ゲーム作りとかCGとかに関わる数学(初歩)② - Qiita
ゲーム作りとかCGとかに関わる数学(初歩)② この記事は2023年アドベントカレンダーの12/24の記事 の続きです。前の記事を読んでない人は前の記事を読んでおいてください。で、良ければいいねとストックもしておいてくださいｗ 前回は時間がないのと、数式多めのせいかブラウザが編集中に何度も落ちるので切りましたので、その続きを書いていきます。 今回のもブラウザが頻繁に落ち始めたらそこで切ろうと思います。やっぱり数式は負担が大きいのかな？ では、ベクトルの続きからやっていきましょう ベクトルの続き… 2点を結ぶベクトルを作る これは分かり切っているし、前回も説明してるのですが一応おさらいとこの後の話の伏線もこめてお話しします。 点Pから点Qに向かうベクトルを作りたいとします。このとき、これを覚えておいてください 「終点から始点を引く」 と。つまりPからQに向かうベクトルを作りたい場合は単純にQ-
偏微分と全微分 | 高校物理の備忘録
偏微分 2変数関数の偏微分 2つの独立変数 \( x \) , \( y \) を持つ関数 \( z=f(x, y) \) について, 変数 \( y \) を変化させることなく固定して変数 \( x \) だけについて \( f \) を微分することを, \( f \) の \( x \) に関する偏微分という. そして, 関数 \( z=f(x, y) \) 上の点 \( \qty( a, b ) \) の周囲が十分になめらかであり, \[ \lim_{h \to 0} \frac{f(a+h, b) – f(a, b)}{h} \] が極限値を持つとき, 関数 \( f(x, y) \) は点 \( \qty( a, b ) \) で \( x \) について偏微分可能であるといい, この極限値を偏微分係数という. \( f \) の \( \qty( a, b ) \) における
乱択アルゴリズム - Wikipedia
乱択アルゴリズム（らんたくアルゴリズム）、ランダム・アルゴリズム（英: randomized algorithm）または確率的アルゴリズム（かくりつてきアルゴリズム、（英: probabilistic algorithm）は、その論理の一部に無作為性を導入したアルゴリズムである。通常のアルゴリズムでは自然数を順番にあてはめるような決定的な部分で、乱数による非決定的な選択を入れることで、「平均的に」よい性能を実現することを目的とすることがある。形式的には、乱択アルゴリズムの性能はランダムビット列で決定される確率変数となる。その期待値を期待実行時間[1]と呼ぶ。最悪の場合に関して「無視できる」ほどに低い確率であることが、一般に、この類のアルゴリズムが効果的である要件となる。 乱択アルゴリズムが使われる背景[編集] n 個の要素からなる配列から「a」という要素を探す問題を考える。この配列の各要素
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