難易度推定に用いるアルゴリズムを公式のレーティングと同じものにする

[amylase]

現在の実装では、確率的勾配降下法を用いて問題のパラメータ（難易度・判別力）を最尤推定しています。 現状多くのケースで安定して動作していますが、ABC-Aのようなほとんどの人が正解する問題では動作が不安定になり推定難易度が欠損しています。

この issue では、確率的勾配降下法をAtCoderがレーティングの計算に用いている二分探索に置き換えることで、この問題の改善を狙います。

この変更は前提としている統計モデルの変更を伴います。判別力がすべての問題で共通の定数になります（判別力を固定するので難易度の二分探索が可能になる）。現状判別力が似たような値に集まっていることから、判別力を固定してもさほど問題がないと考えています。

[amylase]

AGC-A用撤退率考慮モデルは撤退率をグリッドサーチする必要がありますが、問題数が少ないのでたぶん問題ないはず。