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# include <iostream> auto solve_by_newton_method = []( auto func , double x ,double error , double delta ) { double x1 = x; double x2 = x1 + delta; double y1 = func(x1); double y2 = func(x2); double diff_x = (y2 - y1) / (x2 - x1); double next_x = x1 - y1 / diff_x; if (fabs(y1 - 0) < error) { return x1; } double answer = solve_by_newton_method(func, next_x, error , delta); return answer; }; int mai
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 数年にわたり、PadrinoやGrapeといったWebアプリケーションフレームワークのルーティングを改善してきた自分が、今年の11月頃から、従来とは異なるアプローチでHTTPルーティングの高速化について検証したので、その結果について解説する。 なおこの記事では、その過程でC++で基数木を実装し、それを用いることにより、Rubyで高速なHTTPルーティングを実現した事例について、順を追って解説する。 tl;dr C++で基数木(Radix Tree)を表現するr2reeというライブラリを書いた。 r2reeのRuby向けバインデ
3Dグラフィックスのための数学入門 クォータニオン・スプライン曲線の基礎posted with カエレバ郡山 彬,峯崎 俊哉,原 正雄 森北出版 2015-10-27 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 各種スプラインにおける連続性 3次スプライン補間とは? 条件1 条件2 条件3 条件4 条件5 3次スプライン補間を手計算+pythonで解く 入力データ数が不定な場合の3次Spline補間 Pythonサンプルコード C++サンプルコード 3次スプラインにおける曲率の計算方法 x-y座標系における点群のスプライン補間 方位の計算方法 曲率の計算方法 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 3次スプライン補間は、 計算がそこまで複雑ではなく、 また二次微分までの連続性が担保されているため、 様々な用途に利用されています。
比較的データ数の多い階層的クラスタリングを行う必要があり、手元にあるRで処理を始めたのだが思ったよりも遅かった。そこで、マルチコアCPUを利用した並列化で高速化することにした。RでもGPGPUを使って高速化したプログラムがあるようなのだが、すぐに使える高性能GPUを用意できなかったし、それに、TBBライブラリを使った並列化は手間も時間も掛からないので作ってしまった方が良いと判断した。 尚、このプログラムで作成したクラスタデータのデンドログラム描画や閾値による区分けについては一つの記事で書くには大きすぎるので、記事を分けて、「Python: 階層的クラスタリングのデンドログラム描画と閾値による区分け」に回すことにする。 まずは、「集合知プログラミング」にPythonによる階層的クラスタリングのソースコードが載っていたのでそれをC++で書き直した。アルゴリズム自体はそれほど複雑なものではないの
トップページ ここは、Programming Place Plus の、アルゴリズムとデータ構造編のトップページです。 各種アルゴリズムとデータ構造に関して、詳細な解説や、C言語を使った具体的な実装例があります(C言語についての情報は、C言語編を参照してください)。 データ構造 整列アルゴリズム 探索アルゴリズム その他のアルゴリズム APPENDIX リンク集 参考書籍
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