BigMath::PIより早く円周率を計算する - Qiita
ベンチマークを取ってみる まずはライバルとなるBigMath::PIの円周率100桁はどれくらい時間がかかるか計測してみます。 （本当はそれぞれ複数回試行して平均値を出したり桁数をもっと大きくしないといけないんですが…） require 'bigdecimal/math' require 'benchmark' result = Benchmark.realtime do puts BigMath::PI(100).to_s end puts "Time: #{result}s" $ ruby bigmath_pi.rb 0.3141592653589793238462643383279502884197169399375105... Time: 0.0004811960000097315s
Make Ruby Differentiable
1 year with ROM on productionOskar Szrajer1K views•32 slides
RubyからGoの関数をつかわなくても再帰をやめなくてもアルゴリズムを改善する→はやい - prime's diary
qiita.com mattn.kaoriya.net という記事を読んだのでアルゴリズムを改善して速くしました。 いわゆる行列累乗のテクニックを使うと（乗算部分を除けば）N番目のフィボナッチ数はで求まります。 実際にはフィボナッチ数は指数的に増大するので乗算にかかる時間が支配的になるのでもっと遅くなります(Karatsuba法なら、高速フーリエ変換を使えば)。 単純な足し算のループでは足し算の桁数を考えると なのでそれよりは随分と速くなります。 40番目ぐらいでは実行時間はほとんど0なので100万番目のフィボナッチ数を求めてみます。 こちらが元のソースコード def fib(n) f0, f1, v = 0, 1, 0 n.times do |x| if x <= 1 v = x else v = f0 + f1 f0, f1 = f1, v end end return f0 + f1
Rubyで数値の各桁を計算で取得することは無駄な努力だった (と思ったらそうでもなかった) - Qiita
まとめ (2015/04/28追記) 桁数はMath.log10を使って求める方法がダントツで速い 各桁を配列で取得するには「一旦to_sで文字列にする」「1桁ずつ計算で求める」の2種類の方法がある 桁数が膨大な場合はto_sしたほうが速いが、十分に小さい場合は計算で求めたほうが速い 計算方法にもよるので計算のほうが早くなる方法もあるかもしれない まぁそこまで速度に差はつかないのでどっちでもいいと思う class Integer # 桁数 def length #sizeはバイト数だけどlengthは使われてなかったので # 0を渡すとエラーが出るので避ける self.zero? ? 1 : Math.log10(self.abs).to_i + 1 end # 各桁 def to_a if Bignum === self # Bignumなら文字列にする方法で取得 self.abs.to
Ruby2.2 ではアレが死ぬほど使いやすくなるの！ - Qiita
そうです、Matrix（行列）クラスに色々入る予定のようです. .... いやもっと伝えるべきモノが他にあるとの怒号が今にも聞こえて来そうですが... 「すみません今日の所は行列の紹介をさせて下さい.」 多くの方は興味もないであろうけど、 Rubyには行列やベクトルを扱う Matrix クラスというものがありまして、 Ruby2.2では色々新機能やバグfixが入るようです. 「行列ベクトル演算するならRubyよね」 と言われるくらいのモノにはなるのではないでしょうか？ 本日はRuby2.2以前にあるものも含めMatrixのマジですごい所を紹介します. 使わないともったいない！すごいMatrix, 楽しく学ぼう！ 1. LU分解 LU分解が出来るという事は... n元連立方程式をいとも簡単に解く事が出来ちゃうの # 2x + y = 2 # x + 2y = 3 Matrix[ [2, 1]
Rubyで俺指向言語Qのプロトタイプ作った - Qiita
fooo↑↑ 動機 僕はただの数学/統計系の学部生で、RやMathematicaなどの言語を強いられる事が多いのですが、 RubyやHaskellやScalaなどのステキな言語を知っていると「ちょっとな〜」と思っておりましたところ、 突然「あ、新しい言語作らなアカン」という不可思議な衝動に駆られ ガッと取り憑かれたように実装し、少し冷静になってQiitaを書いているのが今です. フィードバックを頂きながら育てて行きたいと思います（コミッター絶賛募集中、ワイワイ楽しくやりたいです. アメちゃん差し上げるのでお願いします. ） 現在はコンパイラと４秒くらいで作ったインタプリタがあります. ポリシー 一番大きな観念としては 「紙とペンの感動をキーボードで」 です. 後々の可読性や保守性などはどうでもよくて、 「その瞬間（コードを書いている瞬間）の気持ちよさ、心地よさ、そしてその返値を楽しむ事」
【Rubyが好き】微積分や統計解析を快適に扱う言語(DSL) rubyで作ったヨ！ - Qiita
Rubyで微積分や統計解析を快適に扱うDSL作ったヨ！↓ github バグ報告を頂ければ２４時間以内に直します. このDSLで一番大事にしたのは、 微積分や極限、対数や三角関数などを紙上で数学をする感覚と同じ感覚で取り扱える事. わざわざRubyでやる必要、あったの...?（；゜０゜） 僕がこのDSLをRubyで作ったのにはいくつか訳があります. Rubyが好き MATLABが苦手 Rubyが好き mathmaticaが苦手 Rubyが好き pythonが苦手 Rubyが好き ... とにかくRubyが好きです. 少しマジレスすると僕の大好きなRubyは数学色が薄いのが少し悲しかったのです. (蛇足ですが、この想いからrubyのMatrixクラスにシコシコcommit してます. ex. https://github.com/ruby/ruby/pull/568 Matrixを成長させ組
QuickDrawはどのように素早く円を描いていたのか？ - ザリガニが見ていた...。
かつてのMac OS9までの描画エンジンの主役はQuickDrawが担っていた。GUIなOSでは、文字も含めてすべてをグラフィックとして扱うので、画面に見えているすべてのもの*1はQuickDrawによって描かれていたことになる。描画エンジンは、GUIなOS開発の要となる技術である。その出来が、GUIなOS開発の成否を分けるとも言える。 そして、最初期のQuickDrawは、ビル・アトキンソンがたった一人で開発したそうである。 当時（25年以上前）のCPUは、動作クロックが8MHzという性能だった。（現在は2GHz=2000MHzかつ、複数コアが当たり前） そのような性能であっても、違和感なくマウスで操作できるOS環境にするために、斬新な発想や試行錯誤を重ね、相当な努力の末に開発されたのがLisaやMacintoshであった。 Amazon.co.jp： レボリューション・イン・ザ・バレー
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