君の目的はボクを殺すこと3 公開グループ 5419人が参加中 「君の目的はボクを殺すこと3」公認掲示板【グループメモ必読】 グループに参加してチャットを楽しもう! 2021/08/07 このルビー30個で待ち時間リセットって使う人いるんですかね、間違って押してしまった これ以前の返信1件 確認のポップアップって出ないんですか? 間違えて押したら詰みとは…。 せめて、ルビー1個で10分短縮とかの選択制にして欲しいものです(´;ω;`) 出ないです、10回確認きてほしいですけどね 残り1秒だろうが30個ですからね、恐怖でしかないです 待ち時間リセット破壊パックあったら買うわ 返信を入力 2021/08/06 【二属性降臨】 調査結果は、 【1万8407人】の参加者が確認できました。 前回差【-1754人】 今回より参加者表示(順位)を私より後に1階に到達された方が居た場合、その方の順位を張り付けてより正確な数をお知らせする様変更致しました。よって、以前は私の下に数名いらっしゃった数も今回からカウントする方向にしました。 また、Twitterの開設に伴い私のユーザーネームも変更しました。元「ナ」です。Twitterでは通知をオンにして頂くとLobiまで観にくる必要がなくなるので興味がある方は是非フォローお待ちしております。 ぜひフォローさせていただきます!!!! 2021/08/05 夏祭り前半戦も残りあと5日! なるべく多くのRT(リツイート)や公式アカウントのフォローでルビーを貰いましょう! 「君の目的はボクを殺すこと3」公認掲示板【グループメモ必読】 | 君の目的はボクを殺すこと３ | Lobi. ↓リンクはこちらから↓ (編集済み) ※チャット編集機能について これ以前の返信4件 路上の方はほぼ間違いなく無いですが、恐らくルビー使う方は選択式ピックアップ確定にはなるだろうと思います そうじゃないとやる人少ないですよね、選択式でも種類が多いから欲しいの当てるの難しそうですし どちらが良いのだろうか…イオドは初かぶりです もう夏祭りを引かないのであればタマちゃんボールオススメです。 イオドの開眼は後からどうにでもなりますが、タマちゃんボールは手に入らなければそこで終わりです。 サンタセクメトを除けば数少ないタマちゃんに影響する能力のため、クリティカル系の手持ち次第ですが特に降臨序盤に有利になれると思います (返信遅かった…) 返信ありがとうございます😭 たまちゃんボールにしておいて良かったです!夏祭りはとりあえず〆にしました!
こんにちは。スマホ持って以来数々の無料ゲームを飽きるまでやっては消し去ってきた浮気症の無課金ユーザーです。今回は特に思い出に残ってるゲームのこと書いてみようと思います。 君の目的はボクを殺すこと3 FUNDOSHI PARADE K. K. 無料 posted with アプリーチ 略して「ボク殺3」。ぼくころ。 何となく面白そうなゲームないかなーと思ってランキング探していて見つけたんですが、やたら評価が高かった&タイトルと開発元の名前(ふんどしパレード)の何だこれ感もあって目立ってましたね。むしろ輝いてたね。 「後払いガチャ」なんかのシステムが話題になったりして、私がやってた頃より人気爆上げ中のようです。やっぱり優良ゲームだよね~そうだよね〜。 ちなみにシリーズ3作目ということになっていますが、「1」は別にやらなくてもいい…むしろ「やるな」って冒頭で言われる上に、「2」は現世には存在しません。理由は3の中で語られることでしょう…。 もちろん面白いのもあるんですけど、凝った3Dとかもないシンプルな画面でそれなりの低スペック端末でもサクサク遊べるくらい動作も軽いので気軽に開けるっていうのもおすすめポイントです。 その割にやりこみ要素満載です。これは強い。 もくじ 1:どんなゲーム? ボク殺3の攻略をざっくり説明 └ 魔神様のご命令のままに魔神様を殺しまくるゲームです └ 攻略のカギは『下僕』たち └ 広告タップで貰えるボーナスも活用しましょう └ 『時空再起動』を繰り返して強くなるのです 2:第3000の魔神まで攻略したはいいけど… └ 3000がどうしてもクリアできない人へ どんなゲーム?
新年、あけましておめでとうございます。 今年も「りょうとのITブログ」をよろしくお願いします。 さて、新年1回目のエントリは、「プログラミングについて」です。 久々ですね。 しかも言語はR! 果たしてどれだけの需要があるのか?そんなものはガン無視です。 能書きはこれくらいにして、本題に入ります。 やることは、タイトルにありますように、 「モンテカルロ法で円周率を計算」 です。 「モンテカルロ法とは?」「どうやって円周率を計算するのか?」 といった事にも触れます。 本エントリの大筋は、 1. モンテカルロ法とは 2. モンテカルロ法で円周率を計算するアルゴリズムについて 3. Rで円を描画 4. Rによる実装及び計算結果 5.
6687251 ## [1] 0. 3273092 確率は約2倍ちがう。つまり、いちど手にしたものは放したくなくなるという「保有バイアス」にあらがって扉の選択を変えることで、2倍の確率で宝を得ることができる。 2の平方根 2の平方根を求める。\(x\)を0〜2の範囲の一様乱数とし、その2乗(\(x\)を一辺とする正方形の面積)が2を超えるかどうかを計算する。 x <- 2 * runif(N) sum(x^2 < 2) / N * 2 ## [1] 1. 4122 runif() は\([0, 1)\)の一様乱数であるため、\(x\)は\(\left[0, 2\right)\)の範囲となる。すなわち、\(x\)の値は以下のような性質を持つ。 \(x < 1\)である確率は\(1/2\) \(x < 2\)である確率は\(2/2\) \(x < \sqrt{2}\)である確率は\(\sqrt{2}/2\) 確率\(\sqrt{2}/2\)は「\(x^2\)が2以下の回数」÷「全試行回数」で近似できるので、プログラム中では sum(x^2 < 2) / N * 2 を計算した。 ←戻る
Pythonでモンテカルロ法を使って円周率の近似解を求めるというのを機会があってやりましたので、概要と実装について少し解説していきます。 モンテカルロ法とは モンテカルロ法とは、乱数を用いてシミュレーションや数値計算を行う方法の一つです。大量の乱数を生成して、条件に当てはめていって近似解を求めていきます。 今回は「円周率の近似解」を求めていきます。モンテカルロ法を理解するのに「円周率の近似解」を求めるやり方を知るのが一番有名だそうです。 計算手順 円周率の近似値を求める計算手順を以下に示します。 1. モンテカルロ法 円周率 精度上げる. 「1×1」の正方形内にランダムに点を打っていく (x, y)座標のx, yを、0〜1までの乱数を生成することになります。 2. 「生成した点」と「原点」の距離が1以下なら1ポイント、1より大きいなら0ポイントをカウントします。(円の方程式であるx^2+y^2=1を利用して、x^2+y^2 <= 1なら円の内側としてカウントします) 3. 上記の1, 2の操作をN回繰り返します。2で得たポイントをPに加算します。 4.
024\)である。 つまり、円周率の近似値は以下のようにして求めることができる。 N <- 500 count <- sum(x*x + y*y < 1) 4 * count / N ## [1] 3. 24 円周率の計算を複数回行う 上で紹介した、円周率の計算を複数回行ってみよう。以下のプログラムでは一回の計算においてN個の点を用いて円周率を計算し、それを\(K\)回繰り返している。それぞれの試行の結果を に貯めておき、最終的にはその平均値とヒストグラムを表示している。 なお、上記の計算とは異なり、第1象限の1/4円のみを用いている。 K <- 1000 N <- 100000 <- rep(0, times=K) for (k in seq(1, K)) { x <- runif(N, min=0, max=1) y <- runif(N, min=0, max=1) [k] <- 4*(count / N)} cat(sprintf("K=%d N=%d ==> pi=%f\n", K, N, mean())) ## K=1000 N=100000 ==> pi=3. 141609 hist(, breaks=50) rug() 中心極限定理により、結果が正規分布に従っている。 モンテカルロ法を用いた計算例 モンティ・ホール問題 あるクイズゲームの優勝者に提示される最終問題。3つのドアがあり、うち1つの後ろには宝が、残り2つにはゴミが置いてあるとする。優勝者は3つのドアから1つを選択するが、そのドアを開ける前にクイズゲームの司会者が残り2つのドアのうち1つを開け、扉の後ろのゴミを見せてくれる。ここで優勝者は自分がすでに選んだドアか、それとも残っているもう1つのドアを改めて選ぶことができる。 さて、ドアの選択を変更することは宝が得られる確率にどの程度影響があるのだろうか。 N <- 10000 <- floor(runif(N) * 3) + 1 # 宝があるドア (1, 2, or 3) <- floor(runif(N) * 3) + 1 # 最初の選択 (1, 2, or 3) <- floor(runif(N) * 2) # ドアを変えるか (1:yes or 0:no) # ドアを変更して宝が手に入る場合の数を計算 <- (! モンテカルロ法 円周率 c言語. =) & () # ドアを変更せずに宝が手に入る場合の数を計算 <- ( ==) & () # それぞれの確率を求める sum() / sum() ## [1] 0.
5なので、 (0. 5)^2π = 0. 25π この値を、4倍すればπになります。 以上が、戦略となります。 実はこれがちょっと面倒くさかったりするので、章立てしました。 円の関数は x^2 + y^2 = r^2 (ピタゴラスの定理より) これをyについて変形すると、 y^2 = r^2 - x^2 y = ±√(r^2 - x^2) となります。 直径は1とする、と2. で述べました。 ですので、半径は0. 5です。 つまり、上式は y = ±√(0. 25 - x^2) これをRで書くと myCircleFuncPlus <- function(x) return(sqrt(0. 25 - x^2)) myCircleFuncMinus <- function(x) return(-sqrt(0. 25 - x^2)) という2つの関数になります。 論より証拠、実際に走らせてみます。 実際のコードは、まず x <- c(-0. 5, -0. 4, -0. 3, -0. 2, -0. 1, 0. 0, 0. 2, 0. 3, 0. 4, 0. モンテカルロ法と円周率の近似計算 | 高校数学の美しい物語. 5) yP <- myCircleFuncPlus(x) yM <- myCircleFuncMinus(x) plot(x, yP, xlim=c(-0. 5, 0. 5), ylim=c(-0. 5)); par(new=T); plot(x, yM, xlim=c(-0. 5)) とやってみます。結果は以下のようになります。 …まあ、11点程度じゃあこんなもんですね。 そこで、点数を増やします。 単に、xの要素数を増やすだけです。以下のようなベクトルにします。 x <- seq(-0. 5, length=10000) 大分円らしくなってきましたね。 (つなぎ目が気になる、という方は、plot関数のオプションに、type="l" を加えて下さい) これで、円が描けたもの、とします。 4. Rによる実装 さて、次はモンテカルロ法を実装します。 実装に当たって、細かいコーディングの話もしていきます。 まず、乱数を発生させます。 といっても、何でも良い、という訳ではなく、 ・一様分布であること ・0. 5 > |x, y| であること この2つの条件を満たさなければなりません。 (絶対値については、剰余を取れば良いでしょう) そのために、 xRect <- rnorm(1000, 0, 0.
参考文献: [1] 河西朝雄, 改訂C言語によるはじめてのアルゴリズム入門, 技術評論社, 1992.
0: point += 1 pi = 4. 0 * point / N print(pi) // 3. 104 自分の環境ではNを1000にした場合は、円周率の近似解は3. 104と表示されました。 グラフに点を描写していく 今度はPythonのグラフ描写ライブラリであるmatplotlibを使って、上記にある画像みたいに点をプロットしていき、画像を出力させていきます。以下が実際のソースです。 import as plt (x, y, "ro") else: (x, y, "bo") // 3. 104 (). set_aspect( 'equal', adjustable= 'box') ( True) ( 'X') ( 'Y') () 上記を実行すると、以下のような画像が画面上に出力されるはずです。 Nの回数を減らしたり増やしたりしてみる 点を打つ回数であるNを減らしたり、増やしたりしてみることで、徐々に円の形になっていく様子がわかっていきます。まずはNを100にしてみましょう。 //ここを変える N = 100 () Nの回数が少ないため、これではまだ円だとはわかりづらいです。次にNを先程より100倍して10000にしてみましょう。少し時間がかかるはずです。 Nを10000にしてみると、以下の画像が生成されるはずです。綺麗に円だとわかります。 標準出力の結果も以下のようになり、円周率も先程より3. 14に近づきました。 試行回数: 10000 円周率: 3. モンテカルロ法による円周率の計算など. 1592 今回はPythonを用いて円周率の近似解を求めるサンプルを実装しました。主に言語やフレームワークなどのベンチマークテストなどの指標に使われたりすることもあるそうです。 自分もフレームワークのパフォーマンス比較などに使ったりしています。 参考資料