令和6年度秋期 応用情報午後問3

令和6年度秋期 応用情報技術者試験(AP)の午後問題3は、

• 素数を列挙するアルゴリズム

に関する問題でした。

• 問題文(pdf)

r06a_ap_pm3_1.py

実行結果

prime1,prime2,prime3関数を用いて、10000以下の素数を求めるのに要した実行時間を計測してみました。 アルゴリズムを改良することの重要さが如実に分かりますね。

% python r06a_ap_pm3_1.py
3.8122082416000014
0.002321183399999427
0.0015478915999665333

関連

• 情報処理技術者試験の過去問を実際に動かしてみよう!

令和元年台風19号の動きをアニメーションで

『Pythonによる気象・気候データ解析I　Pythonの基礎・気候値と偏差・回帰相関分析』の第2章の章末問題は、

• 令和元年の台風19号の様子が見やすい図を作成してください

という問題でした。

以下のように取り組んでみました。

1. 0時から23時までの気圧について描画(typhoon19.py)
2. pngファイルを連結してアニメーションファイルの作成(create_animation.py)

typhoon19.py

create_animation.py

台風19号の動き

Pythonによる気象・気候データ解析I　Pythonの基礎・気候値と偏差・回帰相関分析

参考

• パラパラ動画の作成 - Mae向きなブログ

プログラミング新作法

今までも好奇心を持っていろんな言語に取り組んできたと言えば聞こえはいいのですが、実際は一つの言語を極めることができず、壁にぶつかったので他の言語を学ぶの繰り返しだったように思います。

最近は、Pythonをよく使っていて、なかなか手に馴染んできたこともあって、このままでもいいのかなと自分では思っていたのですが、未知の言語(Elixir,Rust)を少しかじってみると、新たな言語をまた学ぶというのも刺激があって楽しいと思わせてくれた本でした。

いくつになっても、プログラミングやアルゴリズムの学習は楽しいですね。

プログラミング〈新〉作法 これからプログラムを書く人のために (KS情報科学専門書)

RMQをPythonで

Pythonで、「D - Permutation Subsequence」に取り組んだのですが、その際、RMQを利用したので、以前、Rubyで書いたものをPythonで書き直してみました。 ただし、Python版は、Range Maximum Queryになってます。

abc352_d.py

ヒトの言葉 機械の言葉

2024年ノーベル物理学賞の発表の日に、本書を読み終えるとは感慨深いです。今から30年前、ホップフィールド・モデルについて学習をしたのですが、その技術が脈々と洗練され、現代のAI技術に繋がっているんですね。

それにしても、ヒトの言葉は難しい…。

• 花子は子供に自分の着物を着させた。

このとき、「自分」は花子なのか、子供なのか。

• 「My boyfriend is a cook and restaurant owner.」

この文を「私の恋人は料理人とレストランのオーナーです」と訳すると違和感を覚えますが、「私の恋人は料理人でレストランのオーナーです」と訳するとしっくりきますね。

日々進化するAI技術は、研究者の弛まぬ努力があってこそなんでしょうね。

ヒトの言葉　機械の言葉　「人工知能と話す」以前の言語学 (角川新書)

働きたくないイタチと言葉がわかるロボット 人工知能から考える「人と言葉」

ChatGPTやGeminiなどが手軽に利用できる時代になってきたので、すでに言葉がわかるロボットは完成しているようにも思うのですが、改めて、言葉がわかるとはどういうことなのか、そして実現するにはどんな困難が伴うのか考えるよい機会になりました。

それにしても、著者の本を好んで読んでいますが、難しいことを簡単に教えてくれるので、入門書として非常にいいですね。

働きたくないイタチと言葉がわかるロボット 人工知能から考える「人と言葉」

奇面館の殺人

館シリーズ、9作目。

ようやくここまで読み進めることができました。

奇面館の殺人（上） 館シリーズ (講談社文庫)

奇面館の殺人（下） 館シリーズ (講談社文庫)