テストがないJS環境にモダンなテスト環境を導入していく - Qiita
Qiita:Teamに投げた社内ドキュメントだったけど、特に問題ないのでQiitaにも投げる。 前提として browserify-rails とbabelify が導入されている状況を想定してる。 基本方針 新規コードはES2015で書く 本番はbrowserify(-rails)でコンパイルする。 単体テストは node 環境下で走らせる テスト環境下では jsdom で window, document をモックする 単体テストでは ブラウザ特有の挙動はテストしない 裏側の環境(browserifyやspec-helper)は難しくして良いが、利用者からみえる範囲は複雑にしない(npm install; npm testで走る) Universal JavaScript に寄せることでコードのポータビリティを上げる 事前準備 browserify-railsを導入する。 .babelr
負相関変量法・対称変量法 - Triad sou.
モンテカルロ法で積分値を推定する問題では、いくつかの分散減少法がしられています。 そのうちの一つである、antithetic variates method (負相関変量法・対称変量法) についてまとめてみようと思います。 では、積分 \[ \int_a^b f(x) \mathrm{d}x= \int_0^1 f(a+(b-a)r) (b-a) \mathrm{d}r=\int_0^1 g(r) \mathrm{d}r= \theta \] をモンテカルロ法によって推定することにします。 前回見た単純な推定量 \[ \hat{\theta}_{M}= \frac{1}{N}\left\{\sum_{i=1}^N g(r_i)\right\} \] は不偏推定量でした。 ただし、$r_i$ は $[0, 1)$ の一様分布に従う乱数とします。 antithetic variates met
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