WikipediaのCatmull-Clark、間違ってない？ - カタチづくり
ハマったのでメモ。 以前実装した細分割曲面（subdivision-surface）は制御メッシュが三角形メッシュに限定されていた。任意の多角形メッシュに拡張したかったので、Catmull-Clarkのアルゴリズムを実装することにした。 Googleで検索すると次のWikipediaのページがヒットした。 http://en.wikipedia.org/wiki/Catmull-Clark_subdivision_surface このロジックにしたがって実装したのだけど、どうもおかしい。滑らかな曲面に収束しないのだ。アルゴリズムを意訳するとこんな感じ。 face point = 面の全頂点の平均値（重心の位置） edge point = 隣接するface pointとエッジ両端点の平均値 original point を P、P に隣接するn個のface pointの平均値を F、P に隣
L-system
はじめに L-systemはA. Lindenmayerにちなんで名づけられたシステムで、青緑色のバクテリアAnabaena catenulaや多くの藻類の細胞分裂のモデルとして提唱されました。今Aを通常の細胞、Bを未熟な細胞とします。Aは分裂してAとBに(A→AB)、Bは生長してAになる(B→A)とします。1つの未熟な細胞Bが、どのように生長するか示します。 ステップ 細胞の並び 文字数 0
bn.dvi
ベイジアンネットワーク 岐阜大学 工学研究科 博士後期課程 2 年 志賀元紀 平成 17 年 1 月 27 日 1 はじめに ベイジアンネットワークは，確率的な因果関係のモデル化や確率的な推論を目的として，様々に用い られている．ベイジアンネットワークを利用する際の問題点としては，大きく分けて 2 つある．一つ目 は，標本が与えられたときに，どれだけ良い精度で，確率的な構造を推定できるか，つまり，ネットワー ク構築 (または，学習) の問題である．2 つ目は，確率的な構造が既知のとき，推論のための周辺確率の 計算効率に関する問題である．この文章では，後者の問題のみ述べる．ネットワーク構築の問題1 を知り たい方は，他の文献を参考して頂きたい． 2 2.1 ベイジアンネットワーク ベイジアンネットワークとは ベイジアンネットワークとは，確率的な因果関係をモデル化する手法であるグ
サポートベクターマシン入門
次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp visitors since Jul. 19, 2002. 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマ
k-means++を試し中 - のんびり読書日記
http://d.hatena.ne.jp/kaiseh/20090113/1231864089 上の記事を見て、k-means++が面白そうだったので、ちょっとだけ試してみた。 k-meansは初期値に大きく依存するところが嫌い。初期値への依存度を軽減するために、初期値を変えて何回か試行してその中で一番良い結果のものを使用する、なんてことをしないといけない。そのため処理時間も馬鹿にならなくなってしまうので、ちょっとこれじゃあなあ…ということで使ってなかった。 でも今回のk-means++は初期値をうまく求めることで、精度と速度の向上が得られるらしい。これはうれしい！ 論文著者のページにサンプルコードがあったので試してみようと思ったんだけど、MFCを使っているみたいで僕の環境ではコンパイルできず…。 http://www.stanford.edu/~darthur/kMeansppTest
知れば天国、知らねば地獄――「探索」虎の巻
いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました！ 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では
線分と線分の距離
はじめに最終的にやりたいこと前提となる知識記号と用語の定義ここで用いる名称等二次元の場合なぜ二次元を考えるのか同一平面上にあるかどうかの判定二線分が両方とも点に縮退している場合一方の線分が点に縮退している場合二線が交差している場合(2009/12/23修正)二線が交差していない場合三次元の場合距離の計算ねじれの位置の判定まとめに代えてはじめに最終的にやりたいこと三次元空間における二線分間の距離を求めることが今回の目標です。 なお、この問題は、いくつかの場合によって異なる計算を行う必要があるので、二線分間の距離を求める唯一つの式というのは(式自体が場合分けを含んでいない限り)存在しません。 そのため、このページでは線分同士の位置関係で場合分けをしてそれぞれについて距離を求めています。 前提となる知識三次元ベクトルの基本的な知識このページにおける計算では、x、y、z といった個別の座標は計算に
いろいろなソートアルゴリズム
<body> <p>このページにはフレームが使用されていますが、お使いのブラウザではサポートされていません。</p> </body>
エブログ JavaScript で形態素解析もどき
JavaScript で形態素解析もどき JavaScript で形態素解析のようなものを。 totonの日記 - すべての漢字を取り出す正規表現 「すべての漢字を取り出す正規表現」をPHPで試す:phpspot開発日誌 これらの記事を参考にして JavaScript で漢字、ひらがな、カタカナ、英数字に区切ることをしています。 ただ、文字コード的にちゃんとできるのか、よくわかりません。Seesaa はShift_jis なのでおかしくなる場合もあるかも知れないです。 下のテキストエリアに文章を入力して解析ボタンを押すと解析結果が表示されます。解析というか、単純に改行で区切っているだけですが。 サンプルは青空文庫の太宰治 走れメロスの冒頭部分。 メロスは激怒した。必ず、かの邪智暴虐（じゃちぼうぎゃく）の王を除かなければならぬと決意した。メロスには政治がわからぬ。メロスは、村の牧人である。笛
Ｃ言語講座：初級から中級まで
Ｃ言語講座＞サイトマップ Ｃ言語講座：初級から中級まで プログラム言語は、自然言語とコンピュータ言語との間にある人工的な言語です。この講座では、Ｃ言語を学びます（開 設：２０００．０９．０１）。 [サイトマップ][ガイダンス][Ｃ言語講座の出入り口][アルゴリズム研究室][ソースのコンパイル][Ｃ言語の作法][”Ｃ言語流”文章作成講座][お断り][使えるリンク集] [言葉は記憶の彼方へ] 死語、半死語、現行語、専門用語、業界用語、隠語。 [ハイテク昔話] 古い経験を、ただ古いだけの私がご紹介します。 [英単語に見える１６進数] 病気か？死ぬの？ [絵のない絵本式乗馬教室] 頭の中に馬を飼ってみませんか。 [プロフィール] [パクられました。][またパクられました。][またまたパクられました。] リンクはご自由に。メールはfujinoy@＋cts.ne.jp（”＋”を削除）へ。 Ｃ言語講座＞
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