3D PROGRAMMING Maniax
3D Programming Maniax トップページに戻る やねうBBS(総合掲示板)の3Dスレ 3D fundamentals 01.Geometrical Methods: 軸回転行列,4元数 '04/02/15 02.Geometrical Methods: 境界ボリュームの構築 '04/02/22 03.Geometrical Methods: オブジェクト間の距離 '04/02/29 04.Numerical Methods: 最小二乗法によるフィッティング '04/03/20 05.Numerical Methods: 最小化 '04/04/01 06.Numerical Methods: 球根 07.Numerical Methods: 積分 ロンベルグ積分 08.Numerical Methods: 微分方程式 09.Numerical Methods: 高速な関数評価
ソフトウェアのための統計学 – 前編 | POSTD
ソフトウェア開発の原点は可能性の追求であり、不可能を可能にすることです。ひとたび ソフトウェア が開発されると、エンジニアは次に 程度 という課題に向き合うことになります。企業向けのソフトウェアであれば、「速度はどれくらいか」と頻繁に問われ、「信頼性はどの程度か」という点が重視されます。 ソフトウェアのパフォーマンスに関する質問に答え、さらには正しい内容を語る上で欠かせないのが統計学です。 とはいえ、統計学について多くを語れる開発者はそうはいません。まさに数学と同じで、一般的なプロジェクトで統計学が話題に上ることなどないのです。では、新規にコーディングをしたり、古いコードのメンテナンスをしたりする合間に、手が空くのは誰でしょうか？ エンジニアの方は、ぜひ時間を作ってください。近頃は、15分でも貴重な時間と言えるでしょうから、 こちらの記事をブックマークに追加 しておいてもいいでしょう。とに
人工知能の歴史と、グーグルの自動運転車が事故を起こさないためにしていること
連載目次 グーグルが開発した自動運転車（以下、Google Car）の仕組みについて、公開情報を基に、主にソフトウエア（人工知能、アルゴリズム）の観点で解説していく本連載。第1回の「あなたの知らない自動運転技術の歴史とGoogle Carの自動運転に使用するセンサーの基礎知識」では、自動運転技術の歴史を概説し、Google Carの自動運転に使用するセンサーについても説明しました。 前回の「自動車を制御するロボットの思考と行動の仕組み――Google Carが現実世界を認識する際の3つのアルゴリズムと実用化への課題」では、Google Carがどのように現実世界を認識するかを説明しました。「Probabilistic Robotics」（確率ロボティクス）を導入することでGoogle Carの認識能力は格段に進歩を遂げました。さて、今回の記事ではロボットの思考と行動のサイクルのうち【2】「
よくわかるA*(A-star)アルゴリズム (Unity2Dのサンプルコードつき) - Qiita
A*(A-star)アルゴリズムとは A*アルゴリズムとは、探索アルゴリズムの一種です。経路をノードで表現して、スタートノード（開始地点）からゴールノード（目標地点）までの経路を計算し、この経路が最短であることを保証するアルゴリズムとなります。そしてスタートからゴールまでの間に障害物があってもちゃんと迂回してくれます。 サンプル サンプルはこちらのページにあります。 http://2dgames.jp/unity/astar/ ページを開くとランダムでスタートとゴールが決まり、キャラクターがゴールへ向かって動きます。ゴールにたどりつくと、「もう１回」ボタンが表示されるので、それを押すと再びスタートとゴールがランダムで配置されます。 なお、Unity(C#)で実装したプロジェクトつきです。こちらのソースコードは自由につかってもらって構いません。ただし画像の2次使用は禁止します。 A*の実装
本当に実用的なたったひとつのソートアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実
JavaScript開発に役立つ重要なランダムの数式まとめ - ICS MEDIA
プログラムで使うことの多い「乱数」。ゲーム開発やビジュアルアート、ウェブサイトのアニメーションにおいて乱数は非常に重要で、さまざまな用途で利用されています。プログラムで一般に乱数と聞くと、すべての数値が同じ頻度（分布）で出現する「一様乱数」と呼ばれる乱数をイメージする方が多いと思います。 多くの場合はこの「一様乱数」で取得した乱数を用いれば十分でしょう。しかし、場合によっては「一様乱数」ではなく、偏りのある乱数を用いることでコンテンツの見た目や現象の「自然さ」を演出することが可能です。 実は「一様乱数」に一手間加えることで、乱数の分布の偏りを制御できます。今回は乱数を使用して好みの分布を得るためのパターンをいくつか紹介します。 乱数分布のシミュレーションデモ （HTML5製） 次のデモはリアルタイムで乱数の出現頻度を計算し、グラフに可視化するコンテンツです。画面下のプルダウンで乱数の種類を
レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する
2015年Apr6日レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する こんにちは。オインクゲームズの新藤です。 先日、弊社のデジタルゲーム第二弾となる「OLYM」がリリースされました。OLYM はターン制限のあるパズルゲームで、各ステージごとに決められたターン数が設けられてています。このターン数以内に目標を達成できないと、クリア失敗になってしまいます。そのため、このターン数をどう決めるかが、難易度に大きく影響する一因となっています。OLYM では、ステージごとのターン数を決定するのに遺伝的アルゴリズムを活用したので、今日はそれをご紹介します。 最終的にやったことは非常にシンプルです。端的に言えば、AI に実際にパズル解かせて、何手で解けたかをレベルデザインの参考にするということです。この AI を作る際に、遺伝的アルゴリズムを活用しました。そもそもは「自動でパズル解いてくれる AI がいたら面
アルゴリズム図鑑 - @kyanny's blog
アルゴリズム図鑑 Moriteru Ishida教育無料 恥ずかしながら最短経路探索プログラムを自力で実装できないので、このアプリで（何度目かの）アルゴリズムの勉強をしている。いきなりダイクストラ法とか背伸びせず、幅優先探索から。 ここ数日くらいやっててまだ完成までこぎつけられていないけど、このアプリはアルゴリズムをステップごとにビジュアルで見せる説明でわかりやすいので、なんとか挫折せずくらいつけている。 改めて取り組んでみてようやく、自分は何がわかってなかったのか、がわかりかけてきた。そもそもグラフというデータ構造をプログラムで実装することがちゃんとできていなかった。というか、いわゆる「迷路」、アスキーアートでかかれてる文字列のあれ、あれをグラフにすることがうまくできなかった。二次元配列にはできるけど、その先でつまってしまった。アルゴリズム以前の問題。 なんでこんなこともできないのかと自
Algorithm 速いアルゴリズムを書くための基礎
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー schoo WEB-campusは「WEBに誕生した、学校の新しいカタチ」。 ＷＥＢ生放送の授業を無料で配信しています。 ▼こちらから授業に参加すると、先生への質問や、ユーザーとのチャット、資料の拡大表示等が可能です。 https://schoo.jp/class/427/room ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
［SQEXOC 2012］FFXIVで使われているAI技術〜敵NPCはどうやって経路を探索しているのか？
［SQEXOC 2012］FFXIVで使われているAI技術〜敵NPCはどうやって経路を探索しているのか？ ライター：米田 聡 スクウェア・エニックスが2012年11月23日と24日の両日開催した「スクウェア・エニックス オープンカンファレンス」の最後には「AIセッション」が用意されていた。AIセッションは前半と後半に分かれ，前半は「ファイナルファンタジーXIV: 新生エオルゼア」（以下，新生FFXIV）における経路探索の実装に関する実践的な解説，後半はゲームAIの第一人者とも評される三宅陽一郎氏による，Luminous Studio用AIエンジンのやや概念的な話という構成だった。本稿では，まず前半の，より実践的なセッションから紹介してみたい。 テーマは，「MMORPGでマップ上を移動する敵NPCの経路をどう決めるのか」である。複雑で広いマップを有するMMORPGでは，移動する経路を賢く選択
RPGを作るのに便利なアルゴリズムを提供する「rot.js」
rot.js: ROguelike Toolkit in JavaScript 「rot.js」はローグライクゲームを作成するのに便利なライブラリです。 “ローグライクゲーム”とは、ダンジョンが自動作成されるタイプのRPG(トルネコの不思議なダンジョン、風来のシレン等）のことですが、rot.jsによって提供される機能は、通常のRPGやシュミレーションゲームなどを作るのにも便利そうです。 ■ マップ自動作成 さまざまなタイプのマップを自動で作成することができます。 HEXタイプのマップも作成できます。 ■ 最短距離探索 ２点間で、障害物をよけながら最短の経路を検出します。 ■ FOV プレイキャラクターの現在位置から見えるエリア(視界)を検出します。 その他、ターンを管理する機能などがあります。
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第1回 ナンプレを解いてみよう
ナンプレ（ナンバープレイス，数独）というパズルゲームがあります。図1を見てください。全体では9×9のマス目があり，その中が3×3のマスに分かれています。縦横の列に1～9までの数字がそれぞれ一つずつ入ります。また，3×3のマスにも1～9までの数字が一つずつ入ります。このルールで空白のマスを数字で埋めるアルゴリズムを考えてください。 NHK教育テレビの「ピタゴラスイッチ」という番組をご存知でしょうか。「ある物は，ある考え方で構成されている。その考え方はほかにも使われているから，そうした基本となる考え方を知ろう」という趣旨に基づいて，考え方や物の成り立ちを児童向けに教える，とても面白い番組です。児童向けなのに周りのプログラマたちはだいたい見ています（笑）。 この番組の制作には，「だんご3兄弟」の作詞者として著名な佐藤雅彦氏が参加しています。佐藤氏の著書「毎月新聞」（毎日新聞社）には，要約すると以
３点の座標から簡単に角度と回転方向を求める．(2・3・N次元，外積を用いる方法)
S ≡ (Px - Cx) * (Qy - Cy) - (Py - Cy) * (Qx - Cx) とする．S＞0 なら左回り，S＜0 なら右回り，S＝0 ならば C，P，Q は一直線上にある．(注) なお，この判別方法は，CP と CQ が同じ長さである必要はない． θを求めたい場合はこちらへ． この問題を見て，逆三角関数 tan-1 (Ｃ言語では atan() や atan2()) を使って CP と CQ の角度をそれぞれ求め， 両者を比較しようと考えた方が多いのではないでしょうか． しかしこの問題では，角度そのものではなく角度差の符号を求めればよいので， 逆三角関数を使う方法よりも簡単で優れた，外積を使う方法を紹介します． ２つの２次元ベクトル A＝(Ax, Ay), B＝(Bx, By) の外積を次のように定義する． A × B ≡ Ax * By － Ay * Bx ここで O
平面の方程式
点P ( x 0 , y 0 , z 0 ) を通り，法線ベクトルが n → =( a,b,c ) の平面の方程式は a( x− x 0 )+b( y− y 0 )+c( z− z 0 )=0 と表わされる．また，平面の方程式は一般に ax+by+cz+d=0 （一般形） と表される．このとき，平面の法線ベクトルは n → =( a,b,c ) となる． ■平面の方程式の導出 平面は，空間中の点と平面に垂直な法線ベクトルが決まれば，一意的に決まる．平面上の点Pの座標を ( x 0 , y 0 , z 0 ) ，法線ベクトルを n → =( a,b,c ) とし，平面上の任意の点Qの座標を ( x,y,z ) とすると，ベクトル PQ ⟶ は平面に含まれる． n → は平面の法線ベクトルなので， n → と PQ ⟶ のなす角は90°である．よって内積がゼロとなるので n → · PQ
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15パズル自動解答プログラムの作り方
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Amazon.co.jp: プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造: 渡部有隆, Ozy(協力), 秋葉拓哉(協力): 本
