情報工学 CG分野の業績事情
http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521 https://anond.hatelabo.jp/20181010122823 私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合の修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。 はじめにCG分野の研究は、大雑把に分けると オフライン／リアルタイム レンダリング 流体／弾性体 シミュレーション モーション 形状解析および形状処理画像処理というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者は現在はドワンゴリサーチを主幹しておられる西田先生
[続き]今の子たちは行列を知らない
ブコメ読みました。どうもありがとうございます。 トラバは伸びすぎてまだ全部読めていません。（スレッドたためないのかな？） 行列いらないよという方が意外と多いですね。専門によってずいぶん意見が変わるようです。 ざっと読んで目にとまったぶんをまとめてみます。 数学は行列いらないよ派高校の数学は役に立たない。大学で学ぶ線形代数で十分むしろへんなイメージがつくので害悪。削除歓迎抽象代数をめざすので2x2の泥臭い計算練習などいらん、ということですね。 確かに数学を使う応用分野に進む子と数学自体を研究対象にする子では必要な勉強が異なるでしょうね。 数学科のことを考えていませんでした。 プログラマは行列いらないよ派どうせ自分で勉強するからいらないよ使う段階になって勉強する方が捗るよ線形代数を勉強しない奴がいる。高校で行列を教えているせい最後「高校で線形代数を教えろ」じゃなくて「行列をなくせ」になるのです
"Unreal Engine4 のリアルシェーディング" (SIGGRAPH 2013)の説明 - OLD hanecci’s blog : 旧 はねっちブログ
概要 以前に軽く Unreal Engine4(アンリアルエンジン4)のシェーディングについて説明しました. (http://d.hatena.ne.jp/hanecci/20130719) これに関連して SIGGRAPH 2013 でより完全な資料が公開されましたので, この記事では "Real Shading in Unreal Engine 4" SIGGRAPH 2013 について説明します. 参考文献 Unreal Engine4 のシェーディング. "Real Shading in Unreal Engine 4". Brian Karis. SIGGRAPH 2013 Course: Physically Based Shading in Theory and Practice http://blog.selfshadow.com/publications/s2013-sh
超雑訳 Real Shading in Unreal Engine 4
Frostbiteエンジンのコースノートの中でUnreal Engine 4のコースノートの引用がいくつかあったので，Unreal Engineの方も折角なので和訳しておこうと思います。 毎度のことながら，誤字・誤訳等が多々ありますので，予めご了承ください。 また，誤訳をご指摘頂ける場合は，正しい翻訳例と共にご指摘頂けると幸いです。 ちなみにFrostbiteエンジンのコースノートの和訳は以下になります。 超雑訳 Moving Frostbite to Physically Based Rendering 2.0(1) 超雑訳 Moving Frostbite to Physically Based Rendering 2.0(2) 超雑訳 Moving Frostbite to Physically Based Rendering 2.0(3) 超雑訳 Moving Frostbite
こだわり物理エンジン
こだわり物理エンジンとは、未踏IT人材発掘・育成事業の支援を受けて発明・開発された、三次元 CG アニメーション (映画、ゲームなど) を作成するための物理エンジンです。従来の二次元セルアニメのような「デフォルメ」を三次元 CG でも表現できるようにすることを目標にして開発されました。具体的には、物理演算を走らせながら、カメラの視点に応じて「揺れもの」 (髪の毛、衣服など) の形状をコントロールすることができます。 本物理エンジンは、あくまで従来の物理エンジン (Bullet, PhysX, ODE など) にはなかった新しい機能の実現方法とその実用性を提示するための基礎研究用のプロトタイプシステムであるとお考え下さい。使用に関しては、ご自身の物理エンジンに組み込んで頂くか、従来の物理エンジンと組み合わせて使用して頂くことを想定しています。 解説資料 (Innovative Technol
［CEDEC 2014］新世代レンダリングエンジン「Mizuchi」をシリコンスタジオ開発陣が解説。「ほぼ実写」のリアルタイムCGを動かすためのポイントは？
［CEDEC 2014］新世代レンダリングエンジン「Mizuchi」をシリコンスタジオ開発陣が解説。「ほぼ実写」のリアルタイムCGを動かすためのポイントは？ ライター：西川善司 2014年9月2日の記事でお伝えしたとおり，CEDEC 2014に合わせて，シリコンスタジオが新世代のレンダリングエンジン「Mizuchi」を発表し，その技術デモ「Museum」を披露した。水棲の竜とも蛇とも言われる伝説上の生物「蛟」（みずち）からその名が取られた新製品のデモを見て，その高い写実性に驚いた読者も多いことだろう。 CEDEC 2014の初日となる9月2日には，発表されたばかりのMizuchiを，シリコンスタジオの開発陣が解説するセッションがあった。専門的な内容を扱うものであるにもかかわらず，満席になるほどの盛況ぶりだったのだが，本稿ではそんな濃密なセッションのエッセンスをお届けしたいと思う。 なお，登
MySQL InnoDBストレージエンジンのチューニング（前編）
InnoDBのアーキテクチャおさらい クエリは、物理レイヤーの特性を意識して書かなければいけないものの、基本的にはロジック（論理）を記述するレイヤーである。前回まで解説したオプティマイザは、論理と物理の中間に位置する（または両者をつなぐ)レイヤーであると言える。つまり、オプティマイザにとっての至上命題は、如何に効率良く下位のレイヤーを使うというものであると言える。一方、下位のレイヤーであるストレージエンジンはまさに実装（物理）の領域である。ユーザーが必要とするクエリに対していかに素早く応答するかが、物理レイヤーたるInnoDBのチューニングにおける最終目標となる。 物理レイヤーのチューニングをするには、そのアーキテクチャを知ることが何よりも重要だ。アーキテクチャこそが物理レイヤーそのものだと言っても過言ではないからだ。以下では、チューニングを行う上で必須となる、基本的な構成部品について説明
「家事」は、レベルを上げて物理で殴れ
結構、家事の愚痴を聞く機会が多い。 まあ、独身時代が長かったから洗濯も炊事も掃除もひと通りは出来るんだが、子育ては結構無理ゲーだ。 セーブポイントは無いわ初期パラメータ不明だわ、そもそも進んでるのかも判らん。 言いたかないが、やっぱDNAってのはあって、初期シムシティレベルの子から、HoI3のフィンランドみたいな子もいるわけだ。 あのネ、ソ連強いのよ。超大国よ。無理だってアレ。 閑話休題。 何が言いたいかって言うとだ、結構な頻度で「家事が辛い」→「家族と相談しろ」のコンボになる光景を何度も見た。 それな、はてブが大っ嫌いな精神論じゃんか。 ブラック企業のサビ残ってのは、同僚とか上司とか妻or夫に相談したらどうにかなんのか？ ならんだろ。 だから、「家事」はレベルを上げて物理で殴れ 洗濯を物理で殴るレベルを上げよう。 ドラム式洗濯乾燥機を買え。 洋服はすべて消耗品だと思って、乾燥までやれ。
CS系の修士/博士は取るべきか - 真 もわ爛漫
大学院に進むべきか否か、それが問題だ ? | スラド Slashdotに聞け うちの場合だとCSのknowledgeという意味では学士でかなりサチってて、修士で新しい何か新しい知識を学んだって記憶があまりないんだよね。あるとすると、当時はむしろマネージメントとか初等経済学とか社会学とかワープア問題とか対人交流スキルとか、修士という時間を利用して色々遊んでいたというのが実際のところで。 今のところ「修士」というラベルが何かに有効に働いたという気はしない。うちの会社だからかもしれないけど「君博士取ってないの？じゃあお呼びじゃないよ」みたいな風に扱われたことはない。私が相手を見るときも「学士か修士か博士か」のチェックより、何かのプロジェクト/プロダクトで有名な人かとか、実際に社内で何をやってきたのか、みたいな具体的な能力を見る。その人のコードや知見がすごければ学歴なんて見ない。 ある日コードレビ
ムペンバ効果 - Wikipedia
ムペンバ効果（ムペンバこうか、英: Mpemba effect）は、特定の状況下では高温の水の方が低温の水よりも短時間で凍ることがあるという物理学上の主張である。必ず短時間で凍るわけではないとされている。 1963年に、タンザニアの中学生エラスト・B・ムペンバ（英語版） (Erasto B. Mpemba) が発見したとされる[1]が、古くはアリストテレス[2]やフランシス・ベーコン[3]、ルネ・デカルト[4]など近世の科学者が既に発見していた可能性がある。 科学雑誌「ニュー・サイエンティスト」[5]はこの現象を確認したい場合、効果が最大化されるよう摂氏35度の水と摂氏5度の水で実験を行うことを推奨している[6]。 2020年8月5日刊行の科学雑誌「ネイチャー」にて発表されたサイモンフレーザー大学の物理学者、アビナッシュ・クマールとジョン・ベックホーファーの研究により、ムペンバ効果の条件の
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拡散BRDF - Qiita