Я начну с провокационного заявления — «биологи не публикуют детали своих исследований». Казалось бы столько статей, столько исследований… но где описание и детализация информации, которая получена? Её в принципе нет. А статьи без такой информации пусты и спорны. Каждый нахваливает свой метод, но много ли кто озаботился верификацией чужих данных, а главное смог ли он её сделать?

Можно лишь приветствовать появление таких биоинформационных баз как NCBI genomes и PDB, в которые исследователи помещают данные о секвенированных геномах и структурах РНК, белков. И главное, некоторые ученные прежде чем опубликовать статью, прежде помещают данные в биоинформационные базы.

Вы скажите есть много других баз — но я вам скажу они менее серьезные, и как правило перепосты этих двух с некоторой адаптацией. Но главное, что вся другая биоинформационная информация, можно сказать вторичная — не помещается в базы. А в статьях тем не менее идут различные спекуляции.

Конечно, так оно выглядит только для таких дилетантов как я. У настоящих же профессионалов все как в аптеке. Поэтому можете не утруждать себя ответом на эти пафосные заявления. Мы просто поговорим как выглядит биоинформатика в её частных областях глазами дилетанта. Но может и вас эта история к чему нибудь побудит.

Мы поговорим ниже о построение дерева эволюции согласно Дарвину, посмотрим на сколько это справедливо и таки я в итоге дам полное дерево (в рамках имеющейся информации) эволюции бактерий на основании самых консервативных генов тРНК. И дам пояснение о методе построения такого дерева.

Специалистам в биоинформатике рекомендую читать с раздела №5, пропустив весь мой пафос.

Привет, Хабр!

Недавно сдал курсовую работу по генетическим алгоритмам в программе Darwinbots и решил, что это будет интересно сообществу. Тем более, что в данный момент сообщество проекта довольно мало. Статьи будут наполовину переводом документации, а наполовину своими исследованиями программы.

Это заключительная часть серии статей, описывающих перемещения компьютерных персонажей. Я расскажу о смешанных видах передвижений, которые сочетают в себе векторные и плиточные методы, небольшая оптимизация плиточных перемещений и ускорение просчетов добавлением сетки к векторам. А так же поведу общее сравнение всех описанных методов в виде таблицы.

Честно говоря, я не ожидал такого количества решений: за 24 часа было прислано 265 решений, из которых после удаления повторных отправок осталось 183.

Из 183 решений у 11 был превышен допустимый размер решения, в 19 случаях — не удалось скомпилировать (об этих ошибках подробнее ниже). Далее 47 дали неправильные ответы на простых тестах (1..1000000), 8 не успели посчитать ответ за минуту (образец решения из условия задачи для 1млн работал 5 минут 36 секунд).

На сложных тестах — 5 решений выдали неверный ответ, и 12 — не уложились в одну минуту. 86 — успешно прошли все тесты.

Если кто потерял, вот топик о старте соревнования с условиями задачи.

В предыдущей статье я рассказал о видах передвижений и перемещений в плиточном мире. Сегодня расскажу подробней о векторных способах. Как и в прошлый раз расскажу теорию, объясню суть и покажу пример реализации перемещений на языке C++.

Каждый год 31 декабря David Eppstein публикует обзор препринтов за прошедший год, посвященных структурам данных и алгоритмам, опубликованным на arxiv.org. По ссылкам можно познакомиться с материалами за 2010 и 2011 (мой перевод) годы.

Раздел cs.DS развивается хорошими темпами: в этом году появилось 935 препринтов по алгоритмам и структурам данных, в то время как за 2011 их было 798. Раздел пока не дотягивает до сотни в месяц, хотя в июле (98 препринтов) этот порог был очень близок.

Это мой личный список из десятка препринтов, которые кажутся мне особенно интересными. Как обычно, я не вношу в него мои собственные работы и некоторые другие, о которых я писал раньше. Кроме того, здесь нет результатов (например, более быстрый алгоритм нахождения максимального потока), не появлявшихся на arxiv.org.

Вот они, в хронологическом порядке:

Все, кто начинал заниматься реализацией игрового искусственного интеллекта, наверняка сталкивались с проблемой реализации движений своих персонажей. Дело в том, что поведение и в реальном мире в большей степени определяет интеллектуальность того или иного существа. Даже люди друг друга зачастую оценивают по поведению (что немного неверно). Эта статья рассчитана на тех, кто только приступает к реализации своего первого игрового ИИ. Я расскажу о видах перемещений, их преимуществах и недостатках, а также покажу на примере как можно реализовать тот или иной способ на языке C++. Замечания и критика, а так же свои точки зрения приветствуются.

Доброго времени суток, хабралюди! Частенько математики останавливаются на существовании решения, и получается что-то подобное.

В гостинице поселились инженер, физик, и математик. У каждого в номере возникает пожар.
Инженер выбегает в коридор, видит на стене пожарный шланг, хватает его, открывает воду, вбегает в номер и заливает очаг возгорания.
Физик, быстро прикинув объем горючих веществ, температуру пламени, теплоемкость воды и пара, атмосферное давление и т.п., наливает в стакан из графина строго определенное количество воды и заливает огонь этой водой.
Математик выскакивает в коридор, видит на стене огнетушитель, и, обрадованно воскликнув: “Решение существует!”, спокойно возвращается в номер.

А о том, какие грабли попадаются на пути «до победного конца», я расскажу под катом.

Все мы слышали поговорку: как новый год встретишь — так его и проведешь. Оливье в сторону!

Рассчитывать на 5 часов адского программирования в праздник было бы негуманно, потому задача всего одна и она весьма лапидарна:

Программа должна прочитать из стандартного потока ввода целое число N (от 1 до 2³⁰), и напечатать сумму простых чисел меньших либо равных N.

Побеждает тот, кто напишет самое быстрое решение, проходящее все тесты (хотя-бы один неправильный ответ — и решение отклоняется). Скорость решения оценивается на тестах в районе верхней границы допустимого диапазона N (но не ровно 2³⁰).

Победитель получает всеобщее признание, сотни кармы и приятное чувство что он порвал всех на Хабре. Долгие годы молодые поколения разработчиков будут восхищаться его кодом, а девушки — чепчики в воздух бросать. По меньшей мере первые 4 read-only пользователя будут приглашены на Хабр.

Задача кластеризации – частный случай задачи обучения без учителя, которая сводится к разбиению имеющегося множества объектов данных на подмножества таким образом, что элементы одного подмножества существенно отличались по некоторому набору свойств от элементов всех других подмножеств. Объект данных обычно рассматривается как точка в многомерном метрическом пространстве, каждому измерению которого соответствует некоторое свойство (атрибут) объекта, а метрика – есть функция от значений данных свойств. От типов измерений этого пространства, которые могут быть как числовыми, так и категориальными, зависит выбор алгоритма кластеризации данных и используемая метрика. Этот выбор продиктован различиями в природе разных типов атрибутов.

В этой статье приведён краткий обзор методов кластеризации числовых пространств данных. Она будет полезна тем, кто только начинает изучать Data Mining и кластерный анализ и поможет сориентироваться в многообразии современных алгоритмов кластеризации и получить о них общее представление. Статья не претендует на полноту изложения материала, напротив, описание алгоритмов в ней максимально упрощено. Для более подробного изучения того или иного алгоритма рекомендуется использовать научную работу, в которой он был представлен (см. список литературы в конце статьи).

Алгоритм ACOR

Привет, хабра. Хочу поделиться имеющийся у меня информацией по методам непрерывной оптимизации, а именно по оптимизации методом колонии муравьев, тем более материала по данной теме на русском очень мало. В данной статье представлен алгоритм ACOR (Ant Colony Optimization for continuous domain). В будущем планирую представить еще несколько алгоритмов колонии муравьев. Может быть кому-нибудь пригодиться в университете или по работе.

Основные принципы соответствия

Простым критерием проверки соответствия является Гугл поиск.
Вы должны вводить полные слова, т.к. не существует производных слов (например, joh не будет соответствовать john.smith@gmail.com). Тоже справедливо и для множественного числа (например, app не будет соответствовать apps@example.com).

Можно ли при сегодняшнем уровне развития вычислительной техники решить задачу генерации литературно осмысленного текста? Мне кажется возможно, по крайней мере на уровне алгоритмо-теоретического описания. А при чем тут Курочка ряба и Звездные войны?

Этот алгоритм является улучшенным алгоритмом поиска пути A*. JPS ускоряет поиск пути, “перепрыгивая” многие места, которые должны быть просмотрены.  В отличие от подобных алгоритмов JPS не требует предварительной обработки и дополнительных затрат памяти. Данный алгоритм представлен в 2011 году, а в 2012 получил высокие отклики. Что из себя представляет данный алгоритм и его реализацию можно прочитать дальше в статье.

С 29 июня по 1 июля 2013 г. в Екатеринбурге пройдёт международная студенческая школа CSEDays по алгоритмам и теории сложности. Список преподавателей получился очень внушительным, давайте я о них здесь буквально в двух словах расскажу.

	Константин Макарычев (Microsoft Research) Молодой, но уже очень успешный учёный. Специалист по приближённым алгоритмам и Unique games conjecture (гипотезе, из которой выводятся результаты о неприближаемости для многих NP-трудных задач).
	Александр Шень (Montpellier Laboratory of Informatics, Robotics, and Microelectronics и ИППИ РАН) Наверное, не нуждается в представлении. Специалист в области теории сложности.Автор многих замечательных учебников — таких, например, как «Программирование: теоремы и задачи». Также является редактором перевода (и, на самом деле, главным переводчиком) первого издания классического учебника Кормена, Лейзерсона, Ривеста «Алгоритмы: построение и анализ».
	Mario Szegedy (Rutgers University) Дважды лауреат Премии Гёделя, присуждающейся ежегодно за выдающиеся статьи в области theoretical computer science. Первый раз — за вклад в доказательство PCP-теоремы (вероятностно проверяемых доказательств) и её применение к результатам о неприближаемости, второй — за работы в области streaming algorithms.
	Ryan Williams (Stanford University) Тоже молодая звезда. Его недавний результат о том, что класс NEXP не содержится в классе ACC0, называют одним из самых значительных достижений в области схемной сложности за последние 20 лет. И это далеко не единственный его результат. Ещё, например, он показал, как найти максимальный разрез в графе быстрее полного перебора с неожиданным и элегантным использованием быстрого умножения матриц.

В общем, очень-преочень рекомендую.

Это продолжение поста про оффлайн алгоритмы упаковки.

Суть задачи: имеем полубесконечную полосу — как в тетрисе, только без game over'а, и конечный набор прямоугольников. Данные о прямоугольниках поступают в режиме реального времени; каждый новый прямоугольник необходимо немедленно разместить и больше не двигать с места. Цель — минимизировать общую высоту упакованных прямоугольников.
Это online-вариация задачи об упаковке прямоугольников в полуограниченную полосу (2 Dimensional Strip Packing, 2DSP).

Чуть больше теоретических сведений можно найти в предыдущей статье, а пока, без лишних слов, перейдем к алгоритмам.

Еще летом я запланировал эксперимент и написал статью Использование UML для эксперимента по эволюционной систематике прокариот, и косвенно о психологии ученых. Результаты по грубой обработки уже были готовы к концу лета (спасибо, mktums за помощь ).

Вот теперь образовалась пауза, и я добил эту тему, и представляю результаты.

Приветствую всех читателей!
Ниже идет моя точка зрения того, как я понял главу 14 из слайдов курса по Haskell у нас в университете.
Итак, сегодня мы поговорим о следующих двух темах:

• Принцип «Разделяй и властвуй»
• Работа с бесконеными потоками

Экспертов в этой области прошу комментировать и поправлять, если будут неточности. Буду рад ответить на вопросы в комментариях.

С недавнего времени у меня появилась настойчивая мысль, что профессиональное развитие сильно замедлилось и это хочется как-то исправить. Да, читаю книги, слушаю курсы, но в то же время приходит и понимание того, что возможно пришло время сменить работу, здесь вроде как все изучено, плавно уходим в рутину. Данная мысль сподвигла меня на рассылку своего резюме в несколько компаний — лидеров рынка. После прохождения собеседования в 3 из них, я решил, как водится внести свои 5 копеек в освещение обширной темы собеседования, а именно технических вопросов по Java коллекциям, с которыми приходится сталкиваться. Да, знаю, читатель скажет: «коллекции — избитая тема, сколько можно», но часть из приведенных ниже вопросов, я задавал своим знакомым разработчикам, которые занимают именно позиции разработчиков («крепких середнячков», по меркам недалекой от Москвы глубинки, которые уверенно справляются со своей работой на практике, а вот в теории скажем так есть пробелы, потому, что работа не требует решения каких-то нетривиальных задач, да и потому что не всем это интересно — изучать как внутри работает структура данных), вызывало растерянность. Думаю, что рассмотренный материал будет не очень интересен разработчикам выше уровня Junior (я попрошу их комментировать, дополнять и критиковать изложенный здесь материал), а вот Junior`ы уверен, найдут в этой статье интересное для себя.

Одним из способов протеста является подача и коллективное подписание разного рода петиций. Но поскольку список подписавших петицию открыт, нередко возникают ситуации, когда несогласные с «курсом партии» подвергаются угрозам и репрессиям со стороны администрации.

А можно ли сделать систему, позволяющую осуществить анонимный сбор подписей, но в то же время дающую возможность верифицировать каждый голос? Предлагаю вашему вниманию свое решение данной задачи.

Постановка задачи

Имеется ограниченный круг лиц, например, студенты института, сотрудники организации или граждане страны. Часть из них подписывают некоторое сообщение (петицию, коллективное обращение и т.п.). Предлагаемый алгоритм подписания обладает следующими свойствами:

1. Есть возможность удостовериться, что каждый подписант принадлежит к указанному кругу лиц.
2. Есть возможность проверить, что большинство подписей принадлежат разным лицам.
3. Нет возможности определить, кому именно принадлежит та или иная подпись.
4. Нет возможности определить, оставляло ли данное конкретное лицо свою подпись или нет.
5. Любой подписант может по своему желанию поставить вместо анонимной подписи персонализованную.
6. Любой анонимный подписант может впоследствии по своему желанию предоставить доказательства того, что именно он поставил подпись.

Система основана на асимметричной криптографии, алгоритмах цифровой подписи и сертификации ключей.