JSON - Wikibooks
JSON（ジェイソン、JavaScript Object Notation）とは、JavaScriptのオブジェクトの文法をもとにした軽量データ記述言語およびデータシリアライゼーションフォーマットです。 文法[編集] JSONは、JavaScriptの false / null / true / Object / Array / Number / String の7種類のオブジェクトのリテラルの組み合わせをシリアライズされたデータ形式 です（RFC8259）。多くの場合トップレベルのオブジェクトは Object（より一般的に用語で言えば、連想配列）であるが、仕様上は他の6種類のオブジェクトであってもよい。false, null, true のいずれでも良いし、0 1文字でも有効なJSONのデータ です。このように自由度が高い形式ではあるが、Object のキーは String に限られると
電気回路理論 - Wikibooks
このテキストは書きかけです！電気回路に詳しい方はぜひ執筆をお願いします！ 目次[編集] この目次も暫定的なものです /はじめに 電気回路の基礎[編集] /回路を記述する量 /回路素子 /直列と並列 /グラフ理論の基礎 直流回路[編集] 電気回路の基本法則 /オームの法則 /キルヒホッフの法則 直流回路の計算法 /直流回路の計算法 /ブリッジ回路 /Δ-Y変換 線形回路のさまざまな定理 /重ね合わせの理 /鳳-テブナンの定理 /ノートンの定理 /補償の定理 /相反定理 直流回路の解析法 /節点解析法 /網目解析法 /回路の行列表示と節点解析 /テレゲンの定理 交流回路[編集] /交流回路の基礎 /インピーダンス /イミタンス /交流回路の計算法 /電力回路 /共振回路 /変圧器 /三相交流 /一般の交流波形 線形回路の過渡応答[編集] /過渡状態の回路素子 /直流回路の過渡応答 /交流回路の
OpenGL - Wikibooks
メインページ > 工学 > 情報技術 > プログラミング > OpenGL 3Dプログラミング[編集] 3Dに必要な数学[編集] ここまでで2Dのゲームプログラミングを見てきました。ここまででもある程度高度な数学が現れています。例えば，w:ベクトルやw:三角比はその例でどちらも高等学校数学で扱われる題材で、割合高度な数学といえます。残念ながら3Dプログラミングでは更に高度な数学が必要となります。 3Dプログラミングでは4x4までのw:行列の演算が必要になります。2x2までの行列演算については高等学校数学Cを参照してください。また、任意の階数の行列演算については線型代数学を参照してください。具体的には、逆行列を求める演算（w:クラメールの公式、w:ガウスの消去法など）までを学習しておくとよいでしょう。 また、ゲームによっては初等的な力学の法則を扱う場合があります。残念ながら3次元空間での一般
解析学基礎/微分２ - Wikibooks
よく使われる微分の規則[編集] 合成関数の微分[編集] 多項式の微分については、前項で学びました。例えば となります。 ここでは y=(x+5)2 のような関数を考えます。これは次のように展開してから、微分することができます。 この場合は、 2 乗なので展開もそれほど苦ではありませんが、これが、10 乗などになってくると、とても大変になってきます。 そこで、展開しなくても微分を計算することができる合成関数の微分と呼ばれる方法を学びます。上の関数は u=(x+5) と置き換えてみると次のような表現で書く事ができます。 つまり、下の式を上の式に代入すると となるようになっています。 合成関数の微分は、このように、y が u だけで表される関数として書かれ、 u が x だけで表される関数として書かれるような場合に使うことができ、 このようになります。 以上のような、複数の関数が合成された合成関
解析学基礎/微分１ - Wikibooks
はじめに[編集] 微分の背景[編集] 歴史的には微分（differentiation）の研究は、曲線の接線の問題から始まりました。曲線と、その上の点が与えられた時、その点での曲線の接線の傾きを調べるにはどうしたらよいでしょうか？ 特別な場合だけ、明らかな解答が得られます。例えば、 直線 y = m x + c は、その上のどんな点でも、それ自身が接線になるので傾きは m です。放物線 y = x2の場合は、原点 (0,0) での接線は y=0 なので、その傾きは 0 です。 しかし、 の x = 1.5 での接線の傾きはどのように求めたらよいのでしょうか？ それを知るための簡単な方法が微分法です。関数 f(x) を微分して得られた関数に値を入れると、元の関数のその点での接線の傾きが求まります。このように微分して得られた関数を導関数（derivative）と呼び、のように書き「えふぷらいむえ
Scheme/継続 - Wikibooks
Schemeは継続(continuation)という、たいへん強力で柔軟な制御機構を備えています。継続を用いれば大域脱出、コルーチン、疑似マルチタスク、バックトラックといった特殊な制御を必要とするプログラムを効率的に記述することができるのです。しかし一方でその抽象度の高さから、「継続は難しいもの」という印象も強いようです。 ここでは継続の正確な定義はとりあえず後に回し、直感的な観点から継続を導入してみたいと思います。 継続手続き[編集] 話を簡単にするため、今全ての手続きが1-in/1-outであるような1-Schemeというものを考えます。例えば： (define (double x) (* x x)) (double 2) => 4 (define (add1 x) (+ x 1)) (add1 2) => 3 のような手続きが1-Scheme手続きです。 (なおSchemeではlam
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