2015-01-01から1年間の記事一覧

アダマール・ウォーク

1次元量子ウォークの中で最もよく研究されているアダマール・ウォーク(こちらを参照) Rで実装してみる # Hadamard walk U <- 1/sqrt(2) * matrix(c(1,1,1,-1),byrow=TRUE,2,2) + 1i*0 my.PQ <- function(U){ P <- Q <- matrix(0,2,2) P[1,] <- U[1,] Q[2,] …

ユニタリ行列

1次元2状態量子ウォークを定める2x2複素行列は行列式が±1のユニタリ行列 (行列式=1の場合) (行列式=-1の場合) #' 2x2 Unitary Matrix with determinant +/- 1 #' #' 2x2 Unitary Matrix #' @param theta, a real value. #' @param phi1, a real value.…

アダマール・ウォーク

量子ウォークと決断

ペイパー

ぱらぱらめくる『量子ウォーク』

量子ウォーク作者: 今野紀雄出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2014/09/25メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る 目次 第1章 ランダムウォーク 第2章 量子ウォークとは 第3章 1次元2状態量子ウォーク 第4章 量子ウォークの解析 …

アイテムセットマイニングの用語

m回の買い物イベント(トランザクション)があったとする n種類の商品:があったとする Tは買い物イベントの集合とする。買い物イベントのデータベースとも言う はT、すべての買い物イベントによって購入されたアイテムの「のべ総数」であり、買い物イベントデ…

演算子・メソッド一覧:ぱらぱらめくる『ZDD Ruby Package Documentation』

加算演算子 + これは集合で言えば、Union irb(main):002:0> require 'zdd' => true irb(main):003:0> univ = ZDD::itemset("a b c d e f g") => a b c d e f g irb(main):004:0> a = ZDD::itemset("a") => a irb(main):005:0> b = ZDD::itemset("b") => b ir…

チュートリアル:ぱらぱらめくる『ZDD Ruby Package Documentation』

2.1 ZDDライブラリをrequireで取り込む $ irb として対話モードで始めてみる 対話モードになったら、まず、zddをgemで入れた先をLOAD_PATHする > $LOAD_PATH.push("/home/ryamada/.gem/ruby/2.2.0/gems/zdd-1.0.0-linux/lib/nysol/") その上で > require 'zd…

準備:ぱらぱらめくる『ZDD Ruby Package Documentation』

nysol_zddのインストールはこちらを参考に rubyの本当の基礎 $ ruby myrb.rb と実行することもできるし 対話モードは $ irb とすればよい 対話モードを終了するには > quit rubyの調べもの

ぱらぱらめくる『ZDD Ruby Package Documentation』

nysolにZDDがある。それはrubyのラッパーになっているらしい rubyは初めてだけれども、やってみる Linux (Manjaro)で始める 『ZDD Ruby Package Documentation』

nysolを入れてみる

こちらからLinux Ruby 2.0 をダウンロード ローカルPCのダウンロード先から gem install zdd-1.0.0-linux.gem とすると WARNING: You don't have /home/ryamada/.gem/ruby/2.2.0/bin in your PATH, gem executables will not run. Successfully installed zd…

写経 『計算物理のためのC/C++言語入門』

Cpp

サイト 2 簡単な計算 // sample01.cc #include <stdio.h> main(void) { printf("Computer in Physics\n"); } gcc sample01.cc -o sample01 ./sample01// sample02.cc #include <stdio.h> main(void) { int a, b, c; a=1; b=2; c=a+b; printf(" %d + %d = %d \n", a, b, c ); } </stdio.h></stdio.h>…

{0,1}行列データ

個のサンプルがある 個々のサンプルは長さのベクトルでその要素は 通りのベクトルが作れる そこから個の相互に異なるサンプルを取る、その場合の数は この本の長0,1ベクトルを、0,1分岐木の「あり、なし」としてとらえ、ZDD表現するとする それは制約付き整…

ぱらぱらめくる『Handbook of Biomedical Imaging Methodologies and Clinical Research』

Handbook of Biomedical Imaging: Methodologies and Clinical Research (Lecture Notes in Computer Science)作者: Nikos Paragios,James Duncan,Nicholas Ayache出版社/メーカー: Springer発売日: 2015/04/01メディア: ハードカバーこの商品を含むブログを…

Graph-based Deformable Image Registration

Physical Model Based Recovery of Displacement and Deformations from 3D Medical Images

Non-rigid registration using mutual information

Monte Carlo Sampling for the Segmentation of Tubular Stuctures

Integration of Topological Constraints in Medica Image Segmentation

Atlas-based Segmentation

Building Patient-Specific Physical and Physiological Computational Models from Medical Images ぱらぱらめくる『Handbook of Biomedical Imaging Methodologies and Clinical Research』

割愛

Statistical Computing on Non-Linear Spaces for Computational Anatomy ぱらぱらめくる『Handbook of Biomedical Imaging Methodologies and Clinical Research』

Computational Anatomy: Aims and Methods Mathematical bases of computing on manifolds The basic structure: the Riemannian metric Exponential chart Practical implementation Example of Metrics on Covariance matrices Statistical Computing on M…

Statistical Atlases ぱらぱらめくる『Handbook of Biomedical Imaging Methodologies and Clinical Research』

集計をとって「基準図譜」を作っておく、という方法 3D and 4D Deformable registration Multi-parametric statistics and group analysis Statistical analysis of scalar maps Statistical analysis of multi-parametric and multi-modal data Statistical…

Active Shape and Appearance Models ぱらぱらめくる『Handbook of Biomedical Imaging Methodologies and Clinical Research』

Statistical Shape Models Examples of shape models Active Shape Models Searching for Model Points Updating the Model Parameters Active Appearance Models Appearance Models Image Search Updating the parameters Choice of Features Shape AAMs Ot…

Geometric Deformable Models ぱらぱらめくる『Handbook of Biomedical Imaging Methodologies and Clinical Research』

変形させる Overvies Front evolution Topology Preservation Shape Priors GDMs with Topology Control GDMs Incorporating Shape Priors Fast GDMs Adaptive Grid GDMs Miscellaneous Multiple Objects Long-range Interactions Robust Optimization

KernelMethods in Medical Imaging ぱらぱらめくる『Handbook of Biomedical Imaging Methodologies and Clinical Research』

機械学習を使う。サポートベクターマシン、カーネル・リッジ・回帰、カーネルPCA Machine learning with kernels Basics Classification and Regression Loss function Duality between features and similarity measures Optimization problem over functio…

Curve Propagation, Level Set Methods and Grouping ぱらぱらめくる『Handbook of Biomedical Imaging Methodologies and Clinical Research』

事前情報を使って推定してセグメンテーションしたりすること。隠れているところについて決めるなども含む On the Propagation of Curves Level Set Method Optimisation and Level Set Methods Data-driven Segmentation Boundary-based Segmentation Region…

Fuzzy methods in medical imaging ぱらぱらめくる『Handbook of Biomedical Imaging Methodologies and Clinical Research』

Fuzzy set theory を持ち込んで、情報の確からしさに曖昧さを持ち込む。分類、セグメンテーション、解剖学的アイテムの認識などについての曖昧さを伴った判断に数学的根拠を提供してくれる Introduction Low-level processin Representation Fuzzy classific…

Object Segmentation and Markov Random Fields ぱらぱらめくる『Handbook of Biomedical Imaging Methodologies and Clinical Research』

セグメンテーションのアルゴリズムの一つにグラフカットがある グラフカット法はbinary Markov Random Firldsのグローバルな最適ラベル付け方法として位置づけられている セグメンテーションは、境界決めという作業である 古くからThreshold法、region growi…

ZDD分岐木を描図する

from graphillion import GraphSet import pickle from itertools import chain import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # ユニバースの要素数nに # [(1,2),(2,3),...,(n-1,n)]というユニバースとする n = 50 universe = [] for i in range(…