Contents はじめに乱数を用いた球面上への均一な点の配置確率密度関数と累積分布関数累積分布関数の逆関数乱数を用いた点群の生成と可視化 (Pythonコード)黄金比を用いた球面上への点の配置黄金比とフィボナッチ数列P...

Contents はじめになぜランダムな特徴量の変更ではなくDiCEを使うのかDiCEによる反実仮想サンプル生成DiCEの使用例DiCEのパラメータと意味優れた反実仮想サンプルの特徴反実仮想サンプルの利用用途用途ごとの、...

Contents はじめにグラフニューラルネットワークの基礎GNNとはGCNの動作原理取引ネットワークデータの生成ノードの特徴量設計正常ノードと異常ノードの特徴エッジの生成ロジックGCNによる異常検知モデルモデルの実装異...

Contents はじめに処理の手順セグメンテーション画像の準備流体力学シミュレーションの実行結果の分析まとめはじめに 本記事では、材料の特性評価における流体力学シミュレーションの応用について解説します。X線CTなどで取...

Contents はじめに専門用語の解説次元の呪いの緩和手法比較重点サンプリングの実装被積分関数の可視化サンプリング分布の比較実装の解説実験結果と考察まとめはじめに モンテカルロ法は、確率的なサンプリングを用いて数値積分...

Contents はじめに各手法の理論と実装長方形法（矩形法）台形法シンプソン法ガウス求積法実装と比較精度の比較計算時間の比較まとめはじめに 数値積分は、関数を解析的に積分することが難しい場合や、データ点からの数値的な積...

Contents はじめにScipyの最適化アルゴリズム導関数の利用とアルゴリズムの選択簡単な例：2次関数の最小化Autogradによる自動微分まとめはじめに この記事では、PythonのScipyライブラリを用いて最適...

Contents はじめに最適化アルゴリズムの概要勾配降下法（Gradient Descent: GD）モーメンタム付き勾配降下法（Momentum GD）遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm: GA）...

Contents はじめにライセンスと特許について理論的背景SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)KAZEAKAZE (Accelerated-KAZE)ORB (Oriente...

Contents はじめにクロフトンの公式とは2次元での直感的な理解3次元への拡張Python/NumPyによる実装参考: ボクセルサイズが異なる場合の重み付けNumPyによる高速化実装例精度の評価はじめに この記事では...

Contents はじめに一様乱数から始める任意の確率密度関数を持つ乱数の生成方法問題設定確率密度関数の調整変換式の導出理論的背景はじめに この記事では、Pythonを用いて任意の確率密度関数に従う乱数を生成する方法につ...

Contents はじめにリー代数とはPythonで実験してみる無限小回転の行列準備: 最も近い回転行列への補正最適化まとめはじめに この記事では、あるコスト関数を最小化するための3次元回転の最適化について、リー代数の考...