Time and pitch scaling in audio processing
This article was first published in Software Developer's Journal 4/2006 and SDJ Extra 4/2006 Magazines by Software Wydawnictwo. Article reprinted online by original author in courtesy of Software Developer's Journal. Available also in German as Audio-Zeit-und-Pitch-Skalierung. Time and pitch scaling in audio processing by Olli Parviainen Introduction Anyone who's used a nowadays obsolete tape reco
ハクビシンにもわかる全文検索 - Qiita
高速な全文検索アルゴリズムであるFM-indexについて解説する。理解しがたい点や間違っている点があれば是非コメントで指摘してほしい。 概要 FM-indexはリニアな文字列に対して検索をするアルゴリズムで、主に簡潔データ構造とBWT(およびLF mapping)という二つのアイデアから成り立っている。BWTはBurrows-Wheeler変換のことで、文字列を特殊な並び順に変換するという可逆関数である。BWTされた文字列を簡潔データ構造固有の操作をすることで、クエリ文字列の長さに比例した短い時間で文字列を探し出すのがFM-indexだ。 簡潔データ構造 簡潔データ構造に関してはFM-indexで必要となる二つの関数だけ説明して、詳細は次の機会に譲るとする。さて、二つの関数はともに文字列のある位置より前の部分に含まれている文字の数を数え上げるというものでrank()とrankLessTha
組合せ最適化を使おう - Qiita
野菜の選び方はナップサック問題、乗り換え駅探索は、最短路問題といいます。典型問題は、よく研究もされているので、多くの場合、効率的な解法があります。あるいは、定式化がされているので、すぐ解くことができます。あとで、やってみましょう。ここで、あげている全ての典型問題の実行例は、典型問題と実行方法をご覧ください。 汎用問題 最近、私がやっているコンテナの仕事のお話しをします。 世界中の人たちが、いろいろなものを安く買えるのはコンテナ輸送のおかげです。中国などで生産したものを日本やアメリカやヨーロッパに、大量に安く運べるからです。でも、空のコンテナが、どんどんたまります。また中国に戻さないといけません。いつ、どこからどこに戻すかを決めるのが、最小費用流問題になります。ところが、最小費用流問題で表せない制約条件もあります。1 つが、カボタージュとよばれるものです。カボタージュというのは、国内のみの輸
GetFEM++ Homepage — GetFEM++
What is GetFEM++¶ GetFEM++ is basically a generic C++ finite element library which aims to offer the widest range of finite element methods and elementary matrix computations for the approximation of linear or non-linear problems, possibly in hybrid form and possibly coupled. The dimension of the problem is arbitrary and may be a parameter of the problem. GetFEM++ offers a description of models in
Rhinoceros Homepage in Japan セミナー・トレーニング
予告編 イントロダクション 第１回 パラメトリック曲線・曲面 線を引く、面を張るってどういうこと？ 第２回 NURBS（ナーブス）曲線・曲面 なんで制御点があるの？ ノットってなあに？ 第３回 トリム曲面 本当は４角形の曲面を輪郭に沿って切り取る仕組み 第４回 BREP（ビーレップ）表現 ライノセラスでソリッドモデルをつくるということは！ 第５回 位相と幾何の調和 ライノセラスでデザインしたモデルを他のシステムに渡すなら知っておいてほしい 大野敏則（おおのとしのり） １９６２年生まれ。 １９８６年京都大学大学院修了 ＆ 就職 修士論文のテーマはガラスの破壊。 ガラスビン製造会社で、割れないビンを作ろうとしたが、適当に壊れないと商売にならないことに気づく。 １９９０年 ガラスビンデザイン専用のＣＡＤシステム開発に携わっているうちに、ビン屋からシステム開発屋に鞍替え。 以後１０年間
【随時追記予定】読書メモ：関数プログラミング 珠玉のアルゴリズムデザイン - claustrophobia
「関数プログラミング 珠玉のアルゴリズムデザイン」を買いました。 「関数プログラミング 珠玉のアルゴリズムデザイン」買った。二章まで読んだけど読み応えあってよい感じ。 pic.twitter.com/tGSm0ceW0E— xenophobia (@xenophobia__) 2014, 11月 14 読みながらツイートしてたら 珠玉のアルゴリズムデザイン、おれが買う頃には @xenophobia__ さんがわかりにくいと思ったところを記事にまとめてくれてて、それを見ればスムーズに読み進められるんだろうなー！— とむらっきー (@masquerade0324) 2014, 11月 14 というフリを受けたので、理解を深めるためにもメモを書くことにします。 随時更新していきますが、とりあえず3章まで。 （11/19追記）サポートサイトがあるようです。なんとこの記事にリンクを貼っていただきまし
Numerical Computation as Software
Numerical Computation as Software ソフトウェアとしての数値計算 Last Update: 2007-10-21 お断り＆言い訳 [2007-10-21] 「今後の当面の方針」について [2007-10-13] Version 1.0.3.2公開。 内容 [Bug] 表紙 目次 初めに 数値計算のための予備知識 数学ソフトウェアの現状と数値計算の役割について 数の体系，コンピュータ，浮動小数点数 浮動小数点数と丸め誤差 多倍長計算 計算量について 初等関数の計算 連立一次方程式の解法1-- 直接法 ノルム，条件数，連立一次方程式の誤差解析 連立一次方程式の解法2 -- 反復法 連立一次方程式の解法3 -- Krylov部分空間法 行列の固有値・固有ベクトル計算 非線型方程式の解法 代数方程式の解法 補間と最小二乗法 数値微分と数値積分 常微分方程式の初期値問
List of Runge–Kutta methods - Wikipedia
1.3.6 Third-order Strong Stability Preserving Runge-Kutta (SSPRK3)
Graphillion: 数え上げおねえさんを救え / Don't count naively
Graphillion は膨大な数のグラフに対して検索や最適化、列挙を行うための Python モジュールです。このビデオは Graphillion の概要を知るためのチュートリアルです。「フカシギの数え方」 http://youtu.be/Q4gTV4r0zRs の続編として作成されました。 Graphillion is a Python software package on search, optimization, and enumeration for a very large set of graphs. This video is a quick tutorial to learn what Graphillion is. The story follows our previous episode, "Let's count!" http://youtu.be/Q4gT
条件数 - Wikipedia
条件数（じょうけんすう、英: condition number）は、問題のコンピュータでの数値解析しやすさの尺度であり、その問題がどれだけ数値解析に適しているかを表す。条件数が小さい問題は「良条件 (well-conditioned)」であり、条件数が大きい問題は「悪条件 (ill-conditioned)」である。 たとえば という方程式の条件数は、 を近似的に求める際の不正確さの上限を与える。なお、これには丸め誤差の影響は考慮しない。条件数は行列の属性であって、計算に使うシステムの浮動小数点数の精度やアルゴリズムとは無関係である。この場合（非常に大まかに言って）、 の変化によって解である が変化する率が条件数である。従って、条件数が大きければ の小さな誤差も の大きな誤差となって現れる。一方、条件数が小さければ、 における誤差は における誤差より大きくなることはない。 より正確に条件数
様々な全域木問題
最小カットを使って「燃やす埋める問題」を解く方法について、問題とソースコードつきで、まとめました。ニコニコ生放送「TopCoderでプログラムしてみた」2000回記念放送の資料です。
正規表現技術入門 | 技術評論社
目次 本書について 執筆担当一覧 各言語の公式ドキュメント，および正規表現の対応状況一覧表 第1章 ［入門］正規表現 --メタ文字，構文，エンジン 1.1 正規表現の基本 正規表現とは何か パターンとマッチ 書き方はいろいろ 基本的な正規表現のメタ文字と構文 正規表現エンジン 1.2 文字列と文字列処理 Column 「正規」とは？ コンピュータと文字列 文字列は扱いやすい プログラミングで プログラムの実行で 設定ファイルの書き換えで ログの検索や整形で Twitterで 1.3 正規表現の基本三演算 --連接，選択，繰り返し 3つの基本演算とは？ パターンの連接 パターンの選択 連接と選択の組み合わせ パターンの繰り返し Column 「任意の〜」 長さに制限のないパターン Column きちんとした文法の定義 --BNF 基本三演算の組み合わせ 基本三演算を1種類しか使えない場合 基
[C++] STLの型の使い分け - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日Ohotech 特盛 #10で話した、「C++のSTLのコンテナ型を概観する」の内容を単独記事としてまとめたものです。 追記（2019.02.02） 本記事から大幅加筆し動画講座化したものを公開しました。 C++ STLのコンテナ型を動作効率を考えて使いこなす！ | Udemy 有料ですが、一部の節は無料で視聴可能です。 2月いっぱいまでは、上記のリンクから辿っていただけると有効のキャンペーン価格になります。なお、もしキャンペーン価格（￥3600→￥1200）が表示されていない場合はお問い合わせください（offkaiあっとまーくhh
![[C++] STLの型の使い分け - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/88965a798e31f4b3f46314f39eb8a721cea7974d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGNDk3MTUlMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE0NzM2OTE4Mjc_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9MTBjYmFiNTMwN2UyOTZlZTE5OTI1ZjBiYTM4YzJhYWM%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Db2568dc399d5c1545d523f5ac6f545c2%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCQyUyQiUyQiU1RCUyMFNUTCVFMyU4MSVBRSVFNSU5RSU4QiVFMyU4MSVBRSVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSU4NCVFNSU4OCU4NiVFMyU4MSU5MSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTNkN2NiZDlmYjEwZGYyYjk2ZGZjM2Q3OGE0ZTU2ZDNk%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBoX2hpcm9fJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9YTMxZDAxZWQwYzc0ZGY2YmE0NmI3NWJkNDQ3M2Y4ZDI%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De00c0c228f1e6ef499490bc07b17bde5)
Smooth Voxel Terrain (Part 2)
Last time we formulated the problem of isosurface extraction and discussed some general approaches at a high level. Today, we’re going to get very specific and look at meshing in particular. For the sake of concreteness, let us suppose that we have approximated our potential field by sampling it onto a cubical grid at some fixed resolution. To get intermediate values, we’ll just interpolate betw
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GitHub - jaspervdj/psqueues: Priority Search Queues in three different flavors for Haskell
いつからFIFOがスケールしないと錯覚していた
GitHub - jhasse/poly2tri: 2D constrained Delaunay triangulation library
Bulirsch–Stoer algorithm - Wikipedia
GitHub - takemaru/graphillion: Fast, lightweight graphset operation library
内部実装について—Wolfram言語ドキュメント