院試

勉強

７月上旬に研究会が終わり、研究室はオフに。
院試勉強をはじめる。
勉強の合間（？）に、蟻本２章の練習問題やCodeforcesの過去問を解く。
あまりやる気が出ないまま本番を迎える。

倍率1.7倍とかやばい。

勉強した科目と内容

• 画像処理

結構時間を掛けた
分野基礎もあるので

• アルゴリズム×２

適当に家にあったアルゴリズムの本を読んだけどほとんど意味ない
安定ソートの「安定」の意味と、オープンアドレス法という名前を覚えたくらい

• 数学

積分と、無限級数の収束判定の技を少し覚えた。

• オートマトン

自然言語処理は捨てた

• 情報理論

マルコフ情報源と通信路容量

• 人工知能

探索だけ少し勉強した。

本番

午前

入力処理…
あんまり勉強してなかったので、標本化と量子化の話でお茶を濁す。

午後

ここ数年出てなかった自然言語処理がまさかの復活。オートマトン捨て。
ベータ分布の最頻値を求めよとか訳分からない事書いてある。数学捨て。
そもそも人工知能どれよ。人工知能捨て。

アルゴリズムはマージソートとダイクストラ。細かい所はやばいけど何とかなりそう。解く。
画像処理は最後の問題以外は普通なので解く。
情報理論はマルコフ情報源なので解く。例年通りだけど計算に自信がない。

まとめ

７科目勉強したけど、オートマトン（自然言語処理）の傾向が変わったのもあり、まったく余裕がなかった。
取った科目も１問ずつくらいやばめの問題があるので難しかった。
数学は毎年１問ずつくらい変な問題が出るので選ぶべきではないかもしれない。

結果

第一志望に合格していました。