hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
Mind (プログラミング言語) アプリケーション例
ぐるなびの全文検索に2004年5月から6年間使われていたエンジンはMindを発展させたスクリプツ・ラボのMindSearchIIを用い開発された。:196
マイクロソフトウェアアソシエイツから発売されていたMS-DOS向け日本語ワードプロセッサ「キムラ太郎」はMindで実装されていた。（この名前は一太郎と木村太郎の駄洒落）
富士通から発売されていた「FM秘書」のソースコードはMindで記述されていた。:174また、日本語ワードプロセッサ専用機の『OASYS-30シリーズ』のMS-DOS起動システムには、プログラミング言語としてMindが添付されていた。
教育用言語としては、LOGOより効果が高いことが確認された。:196
百科事典
百科事典（ひゃっかじてん、羅: encyclopedia）とは、あらゆる科目にわたる知識を集め、これを部門別やアルファベット順・五十音順あるいはいろは順に並べ、解説を記した書物のことである。「百科」と表記されることもある。
百科事典 概説
広辞苑第七版によれば、百科事典は「学術・技芸・社会・家庭その他あらゆる科目にわたる知識を集め記し、これを部門別あるいは五十音順などに配列し、解説を加えた書物」のことであると定義しており、大辞泉では「人類の知識の及ぶあらゆる分野の事柄について、辞書の形式に準じて項目を立てて配列し、解説を加えた書物」であると定義されている。
「百科事典」の「百科」とはおおむね「さまざまな分野」といった意味である。かつては「百科辞典」とも表記されたが、1931年に平凡社が『大百科事典』を出版し、それ以後「百科事典」の表記が定着した。
「百科全書」（ひゃっかぜんしょ）とも言うが、この呼称はやや古風な呼び方である。特に、後述するフランスの百科全書派の手によるものを指して百科全書と呼ばれることが多い。中国語では「類書」と称するが、これは「百科全書」が正式の表記である。
百科事典 概説
なお、百科事典を意味する英語: encyclopedia は、ギリシャ語のコイネーの"ἐγκυκλοπαιδεία"から派生した言葉で、「輪になって」の意味であるἐγκύκλιος（enkyklios：en + kyklios、英語で言えば「in circle」）と、「教育」や「子供の育成」を意味するπαιδεία（paideia パイデイア）を組み合わせた言葉であり、ギリシャ人達が街で話し手の周りに集まり聴衆となって伝え聞いた教育知識などから「一般的な知識」の意味で使われていた。
大型百科事典では数十冊もの大部となるが、記述をコンパクトにまとめた一巻本のものもある。非常に大部のものの場合、索引が独立した一巻となっているものも存在する。索引のほか、地図も単独巻として存在させているものがある。
これら以外にも、定期的に刊行される分冊百科が存在する。分冊百科は映画、医薬、英語、日本史、世界遺産など様々なテーマで刊行され、完結時にファイルするとそのテーマの百科事典が成立する。
百科事典 概説
百科事典の媒体は2000年頃までは紙の書物（印刷物）が主流であったが、それ以降は書籍以外にも、電子辞書（携帯型の専用装置で内蔵のICに記録されたもの）、CD-ROM／DVD-ROM、メモリーカード、USBメモリ、ウェブとさまざまな形態で登場している。『ブリタニカ百科事典』など本来は紙媒体であった伝統のある百科事典も、現在はWeb上でサービスが展開されていることが多い。初めからWeb専業で展開された百科事典サービスとしては、ウィキペディアが有名なサービスの内の一つである。
百科事典というのは、広辞苑・大辞泉などの説明にもあるように基本的に、さまざまな分野、あるいはあらゆる分野の知識を集めたものである。百科全書派の百科全書や『ブリタニカ百科事典』などもそのような範囲の知識を扱っている。（これが一般的であるが、次に説明するものとあえて区別する時は「総合百科」と呼ばれることがある）。ただし、あらかじめ特定の専門領域に絞ったうえで、その領域内のさまざまな知識を集めた百科事典もある。たとえば『薬学百科事典』、『哲学百科事典』等で、これらの百科事典は「専門百科事典」などと呼ばれることがある。
百科事典 概説
百科事典の構成・配列方法としては、各項目を分野ごとに分類して編成する方法と、各項目の名称で配列する方法（西欧ではアルファベット順、日本語の百科事典の場合は五十音順など）がある。各項目において、その事典に記事のある単語に印が振られ、相互参照が可能になっている場合も多い。オンライン百科事典においてもそれは変わらず、たとえばウィキペディアでは、内部に記事のある単語にハイパーリンクが付され、相互参照を容易なものとしている。なお、中国語では機械的な配列ができないため、ほとんどの辞書・百科事典が分類配列となっている。
百科事典の項目の立てかたには、おおまかに分類すると大項目主義と小項目主義の二方式がある。大項目主義は、たとえば日本の文学でいうと、「近代文学」など大きなテーマの項目名のもとに、文芸の潮流や著名な作家・作品などについて一つの項目内で概観できるようにまとめたものである。項目は数ページから数十ページにもわたる長大なものになることもある。小項目主義は、「夏目漱石」「芥川龍之介」「自然主義」「吾輩は猫である」など個々の細かいテーマや事物ごとに網羅的に項目を立て、それぞれ別個に簡潔な解説を加えたものである。『ブリタニカ百科事典』の初版は大項目主義であった。一方、『ブロックハウス百科事典』は小項目主義の徹底で有名である。
百科事典 概説
どちらの方式にも一長一短がある。大項目主義では全体を体系的に捉えることができる一方で、特定の作品や作家について調べるには不向きである。小項目主義では個々の項目について調べやすい一方で、全体としてのまとまりに欠ける。ただし、この二つの方式は必ずしも対立するものではない。折衷的な方式（中項目主義）を採る百科事典も珍しくない。利点や欠点は取り上げるテーマにおける向き不向きや編者の立場、利用者の目的等によるところが大きい。
百科事典に掲載された記事は、情勢の変化や新理論の発見などによって常に古くなり、役に立たなくなる危険性が存在するため、定期的な改訂と新版の発行が不可欠となる。ただし、それには多額の資金と労力が必要となるため、容易に行えない。この改訂のコストが、紙の百科事典の多くがオンライン版のものへと移行した要因の一つである。また紙の百科事典の場合、改訂に長い時間を必要とし、新しい情報に対してタイムラグが発生してしまう。これはCD-ROM版も同様である。しかし、オンライン版は内容の変更が即座に反映されるため、紙やCD-ROMに比べて情報の更新が迅速であり、この点はオンライン版の優位性の一つに挙げられる。
百科事典 概説
古代の百科事典はほとんどが個人の手によるものであったが、18世紀後半には知識の全体量の増大からこのようなことは非常に困難となり、「百科全書」の発行以後は複数の執筆者が専門分野において執筆を行い、それを編集者が編纂して事典に仕立てる方法が主流となった。執筆者は、19世紀前半ごろまでは学界に身を置いていないアマチュアも存在していたが、学問の高度化・専門化に伴いそうしたアマチュアは姿を消し、各分野の学者や専門家が自らの専門分野について寄稿するのがほとんどとなった。知識量の増大と百科事典自体の巻数の増加からこの執筆者の数は一貫して増加する傾向にあり、「百科全書」においては140人ほどだった執筆者は、1911年の「ブリタニカ百科事典」第11版においては1,507人にまで増加していた。この傾向はその後も続き、たとえば2007年に発行された平凡社の「改訂新版 世界大百科事典」においては、執筆者数は約7,000人に上っている。さらにインターネット上のオープンコンテンツの百科事典においては執筆者の多くは再び専門家ですらなくなり、それに伴って執筆者数も激増した。ウィキペディアにおいては、2022年5月1日の時点で、英語版の登録者数は約4,348万人、1か月以内に編集を行ったユーザーだけでも126,197人にのぼる。同日の日本語版のデータは、登録者数が約192万人、1か月以内に編集を行ったユーザーが15,296人である。
百科事典 概説
一般に「世界最初の百科事典」と呼ばれているのは、フランスのダランベール、ディドロ、ヴォルテール、ルソーらが企画した『百科全書』 （L'Encyclopédie）である。ただし厳密に言えば、それ以前に、百科全書に類似した、様々な分野の知識を集めて項目別に整理した書物が全く無かったわけではないので、それらも含めて解説する。
ヨーロッパではすでに紀元前2世紀頃から古い書物を収集し、その内容をまとめることが行われた。代表的なものにプリニウスの博物誌がある。
百科事典 概説
しかし今日のような辞書形式のものは、10世紀末の東ローマ帝国中期「マケドニア朝ルネサンス」の時代に生まれた皇帝コンスタンティノス7世“ポルフュロゲネトス”はギリシアやラテンの古典から歴史や思想についてのさまざまな話題を集め、統治の参考書として編纂した。この流れでヨハネス1世ツィミスケス（在位969年 - 976年）の治下にはギリシア語の辞書『スーダ辞典』（スダ）が完成している。現在の百科事典と語義辞書の両方の性格を持ち、現在に伝わるもっとも古いアルファベット順配列による事典と考えられている。『スーダ辞典』には誤伝も見られるが、現在は失われた古代の諸作家の作品の膨大な引用によって、現在でも文献学研究の上で意義を認められている。『スーダ辞典』の編集者の名はスイダス（Suidas）であると長く考えられ、そこから辞典類を指す接尾辞 -das が生じた。（例：イミダス=Imidas）
百科事典 概説
一方アジアでは、歴史上、百科事典に近いものとしては中国で古くより類書が存在してはいたが、これはまだ用語集的な色合いが強く、本格的なものとしては明の時代の中国に、14部構成・全106巻に及ぶ『三才図会（さんさいずえ）』という図入りの百科事典があり、1607年に完成、2年後に刊行された。日本ではこれに倣い、江戸時代の1712年、寺島良安によって『和漢三才図会』がまとめられた。こちらも図解書で、解説は漢文で書かれた。これらも広義の百科事典と呼べる。なお、（現代の百科事典も現代の世界観の反映だが）これらも執筆された時代の世界観を反映しているので、現代人にとっては空想上のものと見なされる「不死国」「長脚国」などに関する記述も含んでいる。
百科事典 概説
ルネサンス以後、あまたある知識や語彙を集積した書物が各国において徐々に発行されるようになった。17世紀初頭には、それまで分野別になっていた各項目の配列がアルファベット順に並べられるようになった。これにより、百科事典は編集者の価値観に秩序付けられる概念の関係によらず、アルファベットによる機械的で一律な構成となった。1695年から1697年にはピエール・ベールによって「歴史批評辞典」が書かれた。またイギリスのイーフレイム・チェンバーズが1728年に『サイクロペディア、または諸芸諸学の百科事典』を出版している。サイクロペディアにおいては各項目間の相互参照が初めて導入されており、のちの百科事典に大きな影響を与えた。また、サイクロペディアはそれまでの事典が人文系に片寄っていたのに対し、科学や技術系の記述を大幅に増やしたのも特徴である。
百科事典 概説
しかし、一般に世界最初の百科事典と呼ばれているのは、フランス革命前夜の1751年に開始された、フランス啓蒙思想運動の一環としてダランベール、ディドロ、ヴォルテール、ルソーらが企画した分冊の『百科全書』（L'Encyclopédie）である。彼らは予約購読者を募り、分冊販売としてそれを刊行した（販売形態は今日よく見られる「月刊○○百科」のようにあるテーマで定期刊行される分冊百科を思わせる）。この企てにより彼らは「百科全書派」と呼ばれている。ただし、それぞれの項目の執筆姿勢などで意見の食い違いが生じ、内紛から離脱者が絶えなかった。
百科事典 概説
この百科全書の特徴は、「美」、「愛」、「音楽」といった大項目の他に、近代に登場した新しい技術を断面図などを含む絵入りの図解で分かりやすく解説、新知識を広く一般の共有財産にしようとしたことにある。良く知られる項目では、「農機具」、「石炭の露天掘り」、「洗濯船」、「廻り舞台」などがある。これ以後、百科事典という語は知の一切を叙述する企ての異称としても用いられる。代表的な例としてヘーゲルの『エンチクロペディー』（ドイツ語で「百科事典」の意）が挙げられる。また、それまでの百科事典が編集者個人の著作、あるいはその傾向が濃いものであったのに対し、百科全書は名高い一流の学者たちがそれぞれ専門分野において寄稿を行い、それを集積して一つの巨大な事典を作るという方向性を明確に示し、以後百科事典はこのスタイルによって作成されていくようになった。
百科事典 概説
百科全書の刊行後、これに刺激を受けて各国で百科事典が刊行されるようになった。1768年にはスコットランドのエディンバラにおいて「ブリタニカ百科事典」の刊行が開始され、1796年にはドイツのライプツィヒでブロックハウス百科事典が刊行を開始した。1829年にはフィラデルフィアでアメリカ大百科事典の刊行が始まるなど、19世紀中はアメリカ、イギリス、フランス、オランダ、ドイツなどで百科事典の刊行が行われるようになった。こうした百科事典の編纂はしばしば強力な個性を持つ編纂者によって推進された。たとえばフランスにおいては、ピエール・ラルースが1863年から1876年にかけて「19世紀大百科事典」を刊行したが、これはほぼ自らの一生をかけたものであり、ラルース自身は刊行が完了する前の1875年に死亡した。この19世紀百科事典は彼の名を取ってラルースと呼ばれるようになり、以後もこのラルース百科事典は大規模な百科事典の一つとして長く存続している。
20世紀に入るとさらにそれまで百科事典の刊行されていなかったスペインや日本、イタリアなどの新興国や中小国でもさかんに百科事典の刊行が開始されるようになった。この時期に各国で競って百科事典が刊行されたのは、知の集大成たる百科事典を自国で刊行することによって国威を発揚するといった、国家間の競争の意味合いが存在した。
百科事典 概説
近代の日本では、明治の文明開化の時期に西周によって『百学連環』という日本初の百科事典が作られた。他に小中村清矩らの尽力で成立した『古事類苑』がある。1879年、当時の文部省により編纂が開始され、後には神宮司庁が引き継いで1914年に完成された。各時代の事物についての古文献を集成したため、資料的価値が高い。
しかし、西洋式の近代的な百科事典としては、明治末に三省堂から刊行が開始された『日本百科大辞典』（全10巻、齋藤精輔の編纂で1907年刊行開始、1919年完結）が最も早いものである。ついで昭和初期からは平凡社の『大百科事典』（1955年に『世界大百科事典』へ改題）（全28巻、1931年刊行開始、1934年完結）などが発刊された。新たに「辞典」ではなく「事典」という語を作り出して書名に使用したのは、この平凡社のものが最初で、以後「百科事典」という漢字表記が一般化する。
百科事典 概説
さらに昭和期の高度経済成長を経ると1960年代頃には各家庭に分冊の百科事典が置かれているのは珍しい風景ではなくなり、大衆化を果たした。平凡社からは、1961年に『国民百科事典』（全7巻）、学習研究社からは、1965年に『現代新百科事典』（全6巻）、小学館からは、1962年に『日本百科大事典』（13巻、別冊）、続いて1965年に『世界原色百科事典』（全8巻）、さらに1967年には『大日本百科事典ジャポニカ』（18巻、別巻4）が発行された。各社から次々と百科事典が刊行され人々もそれを求めたこの時期を指して、百科事典ブームと呼ぶ。
こうした百科事典は書店の店頭販売だけではなく、セールスマンによる訪問販売も盛んに行われた。1970年前後には、強引な百科事典の販売が社会問題となり、このことがきっかけに夜間訪問の禁止など訪問販売のルールの原型が作られた。この時代、百科事典は実用面よりも応接間の飾りやステータスシンボルとしての役割を果たしていたが、場所を取ることもあり、百科事典ブームが終息した後では大部の百科事典はあまり家庭では歓迎されなくなり、廃棄処分されることが多くなった。
百科事典と比較すれば一つの項目あたりの記述の内容も簡易で文字数も少ないが広く各分野にわたる用語の辞典と呼べる出版物として、1948年に自由国民社から『現代用語の基礎知識』が毎年発行されるようになり、流行・世相をふんだんに取り入れた時代風俗を映す年刊の資料集的なものも市場に現れるようになった。のちに1986年には集英社から『イミダス』が発行され、1989年には朝日新聞社から『知恵蔵』という同コンセプトの年刊資料集が現れ、この3誌が鼎立（ていりつ）するようになったが、『イミダス』『知恵蔵』は、インターネットの普及に伴う販売部数の減少により2007年版をもって紙媒体を廃止し、ウェブ版に完全移行したため、紙媒体のこうした年刊資料集は「現代用語の基礎知識」を残すのみとなっている。その「現代用語の基礎知識」も2020年版からは大幅なリニューアルがなされ、2019年版が1,226ページなのに対して、296ページとコンパクト化が図られた。
1983年には、講談社インターナショナルより『英文日本大百科事典』が刊行された。同書は、日本を英文で体系的に紹介するものであり、全9巻、英単語数400万語に及び、執筆者は27カ国、1,300名以上で、費用はおよそ1,500万ドル（出版当時の為替レートで34億円以上）かかった。
1990年以降は、パーソナルコンピュータの普及と大容量光学ドライブ搭載に伴い、百科事典はCD-ROMなどの光学メディアによるコンピュータソフトウェアとしても出回るようになった。当初はこうした動きは弱いもので、1990年には紙の百科事典である『ブリタニカ』の売り上げは過去最高を記録していた。しかし1993年に発売が開始されたマイクロソフトの「エンカルタ」などのCD-ROM版の百科事典の急成長によって紙の百科事典の売り上げは激減し、『ブリタニカ』の売り上げは数年で5分の1にまで減少した。こうした動きに対し、1994年には『ブリタニカ』もCD-ROM版を発売開始するなど、多くの百科事典がこの流れに追随した。しかし、この時点においてすでに百科事典の売り上げは急減しており、結果的にCD-ROM／DVD-ROM版の発行は新規参入者を含めどの発行者にも利益をもたらさなかった。2000年の百科事典全体の売り上げは1990年に比べ10分の1にまで落ち込んでいた。
上記の動きはパソコン同士が有機的にリンクされていない時代からの話であったが、2000年ごろからはインターネットの発達と普及に伴い、ウェブ版も作られるようになってきた。こうしたウェブ版の百科事典はインターネット百科事典と呼ばれるようになり、百科事典の一つの大きな流れとなった。1999年には『ブリタニカ』がウェブ上での無料公開を開始し、『ラルース』などの伝統的な百科事典は書籍と同時にオンライン版を展開するなど、新たな対応に着手した。
2005年の段階で、携帯電話・PHSのウェブブラウザでアクセスできる百科事典も存在しており、誰でも、使いたい時に、どこでも百科事典の知識にアクセスできる環境になりつつあった。紙媒体の百科事典は、刊行後時間が経つと時事的な内容に関しては記述が陳腐化してしまいがちであるが、ウェブ版の百科事典では、項目内容の随時更新が可能であり、改訂が容易である。ウェブ版およびCD-ROM等の電子媒体を用いた百科事典は、検索や相互参照機能などの使い勝手が紙製の書籍より一般的に優れている。こうした流れはさらに加速し、2012年には百科事典の代表格であった『ブリタニカ百科事典』が書籍版の発行を取りやめ、ウェブ版へと完全移行することを表明した。また2009年には、朝日新聞社、講談社、小学館、朝日新聞出版の4社が共同で参加各社の百科事典をインターネット上で参照することのできるコトバンクをスタートさせた。
1990年代から多くの百科事典がCD版やウェブ版へと移行するようになったものの、それらの百科事典はいまだ専門家によって執筆・監修され、出版社によって発行される一方向からのものであることにかわりはなかった。しかし2001年に、ジミー・ウェールズとラリー・サンガーによってウィキペディアが設立されると、この流れは大きく変わった。ウィキペディアはそれまでの百科事典とは異なり、「誰でも」執筆や編集に参加できることを特徴とし、実際にこれによってウィキペディアは大きく成長を遂げ、規模としては世界最大の百科事典となった。またこの成功を受け、ウィキペディアのほかにもいくつかの読者参加型のインターネット百科事典が編纂されるようになった。
こうした百科事典の新しい潮流のひとつである、ウィキペディアなどの「誰でも」執筆や編集に参加できることを特徴とするプロジェクトに関しては、従来の百科事典のように専門家や研究者が編纂する体系的書物と比較して、信頼性に問題があるとする指摘がある。同時に、多くのサービスが無料で提供されていることから伝統的な出版業者にとって経営上の不利益をもたらすという指摘もなされている。一方で、ウィキペディアの質を擁護する識者の評価もある。
百科事典は「調べる」本であって、「読む」本ではないが、読むことを目的とすることもある。
百科事典 主な百科事典
あらゆる分野をバランスよく記載。
日本の事物を中心に、様々な項目が収録されている。
『ブリタニカ百科事典』の和訳事典。イギリスに関する記事を中心に、広範な項目が収録されている。
同社の世界大百科事典より小型の百科事典。
小学館より販売されていた百科事典。絶版。
アルゴリズム
アルゴリズム（英: algorithm）とは、解が定まっている「計算可能」問題に対して、その解を正しく求める手続きをさす。算法、計算手順、処理手順とも和訳される。アルゴリズムが図式化されれば流れ図（フローチャート）であり、コンピュータ上の具体的手順として記述されればコンピュータプログラムである。とりわけコンピュータプログラムの中の関数は、具体化されたアルゴリズムの代表例である。
アルゴリズムと対照的な概念は「ヒューリスティック」（直感的な発見法、発見的議論・手続）。
現代的な数学の定義では、ある関数が計算可能ならそれはアルゴリズム的に解ける:392。つまりその関数の値を計算するアルゴリズムが存在する（不完全性定理についてのクルト・ゲーデルの講義に基づく定義）:392。
実用上は、アルゴリズムの実行に要する記憶領域の大きさや完了までに要する時間（空間計算量と時間計算量）が小さいこと、特に問題の規模を大きくした際に必要な記憶領域や計算量が急激に大きくならないことが重要となる。
アルゴリズムの実行は形態によらない。たとえばアルゴリズムはコンピュータ上にコンピュータプログラムとして実装して実行できる。
アルゴリズム 概要
岩波国語辞典「算法」に、まず「計算の方法」とした後に2番目の詳細な語義でalgorithmの訳として、
特に、同類の問題一般に対し、有限回の基本的操作を、指示の順を追って実行すれば、解がある場合にはその解が得られ、解がない場合にはそのことが確かめられるように、はっきりと仕組んである手順。
とある。一見では国語辞典らしい平易な日本語で書かれた説明だが、例えば解が無いと無限ループに陥るといったようなものは除外されるし、「アルゴリズムの視覚的表現」としてよく使われるフローチャートのようなもので書いてあっても、基本的操作がはっきりと書いてなければそれはアルゴリズムではない、というわけである。これは、#形式化の節で述べるような、理論計算機科学での「アルゴリズム」の扱いに沿っている。
アルゴリズム 歴史
記録に残る最古のアルゴリズムは、エウクレイデスの原論のものである。その中でも、二つの整数の最大公約数を求めるユークリッドの互除法は、典型的なアルゴリズムとして知られている。
「アルゴリズム」という名称は、現在のイラクのバグダードにおける9世紀の数学者アル=フワーリズミーの名前から来ているといわれている。彼がインド数学を紹介した著作『インドの数の計算法』（825年）が、12世紀にチェスターのロバート（あるいはバースのアデラード）によってラテン語に翻訳され、『algoritmi de numero Indorum アルゴリトミ・デ・ヌーメロ・インドルム』（直訳すると「インドの数におけるアルゴリトミ」）という題で、以後500年間にわたってヨーロッパ各国の大学で数学の主要な教科書として用いられた。この書は、冒頭に「algoritmi dicti（アル・フワリズミーに曰く）」という一節があるので『algoritmi（アルゴリトミ）』と呼ばれていた。
アルゴリズム 歴史
1920〜30年代、計算可能性のための数学モデル（計算モデル）がいくつも提案された（チューリングマシン、帰納的関数、ラムダ計算など）。後にこれらの定義はすべて同等であることがわかり、それらにより同値な概念を「計算可能」とすることが提案された（チャーチ＝チューリングのテーゼ、提案者はスティーヴン・コール・クリーネ。なお、チューリングのほうを先とする専門家もいる）。したがって、現在では「これらによって『計算可能なもの』を計算する手続き」をアルゴリズムと呼ぶ。
アルゴリズム 形式化
ここではまず非形式的にアルゴリズムについて述べた後で、停止性など形式的（フォーマル）な議論を続ける。
アルゴリズムはコンピュータが情報を処理する基盤である。すなわち、プログラムは本質的にはアルゴリズムであり、コンピュータが特定のタスク（従業員の給与計算、学生の成績表の印刷など）を（指定された順序で）実行するためのステップをコンピュータに指示する。したがって、アルゴリズムはチューリング完全なシステムで実行可能な操作の並びとみなすこともできる。
…チューリングの命題についての非形式的な論証から、より強い命題が正当化される。すなわち、全てのアルゴリズムはチューリング機械でシミュレート可能である…Savage [1987] によれば、アルゴリズムはチューリング機械によって定義される計算過程である。
アルゴリズムは情報処理と結びついていることが多く、データは何らかの入力源（機器）から読み込まれ、結果は何らかの出力先（機器）に書かれるか、次の処理の入力となるよう保持される。保持されたデータはアルゴリズムを実行する実体の内部状態の一部とみなされる。実際、コンピュータでは状態をデータ構造に保持したりする。
アルゴリズム 形式化
このような計算過程について、アルゴリズムは厳密に定義されなければならず、ありうる全ての状況に適用可能な形で指定される。すなわち、どのような条件のステップでも、ケースバイケースで体系的に扱わなければならず、各ケースの扱い方は明確で（計算可能で）なければならない。
アルゴリズムは明確なステップの明確なリストなので、その計算順序は最も重要である。命令列は、先頭から最後尾に向かって逐次的に実行されるよう記述される。この考え方をより形式的にしたものが制御構造である。
以上の説明は、命令型プログラミングを前提としてアルゴリズムを定式化する場合である。これは、最も典型的な概念であり、タスクを離散的かつ機械的なものとして表すものである。その場合に特有の操作として、変数に値を設定する「代入」がある。これは、直観的にはメモリをメモ帳のようなものとみなすところから生まれた。
これ以外のアルゴリズムの概念化として、関数型プログラミングや論理プログラミングがある。
プログラマは擬似コードなどを使うことが多いが、理論計算機科学での形式的で厳密な議論には計算モデルを使う。もちろん相互に得失があり、必要であれば互いにどちらも使う。
アルゴリズムは最終的に必ず停止しなければならないとする定義もある。というより形式的で厳密な議論では停止するものだけがアルゴリズムである（チャーチ＝チューリングのテーゼも参照）。
アルゴリズム 形式化
そのため、そうでないものと呼び分ける必要があることもあり、クリーネは停止性のあるアルゴリズムを「decision procedure for the question」「decision method for the question」「algorithm for the question」とした。停止しない可能性のある手続きについては、クヌースは「computational method」と呼び、クリーネは「calculation procedure」「algorithm」と呼んでいる。
ミンスキーは、（特定の状態から開始された）アルゴリズムの停止性について次のように述べている。
しかしもし実行中のプロセスの長さが不明ならば、それを試すことは得策ではないかもしれない。何故なら、もしプロセスが永遠に続くなら、我々は答えを得られないかもしれないのだから。
アラン・チューリングが停止性問題として提起したとおり、任意のプロシージャと初期状態が与えられたとき、それが停止するかどうかを判定するアルゴリズムは存在しない（この前半を「任意のアルゴリズムと初期状態が」としてはいけない。この記事の他の部分では完全に混用されているが、この文の後半の「アルゴリズムは」という表現は、必ず停止するもののみを指してそう言っているのだから。せめて1文の中では混用はまずい）。
アルゴリズム 形式化
不完全な（あるいは間違った）アルゴリズムは、次のいずれかの結果となる。
クリーネはこれらをアルゴリズム内で検出してエラーメッセージを返すか、可能ならば無限ループに入らせることを提案した。また、結果が真理値である場合についてクリーネは第三の論理記号「」を使うことも提案している。そうすれば、命題を扱うアルゴリズムで何らかの値を常に生成できるとした。誤った答えを返す問題は、帰納法を使ったアルゴリズムに関する個別の「証明」で解決される。
通常、これ（アルゴリズムがμ再帰関数を正しく定義しているかという問題）には補助的な証拠を必要とする。それは例えば、個々の引数の値について、計算が一意な値で終了するかという帰納的証明の形式で示される。
アルゴリズムには様々な記法があり、自然言語、擬似コード、フローチャート、プログラミング言語などがある。アルゴリズムの自然言語表現は冗長であいまいになる傾向があり、複雑なアルゴリズムや技術的な場面では単独ではほとんど使用されない。擬似コードやフローチャートはアルゴリズムを構造的に表現でき、自然言語のようなあいまいさもほとんどない。プログラミング言語でアルゴリズムを示すこともよくある。
アルゴリズム 形式化
アルゴリズムの記述は、例えばチューリング機械を使ったならば、として次の3つに分類している書籍などがある。
高レベルな記述
自然言語でアルゴリズムを説明したもの。実装の詳細は省かれている。このレベルでは、チューリング機械のテープやヘッドの動きまでは説明しない。
実装レベルの記述
チューリング機械のヘッドの動きやテープへのデータ格納方法を自然言語で説明する。このレベルでは機械の状態や遷移関数の詳細は説明しない。
（以上の2つのような内容では、そもそも概要で説明したように「はっきり」していない可能性もあるし、詳細が無ければ無限ループに陥らないことを証明することもできない。従ってそもそも実際には「アルゴリズムを記述」してはいない）
形式的記述
チューリングマシン#形式的な定義を参照。
多くのアルゴリズムは、コンピュータプログラムとして実装されることを意図している。しかし、アルゴリズムの実装手段はほかにもあり、電気回路で実装したり、機械で実装したりすることもある。人間が算術を覚えるのも、脳内の神経網にアルゴリズムが実装されたものと見ることもできる。
アルゴリズム 例
簡単なアルゴリズムの例として、（整列されていない）有限長の数列（リスト）に含まれる（大きさが一定値以下の整数の）最大の数を見つけ出すアルゴリズムを考える。ここでは、リストに含まれる全ての数を調べる必要があるが、一度に調べらることができるのは1つだけであるとする。ここから得られるアルゴリズムを、日本語で記述すると次のようになる。
次に、プログラミング言語的にやや形式的に記述すると、次のような擬似コードになる（「←」は代入を表し、「return」はその後に記された値を返してアルゴリズムが終了することを意味する）。
入力: 空でない数リスト L、出力: リスト L 内の最大（largest）の数。
アルゴリズム アルゴリズム解析
あるアルゴリズムの実行に必要な計算資源（時間や記憶領域）の量を見積もることは重要である。そのような量を定量的に求める分析法はアルゴリズム解析と呼ばれ、研究がなされてきた。例えば、上記のアルゴリズムの実行に必要な時間はリストの長さを  とするときO記法を用いて表せば  となる。このアルゴリズムでは、（与えられたリスト以外には）常に（その時点での最大の数と、現在見ているリスト上の位置）2つの値だけを記憶しておけばよい。したがって、必要となる記憶領域の量は  となるが、リストの長さnを記憶して入力として与える場合にはそのための領域も含めるとすると  になる。
同じ問題であっても、アルゴリズムが異なれば、必要とする時間や記憶領域の量も異なる。例えば、ソートには様々なアルゴリズムがあり、それぞれ必要な時間や記憶領域の量が異なる。
アルゴリズム解析は計算機科学の一部であり、特定のプログラミング言語や実装を前提とせずに、抽象的に解析を行うことも多いが、特定のプログラミング言語や実装を前提として、具体的に解析を行うことも多い。これは、アルゴリズムの様々な属性に注目した他の数学的分野とも共通する。
アルゴリズム 分類
アルゴリズムには様々な分類方法があり、それぞれに利点がある。
アルゴリズム分類の1つの方法として、実装手段による分類がある。
再帰 / 反復
再帰アルゴリズムは、ある条件が成り立つまで自身を再帰的に呼び出すものであって、関数型言語でよく使われる。反復アルゴリズムは、ループのような反復構造と場合によってはスタックなどのデータ構造を補助的に使い、問題を解く。一部の問題は、どちらか一方の実装が自然である。例えば、ハノイの塔は再帰的実装の方が分かりやすい。再帰アルゴリズムは全て反復アルゴリズムでも実装可能であり、逆も同じである（ただし、複雑さは変化する）。
論理
アルゴリズムは、制御された演繹であるとも言われる。これを アルゴリズム = 論理 + 制御 と表現することもある。論理部分は計算で使われる公理を表し、制御部分は公理に演繹が適用される方法を決定する。これは論理プログラミングというパラダイムの基本である。純粋な論理プログラミングでは、制御部分が固定されていて、アルゴリズムは論理部分だけで指定される。この手法の魅力は、プログラム意味論的なエレガントさがある点である。公理の変化は定式化されたアルゴリズムの変更を伴う。
逐次 / 並列 / 分散
アルゴリズム 分類
アルゴリズムは通常、コンピュータが一度に1つのアルゴリズム内の1つの命令だけを実行するものと仮定して議論される。このようなコンピュータは、シリアル・コンピュータなどと呼ばれることもある。そういった環境向けに設計されたアルゴリズムは逐次アルゴリズムと呼ばれ、それとは対照的な分類として並列アルゴリズムや分散アルゴリズムがある。並列アルゴリズムは、複数のプロセッサが同時並行して同じ問題を解くのに使えるコンピュータアーキテクチャで有効である。また、分散アルゴリズムは、複数のマシンがコンピュータネットワークで相互接続された環境で使われる。並列/分散アルゴリズムは、問題を分割して解き、その結果を集めて最終的な結果を得る。その場合、個々のプロセッサの計算時間（実行命令数）だけでなく、プロセッサ間の通信オーバーヘッドも計算資源の消費量として問題になる。例えば、ソートアルゴリズムは効率的に並列化できるものもあるが、通信オーバーヘッドは高くつく（部分数列をソートした結果を集めるには、結局部分数列そのものをやりとりしなくてはならない）。反復アルゴリズムは一般に並列化可能である。並列アルゴリズムがない問題は、本質的に逐次的な問題である。
決定性 / 非決定性
アルゴリズム 分類
決定性アルゴリズムでは解法の全ステップが常に正確に決定されるが、非決定性アルゴリズムはいわば推量や推測で問題を解くものであり、ヒューリスティクスを使ってより正確に推測する。
正解 / 近似解
一般にアルゴリズムは正解を得るものだが、近似アルゴリズムは近似解を求め、その近似性に一定の根拠があれば、これも広義のアルゴリズムとして含めて考えることができる。近似には、決定性の戦略もあれば、乱択の戦略もある。多くの難しい問題では、近似アルゴリズムしか実用的な解法が存在しない。近似アルゴリズムはその近似解の近似性能も評価・保証などがされる必要がある。
別の分類方法として、アルゴリズムの設計方法論やパラダイムで分類する方法がある。それぞれ異なるいくつかのパラダイムが存在する。さらに、個々のパラダイムの中にも様々な異なる形式のアルゴリズムが含まれている。以下に主なパラダイムを挙げる。
分割統治法
アルゴリズム 分類
分割統治法は、問題を（通常再帰的に）複数または単一の同じ種類のもっと小さい問題に還元していき、最終的に容易に解ける程度の大きさにする。分割統治の例としてはマージソートがある。ソートは入力データを分割してそれぞれに対して行われ、統治フェーズではそれらの結果をマージする。分割統治法を単純化したものとして decrease and conquer algorithm がある。これは、問題を全く同じ複数の部分問題に分割し、その解をより大きな問題を解くのに利用する。分割統治法では一般に分割された個々の部分問題は全く同じではないため、統治フェーズは decrease and conquer algorithm よりも複雑になる。decrease and conquer algorithm の例として二分探索がある。
動的計画法
アルゴリズム 分類
部分問題の最適解から全体の最適解が得られるような構造の問題や、同じ部分問題の最適解が様々な問題の解法に有効であるような問題の場合、動的計画法を使って既に計算済みの解を再計算するのを避けることができ、解法を効率化できる。例えば重み付けのあるグラフでの最短経路を求める場合、始点に隣接する全ての頂点について最短経路が分かっていれば、容易に最短経路が求められる。動的計画法とメモ化は密接な関係がある。分割統治法との違いは、分割統治法では部分問題は多少なりとも独立しているのに対して、動的計画法では部分問題が重複している。単純な再帰との違いは、再帰部分をキャッシュ化またはメモ化する点である。部分問題が互いに独立している場合、メモ化は何の役にも立たない。したがって、動的計画法はあらゆる複雑な問題の解法とはならない。動的計画法では、メモ化あるいは既に解かれた部分問題の表を使うことによって、指数関数的性質をもつ問題を多項式レベルの複雑性に削減することができる。
貪欲法
アルゴリズム 分類
貪欲法は動的計画法に似ているが、部分問題の解を各段階では知る必要がないという点が異なる。その代わりに、各時点で最もよい選択と思われるものを選んでいく。貪欲法では、それまでの選択と現時点の局所最適解から最適と思われる解を構築していくのであって、考えられるあらゆる解を評価することはない。したがって網羅的ではなく、必ずしも正解にたどり着けるわけではない。しかし、性能は非常によい。貪欲法としてよく知られている例として、最短経路木を求めるクラスカル法、プリム法、ダイクストラ法などがある。
線型計画法
線型計画法で解ける問題では、制約条件として入力に関する線型の不等式があり、入力に関するある線型の関数を最大化（または最小化）する値の組合せを求めるものである。有向グラフに関する最大フロー問題など、多くの問題が線型計画問題として記述でき、シンプレックス法などの汎用アルゴリズムで解くことができる。線型計画法の解空間を整数に限定したものを整数計画法と呼ぶ。
還元
この技法は、難しい問題をほぼ最適なアルゴリズムが既知の別の問題に変換するものである。例えば、ソートされていない数列から中央値を求める選択アルゴリズムとして、まずその数列をソートし、そこから真ん中に位置する値を取り出すという方式がある。
探索と数え上げ
アルゴリズム 分類
チェスの手を考えるなどといった問題は、グラフ問題としてモデル化できる。そのような問題では、比較的よく研究されているグラフ探索アルゴリズムを使うことができる。このカテゴリーには、探索アルゴリズム、分枝限定法、バックトラッキングも含まれる。
確率的パラダイムとヒューリスティクス
アルゴリズム 分類
ここに分類されるのは広義のアルゴリズム、ないし、遺伝的アルゴリズムのように（名前に反して）アルゴリズムではないものである。
乱択アルゴリズム - 選択を無作為（あるいは擬似無作為）的に行う。問題によっては、無作為性をもった解法が最も性能がよいと証明されているものもある。
遺伝的アルゴリズム - 生物の進化過程をまねた手法で解を求めるもの。無作為な突然変異を加えて、次世代の解を生成していく。自然淘汰と自己複製をエミュレートしているものと看做す視点から「遺伝的」という命名がされた。
ヒューリスティクス - 計算資源が限られている状況での近似解を求めることを目的としている。正解を求めるのには適さない。例えば、局所探索法、タブーサーチ、焼きなまし法といった、何らかの無作為性を導入して確率的に解を発見しようとするアルゴリズムがある。例えば焼きなまし法という名前は、冶金学の焼きなましに由来する。加熱と冷却によって金属結晶の欠陥がなくなるように、無作為性を与えて局所的な最適解に陥るのを防ぎ、徐々に無作為性を小さくすることによって最終的に1つの解に落ち着くという手法である。
科学のどんな分野にも固有の問題があり、効率的なアルゴリズムが必要とされている。ある分野の問題はまとめて研究されることが多い。そのような分類として、探索アルゴリズム、ソートアルゴリズム、マージアルゴリズム、数値アルゴリズム、グラフアルゴリズム、文字列アルゴリズム、計算幾何アルゴリズム、組合せアルゴリズム、機械学習、暗号理論、データ圧縮アルゴリズム、構文解析などがある。
各分野はオーバーラップしており、ある分野でのアルゴリズムの進歩が、時には全く異なる分野での改善につながることがある。例えば、動的計画法は、本来、産業における資源消費の最適化のために発明されたが、現在では様々な分野での各種問題に適用されている。
アルゴリズムは、入力長に対する計算時間で分類される。あるアルゴリズムは入力長に対して線形時間で完了する。また別のアルゴリズムは指数時間以上かかるし、場合によっては完了しないこともある。さらに、問題によっては計算量の異なる複数のアルゴリズムが存在するし、効率的なアルゴリズムが全く知られていない問題もある。問題によっては、別の問題への写像が存在する。以上のようなことから、計算量による分類は、アルゴリズムについてではなく、問題について行うのが適当とされている。つまり、問題を解く最善のアルゴリズムの計算量に基づいて、問題を分類する。
アルゴリズムは計算能力によっても分類される。一般にアルゴリズムは計算能力によって階層的に分類される。「再帰的クラス」とは、全てのチューリング計算可能関数についてのアルゴリズムを含むクラスである。このような階層化によって、計算に必要とされる計算資源（時間とメモリ）を制限できる可能性が生じる。「部分再帰クラス」は、全てのチューリング計算可能な関数を得ることはできない。例えば、多項式時間で実行されるアルゴリズムには多くの重要な計算が含まれるが、チューリング計算可能な関数全体を含むことはない。原始再帰関数で実装されるアルゴリズムのクラスは、別の部分再帰的クラスの例である。
Burgin (2005, p. 24) は、関数を計算するアルゴリズムは有限ステップ後に必ず出力が決定されなければならないという一般的条件を緩めたアルゴリズムの汎用的定義を行った。彼は「超再帰的クラス」を「チューリングマシンで計算可能でない関数を計算可能なアルゴリズムのクラス」と定義した(Burgin 2005, p. 107)。これはハイパーコンピュータの手法の研究と密接に関係している。
アルゴリズム 法的問題
アルゴリズム自体は一般に特許化できない。アメリカ合衆国では、抽象概念、数、信号の単純な操作だけから成る請求項は「プロセス」を構成しないとされるので、アルゴリズムは特許化できない。
しかし、アルゴリズムの具体的応用は特許化可能な場合がある。例えば、Diamond v. Diehrのケースでは、単純なフィードバックアルゴリズムを使った合成ゴムの硬化処理が特許として認められた。
データ圧縮アルゴリズムの分野では、ソフトウェア特許が論争の元になることが多く、例えばユニシスのLZWアルゴリズムの特許問題が有名である。
圧縮アルゴリズムで有名な特許問題は他に算術符号も挙げられる。算術符号で取得されている特許の範囲は3点であるとされている。算術符号によって断念されたソフトウェアやファイル形式は多く、代替品が相次いで開発された。
線型計画問題の解法であるカーマーカーのアルゴリズムは日本において特許無効審判がなされたが、2000年12月11日付けで特許庁に当該特許の放棄による特許権抹消の登録が行われたため、最終的に審判が却下された。
アルゴリズム 法的問題
著作権の観点では、日本において著作権法10条3項にて明示的にアルゴリズムは同法の保護対象の外であることが定められている。ただし人がアルゴリズムを記述した文書や、人がアルゴリズムを実装したプログラムコードは著作物として保護対象になりうる（文書やプログラムを経由して「アルゴリズムが保護」されるということではない。つまりこの文章は、アルゴリズムについて書いてあるわけではない。保護を受けるのはアルゴリズムそのものではなくて、アルゴリズムの具体的な表現としての著作物である）。
アルゴリズム自体が保護される訳では無いが、商標の基準を満たしていればアルゴリズム名称を商標として登録することはできる。ただしアルゴリズム名称はその性質上から通常は一般名詞として通用するものであり、一般名詞と同じ語について商標の基準を満たして商標として登録しても、一般名詞の一般名詞としての（すなわちごく当然の）使用を妨げるという通念に反するような権利の濫用はできないような商標法上の制限があるため、通常の、商品名などを登録した場合と違い権利は制限される。
暗号アルゴリズムには輸出規制されているものもある（アメリカでの例）。
アルゴリズム 代表的なアルゴリズム
誤り検出訂正
リード・ソロモン符号 - 最も実用化されている誤り訂正符号の一つ。身近なところではQRコードに使われている。アルゴリズムには有限体の理論が応用されている。
ターボ符号 - 第三世代携帯電話の規格や、宇宙探査機での通信などに使われている。
LDPC符号 - 最も効率的な誤り訂正符号の一つ。復号法に確率伝播法が応用されているところが特徴。実用化も進められていて、デジタルテレビの衛星通信の標準として採用されている。
UNIX
UNIX （ユニックス、Unix、英語発音: [júːniks]）は、コンピュータ用のマルチタスク・マルチユーザーのオペレーティングシステムの一種である。
公式な商標は「UNIX」だが、商標以外の意味として「Unix」、またはスモールキャピタルを使用して「Unix」などとも書かれる。2007年に、「UNIX」の商標の所有者である標準化団体のThe Open Groupは、Single UNIX Specificationを完全に満たすと認証を受けたシステムのみが「UNIX」の商標を得られるとした。
このためそれ以外のシステムは（ずっと以前から、AT&T版およびBSD以外を指して使われていた用語だが）「Unixシステムライク」または「Unixライク（Unix系）」と呼ばれるようになった。ただし The Open Groupはその呼称を批判している。
2025年現在では「Unix」という語は、Unix標準に準拠するオペレーティングシステムの総称でもある。既にUnixシステムは多数の系統に分かれており、AT&Tの開発停止後も、多数の商用ベンダーや非営利組織などによって開発が続けられている。
UNIX
現在では認証を受けている主な「UNIX」にはmacOS、AIX、HP-UX、Solarisなどがあり（いずれも商用）、認証を受けていないUnix系にはLinux（派生OSにAndroid他）やMINIX、BSDの派生OS（FreeBSD、NetBSD、OpenBSD、DragonFly BSDなど）がある。
Unixは1969年、AT&Tのベル研究所にて、ケン・トンプソン、デニス・リッチーらが開発を開始した。当初はアセンブリ言語のみで開発されたが、1973年にほぼ全体をC言語で書き直した。1970年代から1980年代の初期にかけて、Unixは大学や研究所などの教育機関で広範囲に採用され、特にカリフォルニア大学バークレー校をオリジナルとするBSD系統が誕生した。
また Version 7 Unix や UNIX System V の特徴を持つオペレーティングシステムは「伝統的なUNIX」(traditional Unix)とも呼ばれる。開発開始から半世紀以上に渡る技術の進歩やプロジェクトの変遷により、オリジナルのUNIXのソースコードは既に使われなくなったが、現在でも派生OSの開発は続けられており、特にシステムのバックエンドで動くスーパーコンピュータやサーバ向けの市場では圧倒的な存在感を示している。
UNIX 概説
Unixオペレーティングシステムは、サーバやワークステーションだけでなく、携帯機器でも広く使われている。またUnix環境とクライアントサーバモデルは、個々のコンピュータによるコンピュータ処理を、コンピュータネットワークで連係されたコンピュータ処理に変革し、インターネット構築の重要な要素ともなった。
もともとUnixはベル研究所内部の開発プロジェクトであった。1973年のOSに関するシンポジウム以降、このOSはベル研究所外部にも知られるようになる。特に1980年代には、教育機関等でUnixが広がり、ユーザーが自前のツールをその上で作り、それを同僚などと共有する形が定着した。
Unixは当初はパイプの概念もなかった。その後の発展の中で、徐々に「パイプ」などが実装されていった。1977年には、PDP-11以外のプラットフォームで動作するようになった。その後移植が徐々に進み、Unixが動作するプラットフォームが増えていった。
UNIX 概説
Multicsで用いられていたコンピュータであるGE-645は約2MBのメモリを有していたが、最初にUnixが動作したコンピュータであるPDP-7は約16KBのメモリしか有していなかった。このため、Unixの実装にあたっては、メモリ上に載せられる機能は制限され、当初Multicsで予定されていた多くの機能を諦めざるをえなかった。また、メモリ上でUnixのカーネルが占める領域を除くと、各種のユーティリティやアプリケーションが使えるメモリは数KBしか残っていなかった。このため、高機能でサイズの大きいアプリケーションを動かすことは不可能であり、単機能で小さいアプリケーションを作成し、それらを順につないでいく方法をとらざるをえなかった。
このような、簡単なプログラムをコマンドラインインタプリタのパイプ等を使ってつないでいくという方法は、単一の多機能プログラムで同等機能を実装するのとは逆の発想である。これらのコンセプトはUNIX哲学という言葉で表現されることがある。しかしながら、Unixの開発者であるトンプソンやリッチーは、Unixの開発にあたって何らかの「哲学」や「開発理念」があったとは語っていない。むしろ、理念が先にあったのではなく、メモリ制約等の現実的問題があり、それに適合するために、そのような方法にならざるをえなかったという側面が強い。
UNIX 概説
また、商用Unixの中には、単一で多機能なアプリケーションも見られ、"Unix哲学"が一貫してUnixに関するすべての関係者で共有・実現されていたわけでもない。
その後、メモリの低価格化・大容量化によって、Unixは多くの機能を実現することが可能となった。今日のUnixは移植性、マルチタスク、タイムシェアリング方式によるマルチユーザなどを重視して設計されている。Unixでは、「オペレーティングシステム」は主となる制御プログラムであるカーネルと、多数のユーティリティより構成される。カーネルは、プログラムの開始や停止、ファイルシステムの取り扱い、他の多くのプログラムが共用する共通的な「低レベル」のタスク、そして重要なスケジューリングなどのサービスを提供する。これらのアクセスを調停するために、カーネルはシステムへの特権を持ち、システムは「ユーザー領域」と「カーネル領域」に分けられる。
UNIX 概説
カーネルの肥大化の潮流を逆転させ、より少ないユーティリティで最大のタスクを実行できるシステムに戻る目的で、マイクロカーネルのコンセプトが登場した。またコンピュータが1つのハードディスクと入出力用の端末から構成されていた時代には、Unixのファイルモデル（ストリーミングデータ）は最適な入出力として働いた。しかし現代のシステムではネットワークや新しい装置が求められ、グラフィカルユーザインタフェースが開発され、ファイルモデルはマウスなどが発生させる非同期イベントの取り扱いのタスクには不適当と判明し、1980年代には非同期入出力やIPCのメカニズムに加えて、ソケット、共有メモリ、メッセージキュー、セマフォなどが追加された。また通信プロトコルなどの機能はカーネルの外に移動した。
Unixは現在では、サーバやパーソナルコンピュータの一部に加え、携帯電話などの組み込みシステムから、メインフレームやスーパーコンピュータなどの一部にも使われている。
UNIX 歴史
Unixの歴史は、1960年代中ごろに、マサチューセッツ工科大学 (MIT)、ベル研究所、General Electric (GE) がGEのメインフレームコンピュータGE-645用にMulticsと呼ばれるタイムシェアリングオペレーティングシステムを共同開発していたことにさかのぼる。Multicsは多くの革新的技術を導入したが、同時に、多くの問題を抱えてもいた。Multics の目指すものに賛同しても、巨大で複雑なものになっていくことに嫌気がさしたベル研究所は、プロジェクトから徐々に距離をおくようになった。
最後までMulticsに関与していたケン・トンプソン等はファイルシステムを担当していたが、設計が行われただけで実装されていない段階であった。トンプソン等は、実際にファイルシステムを実装してみたいと考えた。この作業は、当時ベル研究所内に使われない状態でおいてあったPDP-7を借りて行われた。ファイルシステムが完成すると、それを活用するためのユーティリティを作成していった。こうして、おおむねOSの機能を有するものができあがった。
UNIX 歴史
1969年の夏、トンプソンはこれらを全面的に書き直し、新たなOSを作成した。トンプソンによれば、このOSはマルチプロセスを備えていたが、PDP-7には一台の端末しか接続されていなかったため同時に一人しか利用できなかった。そこでグラフィック表示用のディスプレイを端末として使い、同時に二人が利用できるようにした。このシステムは同僚の研究者達の好評を博し、二台の端末は常に満席であったという。
この時点では、OSの開発はベル研究所に認知されたものではなく、彼らの私的な活動であった。研究所からの資金提供はなく、OSには名前も付けられていなかった。できあがったOSはMulticsと比べると小さなOSであった事から、ブライアン・カーニハンによって、MulticsのMulti（多数の）をUni（単一の）に変えてUnicsと名付けられた。後につづりがUnixと変更された。このつづりの変更の経緯について、カーニハンは「思い出せない」と言っているが、当時の開発グループ内では比較的年長者であったピーター・ノイマンは「法務上の理由であろう」と語っている。