コンピューター将棋番外編5・オルターナティブ

前スレ
コンピューター将棋番外編４・オルターナティブ
http://game9.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1091717838/

コンピューター将棋番外編・旅人議論
http://game.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1058629287/
コンピューター将棋番外編2・進歩に懐疑的な人たち
http://game6.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1061102154/
コンピューター将棋番外編3・進歩に懐疑的な人たち
http://game9.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1085592538/

野月はゲイ

とりあえず、スレ立て乙？

前スレ

コンピューター将棋番外編5・アルゴリズム
http://game12.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1175435755/

↑私も書き込んでいたスレです。

矢内のクリ

とにかく、こちらが軌道に乗らないと、
引越し出来ない。

▲コンピュータ将棋スレッド43▽
http://game14.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1197066770/

おまいら最強の将棋プログラムしてみろよ part6
http://pc11.2ch.net/test/read.cgi/tech/1175841191/

おまいら最強のリバーシプログラムしてみろよ part3
http://pc11.2ch.net/test/read.cgi/tech/1173784074/

俺主催囲碁プログラミングコンテスト
http://pc11.2ch.net/test/read.cgi/tech/1024024666/

コンピュータオセロ総合スレッド
http://game14.2ch.net/test/read.cgi/gamestones/1156019448/

[人工知能]革新AI囲碁ｿﾌﾄ『Crazy Stone』@ﾓﾝﾃｶﾙﾛ法
http://game14.2ch.net/test/read.cgi/gamestones/1191324848/

ほかに関係しそうなスレあったら教えてくれ。

ここは？
囲碁ソフトについて語るスレ7
http://game14.2ch.net/test/read.cgi/gamestones/1190707899/
PS3の性能を使った囲碁将棋
http://game14.2ch.net/test/read.cgi/gamestones/1158684062/

チェスソフト その2
http://game14.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1194972073/
ボナンザ Bonanza　専用スレ　010手目
http://game14.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1187949998/
名人がソフトに負け越すのはいつか？
http://game14.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1184733106/
激指総合スレッド
http://game14.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1195443045/

これから学習を始めようと思っている人は、まずは特徴を
探し出すことから始めてみるといいかもしれない。
もちろん統計的な手法を使って、例えば、ボナンザのように
二つの駒の位置関係だとか狙うべき駒だとか
他にもいくらでもある。

あげ

学習とかについて調べてたら、数値計算(数値解析)というものが
探していたものとよくマッチする。さて、これからどうしましょ。

微分方程式に限らず、まず方程式を立てておいて、それをコンピュータで
数値的に解くのならそりゃ何だって数値解析だよ。

もしかして釣られたかな？

書いた後に自分でも気が付いたけど
天然なだけで、釣りではないです。

本屋でExcelで数値計算をするみたいなものを
少し立ち読みしたら、あまりにピッタリなんで
舞い上がっていました。ピッタリと言うのは
やりたい内容であることと、素人にも分かりやすそうだと
思ったことです。
それで、買って勉強しようかなと思ったのですが
一人でやるのも何なんで、書き込んでみました。

とりあえず、明日買って勉強を始めるので見守ってください。
自分にプレッシャーをかける意味もありますし。
ただ、不安な点はExcel Mobileでやろうとしていることです。
あと、パソコンがなくアドエスでやろうとしていることです。

Excelで数値計算って、補間、数値積分、微分方程式の求積、なんかがメインの本じゃないっけ？
はっきりいって畑違いな希ガス

いや、Excelで数値計算って結構いろんな分野の本があるよ。

「Excelで学ぶ量子力学」とか「Excelで学ぶ理工系シミュレーション入門」とか。
「エクセルで遊ぶニューラルネットワーク」と言うのまであるな。
Excelでもマクロ（VB for Application）を使えば相当いろいろできるからね。

機械学習とか最適制御理論に関係する本が有るかどうか知らないけど。

まあ、いずれにしろ「数値解析と言うもの」の入門には良いんじゃない？

あー、そういう意味じゃなくて、Excelによる数値計算だかなんだか、タイトルに数値計算ってある本のつもりで書いたお

>>15
決め手は章の始めに化学の実用的な問題がのっていて
ボナンザ作者の保木氏が化学者であったことです。

例えば第4章の始めは次のようになっています。
技術者のための数値計算入門ーExcel VBAで学ぶ　相良紘　著　日刊工業新聞社　出版
第4章
微分係数を求める
　『化学反応の実験を行い、原料成分の濃度変化を一定時間ごとに測定し
た。反応実験のデータを用いて、任意の時間における原料成分の反応速度
を求めるにはどうすればよいか』ー→それには、データを表現するグラフ
あるいは式を数値微分すればよい。

比較的読みやすいのではあるのでしょうが
思ってたよりも難しそうなかんじです。

VBAが対応していないのでExcel Mobileは使えそうにないです。
ダウンロードしたファイルのVBAコードの閲覧さえできません。
とりあえず、実験はJavaかRubyを使うことにしました。

あと、税込2415円でしたが良い本かはまだ微妙です。
では今日はこの辺で。

24のトップがソフトって時代はもうあと一年後ぐらいっぽいな

うーん、本格的に勉強を始めるのはパソコンを買ってからにします。
ちょっと制約がありすぎて大変です。
ただ、基礎は本を読むだけとか簡単なのでまったりとやっていきます。

さて、最終目的を次のようにイメージしてみました。
終盤の詰みがある一手前ぐらいの局面から逆向きに解析を始めます。
解析とは最善の手に特徴があるかとか
最善の局面に特徴があるかとかです。
影響は小さいでしょうが実用的にするため
同時に序中盤にもその成果を適用します。
あるいは別の方法で序中盤の対策をします。

すべての局面を対象にしてはいますが、まずはプロの棋譜から
やった方が良さそうです。

要は理論的に強くなることが確実な
強化学習に近いようなことがやりたいわけです。

>20
プロ棋士の棋譜により学習する、強化学習に（コンセプトが）近い学習法で
理論的な背景がしっかりしてるもの…

それが即ちボナンザメソッドそのものだと私は理解していますが、
さらに別の良い方法が見つからないとも限らないのでまあ、頑張ってください。

>>20
>最善の手に特徴がある
その特徴とは、「評価値の変分が最小であること」。すなわちボナンザメソッドです。

ボナンザメソッドは勉強不足でほとんど
どういう手法か分かりません。
できれば、分かりやすく説明して欲しいのですが。

ところで、ボナンザメソッドは一手読み＋静止探索で学習すると
聞いたことがありますが、それはどういうことでしょう？
つまるところ、局面だけをプロの棋譜から借りてきて、読んでみて
自分の評価関数の値が最大になる手を学習するということでしょうか。
要するに、局面を見ただけで次の一手を予想する
オーダリングのための学習です。

どちらにしても
自分(ボナンザ)の読みを入れて学習というのは事実でしょうから
最善の手(局面)を学習しているわけではなさそうです。
もちろん最終盤などたまたま一致する場合もありますが。

最善の手は言うまでもなく、勝敗が分かるまで読むことで得られます。
最善の局面は最善の手を指すことで得られます。

そして私がやりたいことはその最善手の学習です。
少しの違いが大違いとは言いますが、まあボナンザメソッドの拡張
とでも言っておきます。

>23
私も他人に分かりやすく説明できるほど理解しているわけではありませんが、
ボナンザメソッドはある局面において一手＋静止探索で（兄弟手比較により）
選ばれる最善手がプロ棋士の棋譜に現れる指し手になるべく一致するように
評価関数を学習（調整）する手法だと言えると思います。

要するにプロ棋士の指し手を全て最善手と仮定して学習する方法。

そんなんでいいのかと思うかもしれないけど、
プロの手は現在のところ実質的な最善手。

たとえそれが見落としや勘違いがあっての悪手でも、
プロの視点でぱっと見でよさそうに思えたという事は、
よく似た局面では最善手という事。
だからそのような手が候補に挙がるのは良い事。

真の最善手を正確に求めようとしているのではないので、これでいいのだ。

当たり前のことだが、
ボナンザメソッドの本質は、

1手＋静止探索では、「プロの手が最善手」に上がってくることだけ
ではなく、

特徴を学習したことで、

「見たことがない局面」でも、
学習した特徴によって、評価ができることにある。

実際は、その一般化した評価が「最善手」であるということは
何とも言えない。

ボナンザメソッドを拡張するとすれば、その点にある。
保木さん自身が、見たことがない局面で変な評価になる例を説明して、
多項式を導入した方がいいかもしれないといった解決法を示している

>>23
私もあまり詳しくはありませんが、専門にやっている人には理解が及ばないことをお断りした上で、説明させて頂きます。
プロ棋士の棋譜を近似的に最善応手列と仮定し、特徴次元空間上に展開されるヒルベルト曲線（応手列）の任意の断面での十分に狭い領域で評価値の変分（形勢の揺らぎ）が最小となる性質に着目すると、ここから応手による評価要素の適正な交換レートが求まります。
１手プラス静止探索というのは、この交換レートを学習対象としているのだと思います。
たとえば、「（１手指すことによって）角銀交換をして、相手の玉形を弱めた。評価値の変動はプラスマイナス０」・・・といった具合にです。（双方最善手を指していると仮定しているわけですから形勢が揺らぎませんね）
評価要素の間での適正な交換レートがすべて求まると、ここから評価要素の重み付けの係数が求まり、その総和（線形和）を取ると局面の評価値が算出されます。
しかしこの評価値は単なる評価値で、相当な誤差を含んでいると考えられます。
たとえば瞬間的に銀得でも、次の相手の手番で駒損を回復されるようなケースが考えられるため、これをそのまま銀得と評価してしまってはあまりにも誤差が大き過ぎます。
そこで評価値の変動が安定化する十分な深さまでMini-Max法による静止探索を行い、安定が得られると、その終端ノードでの値を返すことにより、最終的な局面の評価値が確定します。（この値をデータベースに記入します）
次に探索技法ですが、Bnanzaは５手目辺りまでは全幅探索を用いているようです。その理由は読み抜けを無くすことと、探索深さが浅い部分では組み合わせ的に計算的負荷が軽いからだろうと想像します。
継ぎ歩〜垂れ歩といったような連続的に駒を捨てる手筋はαβwindow探索をすり抜けてしまうからでしょうか？
７手目辺りから枝刈りが始まり、αβ法・Null move法・Futility法といった枝刈りの手法で計算負荷を減らし、探索深さを伸ばしているようです。

>>27　おっしゃってることでおおむね正しいと思いますが、
反復深化はご存じでしょうか？

前に出ていた記事では、
残りが1手とか残りが2手とかのときにFutility Pruningをしているようです。
Null moveに関しては残り2手以上で行っているようです
このあたりはchessのアルゴリズムそのままです。

継ぎ歩で駒損する手は、読みが浅いと最終的に駒得することに
気づかないから捨ててしまうんであって、
αβ探索の問題ではないと思います。

あと、駒損手をcutするような前向き枝狩りをすると読み抜けしますが、
これもαβ探索探索のせいではないですね

何言っても強いやつ作れないやつは駄目だな

>>27
αβが完全な全幅探索だということはわかっている？

なぜ１手目からαβ探索しないのか、理由が想像できなかったので疑問符を付けたのですが、正しい理由を知っていたら教えてください。

>>31
αβ法はminmax探索(全幅探索)に組み込むことにより、
minmax探索と全く同じ評価値を得ることが出来、
且つ探索量を削減できる手法。

特に断りがない場合は、
コンピュータ将棋やコンピュータチェスなどで使われる「全幅探索」という表現は、
「minmax探索+αβ法」を表していると認識された方がいいかと思います。

>>32
ご教示ありがとうございます。勉強になりました。
特に質問というわけではありませんが、Bonanzaでダンスの歩は読めるのか？という疑問があります。
１５手一組の捨て駒を含む手筋ですが、探索延長されるのか、cutされるのか、Cutされるとすればどの段階か、どのフィルターによってcutされるのか興味深いところではあります。

動くやつを作れないやつが、質問や回答しても無駄

>>33
一般的な答えになってしまうが、あまりに手数が長いと読めない。
ボナンザはそういう手筋をやらないイメージがあるが、おそらく
もっといい手を無理矢理力技で探し出してしまうのだろう。

例えば15手読んで初めて優勢がわかる手の場合、
14手まで読む設定だとその手を選ぶことはできない。
何らかの枝刈りでCutされた可能性もあるが、それは正しい判断。
「14手しか読まないという前提なら選ばれることはない手だ」と
早期に判断できれば当然枝刈りをするのだ。

局面が沈静化するまでは、静止探索をするんじゃないの。

>33
実際にボナンザにその「ダンスの歩」の手筋が有効な局面を設定して、
その筋を読んで選ぶかどうか見てれば分かるんじゃないでしょうか？
思考時間や探索深さは長めに設定して。
マイボナかマグノリアの製品版を使えば出来そうな気がしますが。

実際の設定法は「ボナンザ専用スレ」を参考にすれば分かると思います。

体調を崩して寝込んでいる間に盛り上がってますね。
参考までに調子を崩したのはかなり久し振りです。

>>29,34
もっともなつっこみですが、実際に長く作ってる人はだいたい
行き詰まったりして、開発が停滞してしまうものだと思います。
そこで、色んな人と話してみたり、無駄に見える議論をしてみたりすると
意外と効果があったりします。

>>26
見たこと事もない局面の評価あるいは手の候補を計算するのに
数値計算的に言うと補間式と相関式の2つがあると思います。

本によると、「補間式は隣り合うデータの間を埋める式」で
「相関式は前データに平均的にあてはまり、すべてのデータとの偏差を
できるだけ小さくする式」だそうです。(引用先略。前と同じ)

アイディアとして相関式の精度を上げるのと逆に
補間式の領域を広げるという方法もあります。
おそらくボナンザは前者でしょうから
ボナンザメソッドとの差別化をはかりたい私には選択肢は一つです。

ところで、最善手を決めるポイントは大きく2つあります。
ひとつは、その手(手順)の評価が最大になること。
もうひとつは、その手を調べる順番が先であること。です。
つまり、学習させた手を指させるためには、必ずしも
評価関数を変えなくても良いのです。

極端な話、全ての局面が同じ評価ならば、最初に調べた手が
最善手となり、さらにそれを何らかの方法で本当の最善手と一致させる
事ができれば、評価関数は全く気にしなくてもかまいません。

>38
そうですよね。
ブログに書き込んだり、「コンピュータ将棋等の掲示板」に書き込んだり
他にもいろいろ話をする場所はありますが、そっちでは実質的に実名で
書いてる事になりますからね。

まるっきり頓珍漢な事を書いて無いか？とか自分如きがこんな事を
書いて、偉そうにと思われるのでは無いかとかいろいろ気になって
思った事を何でも全て書くと言うわけにも行きません。

そういう点で匿名掲示板は有り難いｗ。

補間で埋める場合，埋め方には色々ある
ので，その中からどれを選ぶかの基準が必要になる
その選び方次第で結果が決まる
補間か相関かという問題ではない

名無しが参考文献の先略とか書いてもさっぱり解らないので、
改めてあげるかコテにするかしたほうがいいな。

あと、補間、補間と言うが何をどう補間したいのか教えてくれ。
見たこともない局面を補間によって求めたいということなんだろうが、
補間の意味からして「見たことのある複数の局面の間にある」事が前提になるな。
何と何の間にあれば補間可能なんだ？どういう計算で補間するのか？
ついでにそれは滑らかな性質を保障されているのか？

なんだかよくわからないけど教科書の記述を丸写ししましたって匂いがプンプンするんだが

動くやつを作れないやつが、何言っても無駄
まずはCSA DLLはりつけろ

強いかどうかは別にして動くDLL作れないやつは出来てから語ってくれ

共通のルーチン作成して、互いにテストしながら進めるか?

ほいたん頑張ってるね♪

>>40
>補間か相関かという問題ではない

おっしゃるとおりで、同じデータから同時に両方とも作れますね。
つまり、必要なら両方用意して適したものを使えばよく
補間か相関かという問題ではない。ということになります。

もう少し勉強してみます。

う〜む，誤解されてしまった
そういう意味ではなく，どういう方法を使う場合でも
何らかの方法で「良さ」を評価することが必要だと言いたかったので．．．
補間なら「上手く」補間できてるかどうか，という判断基準ね．
この基準次第で性能が決まってしまうし，
具体的にどういうアルゴリズム（補間や相関を含めて）にするかが決まる

>補間なら「上手く」補間できてるかどうか，という判断基準ね．

いわゆるテストのことですよね。まあ、学校のテストと同じで
やったことができれば最低限ＯＫなわけですが、それなら
はじめから複雑な学習よりも丸暗記(一夜漬け)した方がいいわけです。

ということで、応用問題を解けるかどうかがポイントですよね。
学習対象は局面と真の最善手なので、その中から適当に未学習のを
選んで、局面を見ただけで最善手を予想できるか試してみます。
オーダリングで3番目までに入れば上出来じゃないですかね。とりあえず。

うーん、この辺の具体的なことはさっぱりです。あと、検索してたら
保木さんのpdfのレポートを見つけたので、さっと読んでみたら
これもさっぱりです。何となく分かりやすく書いてるんだろうなという
気はしますが、それでも理解できないレベルです。

ついでに、その他の自称のレベル(５段階評価)も発表です。
プログラミング４
コンピュータ将棋２
ゲーム木探索アルゴリズム３
数学３
経済力２
開発環境２

投稿前にもう一度レポートを読み返したら、完成度が高いなあと思いました。
それこそボナンザメソッドで真の最善手を学習すればいいわけで。

ただ、評価関数よりも整列(ムーブオーダリング)関数の方が
人間のやり方に近く、優れているのではないかという考えは変えませんが。
でも、bonanza探索アルゴリズム概要3というページの
静的評価関数で考慮する局面の特徴というのを
静的整列関数で考慮する指し手の特徴に変えればそのまま使えそうです。

色々書いたけど，兎に角自分でやって見るのが一番
全く新しいものが出てくるかも知れないし
ただ，数学（理論）はちゃんと勉強した方がいいよ

駄目だこりゃ

とにかく作ってみたら。
それで公開して、使ってもらって、意見を求める。
ソースも公開したら、親切な人がいろいろ指摘してくれるかも知れない。

非常にきつい言い方だが
この人に作る能力があるとは思えん
聞きかじりの知識をつぎはぎして何か大層な事をしているかのように夢想しているだけ

まあ、良いじゃん、まだ若い人（学生？）のようだから
いろいろ夢想するのも。期限がある話でも無いし、
挫折せずに続けられるか見守るのも面白い。

>評価関数よりも整列(ムーブオーダリング)関数の方が
　
　alphabeta探索でオーダリングが重要であるのは確かだが、
　bonanzaのオーダリングは学習した評価関数を使ってない。
　駒の損得の取り合いだけでオーダリングをやっている(SEEと呼ばれるもの）

　実際やってみると判るが、ハッシュ手で90%ぐらいβカットされるので、
　オーダリングが発動するのは初めて見る局面
　（初めて見る場合も残り深さがある場合は、多重反復深化でハッシュ手を作り出す）
　

ホシュ！

ボナは全幅じゃなくて評価関数学習の最凶成功例だと思うんだ。
個人的にはあの評価関数で、
「なぜあの評価関数で強いかわからない」東大将棋を足した
棚瀬さんを応援中

今日から開発を開始(再開)しました
大会には出られないけど全勝したいです

将棋プログラム作るのはそんなに難しくない。大事なのはセンスだけ。

開発中の人いますか?情報交換しませんか?

ＤＳのソフトをＤＳで作ることは可能？もちろん将棋の。

>58
そのセンスが無くて今、苦しんでるよ。
後、2ヶ月弱。

>>61
プログラム組める人間は日本に数千人と居るが、
アイデアを出せる人間は日本＝世界でもたかだか数人から多くて十数人程度だからなあ。

>62
そだね。
手法としては完全に人真似でそれのさらに劣化した物を作るのは
さすがに面白くないのでどこかで特徴を付けたいと足掻いている、
そこが苦しいよ。

64

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69

70

保守してくれてんのかも知れないけど、意味無くスレ消費しないでくれないか？

72

捕手

保手

このスレに書くのが妥当なのかどうか良く分からんが寂れてるので
保守がてら。

「量子コンピュータが実現したら将棋やチェスの完全解析が可能になる」
と単純に期待してる楽観的な人は今月（2008年6月）号の日経サイエンスに
「量子コンピューターも苦手な問題」と言う記事が載ってるので
一読してみる事をお勧めする。
（今月24日には次号：7月号が発売されるのでかなり遅い紹介だが）

囲碁やチェス（厳密にはｎxｎマスの一般化チェスや囲碁だが）は
PSPACE問題と言うNP完全問題よりさらに計算量が多いクラスに
属する事が触れられていて、量子コンピューターは恐らく
NP完全問題を（ですら）多項式時間内に（つまり現実的な時間内に）
解けないだろうと言う事が述べられている。（前提としてP≠NP）

量子コンピュータってまだ全然未完成ですよね？
今の時点の理論はしょせん今の時点でしょう。

こと将棋に関しては、
別に厳密に解を求める方法が無くても妥当な最善手が判ればいいわけで
人間だって将棋の完全解が判るわけではなくて、
謎のアルゴリズムで最善手をはじき出してるだけだろうし、
探索オーダーが大きく減るだけでも充分意味があると思う

>>76
75を読み間違えているぞ。　量子コンピュータが完成しても将棋は有効な時間内では解けない
といっている。

http://kjm.kir.jp/pc/?p=58130.gif

コンピューターってゼット形はどんだけ対応できてるんでしょうか？

>>77
すまん
ただ、NxNのPSPACE問題は量子COMにも難解として、
9x9のPSPACE問題と限定すればだいぶ易しくはなるんだよね？

たとえばチェッカーの解明に18年PC動かし続けたらしいけど、
必要な時間が飛躍的に少なくなるのは確かですよね？


>>79
　「王手がかからない」ぐらいはCOMもすぐ判るだろうけど、それを王の堅さとして
　どう結びつけるかは、あまりいい手法が見つかってないと思う。
　

>80
9x9でも既に古典的（量子力学的でない）コンピュータでは
しらみつぶし探索が不可能なほど探索空間が広いことは分かるよね。

で、量子コンピュータの量子的重ね合わせの効果を使って
うまく（効率的に）PSPACE問題を解く方法が見つからない
（とても見つかりそうに無い）と言うのが私の理解です。

将棋には量子コンピュータより光CPUのほうが役に立ちそうだな。ﾏﾀﾞｰ? （・∀・ ）っ/凵 ⌒☆ﾁﾝ

ちなみに解の探索を単純に量子重ね合わせ効果に頼って行う方法、
（問題ごとにその特徴を利用して個別のうまい方法を思いつくのではなく）
そういう手法をこの記事ではブラックボックス的手法と呼んでますが、
そのブラックボックス量子アルゴリズムでは探索ステップSを
√Sに落とすのが限界である事が1994年に既に証明されているそうです。

9x9将棋の場合探索空間が10^220のオーダーがあると言われてますので
そのルートでも10^110のオーダーであり、現実的な時間内に解くには
大きすぎます。

Zはわかりやすい部類。

桂馬Ｚや角銀Ｚなど個別の状況にもそれぞれうまく対応できるように組んでるのだろうか。
探索量増やしてで読みぬけば自明だって方向かなぁ

>>83
>そのブラックボックス量子アルゴリズムでは探索ステップSを
√Sに落とすのが限界である事

　うまい方法(3〜5^nぐらい)にさらに√になるなら強力だけど、
　たんに全体でルートになるだけなら、うまい方法以下？

　量子コンピュータってゲーム木探索にはあまり意味無いのかもねえ…

>86
うん、私もそう思う。以下一部を引用

「しかもこの種のブラックボックス検索法としてはグローバーの
アルゴリズムが限界だ。すでに1994年、いかなるブラックボックス量子
アルゴリズムも√Sステップ以上を必要とする事が証明されていた。」

「グローバーのアルゴリズムが発見されて以来、リスト検索問題の他にも
こうした”ささやかな”高速化が限界である問題が数多くあることが
わかった。選挙での投票数の集計や地図上の最短経路の探索、チェスや
碁のような戦略ゲームの必勝法などだ」

中略

「こうしたブラックボックス的手法の限界は、NP完全問題やもっと困難な
問題に対する効率的な量子アルゴリズムの存在の可能性を否定するもの
ではない。しかしそのようなアルゴリズムが存在するとしても、既知の
方法とは異なる形で問題の構造を活用しなければならないだろう」

「結局その方法は、同じ問題に対する効率的な古典的アルゴリズムと
大差のない方法かも知れない。量子の魔法自体が効率的な方法を
可能にするとは思えない。こうした見通しに基づき、多くの計算機
科学者は現在 P≠NP であるだけでなく、量子コンピューターは
NP完全問題を多項式時間内に解けないと推測している。」

弓月城太郎『神秘体験』の裏側
http://d.hatena.ne.jp/yaneurao/20080510　
自費出版の自称作家、弓月城太郎の汚さのすべてがわかる。
これが本当の『神秘体験』　弓月城太郎とはこういう男だ！
弓月城太郎。弓月城太郎。弓月城太郎。

このヤネウラオという人、一年間も集団ストーカーをやって、中傷記事まで書いて、ちょっと反撃されただけで被害者に成り代わろうというのですから、人間のクズですね。
http://www.hakusa.net/bbs2/mibbs.cgi?mo=p&fo=shogi&tn=0076

弓月城太郎『神秘体験』の裏側
http://d.hatena.ne.jp/yaneurao/20080510　
自費出版の自称作家、弓月城太郎の汚さのすべてがわかる。
これが本当の『神秘体験』　弓月城太郎とはこういう男だ！
弓月城太郎。弓月城太郎。弓月城太郎。

>90
白砂さんも大変だな。
と言うか白砂青松さんの「将棋研究室」とか掲示板とか
生き返ってたのか？

以前閉鎖してそのままなのか思ってた。

コンピュータ将棋のページを閉鎖しただけだよ。
あれは惜しい事をした。

ソフト開発者を代表して、やねうらお君が死んでくれるそうです。

今日はこいたのか？
弓月コキ太郎ｗ

弓月城太郎『神秘体験』の裏側
http://d.hatena.ne.jp/yaneurao/20080510　
自費出版の自称作家、弓月城太郎の汚さのすべてがわかる。
これが本当の『神秘体験』　弓月城太郎とはこういう男だ！
弓月城太郎。弓月城太郎。弓月城太郎。

白砂さんと旅人って同一人物かとおもてた。すまそ

>97
ヒドイ勘違いだｗ

ttp://www1.ezbbs.net/15/airwings/
秀でるために

ホス！

保守

オッス！