SIG-AUDIO 2025 Vol.02 オンラインセミナー 「GDC2025 オーディオ報告会」SIG-Audio_GDC2024_報告会資料_増野さ...
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暗号文のままで計算しよう - 準同型暗号入門 -
2. • 準同型暗号とは何か • 加法準同型暗号のデモ • 楕円ElGamal暗号 • 完全準同型暗号 • その原理の雰囲気の紹介 • 『クラウドを支えるこれからの暗号技術』 • 公開鍵暗号の最先端応用技術・理論 • 準同型暗号が載ってる和書は現時点で本書のみ • 数学成分高め • https://herumi.github.io/ango/ 概要 2/39 3. • 光成滋生（@herumi） • @IT連載記事「クラウド時代の暗号化技術論」 • http://www.atmarkit.co.jp/ait/series/1990/ • CODE BLUE2015 • Excelのパスワード暗号化にあったバグの話 • http://www.slideshare.net/herumi/ms-office-54510219 • 属性ベース暗号の実装でIEEE trans. on Compute
平面幾何におけるベクトル演算
ここでは，ACM/ICPC頻出の平面幾何について，基本的なベクトル演算を解説します。 最後にライブラリとしてソースコードを載せているので本番では印刷して持っておくとよいでしょう。 ベクトルの基礎 デカルト座標系とユークリッド空間 スカラーとベクトル 点とベクトル ベクトルの和と差 ベクトルの利用 complex型の導入 絶対値，2点間の距離，単位ベクトル 法線ベクトル，単位法線ベクトル 内積と外積 内積・外積 2直線の直交判定・平行判定 点が線上にあるかないかの判定 直線と線分 直線と点の距離 線分と点の距離 線分の交差判定 線分の交点計算 直線の交点計算 ソースコード $Id: index.shtml 1825 2007-09-23 00:35:10Z SYSTEM $
媒介変数を使ってすり抜けない当たり判定 - ZerOx4Cの日記だったもの
事の始まりはWikipediaをウロウロしていたとき、 衝突判定 - Wikipedia ここの一番下の方に動く球の衝突判定について、媒介変数t(0 < t < 1)を使って云々と書かれているのを発見。 ここで、そうじゃん媒介変数じゃん！と思いついたわけです。 Wikipediaが言ってるのは、t(0 < t < 1)で1フレームを無限に分割して衝突の起こる時間範囲を見つけるということ。 そのフレームの何割の部分で衝突が始まり、そして終わるのかを媒介変数を使うと求めることができるよということです。 この考え方は球だけでなく円や矩形にも利用できるので、とりあえず手っ取り早い矩形に利用してみようと思いました。 やっていることは、通常の判定の座標の部分に、速度 * tを含めて計算するということです。 そして、tが0より大きくて1より小さいときに衝突すると判定された場合、そのフレーム内で衝突してい
実践的な衝突判定(AABB編) - 結果だけでなく過程も見てください
自作ゲームに組み込んでいる衝突判定について、整理も兼ねてご紹介します。 説明を簡単にするために2D空間で説明します。 バウンディングボリューム バウンディングボリュームについては、容易に判定可能で実用的ということで 各軸に平行な四角形(以下の図のようなの)を採用します。 このような四角形のことをAABB(axis-aligned bounding box)と言います。 AABBのデータ構造 色々考えられますが、 最小座標とそれぞれの辺の長さ 中心座標とそれぞれの辺の半分の長さ 最小座標と最大座標 ここでは1.を採用します。 データ構造は以下のようになります。 struct AABB { POINT min_; SIZE size_; }; 図にすると以下のようになります。 静止しているAABB同士の衝突判定 上の図でobj1とobj2が衝突する条件を文章で書くと以下のようになります。 ob
R-tree - Wikipedia
Simple example of an R-tree for 2D rectangles Visualization of an R*-tree for 3D points using ELKI (the cubes are directory pages) R-trees are tree data structures used for spatial access methods, i.e., for indexing multi-dimensional information such as geographical coordinates, rectangles or polygons. The R-tree was proposed by Antonin Guttman in 1984[2] and has found significant use in both theo
乱数のたのしい話と遺伝アルゴリズム - きしだのHatena
金曜日の「プログラマのための数学勉強会＠福岡」で乱数の話をしてきました。 プログラマのための数学勉強会@福岡 #3 - connpass で、乱数の生成だとか、クイックソートや素数判定などの乱択アルゴリズムの話とかをしました。 乱数タノシイヨ 乱数のたのしい話 from なおき きしだ その中で、遺伝アルゴリズムで巡回セールスマン問題(TSP)を解くというのをやってみました。遺伝アルゴリズム、すいぶん昔から名前は知ってて、どういうアルゴリズムかも知ってて、実装もそんな難しくないと知りつつ、書く機会がありませんでした。なので、この機会に書いてみようと。 とりあえず最初に完全にランダムでTSPを解いてみます。 TSP with random ぐちゃぐちゃですね。 下部のグラフはその時点での最短距離。最初に距離が短いものをみつけていくけどだんだんみつかりにくくなる、という感じになっています。 1
Quickselect - Wikipedia
In computer science, quickselect is a selection algorithm to find the kth smallest element in an unordered list, also known as the kth order statistic. Like the related quicksort sorting algorithm, it was developed by Tony Hoare, and thus is also known as Hoare's selection algorithm.[1] Like quicksort, it is efficient in practice and has good average-case performance, but has poor worst-case perfo
ダブル配列の実装方法
Republic Act No. 11313 Safe Spaces Act (Bawal Bastos Law).pptx
An Implementation of Double-Array Trie
Contents What is Trie? What Does It Take to Implement a Trie? Tripple-Array Trie Double-Array Trie Suffix Compression Key Insertion Key Deletion Double-Array Pool Allocation An Implementation Download Other Implementations References What is Trie? Trie is a kind of digital search tree. (See [Knuth1972] for the detail of digital search tree.) [Fredkin1960] introduced the trie terminology, which is
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ソート済の整数列を圧縮する件
圧縮されたソート済の整数列ってのは汎用的なデータ構造で、たとえば検索エンジンの転置インデックスとか、いろんなところで使うわけです。で、検索エンジンの場合は速度重要なので、PForDeltaとか様々なデータ構造が研究されてる。 一方、H2O には、ブラウザキャッシュに載ってない js や css をサーバプッシュする仕組み「cache-aware server push」があって、何がキャッシュされているか判定するためにブルームフィルタを全ての HTTP リクエストに含める必要がある。 で、ブルームフィルタを圧縮しようと思うと、ブルームフィルタってのはソート済の整数列として表現できるので、これを圧縮しようって話になる。 検索エンジン等で使う場合は速度重要だけど、HTTPリクエストに載せる場合は空間効率のほうが重要になる。ってことで、空間効率が理論限界に近いゴロム符号（の特殊系であるライス符号
手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
米Google、新しいデータ圧縮アルゴリズム「Brotli」を発表 | OSDN Magazine
米Googleは9月22日、新たなロスレスデータ圧縮アルゴリズム「Brotli」を発表した。Deflateと同等の速度でより高い圧縮率を実現するという。オープンソースでコードを公開し、データフォーマットの仕様はインターネット技術タスクフォース（IETF）で公開されている。 Googleは2013年にDeflate互換の圧縮アルゴリズム「Zopfli」を発表している。このZopfliはPNGオプティマイザに統合されるなど、業界から肯定的なフィードバックを得られたという。BrotliはZopfliの利用から学んだことを取り入れつつ、Webフロント側の圧縮など新しいニーズを受けて開発したと経緯を説明している。 Brotliは汎用のロスレス圧縮アルゴリズムで、LZ77派生アルゴリズムやハフマン符号、二次コンテキストモデリングなどの技術を組み合わせているという。データフォーマットはDeflate互換
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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Circle line-segment collision detection algorithm?
http://a-coding.com/predictive-collision-detection/
衝突判定編
Partial sorting - Wikipedia
Pipeline merge sort in Java