 Animation GIF: https://www.ap-siken.com/kakomon/26_haru/img/02a.gif
A,C と B が同型でない理由 説明できますか???
A,C と B が同型でない理由 最小部分サイクルのサイズを与える関数 f を考える f(A) = 4,
f(B) = 3, f(C) = 4 ※この f はグラフ理論において「内周」と呼ばれる不変量で、 gで表すことが多い
A,C と B が同型でない理由 他にも、頂点の数・辺の数・次数列といった不変量がある (今回の A,B,C は全て一致してしまう)
同じではないことを示す方が簡単だったりする グラフの同型に関する問題は、 頂点数が増えると一気に難しくなることが知られています。 等しくないことは、いい感じの不変量が等しくないことを示せればOK x, y が等しい ⇒ f(x) と
f(y) が等しい ↓(対偶) f(x), f(y) が等しくない ⇒ x と y が等しくない
SHA-1 (ハッシュ関数) の例 ファイル x, y の ハッシュ値 SHA-1(x) と
SHA-1(y) が等しくなけ れば x と y は異なるファイルである: ◯ ファイル x, y の ハッシュ値 SHA-1(x) と SHA-1(y) が等しいなら ば x と y は同じファイルである: ×
反例 PDF1 https://qiita.com/rana_kualu/items/53368eeec521013f0c11 PDF2