７０年前のコンピューター再生 東京理科大で計算実演：朝日新聞デジタル
戦前に作られた機械式コンピューター「微分解析機」が再生され、東京理科大（東京都新宿区）で１日、披露された。歯車や金属棒、ひもを巻き付けた円盤などがモーターの力で動き、実際の計算式を解いた。科学史上も貴重な文化遺産という。 微分解析機は、物体の運動などを求める微分方程式を解く、卓球台ほどの大きさの装置。金属棒や歯車で計算式を組み上げ、モーターで動かして３台の「トルク増幅器」と連動させ、最後にペンが紙に正解のグラフを描画する。この日の実演では、１５分ほどで滑らかな正弦曲線を描き出した。 解析機は１９４４年ごろに作られ、大阪帝国大で使われていたもので、その後、東京理科大に移り、同大近代科学資料館に展示されていた。実際に動かそうと、東京理科大などが１年半かけて再生させた。
数学を生み出す魔法のるつぼ
TOPICS Math 発行年月日 2009年12月26日 PRINT LENGTH 164 ISBN 978-4-87311-436-1 原書 The Computer As Crucible FORMAT 『数学で犯罪を解決する』『数学する遺伝子』に代表される数学読み物のベストセラー作家、キース・デブリンと、実験数学の気鋭の研究者ジョナサン・ボールウェインが実験数学とは何かをやさしく解説します。数学者が頭をフル回転させて定理を証明する古典的な数学とは違い、実験数学ではコンピュータを道具として使って計算を行い、膨大なデータをもとに数式処理システムなどを利用して予想を立て、検証していく、つまり文字通り「実験」しながら、数学的発見を行うものです。この書籍では実験数学の魅力と可能性を紹介します。 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手持ちの書籍では、すでに修正が
おねえさんを組み合わせ爆発から救う：完結編おねえさんは星になった - きしだのHatena
おねえさんを組み合わせ爆発から救うために、経路をZDDとして表したら、すっきりと経路情報が扱えました。 http://d.hatena.ne.jp/nowokay/20121018#1350528607 あとは、このZDDを効率よく構築できれば、おねえさんを救えそうです。このZDDの構築には、クヌース先生の開発したSimpathアルゴリズムを使うと非常に効率よく構築できます。 前回生成したZDDを見ると、同じノードにまとまっているものがいくつかあることがわかります。特に後半になるとどんどん同じパターンになるものがまとめられていきます。 つまり、この経路問題のZDDを構築するときには、いかに同じパターンになるものをまとめるかが鍵になるということです。 Simpathでは、辺の端だけに注目して、同じパターンになっていればそれ以降のノードを使いまわすという考え方で、ノードをまとめていきます。 つ
JavaScriptの顔認識ライブラリをチューニングしたら実用レベルになったという話 (Kanasansoft Web Lab.)
ただ、WebRTCで顔認識させようとすると遅くてしかたがなかった。 最初は速いこともあるが、10回ぐらい認識をさせるとすぐに遅くなる。 とりあえず、デモ。 そこで、チューニングをしてみることにした。 まず、JavaScriptの定番の高速化を試してみた。 例えば、正の数で使える「Math.floor(x)」を「(x | 0)」に、整数で使える「x * Math.pow(2, y)」を「x << y」にする等。 これで、10~30%高速化できた。 次に、遅くなっている部分を調べたら、Web Workersで分散するための仕組みが遅くなる原因だとわかった。 これは、Web Workersを使わない場合にも影響が出ていた。 じゃあ、Web Workersを使えば速くなるのかといえばその逆で、20倍遅くなっていた。 詳しくは調べてないけど、多分Workerスレッドに処理データを渡す時にJSON化が
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