間違いを許容する
間違いを許容する
近似
モンテカルロ法
乱択アルゴリズム
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間違いを許容する 2023-09-05 01:22 omni.icon
ノートの要約
ノートは、誤差を許容するアプローチ、近似、モンテカルロ法、ミラー-ラビン素数判定法、乱択アルゴリズムについて述べています。これらの手法は、完全な正確性を犠牲にして効率性や実用性を追求します。
フラグメントとの関連性
フラグメントの中で、「*1202912207*PythonBloom filterのシンプルな実装」はノートと直接関連しています。ノートではBloom filterについて触れており、フラグメントではその具体的な実装について説明しています。Bloom filterは誤差を許容するデータ構造であり、ノートで述べられている概念と一致します。 深い思考
ノートとフラグメントを通じて、完全な正確性を求めるのではなく、一定の誤差を許容することで効率性や実用性を追求するアプローチの重要性が強調されています。これは、現実の問題解決においては、完全な解を求めることが困難であるため、近似的な解を追求することがしばしば有効であることを示しています。
思考の要約とタイトル
「完全な正確性を追求するよりも、一定の誤差を許容して効率性や実用性を追求するアプローチが現実の問題解決に有効である」
タイトル: 「誤差許容のアプローチと問題解決」
extra info
titles: ["Hatena2008-02-13", "まだ絵のない盲点カード", "Hatena2008-12-29", "ランダムでも一様分布とは限らない", "ガイスターアルゴリズム解説", "盲点カード候補", "盲点カード", "既存のゲームのシンプル化"]
generated: 2023-09-05 01:22