Aとは？

三省堂 大辞林 第三版
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三省堂三省堂

エー ［1］ 【 A ・ a 】

① 英語のアルファベットの第一字。エイ。
② 第一の、最上の、の意を表す。 「 －クラス」
③ 〘音〙 イの音。
④ 〘物〙 電流の単位アンペア（ampere）を表す記号（ A ）。
⑤ 面積の単位アール（are）を表す記号（ a ）。
⑥ 10の整数乗倍を示す接頭語アトを表す記号（ a ）。 → アト
⑦ 紙の大きさを示す記号。 「 － 5 判」 → A 判（ ABC 略語）
⑧ 長さの単位オングストローム（angstrom）を表す記号（ A ・ Å ）。
⑨ ABO 式血液型の一。 A 型。
⑩ 答え（answer）の略号（ A ）。 「 Q アンド－」

アルファ ［1］ 【alpha・ Α ・ α 】

② 最初。はじめ。 ⇔ オメガ
③ 野球で、最終回裏の攻撃をせずに後攻チームの勝利が決まったときに、未了の部分があることを表す符号。本来は α で、現在は X で表す。
④ 基本となる数量に付け加える若干の量。 「二か月プラス-－」

A

① 成績などの段階で、「第一の、最上の」の意を表す。A クラス。
② アメリカ・イギリス・ドイツの音名の一（ドイツ語読みはアー）。ハ調長音階の第 6 音「ラ」、日本音名の「イ」。
③ 〖ampere〗 電流の強さの単位アンペアを表す記号。
④ 〖Answer〗 答えの略号。 → Q
⑤ 紙の大きさを表す記号。A 判。
⑥ ABO 式血液型の一。A 型。

a

〖acceleration〗
加速度を示す記号。

a

〖atto〗
アト。単位に冠する接頭語で、10-18倍を示す。

>>『三省堂 大辞林 第三版』の表記・記号についての解説を見る

実用空調関連用語
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ダイキン工業ダイキン工業

アンペア ampere, A

電流の実用単位。１秒間に１クーロンの割合で流れる電流の強さ。フランス人アンペアにちなんだもの。

生物学用語辞典
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JabionJabion

アデニン

同義/類義語：プリン塩基
英訳・(英)同義/類義語：adenine, A

生体内に存在するプリン塩基で、DNAを構成する4つのヌクレヲチドの塩基のうちのひとつ。ATPの塩基でもある。
「生物学用語辞典」の他の用語
化合物名や化合物に関係する事項：  アセトシリンゴン  アセトン  アゾ基  アデニン  アデニンアラビノシド  アデニンヌクレオチド  アデニン環

分子生物学用語集
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Bio WikiBio Wiki

A

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Bio Wikiの記事を複製・再配布した「分子生物学用語集」の内容は、特に明示されていない限り、次のライセンスに従います：
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水質用語集
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京浜河川事務所京浜河川事務所

ベンゾ（a）ピレン（C20H12）

ベンゾ（a）ピレンは白色の固体です。コールタール中に存在するほか、自動車排ガスやたばこの煙、そのほか燃焼に伴う排ガス中に広く存在します。最も早くから発ガン性が知られている物質で、眼や皮膚への刺激があり、ホルモン作用の疑いがあるといわれています。

催奇形性所見用語集
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国立医薬品食品衛生研究所国立医薬品食品衛生研究所

欠

【英】A-（An-）［Ectro-］
読み方：けつ

欠如を表す接頭語。

隠語大辞典
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皓星社皓星社

Ａ

読み方：えー

  1. 軍のことをいふ。第一軍又は第三軍などいふ時に用ふ。独語のDie Armee（ディー　アルメー）の頭字を取つたものである。〔軍隊語〕

分類 軍隊語

Ａ

読み方：えー

  1. 砲兵のことをいふ。独語のDie Artillerie（ディー　アルテルリー）の頭字を取つたものである。〔軍隊語〕

分類 軍隊語

隠語大辞典は、明治以降の隠語解説文献や辞典、関係記事などをオリジナルのまま収録しているため、不適切な項目が含れていることもあります。ご了承くださいませ。 お問い合わせ。

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A

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/03/03 05:11 UTC 版)

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「A」のその他の用法については「A (曖昧さ回避)」をご覧ください。
Aa Aa
ラテン文字
  Aa Bb Cc Dd  
Ee Ff Gg Hh Ii Jj
Kk Ll Mm Nn Oo Pp
Qq Rr Ss Tt Uu Vv
  Ww Xx Yy Zz  

Aは、ラテン文字（アルファベット）の1番目の文字。小文字は a 。ギリシャ文字のΑ（アルファ）に由来し、キリル文字のАに相当する。

字形

大きく分けて3つの字形が使われる。

  1. 三角形の左辺と右辺が下にのびた形であり、大文字に使われる。
  2. 丸の右に縦に接線を付けた形 (single-storey) であり、多く小文字に使われるが、大文字の筆記体でこの字形を使うことがある。またフラクトゥールでは 信号旗 手旗信号 点字

フォネティックコードはANSIでは"Alpha"、ICAO, ITU, IMO, FAAでは"Alfa"である。

関連項目

ウィクショナリーに関連の辞書項目があります。
A
ウィクショナリーに関連の辞書項目があります。
a
ウィキメディア・コモンズには、Aに関連するメディアがあります。
ラテン文字

Aa  Bb  Cc  Dd  Ee  Ff  Gg  Hh  Ii  Jj  Kk  Ll  Mm  Nn  Oo  Pp  Qq  Rr  Ss  Tt  Uu  Vv  Ww  Xx  Yy  Zz

ダイアクリティカルマーク付きA / Aから派生した文字

Áá  Àà  Ăă  Ắắ  Ằằ  Ẵẵ  Ẳẳ  Ââ  Ấấ  Ầầ  Ẫẫ  Ẩẩ  Ǎǎ  Åå  Ǻǻ  Ää  Ǟǟ  Ãã  Ȧȧ  Ǡǡ  Ąą  Ą̈ą̈  Āā  Ảả  Ȁȁ  Ȃȃ  Ạạ  Ặặ  Ậậ  Ḁḁ  Ⱥⱥ  ᶏ  Ɐɐ  Ɑɑ

Aとラテン文字/アラビア数字1文字の組み合わせ

Aa  Ab  Ac  Ad  Ae  Af  Ag  Ah  Ai  Aj  Ak  Al  Am  An  Ao  Ap  Aq  Ar  As  At  Au  Av  Aw  Ax  Ay  Az

AA  AB  AC  AD  AE  AF  AG  AH  AI  AJ  AK  AL  AM  AN  AO  AP  AQ  AR  AS  AT  AU  AV  AW  AX  AY  AZ

AA  BA  CA  DA  EA  FA  GA  HA  IA  JA  KA  LA  MA  NA  OA  PA  QA  RA  SA  TA  UA  VA  WA  XA  YA  ZA

Aa  Ba  Ca  Da  Ea  Fa  Ga  Ha  Ia  Ja  Ka  La  Ma  Na  Oa  Pa  Qa  Ra  Sa  Ta  Ua  Va  Wa  Xa  Ya  Za

A0  A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8  A9    —   0A  1A  2A  3A  4A  5A  6A  7A  8A  9A

一覧（文字-文字(en) / 文字-数字(en) / 数字-文字(en)）

A (阿部義晴のアルバム)

(A から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2015/04/11 07:20 UTC 版)

「Ⓐ」はこの項目へ転送されています。その他の用法については「A (曖昧さ回避)」をご覧ください。
本来の表記は「Ⓐ」です。この記事に付けられた題名は記事名の制約から不正確なものとなっています。
この項目には、一部のコンピュータや閲覧ソフトで表示できない文字が含まれています（詳細）。
『Ⓐ』
阿部義晴 の スタジオ・アルバム
リリース 1994年11月2日
ジャンル ロック
時間 45分55秒
レーベル Sony Records
プロデュース 阿部義晴
阿部義晴 年表
- Ⓐ
(1994年)		 Wildfire
（1995年）
『Ⓐ』収録のシングル
  1. 「僕のゆくえ」
    リリース: 1994年11月2日
テンプレートを表示

『Ⓐ』は、阿部義晴のソロ1枚目のアルバム。1994年11月2日にSony Recordsより発売された。

解説

ファースト・アルバムである。アルバム名の『Ⓐ』について公式の読み方は提示されていないが、公立図書館の所蔵資料として扱われる場合は便宜上「マルエー」などの読み方をされる場合がある[1]。

収録曲

全作詞・作曲・編曲：阿部義晴（特記以外）

  1. 知りすぎた人 [4:19]
    編曲:久米大作
    歌詞カードには記載されていないが、少しだけ歌詞がある。
  2. 逆襲 [3:44]
  3. 僕のゆくえ [4:57]
    3rdシングル。本作と同時発売。
  4. 鼻 [1:10]
    インスト曲。
  5. こわれもの [2:45]
    前曲から繋がっている。
  6. 月下美人 [2:45]
    作詞:阿部義晴、かの香織
    かの香織とのデュエット曲
  7. 最後の恐竜 [3:30]
    インスト曲。
  8. 輝けセニョリータ　[4:26]
  9. 苦痛と快楽についての考察 [1:21]
    インスト曲。
  10. ドラマ [3:57]
  11. ナンニモナイ [3:06]
  12. ROCKNROLLISMYLIFE [4:20]
    ツインドラム曲。
  13. 欲望(ライヴ「大欲望」ヴァージョン) [5:35]
    編曲:久米大作
    3rdシングルのカップリング曲。

参加ミュージシャン

脚注

  1. ^ A（マルエー） - 泉大津市立図書館のOPAC検索データより。

参考資料


α (欠性辞)

(A から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2015/02/05 13:58 UTC 版)

α-（privative a）は、古典ギリシア語の接辞。形容詞につけて「～が無い」という意味を加える。母音ではじまる単語につくときには異形αν-を用いる。 印欧祖語の否定辞*neの母音交替形*n̥-に由来する。同種の接辞にはサンスクリットのa-、an-、ラテン語のin-、西ゲルマン語のun-、北ゲルマン語のú-（デンマーク語、ノルウェー語u-、スウェーデン語o-、アイスランド語ó）がある。


序数標識

(A から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2018/10/26 09:44 UTC 版)

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序数標識（じょすうひょうしき）は、アラビア数字またはローマ数字の後につけて序数を表すのに使われる約物。

各言語での用法

スペイン語、ポルトガル語、ガリシア語、イタリア語

ロマンス語に属する言語のうち、スペイン語、ポルトガル語、ガリシア語、イタリア語では、数字の後ろに上付きの o または a を標識としてつけて、序数を表す。o と a の2種類があるのは、ロマンス語の形容詞に男性形と女性形が存在するためである。標識の下に線が引かれる場合もある。ポルトガル語では数字のあとにピリオドをつけてから o / a をつける。 

例：1 (uno) の場合
  イタリア語: 1º (primo), 1ª (prima)
  スペイン語: 1º (primero), 1ª (primera)
  ポルトガル語: 1.º (primeiro), 1.ª (primeira)

なお、スペイン語の1番目と3番目の男性形には語尾のつかない形(primer、tercer)も存在するが、その場合は 1er、3er のように書く。

同じロマンス語でも、カタルーニャ語、オクシタン語、フランス語、ルーマニア語などの形容詞は -o で終わらないので、この形式を使うことはできない。

ISO/IEC 8859-1 には、標識(º ª)のために専用の文字が用意されている。º は、「度」(° U+00B0) や上つきのゼロ (⁰ U+2070) 、リング符号(˚ U+02DA) などとよく似ているが、別の記号である。

英語

英語の序数は基本的に基数詞に接尾辞 "-th" をつける形をしているため、数字に "th" をつけて序数を表すことができる。但し、1〜3は不規則な変化をするため、それに対応した接尾辞をつける ("-st", "-nd", "-rd")。また、21以降は一の位の数に従うため、一の位が1〜3であれば "-1st" 〜 "-3rd" を用いる（序数詞#英語も参照）。 

例：
 1 (one)        →  1st (first)
 2 (two)        →  2nd (second)
 3 (three)      →  3rd (third)
 4 (four)       →  4th (fourth)
11 (eleven)     → 11th (eleventh)
21 (twenty-one) → 21st (twenty-first)

上付きで「1st」のように書かれる場合もあるが、特別に文字は割り当てられていない。『シカゴ・マニュアル・オブ・スタイル』第16版によると、上付きにすべきではない[1]。

フランス語

フランス語の序数は "-ième" といった形をしている。序数標識としては数字の後に "e" を加える。但し、1は例外的な形をしており、男性形と女性形で形が異なる。 

例：
   1 (un)   →  1er（男性形：premier）, 1re（女性形：première）
   2 (deux) →  2e (deuxième)
  21 (vingt-et-un) →  21e (vingt-et-unième)
 101 (cent-un) →  101e (cent-unième)

しばしば 1re を 1ère と書いたり、2e を 2me / 2ème / 2ième のように書いたりするが、これは正しくない[2]。

「2番目」を意味する second, seconde は、2nd, 2nde のように書く。

順序数詞の修飾する語が複数のときは、1ers、2nds のように -s を加える。

また、ラテン語の順序数詞に由来する副詞 primo、secundo、tertio などは数字のあとに -o をつけて 1o、2o、3o のように書く。

ドイツ語など

ドイツ語では、序数は数字のあとにピリオドをつけることで表す。ドイツ語の序数詞は複雑な格変化をするが、たとえば「1.」と書いてあったときに、これが erster、erste、ersten などのうちどれであるかは、読む時に前後から判断しなければならない。

エスペラント

エスペラントの序数は規則変化であり、すべて「基数詞-a」の形になる。表記の際は「1-a (unua)」、「2-a(dua)」のようにハイフンに続けてaと書く。また、対格の場合は「a」を「an」に変えて表記する。

符号位置

記号 Unicode JIS X 0213 文字参照 名称
ª U+00AA 1-9-7 ª
ª
ª		 女性序数標識
º U+00BA 1-9-17 º
º
º		 男性序数標識

脚注

  1. ^ “9.6 Ordinals”. The Chicago Manual of Style (16th ed.). The University of Chicago Press. (2010). "The letters in ordinal numbers should not appear as superscripts (e.g., 122nd, not 122nd)." 
  2. ^ Jacques Poitou. “Premier, deuxième s’abrègent en 1er, 2e. Première s’abrège en 1re.” (フランス語). 2013年10月10日閲覧。

A*

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/02/02 14:51 UTC 版)

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天体の「いて座A*」とは異なります。
探索 > 最良優先探索 > A*
A*探索アルゴリズム

A*（A-star, エースター）探索アルゴリズムは、グラフ探索アルゴリズムの一つ。 最良優先探索を拡張したZ*に、さらにf値として「現時点までの距離」gと「ゴールまでの推定値」hの和を採用したもの。[1] h は ヒューリスティック関数と呼ばれる。

概要

A* アルゴリズムは、「グラフ上でスタートからゴールまでの道を見つける」というグラフ探索問題において、 ヒューリスティック関数 h(n) という探索の道標となる関数を用いて探索を行うアルゴリズムである。hは各頂点nからゴールまでの距離のある妥当な推定値を返す関数で、解くグラフ探索問題の種類に応じてさまざまなhを設計することが出来る。 例えば、カーナビなどで用いられる単純な二次元の地図での探索では、hとしてユークリッド距離 を使うことができ、この値は道に沿った実際の距離のおおまかな予測になっている。しかし、高次元空間でのグラフ探索を効率的に行うためには、より高度に設計された関数を用いる必要がある。例えば、15パズルにおいてはマンハッタン距離やパターンデータベース、STRIPSプランニングにおいてはFFヒューリスティック[2],Merge-and-Shrink[3],Landmark-Cut[4] などがある。

A* アルゴリズムは、ダイクストラ法を推定値付きの場合に一般化したもので、h が恒等的に0である場合はもとのダイクストラ法に一致する。

A*の探索効率はhの正確さに左右される。 もしもhがまったくでたらめな値を返すならば、探索はゴールとはあさっての方向に進んでしまい、現実的な時間内(一時間、一週間、一年)では解を発見できない場合がある。しかし、いくらおかしな方向に探索が進んだとしても、いつかは必ず解を発見できる保証がある(完全性)。 一方、hが常に正しい値h*を返す場合、計算機は「迷うこと無く=分岐をすること無く」グラフ上の最短経路を発見することができる。そのようなhのことを、パーフェクト・ヒューリスティクスとよぶ[5]。 現実に用いられる有用なhは、これらの中間の位置にある。

歴史

A* アルゴリズムは1968年に Peter E. Hart、Nils J. Nilsson、Bertram Raphael の三人が発表した論文[6]の中で最初に記述された。A* というこの一風変わった名前は、この論文でスタートからゴールまでの最短経路を確実に見つけるアルゴリズムを許容的 (英: admissible) と呼び、論文の数式中に 許容的なアルゴリズムの集合を A と表し、そのAの中でも評価回数が最適になる物を A* と表記していたためである[7]。

A*の考え方

スタートノードから、あるノード n を通って、ゴールノードまでたどり着くときの最短経路を考える。このときこの最短経路のコストを f* (n) とおくと、

f* (n)= g* (n) + h* (n)

と置くことが出来る。ここで g* (n) はスタートノードから n までの最小コスト、h* (n) はn からゴールノードまでの最小コストである。もし g* (n) の値と h* (n)の値を知っていれば、全体の最短経路f* (n) は容易に求まる。しかしながら実際には g* (n) と h* (n) をあらかじめ与えることは出来ない。そこで f* (n) を次のような推定値 f (n) に置き換えることを考える。

ここで g(n) はスタートノードから n までの最小コストの推定値、h(n) は n からゴールノードまでの最小コストの推定値である。この場合 g に関しては探索の過程で更新を加えることによりg*に近づけてゆくことができるが、 h* は、実際にゴールに辿り着くまでは誰にもわからない。そこで、 h(n) には人間が(ある程度妥当性を持つように)設計した推定値を与えることにする。このアルゴリズムを A*探索アルゴリズムといい、 h (n) をヒューリスティック関数という。

アルゴリズムの流れ

A* のアルゴリズムの実装を以下に示す。このOPENリスト実装は後に述べるように遅いことを記しておく。

  1. スタートノード（ ）を作成する。また計算中のノードを格納しておくための優先度付きキュー OPENリストと、計算済みのノードを格納しておくCLOSEリストを用意する。(名前は「リスト」だが、これらの実際のデータ構造は必ずしも連結リストである必要はない。)
  2. ゴールは必ずしも１つである必要はないので、ゴール条件を満たすノード集合を と呼ぶことにする。
  3. スタートノードをOpenリストに追加する、このとき = であり = となる。また Closeリストは空にする。
  4. Openリストが空なら探索は失敗とする（スタートからゴールにたどり着くような経路が存在しなかったことになる）。
  5. Openリストに格納されているノードの内、最小の を持つノード を1つ取り出す。同じを持つノードが複数ある場合、タイブレーク手法によりどれかのノードを選択する。
  6. であるなら探索を終了する。それ以外の場合は を Close リストに移す。
  7. に隣接している全てのノード（ここでは隣接ノードを とおく）に対して以下の操作を行う
    1. を計算する、ここで はノード n から m へ移動するときのコストである。また g(n) は で求めることができる。
    2. m の状態に応じて以下の操作を行う
      • m が Openリストにも Closeリストにも含まれていない場合 とし m を Openリストに追加する。このとき m の親を n として記録する。
      • m が Openリストにある場合、 であるなら、m をOpenから削除し、 に置き換え、再びOpenに挿入する(Openが正しくソートされていることを保証するため)。また、記録してある m の親を n に置き換える。
      • m が Closeリストにある場合、 であるなら として m を Openリストに移動する。また記録してある m の親を n に置き換える。
  8. 3 以降を繰り返す。
  9. 探索終了後、発見されたゴール から親を順次たどっていくと S から ゴール までの最短経路が得られる。

以上の流れを見れば、アルゴリズムが手続き的で、並列化が非常に難しいことがわかる。しかし、近年では HDA*[8], PBFS などの並列手法が開発され、特にHDA*は768コア以上の大規模並列計算環境にもスケールすることが実証されている。

実際に使われているOPEN/CLOSEリストの実装

OPEN/CLOSEリストに登録されているノードの数が多い場合、ノードの展開ごとに子ノードmをOPENからCLOSEへ移動(あるいは逆)するのは非常に高価な操作である。 たとえば、OPEN/CLOSEリストが2分探索木(赤黒木など)で実装されている場合、まずノードの探すのに かかり(ノードのIDで検索)、また削除にもかかる。配列の場合には削除により大きなコストがかかる。

しかし、データ構造を工夫することで、より効率よい実装を行うことが出来る。ノードをOPEN/CLOSEリスト間で行ったり来たりさせる代わりに、以下のように実装する[9]:

  1. それぞれのノードに、ノードの状態として OPEN, CLOSE の2種類のタグをもたせる。全てのノードは始めOPENである。
  2. ノードに一意な整数IDをもたせる。
  3. また、IDからノードをで参照できるハッシュテーブルを用意する。
  4. OPENにノードを追加する際には、m が Openリストに含まれているかは検証せず、重複を許して追加する。かつ、このときノードではなくIDのみを追加する。
    1. ID は整数1つ分なので、重複のオーバーヘッドを最小化出来る。
  5. OPENからノードをpopする際、popしたノードの状態がOPENであれば展開を行うが、CLOSEであれば単にスキップする。
    1. このことにより、重複があっても同じノードを無駄に展開しないようにできる。
    2. このことにより、OPENリストは、f値による優先度付きキューの下に先入れ先出し/先入れ後出しのキューを用意することで実装できる。
    3. ノードの検索がおこなわれず、かつ削除が先頭あるいは末尾にしかおこらないので、効率的な実装が可能である。
  6. CLOSEリストは使用しない。
  7. f値による優先度付きキューは、辺のコストが1である場合には単にf値ごとの可変配列にしたほうが高速な操作が可能である。
    1. 辺のコストに大幅なばらつきがある場合には、ヒープとして実装したほうがよい。

性質

A*の性質はhの性質によって大きく左右される。

  • A*はダイクストラの一般化であり、ダイクストラと同様、グラフに負のコストの辺があれば完全性を失う。その場合にはベルマン–フォード法を用いる。
  • h(n) は常に非負でなくてはならない。
  • あるヒューリスティクス h(n) が 全てのノード n について 真のゴール距離 h*(n) を上回らない場合、hはAdmissible/許容的であると言う。

このとき、A*の返す経路は最適、つまり最短経路である。

  • あるヒューリスティクス h(n) について、全てのノード n と、それに隣接しているノード m について である場合、そのhはconsistent/無矛盾であるという。
  • consistent なhは、常にadmissibleである。[10]
  • ある２つのヒューリスティック関数 h1, h2 について、 が成り立つ時、 h2 は h1 を支配する(dominate)とよぶ。このとき、特に両者が許容的な場合、h2 を用いた探索はより効率的だろうと考えられている。しかし、いくつかのコーナーケースではこのことは成り立たない。[11]

このアルゴリズムはCPUの使用率、メモリの使用率など、計算負荷は高いが、問題に応じた適切なヒューリスティック関数を用いることにより、問題に対しての最適化が可能である。

部分問題に分割する場合

分割統治法のように、部分問題に分割したうえで全体問題を解いた方が効率的な問題もある。A* 同様の通常の状態遷移はどれかがゴールに到達すれば良いので OR と呼び、部分問題に分割する場合は全ての部分問題が解けないといけないので AND と呼ぶと、探索木が AND/OR 木になる。AND で状態を分割する際、ゴールも分割する必要がある。

同じ状態が2度出現した場合に1つのノードにまとめると AND/OR グラフになる。閉路のない AND/OR グラフに対する A* アルゴリズムに対応する物が1968年に開発され[12]、1980年に AO*アルゴリズム と命名された[7]。閉路のある AND/OR グラフに対する A* アルゴリズムに対応する A0アルゴリズム は1976年に開発された[13]。AND ノードのコストを「辺のコスト＋部分問題のコストの最大値」や「辺のコスト＋部分問題のコストの総和」などの単調非減少関数で定義すると[14]、ヒューリスティック関数が許容的であれば、A* 同様、最適解が求まる。なお、閉路のない AND/OR グラフは文脈自由文法（タイプ-2 文法）[15]、閉路のある AND/OR グラフは制限のない文法（タイプ-0 文法）に1対1対応することが証明されている。

関連項目

参照

  1. ^ Pearl,Judea. "Heuristics: intelligent search strategies for computer problem solving." (1984).
  2. ^ Hoffmann, Jörg, and Bernhard Nebel. "The FF planning system: Fast plan generation through heuristic search." Journal of Artificial Intelligence Research (2001): 253-302.
  3. ^ Hoffmann, Jörg, and Bernhard Nebel. "The FF planning system: Fast plan generation through heuristic search." Journal of Artificial Intelligence Research (2001): 253-302.
  4. ^ Helmert, Malte, and Carmel Domshlak. "Landmarks, critical paths and abstractions: what's the difference anyway?." ICAPS. 2009.
  5. ^ How Good is Almost Perfect?. M Helmert, G Röger - AAAI, 2008
  6. ^ Peter E. Hart; Nils J. Nilsson; Bertram Raphael (July 1968). “A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimal Cost Paths”. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics 4 (2): 100-107. doi:10.1109/TSSC.1968.300136. ISSN 0536-1567. http://ai.stanford.edu/~nilsson/OnlinePubs-Nils/PublishedPapers/astar.pdf. 
  7. ^ a b Nils J. Nilsson『人工知能の原理』白井良明, 辻井潤一, 佐藤泰介訳、日本コンピュータ協会、1983年1月15日（原著1980年）。ISBN 4-88917-026-X。
  8. ^ Kishimoto, Akihiro, Alex S. Fukunaga, and Adi Botea. "Scalable, Parallel Best-First Search for Optimal Sequential Planning." ICAPS. 2009.
  9. ^ Burns, E. A., Hatem, M., Leighton, M. J., & Ruml, W. (2012, July). Implementing fast heuristic search code. In Fifth Annual Symposium on Combinatorial Search. https://www.aaai.org/ocs/index.php/SOCS/SOCS12/paper/view/5404/5173
  10. ^ Russel, Norvig, Artificial intelligence: a modern approach
  11. ^ Robert C. Holte. Common Misconceptions Concerning Heuristic Search, SoCS 2010
  12. ^ Nils J. Nilsson (August 1968). “Searching problem-solving and game-playing trees for minimal cost solutions”. Information Processing 68 : proceedings of IFIP Congress 1968 (Amsterdam : North-Holland) 2: 1556-1562. 
  13. ^ Giorgio Levi; Franco Sirovich (January 1976). “Generalized and/or graphs”. Artificial Intelligence 7 (3): 243-259. doi:10.1016/0004-3702(76)90006-0. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0004370276900060. 
  14. ^ Vipin Kumar; Dana S. Nau; Laveen N. Kanal (August 1985). A General Paradigm for AND/OR Graph and Game Tree Search. http://www.cs.utexas.edu/ftp/AI-Lab/tech-reports/UT-AI-TR-85-9.pdf. 
  15. ^ Patrick A. V. Hall (July 1973). “Equivalence between AND/OR graphs and context-free grammars”. Communications of the ACM 16 (7): 444-445. doi:10.1145/362280.362302. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=362302. 
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A+

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2017/07/27 13:31 UTC 版)

この項目では、プログラミング言語の一種について説明しています。アメリカのラッパーについては「A+ (ラッパー)」をご覧ください。

A+は、APLの機能を拡張したプログラミング言語。

概要

1988年、モルガン・スタンレーでアーサー・ホイットニーはAPLの拡張であるA+を開発、ほかの開発者とともにグラフィカルなユーザーインターフェイスなどを付け加えていった。数値演算（特に金融）アプリケーション用に設計された。A+はUNIX、Linux上で動作する。実装はインタプリタで対話環境もある。

開発には当初はXEmacsエディタが拡張して使われた。なぜならA+にはAPLで使われたオリジナル・シンボルが同様に使用されているため、その入力やフォントの表示といった取扱いができる環境が必要であり、XEmacsはグラフィック環境を前提としており多文字をサポートできる仕組みがあったからである。フォント｢kapl」はウェブサイトで提供されている。

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