Python
Python（オセロ04_Geminiの有料版でのトライアル2）新着!!
■生成AIで対戦相手を作る（その04）。前回、1ゲーム最後までできた。ただ、無効な手を指定する場合もあり無駄もある。そのあたりの改善を考えていきたい。また、別モデルでgemini-3-flash-previewも使ってみ […]
Python（オセロ03_Geminiの有料版でのトライアル）
■生成AIで対戦相手を作る（その03）。前回までで下の結果だったので、今回有料版を検討する。とりあえず1ゲーム試すだけとして、せいぜい数十円ぐらいかと期待。・Google AI StudioでのGemini-2.5-fl […]
Python（オセロ02_生成AIでの対戦相手）
■生成AIで対戦相手を作る（その02）。前回は、Google AI StudioのGemini-2.5-flashを使ってオセロの対戦相手を作ったが、上限が20回までで最後まで実施できなかった。 今回、他のモデルを使った […]
Python（オセロ01_Geminiでの対戦相手）
■Geminiでオセロの対戦相手を作る。前にやったPythonのオセロのコードを少し修正して、Geminiへの問い合わせから石を置く場所を求める。久しぶりなので、前回のコードの中身を思い出しながら修正。前回はランダム同士 […]
Python（GeminiのAPIの試し）
■生成AIをPythonで動かしてみる。この前、日経ソフトウェアに生成AIの記事がのっていたので、その辺りを触ってみたい。今回使うのはGemini。まず、Googleアカウントで、Google AI Studioにログイ […]
モンテカルロ法（Pythonでの処理高速化_2）
■前回の処理高速化の続き。前回、Numpy, Numba, Sobolといったいくつかの方法を使って、モンテカルロ法で円周率近似を行うコードの高速化を検討した。今回、それらを組み合わせてどのくらいの大きさまでできそうか見 […]
モンテカルロ法（Pythonでの処理高速化）
■円周率の近似の続き。前回、Python、javascriptの処理時間の比較を行い、Pythonでは演算部分（ランダムの数値の発生と円の内外の判定部分の演算）にかなり時間がかかった。40000回（STEP）繰り返した後 […]
モンテカルロ法（円周率の近似、時間計測）
■Python, Javascriptでの試し。モンテカルロ法で円周率の近似をしているけど、ランダムの数値の発生と円の内外の判定部分の演算とグラフへの描画に対してそれぞれ時間計測を行う。あと、javascriptで同様の […]
モンテカルロ法（円周率の近似_Python）
■モンテカルロ法の試し。数学・アルゴリズム関連のテーマをChatGPTで聞いたらモンテカルロ法での円周率の近似が出てきた。少し調べると、一様分布の点をプロットして、それが円内に入っているか（下の式を満たすか）を判断して、 […]
Javascript (C3, D3_地図のお試し03)
■表示の線幅の問題だった。前々回に見た日本地図の細部がつぶれているように見えたので、あれこれと試しているけど、結論としてただの線の設定の問題だった。なお、地理院地図Vectorのサイトでjsonデータとして保存できていた […]
Python（ショアのアルゴリズム02）
■Qiskitでのショアのアルゴリズム。Qiskitのチュートリアルで、ショアのアルゴリズムがあったのでそこからコードを組み立てて試した。その中では N=15（対象の数）, a=2 （Nと互いに素な数）を例として挙げてい […]
Python（Qiskitサンプル_乗算について）
■乗算の方法について調べた。ショアのアルゴリズムの、f(x) = a^r mod N では、a^r で初めに乗算が必要になる。乗算について調べると、RGQFTMultiplier という乗算器のメソッドがあったので、下の […]