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インスール 日本語化 再現実験で利用する 要素行列作成で利用する cform.lisp tips ストークス方程式のf
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R-30パッチ 今週末にリリースと噂されていた新サーバ用パッチ。 珍しく予定より早く日本時間の本日(2012/09/13)17時にリリースとなっています。 但し、これはEAからの出荷であり各RSPによる適用時間帯は不明です。 最近の傾向から予想するとGSはほぼ即時反映、i3Dは数時間遅れるでしょう。 i3Dは24時間対応を行っておらず、この時間帯は営業時間外になりますので。 さて肝心の内容ですが細かいバグフィックスが数点だけのようです。 その中でもやや影響がありそうな内容だけ記載します。 ■ゲーム内 Gunship(AC-130)のRespawn時間が90秒に変更されます。(現状は60秒) 但し、この変更はディフォルト設定が変更されるだけですので、 サーバ側設定にて如何様にも変更可能です。 移動式榴弾砲(これで訳し方あってる?)のプレイヤー搭乗位置が 装甲に守られた車内に移動しました。これにより登場中にプレイヤーが負傷することが無くなりました。 ※または上記の正反対で搭乗位置が車外になり負傷するようになった。 原文は「現状とは反対になる」との記述なのですが、ほとんどプレイ時間を確保できておらず、現状を知らないので正確に理解できていません。 ■ゲーム外 接続待ち行列とVIPスロットの制御に不具合があったらしく、この不具合が改善されるとのこと。 R29で再び待ち行列の長さに上限が無くなり、20人待ちなどの状態が散見されましたが、 これはどうやらデグレードだったようです。 また気づきませんでしたがVIPスロットが無効になっていたらしく、 こちらも併せて修正されるようです。 ( - )
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Wang, Y (2007) J.PKPD Derivation of various NONMEM estimation methods NONMEM の目的関数についての解説。 NONMEM が具体的にどういう式で目的関数を計算しているかついて、マニュアルには明瞭に書かれていない。特に、FOCE + INTERACTION 法や Laplace 法の目的関数の式は mystery でさえある。そこでこの論文では Laplace 法、FOCE 法、FO 法の目的関数が明確に示された。 まず、（周辺尤度の）積分を Laplace 近似する方法で目的関数を導く。ただし、個体内誤差は問う誤差モデルを仮定する。この枠組みでは、Laplace、FOCE、FO の違いは、対数尤度の二階微分（ヘッセ行列）をどう評価するかの違いに帰着する。ヘッセ行列をそのまま評価（数値計算）しようとするのが Laplace 法であり、一方、FOCE、FO 法ではヘッセ行列をその期待値で近似する。期待値ならば一階微分のみを用いて計算可能である。なお、FOCE 法と FO 法とでは、個体間変動パ ラメータηに関する Taylor 展開の際にηの経験ベイズ推定量の周りで行う (FOCE) か、あるいは、期待値 (=0) の周りで行うか、が異なる。 ところで、Laplace 近似に基づく目的関数の式はそのままでは数値計算に使いにくい。それは上記したヘッセ行列（の期待値）の評価が含まれるためである。そこで、論文中では FOCE 法と FO 法について、より直感的な誘導も示される。この場合、いわゆる「モデル式」、すなわち、 Yi = f(θ, ηi) + εi の f(.) をηi について展開した上で、Yi の周辺期待値および周辺分散を近似によって求める。後は、Yi が（多変量）正規分布に従うとの仮定のもと、尤度を書き下せばよい。 さて、前者の Laplace 近似に基づく方法と後者の周辺分布に基づく方法とで導かれるそれぞれの目的関数は（INTERACTION のない）FOCE 法と FO 法とでは一致する。なお、比例誤差モデルの場合は、εの分散としてσ^2 ではなく、f(θ, η=0)^2 x σ^2 を使えばよい。一方、FOCE + INTERACTION 法では上記二つの方法で導かれる目的関数式は異なってしまう。NONMEM では Laplace 近似に基づく式が用いられている（らしい）。 論文中には、目的関数を数値計算するための簡単なデータ例と、NONMEM コントロールファイルおよび FOCE (+INTERACTION) 法での S-PLUS/R のスクリプトが示されている。このスクリプトは後者の方法での式をそのまま素直に implement している。従って、FOCE での目的関数値について NONMEM とこのスクリプトでの計算値は等誤差、比例誤差いずれの場合であっても一致するが、比例誤差の場合、FOCE + INTERACTION 法での NONMEM とスクリプトの計算値は一致しない。論文の Table 2 を見ると確かに異なっている。ただし、論文中にはこの結果についての直接的な記載はなく、式の誘導を示している箇所に「二つの方法での式は一致しない」と注意されているのみである。なお、言うまでもないことであるが、等誤差モデルの場合の FOCE + INTERACTION 法は考慮する必要がない。 では Laplace 法の場合はどうなっているであろうか。実は本論文中では Laplace 法についてはあまり記載がなく、上述のとおり、積分の Laplace 近似に基づく目的関数式が示されているのみである。S-PLUS/R のスクリプトも、数値計算結果も載っていない。 ところで、NONMEM V までは Laplace 法では INTERACTION 法を用いることができなかった。それは、Ver. V までの NONMEM は比例誤差モデルの場合、まず、 Yi = f(θ, ηi) (1 + εi) ≒ f(θ, ηi) + f(θ, 0)εi と近似していたからである。すなわち、残差誤差部分には個体間変動パラメータηが含まれないような近似が自動的に行われていたのだ。FOCE + INTERACTION 法の場合のみ、f(θ, η=ηi0)εi という近似をすることができていたというわけである。従って、非線形モデルの近似としては FOCE 法よりも Laplace 法のほうが一般に良い近似であるが、比例誤差モデルを用い、かつ、個体間変動が大きい場合は、Laplace 法では INTERACTION を考慮することができないため、Laplace 法よりも FOCE + INTERACTION 法のほうが良い結果が得られることもありうる。なお、Ver. VI からは Laplace 法においても INTERACTION を考慮した計算ができるようになった。 さて、この論文では他の教科書よりも式の誘導がやや丁寧に書いてある。また、NONMEM の言葉 (notation) で書かれているので、読みやすい。行列計算の部分は若干厄介であるし、一部の式には誤植もあるが、じっくり式の展開を追う価値はある。 まとめます。 FO 法および FOCE 法については等誤差モデル、比例誤差モデル両方の場合の NONMEM 目的関数式が示された。また、S-PLUS/R スクリプトによって NONMEM の計算結果を再現することもできた。一方、FOCE + INTERACTION 法においては NONMEM で用いられている式自体は示されたが、NONMEM での値を数値計算で再現するまでには至っていない。Laplace 法については式が示されただけであり、値を再現するためのスクリプトは提示されなかった。 今後は、まず、FOCE + INTERACTION での NONMEM の目的関数値を再現するスクリプトを作成する必要がある。そのプログラムは FOCE + INTERACTION 用の CWRES-I を確認するためにも重要な役割を果たす。さらに、Laplace 法の値を再現するプログラムも必要であろう。
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このデモのために、ドワーフの後ろを着いていくだけのとてもシンプルなカメラを作成します。 ○これらのメンバ変数を追加して下さい。 // Add these as member variables// This stores the cameras position relative to the dwarfVector3 camOffset = new Vector3(0, 15, -20);Vector3 dwarfPosition = Vector3.Zero;Matrix rotation = Matrix.Identity; ○Update メソッドでドワーフのワールド行列とビュー行列を更新し、カメラはドワーフの方を向け、そして camOffset を足し合わせて下さい。 // Add this to the Update methoddwarfAnimator.World = rotation * Matrix.CreateTranslation(dwarfPosition);view = Matrix.CreateLookAt( dwarfAnimator.World.Translation+camOffset, dwarfAnimator.World.Translation, Vector3.Up); ○また Update メソッドで両方のモデルのエフェクトを更新して下さい。 // Add this to the Update methodforeach (ModelMesh mesh in dwarfAnimator.Model.Meshes) foreach (BasicPaletteEffect effect in mesh.Effects) effect.View = view; foreach (ModelMesh mesh in ground.Model.Meshes) foreach (BasicEffect effect in mesh.Effects) effect.View = view;
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日テレ系提供クレジット 日曜21時台 行列のできる法律相談所 2011/03/27 2020/08/30
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今回は、 Phongシェーダーの改良版である Blinn-Phongシェーダーを実装します。 Phongシェーダーは反射ベクトルを求めるのですが、 環境によっては、反射ベクトルを計算するのが大変らしい（？）ので、 ライトベクトルと視線ベクトルの中間の角度にあるベクトルで計算するのが BlinnPhongシェーダーです。 以下 実装 //グローバル変数宣言 float4x4 world;// ワールド行列 float4x4 view;// ビュー行列 float4x4 projection;// 透視変換行列 float3 light = float3( 10.0f, 10.0f, 10.0f ); // ライトの位置 //入力頂点構造体 struct VS_INPUT { float4 position POSITION; //頂点座標 float3 normal NORMAL;//法線ベクトル float4 color COLOR00;//色 }; //出力頂点構造体 struct VS_OUTPUT { float4 position POSITION; //頂点座標 float3 normal TEXCOORD1; //法線ベクトル float4 color COLOR0; //色 float3 light TEXCOORD0; //ライトベクトル float3 view TEXCOORD2; //ビューベクトル float3 halfAngle TEXCOORD3; //二等分ベクトル }; //頂点シェーダー VS_OUTPUT vs_main( VS_INPUT input, uniform float4x4 world, uniform float4x4 view, uniform float4x4 projection, uniform float3 light ) { VS_OUTPUT output; //モデルビュー行列 float4x4 WV = mul( world, view ); //法線ベクトルの座標変換 output.normal = mul(input.normal,(float3x3)WV); //モデルビュー透視変換行列 float4x4 WVP = mul( WV, projection ); //頂点座標の座標変換 output.position = mul(input.position,WVP); //色の設定 output.color = input.color; //視点座標系の頂点座標を求める float3 PosEye = mul( input.position, WV ); //視点座標系のライト座標を求める float3 LightPosEye = mul( light, (float3x3)view ); //ライト方向のベクトル float3 L = normalize( LightPosEye - PosEye ); output.light =L; //視点方向のベクトル float3 V = normalize(-PosEye); output.view = V; // 追加 //二等分ベクトル float3 H = normalize( L+V ); output.halfAngle = H; //ビューベクトルの設定 output.view = V; return output; } //ライトカラー float4 Ambient = float4( 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f ); float4 Diffuse = float4( 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f ); float4 Specular = float4( 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f ); //マテリアルカラー float4 Ka = float4( 0.2f, 0.2f, 0.2f, 1.0f ); float4 Kd = float4( 0.6f, 0.6f, 0.6f, 1.0f ); float4 Ks = float4( 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f ); float power = 90.0f; //入力ピクセル構造体 struct PS_INPUT { float4 color COLOR0; //色 float3 normal TEXCOORD1; //法線 float3 light TEXCOORD0; //ライトベクトル float3 view TEXCOORD2; //ビューベクトル float3 halfAngle TEXCOORD3; //二等分ベクトル }; //ピクセルシェーダー float4 ps_main( PS_INPUT input, uniform float4 Ambient, uniform float4 Diffuse, uniform float4 Specular, uniform float4 Ka, uniform float4 Kd, uniform float4 Ks, uniform float power ) COLOR0 { //ライトベクトルの正規化 float3 L = normalize( input.light ); //法線の正規化 float3 N = normalize( input.normal ); //ビューベクトルの正規化 float3 V = normalize( input.view ); //二等分べｋとるの正規化 float3 H = normalize( input.halfAngle ); //ディフーズ float diffuse = max( dot( L, N ), 0 ); //スペキュラ float specular = pow( max( dot( N, H ), 0 ), power ); //環境光 float4 totalAmbient = Ambient * Ka * input.color; //拡散反射光 float4 totalDiffuse = Kd * Diffuse * diffuse * input.color; //鏡面反射光 float4 totalSpecular = Ks * Specular * specular; return totalAmbient + totalDiffuse + totalSpecular; } //テクニックの指定 technique blinnphong { //パスの指定 pass Pass_0 { DepthTestEnable = true; //デプステストを有効 BlendEnable = true; //ブレンドを有効 BlendFunc = float2( SrcAlpha,OneMinusSrcAlpha ); //ブレンド関数を設定 VertexProgram = compile arbvp1 vs_main( world, view, projection, light ); FragmentProgram = compile arbfp1 ps_main( Ambient, Diffuse, Specular, Ka, Kd, Ks, power ); } } 実行結果ですが、 こちらがPhongシェーダー こちらがBlinn-Phongシェーダー PhongとBlinnPhongの違いは、実装の違いで、 反射ベクトルか、ハーフベクトルを鏡面反射の計算に使うかの違いなので、 自分の好きな方を使ってください。 今回は、ここまで。
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行動メモ/2014年08月21日/行列計算様ライブラリ Eigen #blognavi
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食べた日：2009/1/21 この日は2泊3日で千葉県の舞浜駅から程近い「ネズミの楽園」へ行ったついでに、首都圏ラーメン食べ歩きをしてきました（笑） 3日目はお昼から新幹線の時間まで、時間が許す限り色んな物を食べ歩くコース（笑） まず最初はもちろんラーメンということで、『つけめんTETSU 品川店』へ。 %82%C2%82%AF%82%DF%82%F1TETSU%95i%90%EC%93X%20%8AO%91%95.jpg ラーメンテーマパーク『品達ラーメン麺達七人衆』にあるお店です。 この施設では以前、『せたが屋』で食べたことがあります。 2008年度、雑誌「TOKYO1週間」の「ラーメン・オブ・ザ・イヤー」つけ麺部門最優秀賞を獲得したつけ麺の人気店で、あの『六厘舎』の3連覇を阻んでの最優秀賞ということで、かなり期待してやってきました。 オープン5分前に着いて行列5人。 仙台人の感覚だと、この手の施設の行列は、ちょいとビックリです（爆） ただ、千駄木の本店は、かなりの行列との噂なので、本店よりは大分マシかと思います。 2杯喰いの1杯目、まず食べたのは「つけめん」（750円）。 09.1.21%20TETSU%95i%90%EC%93X%20%82%C2%82%AF%82%DF%82%F1%2032%94t%96%DA.jpg 09.1.21%20TETSU%95i%90%EC%93X%20%82%C2%82%AF%82%DF%82%F1%82%CC%8E%A9%89%C6%90%BB%95%BD%91%C5%82%BF%91%BE%96%CB.jpg 麺は自家製のややネジレが入った平打ち気味の太麺。 今ハヤリのゴツゴツとした硬めの食感ではなく、ややソフトでモッチリとした食感。 喉越しも非常にいいです。 以前は「浅草開化楼」の麺を使っていて、開化楼とのタッグで人気店に上り詰めたといっても過言ではないと思いますが、現状に満足することなく、2008年4月からは自家製麺に切り替えたそう。 自家製麺へのシフトは、非常に難しい決断だったと思いますが、そのあくなき探究心がラーメン・オブ・ザ・イヤー最優秀つけ麺に結びついたのだと思います。 あそこにそっくり！ 09.1.21%20TETSU%95i%90%EC%93X%20%82%C2%82%AF%82%DF%82%F1%82%CC%92%B4%94Z%8C%FA%93%D8%8D%9C%8B%9B%89%EE%82%C2%82%AF%8F%60.jpg つけ汁は甘味を強めに効かせた濃厚豚骨魚介系。 一口目の印象は「これ六厘舎にそっくりじゃん！」です。。。 粘度はやや六厘舎より弱いですが、つけ汁の味そのものは、かなり近いという印象です。 六厘舎にそっくりということは、かなり旨いということです（笑） 麺食後は、卓上のポットに入った割りスープを注ぎ、茄子型の焼き石を入れて、スープ割りをいただきます。 焼き石は入れた時は活火山のようにグツグツいっていましたが、いざ飲むと、あまり熱くなく、それほど効果を感じられませんでした。 つけ汁内には短冊切りの肩ロースチャーシュー・メンマ・刻みネギ。 しっとりとて軟らかなチャーシューは美味しいですが、メンマはかなり普通です。。。 食べ終わってお店を出る頃には、行列は20人以上に！ 他の店舗は『なんつッ亭』は若干並んでいましたが、その他は行列なし。 TETSUが一人勝ちといった印象です。 この手の施設で、このクオリティーのつけ麺が食べれれば、確かに混むのも納得です。 住所：東京都港区高輪3-26-20 品達ラーメン麺達七人衆内 ｂｙ hiro （2009年 32杯目） 厘舎並ぶなら こっち行っちゃいますね。自家製麺にんなりもう強麺とかやってないんですかね？ あの麺の美味さは秀逸でした。冷温とかもよく食べました。本店の2nd はじめちゃんもおすすめです。今春には濃厚魚介豚骨が仙台でも食べられる様なので(師匠情報)楽しみです。 -- かがやき (2009-01-27 22 15 08) かがやきさん、マイドです。 本店は分かりませんが、品川店では強麺はなく、この麺1種類のみでしたね。 私も冷と温の合い盛りつけ麺食べる予定でしたが、品川店にはなかったです（涙）＞今春には濃厚魚介豚骨が仙台でも食べられる様なので(師匠情報)楽しみです ホントですか！ 師匠さまの情報網は凄いっすね～。仙台では『とがし』しか濃厚豚骨魚介のお店はないので、非常に楽しみです♪ -- hiro (2009-01-28 00 34 10) 私が掲示板で東京レポを書いた際、『六厘舎とTETSUのつけ汁が似ている』 と言った（はず）のが分かっていただけたかと思います。（笑） 私は同じ日に六厘舎、TETSUと食べたので同じラーメンを2杯食べてるようでしたf^_^; （若干TETSUの方が甘めで、六厘舎の方が魚の香りが強く感じられました） -- ラーメンまん (2009-01-28 17 03 59) 品達で一番並んでるのはＴＥＴＳＵですよね。 ボクも年末、１４時くらいに行って並んでたのはここくらいでした。 並ぶのいやなんでせたが屋に入りましたが（＾＾； ＴＥＴＳＵのつけめんは本店で食べました。 おいしいんですが、ちょっと砂糖の甘さが強い感じがしました。 -- りんたろお (2009-01-28 20 46 16) 確かにラーメンまんさんの言っていたとおり、『六厘舎』と似てますね～。 私も六厘舎のお取り寄せを定期的に食べているので、食べた瞬間にそっくりなことに気付きました（笑） りんたろおさん、品達は以前は『なんつッ亭』の独壇場でしたが、今はTETSUが間違いなく人気No.1ですね！ 豚骨魚介のつけ麺人気は、まだまだ続きそうです。 -- hiro (2009-01-28 22 56 17) 名前 コメント
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ノーマルメダル 説明 「もう待てんし！」が口癖のせっかちな天使妖怪。そのくせ新製品の発売日には行列に並びたがる。 必殺技メダル
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（無題） -- TD 2006-11-12 21 43 49 今年はあの忌まわしい写真とお去らばする年であります。 （まぁ、そんなに思っていないが） 身分証明などでよく使う。 そう、運転免許証。 久々の遠出。９時前に自宅の扉を開けて、いざ門真運転免許試験場に。 いやはや、電車乗り継ぎ、そして徒歩で１時間ぐらいかけて行きました。 またまた忘れてました。日曜日の人の多さに。 着いたのが10時前、もうすでに蟻の行列状態。 ほんまに美味しい餌でも落ちてるのかと思いましたよ。そんなに並んで。 小生も蟻の行列と化すのですが。 そこから、受付で更新料を払い用紙を貰うまでが永かった。 これが初めの関所。 眼科検診はにわかに終了。 次の関所が写真撮影までの待ち時間。 これが又何たって永いことったら、ありゃしない。 そんなもんで、鬱積したところに名前呼ばれると直ぐ様写真撮影ですよ。 心積もりできないまま。 ハイチーズ。 カシャ。 ですよ。ほんまに。 なんかいつもこんな感じだからいい画が撮れないのかも。 と学習しない大脳新皮質に倦怠感。 まあ、そんなこんなでしたけども。 今日は寒かった。 こんな日は外套に手を隠しながら、息の霧を切り分け、ホットコーヒーを喉に通し暖をとると云う行為に冬を感じることができ恍惚に耽れた日でもあった。 コンクリートのジャングルにも花鳥風月が落ちてる。 次の更新年月日がＨ２３年いつのことやら。 又今日の小生を取り戻せるだろうか。 名前 コメント