Blender 2.8がリリースされたということで車のモデリングに挑戦してみた。三面図あるから大丈夫と高を括っていたら、難しい上にパーツ多くて終わりそうにない。とりあえず上の皮だけ作った。

UnrealEngine4を最近また触っていて、NiagaraというVFX機能のサンプルを色々試している。

グラボを導入したのでサクサク動いて嬉しい。でもメモリが足りないので、ブラウザ+もう1つを起動とかは厳しい。

うーん、メモリがもう旧型になるから、変えるとなるとCPUとマザボも変えることに…どうしたものか

ほとんど25%だが、使用率に差異があるように思える。緑、紫、青、橙の順。5%の差に収まるが、緑のメタになるはずの橙が、それ以外に対して弱いために、緑が有利になるらしい。

ちなみに対戦数を100000(サンプル数1000)にすると、色がバンドとして現れる。 mathtod.online/media/qJjPhT6Aa

使用率は10戦ごとの統計データ

次にサイコロ$i$を選ぶ確率を
\[ \sum_{j} j\text{に対する勝率}\times( j\text{の使用率}\times 100+1 ) \]
で重み付けした場合 mathtod.online/media/skNsMwNEG

まずは完全にランダムに選択した場合 mathtod.online/media/Soz-xSKaf

当然、使用率はそれぞれ25%を推移する。

機械学習への第一歩

まずベルヌーイ分布(確率$\mu=\mu_{0}=0.25$のコイントス)に従うデータを100個生成しておく。グラフは3種類のベータ分布を事前分布として、学習の様子をプロットしてみたもの。右下は各々で推定される$\mu$の変化を表している。このレベルだと式で書けてしまうので学習という感じはしない。 mathtod.online/media/blI57TIXV

$ f(x, y)=(y-x^{2})(y-2x^{2}) $のグラフ。原点は、そこを通る全ての直線上で極小だが、$\mathbb{R}^{2}$全体では極小ではない。 mathtod.online/media/P_du366Cz

ブログ更新しました

arxiv.hatenablog.com/entry/201

ちょっと寒くて体調が良くないので、この前のマストドンねた+α

コレクションだけど、juliaでシミュレートした結果です。 mathtod.online/media/enS65_Z_T

ピークの出方が不思議なので、どこかコードが間違ってるのかもしれない。連続的なものと離散的なものが混ざってる感じ。

juliaの言語仕様は良く分からないけど、取りあえず作ってみたコッホ曲線。再帰で作ってるので3回(8重)を超えると余裕のオーバーフロー。普通にループ回した方が良いのだろう。

mathtod.online/media/lxnIi_9CW

Mathtodon

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