Pythonでマンデルブロ集合を美しく描画する(摂動論編) - Qiita
はじめに マンデルブロ集合の描画を普通に実装していると、浮動小数点表現の限界により意外と簡単に拡大率の上限に達する。例えばFloat64でも倍率は1E14あたりが限界になるが、複雑で面白い画像はもっと深い場所にあったりする。 ここで、摂動論(Perturbation Theory)の考え方を導入すると、この限界を大幅に伸ばすことができる。本記事ではその理論や実装方法、さらに高速化の手法として2023年時点で主流であるBLAも紹介する。 本記事は以下の記事の続編。 実験用コード 摂動論 摂動論についてWikipediaの説明から引用する。 考えている問題Aを、厳密に解ける問題Bに小さな変更（摂動）が加えられた問題であるとみなす。 問題Aの近似解は、問題Bの厳密解に、摂動が加わったことによって生じる小さな補正（摂動項）を加えたものであると考える。 ここで求めるべき摂動項は、問題Bの厳密解の組み
WASMのパフォーマンス最適化の勘所と使い所考察 - Qiita
TL;DR JavaScriptとWebAssemblyの間の値渡しには気を使おう（なるべく値のコピーを避けよう）。 JSはとても高速で、単純なループではWASM並の速度が出るので、WASMの使い所はよくよく考えるべき。 はじめに 1000^2級の画像の全ピクセルをループして、（簡単に言うと）RGBA値の最も大きい値を抽出する、という処理をブラウザ上で突然したくなりました。ピクセル数が1,000,000だと、RGBAなので配列長は4,000,000となります。ブラウザで扱いたくないサイズ感です。 ここで、①WASMで高速化、ダメなら②サーバーサイドで計算させる…という算段をして、とりあえずWASMを試してみました。色々チューニングした結果、ブラウザ上で現実的な速度が出ることがわかりました（数十msの世界）。 RGBA値の計算について 本記事では深く説明しませんが、今回やりたい処理は「下記式
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https://mathr.co.uk/tmp/mandelbla.pdf
