Tag: 動的プログラミング

遺伝子とゲノムを比較する: Courseraの『Comparing Genes, Proteins, and Genomes (Bioinformatics III)』コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/comparing-genomes はじめに 皆さん、こんにちは!今日は、Courseraの非常に興味深いコース『Comparing Genes, Proteins, and Genomes (Bioinformatics III)』について詳しくご紹介したいと思います。このコースは生物情報学の観点から、遺伝子やプロテインを比較し、種の進化とそれらの違いを探る内容になっています。 コースの概要 このコースでは、最初に二つの短い生物学的な配列、すなわち遺伝子やプロテインを比較します。動的プログラミングという強力なアルゴリズムのツールを通じて、二つの遺伝子やプロテインを分ける突然変異の数を特定します。後半では、全ゲノムの比較について学び、その際の重要な概念やテクニックも紹介されます。 シラバスの要約 このコースは全6週から構成されており、各週で特定のテーマが設けられています。以下は各週の内容の概要です。 第1週: 配列アラインメントの導入 – DNAやアミノ酸配列を比較する方法について。 第2週: DNA文字列のアラインメント – DNAやプロテインの文字列の最高得点アラインメントを見つける。 第3週: 配列アラインメントの高度なトピック – 長い文字列をアラインメントする際のより効率的な方法について考える。 第4週: ゲノムの再配置と脆弱性 –…

Coursera コースレビュー: デリバリープロブレム

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/delivery-problem こんにちは!今日は、Coursera のオンラインコース「デリバリープロブレム」についてレビューしたいと思います。このコースでは、世界中の配送会社が毎日何百万回も直面している問題、「巡回セールスマン問題」について学ぶことができます。コースの内容はとても充実しており、特にプログラミングに興味がある方にとっては面白い内容が盛りだくさんです。 ### コースの概要 このコースでは、Python を使って、配達効率を最大化するためのプログラムを実装します。巡回セールスマン問題とは、与えられた場所をすべて最も早く訪れるための最適な解を見つけることを目指す問題です。この問題は非常に難解で、P vs NP 問題とも関連しています。 ### シラバス 1. **巡回セールスマン問題** まず初めに、このコースでは巡回セールスマン問題 (TSP) の数学的モデルの定義について学びます。次に、商品の配達や旅行の計画からデータストレージや圧縮、ゲノムアセンブリといった多様な応用についてもレビューします。その後、TSPのプログラム実装の第一歩を踏み出します。 2. **厳密アルゴリズム** このモジュールでは、TSP に適用される2つの一般的な技術について学びます。1つ目は「分枝限定法」で、従来の方法に比べて効率的な探索を実現します。2つ目は「動的プログラミング」で、これは問題を小さな部分問題に分割して解く非常に人気のある手法です。 3. **近似アルゴリズム** 循環セールスマン問題を正確に解くのが難しいことを理解した後、効率的に最適解に近い解を見つける可能性について考えます。ここでは、最適解の最大2倍の長さの解を速やかに見つけるアルゴリズムや、実用的には非常に有効な別のアルゴリズムについて学ぶことになります。 このコースは、実践的な課題解決スキルを養うだけでなく、理論的な部分についても深く学ぶことができるため、非常におすすめです。配送業界やデータ処理等に関心がある方には特に有益です。 ### おすすめポイント –…

動的プログラミングと貪欲アルゴリズムのCourseraコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/dynamic-programming-greedy-algorithms 最近、Courseraで「動的プログラミングと貪欲アルゴリズム」というコースを受講しました。このコースは、アルゴリズム設計の基礎的なテクニックを学ぶのに非常に役立ちました。分割統治法、動的プログラミング、そして貪欲アルゴリズムについての興味深いトピックを扱っています。 コースの最初のセクションでは、分割統治法について詳しく学びました。カラツバのアルゴリズムやストラスのアルゴリズムなど、具体的な例を通じて理解を深めることができました。これを学ぶことで、複雑な問題をシンプルなサブプロブレムに分割する技術を身につけました。 次に、動的プログラミングのセクションでは、問題を動的プログラムとして定式化し、メモ化を使って解決する方法を学びました。最長共通部分列やナップサック問題など、実用的な応用例を通じて、この手法の強力さを実感しました。 貪欲アルゴリズムの章では、基本的な設計原則を学び、貪欲スケジューリングやハフマン符碼に関するいくつかのアルゴリズムを見ていきました。特定のケースにおいて、貪欲なアプローチが実際の解に近い近似値を提供することを理解でき、とても面白かったです。 さらに、非決定性の問題についても少し触れ、PとNPの関係や旅行セールスマン問題のような典型例について学びました。量子コンピューティングに関する補足もあったことで、現代のアルゴリズムのトレンドに対する理解も深まりました。 このコースは、CU Boulder のデータサイエンスまたはコンピュータサイエンスの修士号プログラムの一部として、学術クレジットを取得しながら受講できるのも大きな魅力だと思います。アルゴリズムに興味がある方、特にデータサイエンスやコンピュータサイエンスを学んでいる方には非常にお勧めのコースです。コースを通して知識が深まり、実践的なスキルを身につけることができました。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/dynamic-programming-greedy-algorithms