ネットワーク最適化プロジェクトでは、非負重付き有向グラフで同じ始点と終点を結び総長が最小となる重複しない2つの経路を見つけるアルゴリズムを実装して、送信元と宛先の間の辺が共有されない最短経路を2本計算しました。

ブラックボックス関数が特定の出力を生成する一意の入力を高い確率で見つける量子アルゴリズムは、既知のどの古典的アルゴリズムよりもはるかに少ない問い合わせでそれを行えます。

プラットフォーム全体のパスワードセキュリティを向上させるためにハッシュ関数を更新しました。

計算代数の授業で、私たちは多項式イデアルの与えられた生成元の集合をある単項式順序に基づいてグレブナー基底に変換するアルゴリズムを実装しました。

デモでは、2点間の直線を描くためにどのピクセルをオンにすべきかを決定するアルゴリズムを用いて、ビットマップ上に高速で鮮明な直線を描画しました。

総和を簡約する際、マリアは超幾何項の和でその和自身も超幾何項となるものを求めるアルゴリズムを用いて、その超幾何級数が閉形式にまとまるかどうかを調べた。

辺に重みのある有向グラフで最短経路を計算する際、全点対最短経路を求めるジョンソンのアルゴリズムの実装は、ダイクストラ法を繰り返し実行する方法よりも高速でした。

正規分布に従うサンプルを高速で生成するために、そのライブラリは一様分布の乱数源と事前計算されたテーブルに依拠する擬似乱数サンプリングのアルゴリズムを実装しており、必要な場合にのみより遅い手法にフォールバックします。

多くのモンテカルロシミュレーションでは、ジグラット法が正規分布に従う乱数の生成を大幅に高速化します。

ベンチマークでは、シュトラッセンのアルゴリズムは大きな行列の乗算において標準的な手法よりも優れていました。