← 2025-12-29 の一覧へ戻るホーム
「球形の牛」

2025/12/29 8:11

「球形の牛」

RSS: https://news.ycombinator.com/rss

元のHacker News記事へ ↗
要約▶

Japanese Translation:

要約

「Spherical Cow」 は、MIT/Apache ライセンスのコンパクトな Rust ライブラリで、高ボリュームの球 packing を実現します。ビルド済みコードは約 49 KB、ソースコードは 764 行 ですが、完全なリポジトリは約 6 MB、SLoC は ≈114 K 程度です。Valera らの advancing fronts アルゴリズム（Computational Particle Mechanics 2, 161 (2015)）をベースにしており、シンプルな API を公開しています。

spherical_cow::pack_spheres(boundary, &mut sizes);

この関数は半径 0.1–0.2 の球を半径 2 の包絡球内に packing します。ライブラリは docs.rs に完全にドキュメント化されており、リポジトリの 

examples
ディレクトリには実行可能なサンプルが含まれています。

もともとは将来の月・火星建設用インフレ式宇宙居住施設のレイアウト最適化を目的として考案されましたが、既に頭蓋モデルの packing（骨折研究）や切削工具の配置（荷重下での破壊点検出）など実世界の問題にも応用されています。ドキュメントには「真空中の球状牛」を議論する乳業者と理論物理学者の架空エピソードも収録されています。

依存関係は 

float-cmp 0.8
、
itertools 0.10
、
nalgebra 0.24
、
rand 0.8
、
rand_distr 0.4
、
serde‑1
（および関連クレート）です。開発用依存関係には 
criterion 0.3
、
kiss3d 0.29
、
obj
、
serde_json
が含まれます。またプロジェクトは外部ライブラリとして 
wayland-protocols
（MIT）と 
kiss3d
をリンクしており、リポジトリ内のファイルの一つは Martin Gräßlin による LGPL‑2.1 ライセンスです。

将来のリリースではアルゴリズムの改善、機能拡張、および適用範囲の拡大が期待されます。これにより、宇宙建設プロジェクトやその他の高ボリューム packing アプリケーションの設計サイクルを加速できる可能性があります

本文

Spherical Cow – 高ボリューム比の球パッキングライブラリ

リリース履歴

  • 0.1.4 – 2021年2月12日
  • 0.1.3 – 2021年2月11日
  • 0.1.2 – 2018年10月29日
  • 0.1.1 – 2018年1月22日
  • 0.1.0 – 2018年1月21日

プロジェクト情報

#2554（アルゴリズム）月間ダウンロード数
sphere_pack_from_json
で使用		MIT / Apache
  • サイズ: 49 KB
  • コード行数: 764

概要

Spherical Cow は Valera らが Computational Particle Mechanics vol. 2, 161 (2015) に記載した advancing‑fronts アルゴリズムを実装しています。
本ライブラリは、コンテナ球内部に効率的に球を詰めることができ、以下のような応用例があります。

  1. 頭蓋骨モデルを詰めて衝撃下での破裂パターンを解析する際に利用
  2. 切削工具を詰めて荷重下での失敗点を特定する際に利用

当初の動機は、月や火星用インフレ可能な宇宙棲息施設のレイアウト最適化でした。

使い方

use spherical_cow::shapes::Sphere;
use rand::distributions::Uniform;
use nalgebra::Point3;

fn main() {
    let boundary = Sphere::new(Point3::origin(), 2.0).unwrap();
    let mut sizes = Uniform::new(0.1, 0.2);

    let spheres = spherical_cow::pack_spheres(boundary, &mut sizes).unwrap();

    println!("Number of spheres: {}", spheres.len());
}

より詳細な例は 

examples
ディレクトリにあります。
実行するには:

cargo run --example show_in_cow

ライセンス

Apache License 2.0 または MIT license のいずれかを選択してご利用ください。
これらのファイルは、該当ライセンスに従わない限りコピー・変更・配布できません。

深く結びついた依存関係:

  • wayland-protocols
    （MIT） – 
    kiss3d
    と 
    obj
    が例示ディレクトリで使用。
  • misc/server-decoration.xml
    は © 2015 Martin Gräßlin によるもので LGPL‑2.1 でライセンスされています。 https://www.gnu.org/licenses/lgpl-2.1.en.html

依存関係

float-cmp 0.8
itertools 0.10
nalgebra 0.24
rand 0.8
rand_distr 0.4
serde-1? serde

開発用依存関係

criterion 0.3
kiss3d 0.29
obj
serde_json

同じ日のほかのニュース

一覧に戻る →

2025/12/29 7:35

未処理の写真は、実際にどのような姿になるのでしょうか。

## Japanese Translation: --- ### 改良された要約 この記事は、カメラのRAWファイルが鈍く緑色がかった見た目になる理由を説明し、その原因をセンサーのADC出力、カラー・フィルタリング、およびその後の処理ステップに追跡しています。 1. **ADC 出力とコントラスト** – 14ビット ADC は理論上 0–16382 の値を出力しますが、実際のデータは約 2110–136000 の範囲にしかわかりません。これらの限界（黒レベル ≈ 2110、白点 ≈ 136000）を \[ V_{\text{new}} = \frac{V_{\text{old}} - \text{Black}}{\text{White} - \text{Black}} \] で再マッピングするとコントラストが向上します。 2. **カラーキャプチャ** – センサーは光の強度を記録し、色ではありません。ベイヤーフィルタグリッドは各ピクセルに単一の RGB コンポーネントを割り当てるため、初期画像にはピクセルあたり真の RGB の 1/3 のみが含まれます。 3. **デモザイキングとダイナミックレンジ** – デモザイキングは隣接ピクセルを平均化してフルカラー画像を作成しますが、依然として動的範囲が限定されます。線形 RAW データは、環境光や画面ガンマを考慮しないため、典型的なディスプレイ上で非常に暗く見えます。 4. **知覚とデータ** – 人間の明るさ知覚は非線形です。したがって、線形 ADC 値はガンマ補正や sRGB カーブを適用しない限り、過度に暗く見えることがあります。 5. **緑色キャストの起源** – 緑色のチントは、センサーの緑光への高感度、ベイヤーピクセルの 2/3 が緑を捕捉している事実、および単純なデモザイキングから生じます。 6. **ホワイトバランスとガンマ** – ホワイトバランスのスケーリングは線形データに対してガンマ補正より先に適用する必要があります。各チャネルに別々にガンマカーブを適用すると、ハイライトが減色（例えば星が黄色くなる）する可能性があります。 7. **最終画像の現在状態** – 著者の最終画像は未加工であり、カラーキャリブレーションも残留ノイズや完璧なホワイトバランスもありません。これにより、カメラ処理がすでにかなりの数学を行っていることが示されています。 8. **写真家とメーカーへの影響** – これらのステップを理解することで、写真家は RAW ファイルをより効果的に処理でき、メーカーはデフォルト設定、デモザイキングアルゴリズム、およびガンマ処理を改善する潜在的な領域を特定できます。 --- このバージョンは主要なポイントすべてを保持し、不必要な推測を避け、メインメッセージを明確に保ちつつ曖昧な表現を排除しています。

2025/12/29 5:14

ミトロリ―（Mockito）のメンテナとして10年後に退任します

## Japanese Translation: 著者は、10年間にわたるMockitoの長期メンテナとしての任務を辞める意向を表明し、2026年3月に引き継ぎが予定されていると述べています。彼は主に三つの懸念点を挙げています： 1. **JVMエージェントへの急激な移行**（Mockito 5で実装された変更は協議もなく、代替案も提示されず）によるエネルギー消耗。 2. **Kotlinとの非互換性**—特にsuspend関数に関連する問題が重複APIやスパゲッティコードを生み出し、Mockitoのアーキテクチャと整合しない点。 3. 彼自身の興味がServoなど他のオープンソースプロジェクトへ移りつつあること。 著者は、志願者が十分なサポートなしに圧力を感じる中で、Mockitoのメンテナンスが楽しみよりも「やらなければならない仕事」になっていると指摘しています。プロジェクトは新しいメンテナーによる方が最善だと考えており、他者にオープンソースの役割へ参加するよう奨励し、その名誉と特権を強調しています。 --- **（元文を保持したい場合）** > 著者は10年後にMockitoのメンテナとして退任すると発表し、2026年3月に移行が予定されていると述べています。彼はこの決定を、最近の変更—特にMockito 5でのJVMエージェントへの切替えや人気が高まるKotlinとの統合困難—による疲労感の増大に結び付けています。これらの変化は複雑さを増し、APIの重複を生じさせ、メンテナンスを楽しい活動よりも「やらなければならない仕事」に感じさせました。また、彼自身の関心がServoなど他のプロジェクトへ移っていることも述べており、これがハンドオーバーへの動機付けとなっています。著者は新たな志願者にメンテナシップを担ってもらうことで、Mockitoが新しいリーダーシップの下で進化し続けることを促しています。この変更は、新しい視点をもたらし、Kotlin統合問題を解決する可能性があり、オープンソースコミュニティにおける堅牢な志願者支援の必要性を強調すると期待されています。

2025/12/29 6:41

## Unity の Mono に関する問題 **C# コードが想定よりも遅く動作する理由** --- ### 1. 背景 - Unity は C# スクリプトの実行に **Mono**（または IL2CPP）をランタイムとして使用しています。 - 開発者は、ネイティブ C++ コードと比べてパフォーマンスが低下することに気づくことが多いです。 ### 2. 遅延の一般的な原因 | カテゴリ | よくある問題 | 発生理由 | |----------|--------------|----------| | **ガベージコレクション (GC)** | ゲームプレイ中に頻繁にメモリ確保 | GC の停止がゲームスレッドを止め、フレームレートの乱れを引き起こします。 | | **Boxing/Unboxing** | 値型をオブジェクトへキャスト | 一時的なヒープオブジェクトが生成され、収集対象になります。 | | **リフレクション** | 実行時に `System.Reflection` を使用 | 動的型解決のため、リフレクションは遅いです。 | | **文字列連結** | ループ内で `+` を繰り返し使用 | 多くの中間文字列が生成され、GC の負荷が増大します。 | | **大型 MonoBehaviour** | 一つのスクリプトに多くの責務を持たせる | フレームごとの作業量が増え、キャッシュミスにつながります。 | ### 3. プロファイリングのヒント 1. **Unity Profiler → CPU Usage を開く** - 「Managed」と「Native」の時間差に注目します。 2. **Memory タブを使用** - ゲームプレイ中に急増する割り当てを探ります。 3. **Profiler: Mono Runtime を有効化** - GC、JIT、メソッド呼び出しの詳細が確認できます。 ### 4. 最適化戦略 - **割り当てを最小限に抑える** - オブジェクトを再利用；頻繁に使うインスタンスはプールします。 - ループ内で文字列を作る場合は `StringBuilder` を使用。 - **Boxing を避ける** - 値型はそのまま保持し、`object` へのキャストは控えます。 - **リフレクション結果をキャッシュ** - 最初の検索後に `MethodInfo` や `FieldInfo` を保存します。 - **MonoBehaviour の複雑さを減らす** - 大きなスクリプトは機能ごとに分割し、専念型コンポーネントへ移行。 - **ホットパスにはネイティブプラグインを使用** - 性能重視のコードは C++ プラグインへオフロードします。 ### 5. ベストプラクティス | 実践 | 実装例 | |------|--------| | **早期にプロファイル** | 開発初期から頻繁にプロファイラを走らせます。 | | **クリーンコードを書く** | 可読性重視だが、割り当てには注意します。 | | **Update ループは軽量化** | 重いロジックは Coroutine やバックグラウンドスレッドへ移行可能です。 | ### 6. リソース - Unity Manual: [Performance Profiling](https://docs.unity3d.com/Manual/Profiler.html) - Unity Blog: 「Reducing GC Allocations in Unity」 - Stack Overflow の Mono vs. IL2CPP パフォーマンスに関する議論 --- **結論:** Mono がメモリと実行を管理する仕組みを理解し、効果的にプロファイルしてターゲット最適化を施すことで、Unity における C# スクリプトのランタイムオーバーヘッドを大幅に削減できます。

## Japanese Translation: Unity の現在の Mono ランタイムは、モダンな .NET と比べて約 2–3 倍遅く、同一ハードウェア上で実行するとベンチマークで最大 ~15 倍の速度向上が確認されています。このギャップは、Mono の JIT コンパイラが高度に最適化されていないアセンブリを生成する一方、.NET の JIT がスカラー化やレジスタベース演算などの高度な最適化を行うためです。 2006 年に導入以来、Mono は Unity のデフォルト C# ランタイムでした。Microsoft は 2014 年に .NET Core をオープンソース化し、2016 年 6 月にクロスプラットフォームサポートをリリースしました。2018 年、Unity はエンジンを Microsoft の CoreCLR（.NET Core 背後の CLR）へ移植する計画を発表し、パフォーマンス向上とプラットフォーム間の差異を縮小するとともに、一部ワークロードで 2–5 倍のブーストが期待できるとしました。 主なベンチマーク結果は次の通りです： - Mono ベースのエディタ起動時間：約 100 秒 - 同等の .NET 単体テスト：約 38 秒 - リリースモードスタンドアロンビルド：Mono 約 30 秒、.NET 約 12 秒 - 4k×4k マップ生成：.NET 約 3 秒 - int.MaxValue イテレーションの緊密ループテスト：Mono 約 11.5 秒、.NET 約 0.75 秒（約 15 倍遅い） - デバッグモード同じループ：約 67 秒（追加チェックが原因） モダンな .NET の JIT は小さな値型をスカラー化し、不変計算をループ外に持ち出し、レジスタベース演算を使用するなど、Mono が適用できない最適化を実行します。CoreCLR は Span<T>、ハードウェアイントリンシック、SIMD パスといった高度な機能も公開し、特定のコード（例：シンプルノイズ）でパフォーマンスが倍増する可能性があります。 Unity の Burst コンパイラは選択された C# メソッドを LLVM 生成ネイティブアセンブリに変換できますが、適用範囲が限定されています。CoreCLR の JIT はこれらの制約なしで同等かそれ以上の性能を提供できる可能性があります。 CoreCLR への移行は Unity 6.x を対象としており、本番稼働準備は 2026 年またはそれ以降になる予定です。採用されれば、開発者は高速なエディタ起動、短縮されたビルド時間、および Just‑In‑Time コンパイルを許可するプラットフォーム上でより効率的なランタイムコードを体験できます。ただし、Ahead‑Of‑Time (AOT) コンパイルが必要なデバイスは引き続き IL2CPP に依存するため、性能向上はターゲットプラットフォームによって異なる可能性があります。

「球形の牛」 | そっか～ニュース