Open2021/05/16にコメント追加3最適化メモHTHTNf2021/05/16に更新 テキスト系 http://www.me.titech.ac.jp/~mizu_lab/text.html https://mikiokubo.github.io/opt100/ 梅谷先生のSpeaker Deck https://speakerdeck.com/umepon HTHTNf2021/05/13 用語 アフィン関数 https://mathwords.net/affine https://qiita.com/koshian2/items/c133e2e10c261b8646bf アフィン変換は三角形の変形を定義することで決まる変換 アフィン変換は行列の積を取ることで合成して1つの変換と考えることができる 合成して1つの変換にしたほうが、計算量やアノテーションの変換という点では都合がいい。Numpyでかけるような処理でも、多態性をもたせるケースでは、1つのアフィン変換に書いたほうが見通しが効きやすいことがある。 HTHTNf2021/05/16 pulp https://www.mechmathmass.tokyo/entry/python-optimizer
HTHTNf2021/05/16に更新 テキスト系 http://www.me.titech.ac.jp/~mizu_lab/text.html https://mikiokubo.github.io/opt100/ 梅谷先生のSpeaker Deck https://speakerdeck.com/umepon
HTHTNf2021/05/13 用語 アフィン関数 https://mathwords.net/affine https://qiita.com/koshian2/items/c133e2e10c261b8646bf アフィン変換は三角形の変形を定義することで決まる変換 アフィン変換は行列の積を取ることで合成して1つの変換と考えることができる 合成して1つの変換にしたほうが、計算量やアノテーションの変換という点では都合がいい。Numpyでかけるような処理でも、多態性をもたせるケースでは、1つのアフィン変換に書いたほうが見通しが効きやすいことがある。