回答編集履歴
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誤字や装飾などを微修正
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何かのデフォルトの数値に、2のべき乗を設定することが、
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私はわりとよくあります。デフォルトのデフォルトです。
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なぜそうするかというと、1に到達するまで、余りを出さずに、
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**どこまでも半分半分に分割できることが保証されている**から、
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多くしたり少なくしたりする操作が容易です。
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もちろん、人間が判断するならそれくらい分かりますが、
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**機械に自動的に増減させる**ときに、処理が多少面倒です。
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「100とか定数を増減させれば?」と思うかもしれませんが、
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べき乗はスケールを変える足が
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べき乗は圧倒的に**スケールを変える足が速い**です。
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たとえば、2の20乗でもう約100万まで行きますが、
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100を足すのでは1万回掛かります。
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@@ -28,10 +34,13 @@
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「桁数に応じて増減する値を変えて……」
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ということもできますが、やっぱり処理が多少面倒です。
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話は飛躍しますが、遺伝的アルゴリズムような探索的な手法を取るときに、
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話は飛躍しますが、遺伝的アルゴリズムのような探索的な手法を取るときに、
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100世代とか1万世代とか反復するので、
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こういう細かいところで、意外と結果に差が付く場合があります。
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カオスで誤差が増幅するみたいな話です。
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カオスで**誤差が増幅する**みたいな話です。
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結論として、2のべき乗を好むのは、
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アルゴリズムによくある、**再帰的**な発想のひとつです。
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スケールやカオスの話を追加
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@@ -19,4 +19,19 @@
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もちろん、人間が判断するならそれくらい分かりますが、
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**機械に自動的に増減させる**ときに、処理が多少面倒です。
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「100とか定数を増減させれば?」と思うかもしれませんが、
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べき乗はスケールを変える足が圧倒的に速いです。
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たとえば、2の20乗でもう約100万まで行きますが、
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100を足すのでは1万回掛かります。
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「桁数に応じて増減する値を変えて……」
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ということもできますが、やっぱり処理が多少面倒です。
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話は飛躍しますが、遺伝的アルゴリズムような探索的な手法を取るときに、
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100世代とか1万世代とか反復するので、
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こういう細かいところで、意外と結果に差が付く場合があります。
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カオスで誤差が増幅するみたいな話です。
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結論として、2のべき乗を好むのは、
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アルゴリズムによくある、**再帰的**な発想のひとつです。
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