良いもの。悪いもの。

前回 に引き続き今回も Processing による日本全国コンビニ店舗分布地図について書いてみる。前回は大きさが固定された地図で拡大・縮小や移動ができなかったので、高解像度インタラクティブ版として、それをできるようにしてみた。 まず、日本地図がPNG画像なのでこれをベクタ画像に変更する。フォーマットはSVGだ。前回と同様に「 カビパン男と私 」で提供されている日本地図のSVGファイルを若干加工して利用させてもらった。 次にこのSVGデータをProcessingで利用する方法について述べる。「 ビジュアライジング・データ 」にもSVGの利用方法(processing.candy.*)が書いてあるのだが、実はここに書いてある情報は古くて現在では使用できない。現在では、PShapeを使ってSVGを利用する。 PShape mapShape = loadShape("japan.svg"); こんな感じだ。画面の(x, y)座標に表示するにはdraw関数内で以下のように記述すればいい。 shape(mapShape, x, y); 詳しくは Processingのリファレンス に書かれているので、下記のソースコードなどを参考にして調べてみて欲しい。 さて、これでSVG画像が利用できるようになったので、今度はこれを使って、 マウスの左ボタンのドラッグで平行移動 を行えるようにしてみる。やり方としてはmouseDragged関数を使う。移動したピクセル分だけ画像も移動する。mouseDragged関数内で移動分のオフセットを変数に入れるようにし、上述のshape関数でオフセット分だけ移動した位置に描画すればいい。 次に画像の拡大・縮小を行う。 マウスの右ボタンのドラッグで操作 する。 マウスを上に移動すれば拡大、下に移動すれば縮小 だ。SVG画像の縮小・拡大はscaleメソッドを使う。例えば、上記の例で元の画像を1.5倍にしたければ以下のようにする。 mapShape.scale(1.5); scaleメソッドによる拡大・縮小は画像の位置やそのオフセットなどもちゃんと正しい位置になるようにしなければならないのだが、それらについてはソースコードを参考にして欲しい。 上記はSVG画像による日本...

「ビジュアライジング・データ Processingによる情報視覚化手法」を読んでみたのだが、 Processing の情報処理とその視覚化がとても興味深いものだった。そこで、日本地図を使って何らかの情報を視覚化したいと考え、それならば全国に存在するコンビニ店舗の分布を調べてみようと思い、Processingで作ってみることにした。 因みに以前にも「 Processingで分子動力学計算 」や「 Processingを使ってWebカメラを監視カメラにする 」などのブログ記事を書いているように、プログラミング言語Processingはビジュアル関連で広範に応用でき、そのポテンシャルはとても大きい。 まずは、コンビニの店舗情報が必要なので、gooの コンビニ店舗検索 を利用し、ここから住所情報を得ることにした。ただ、一度に検索できる件数は5,000件までなので5,000件以上存在するコンビニに対してはPythonで都道府県ごとに検索してマージした。データはHTMLで書かれているのでPythonのre.findallのパターンマッチを使って一気に必要なデータに変換した。 次に、Google Mapsの HTTPリクエスト経由のジオコーディング を使って住所情報を経度・緯度に変換した。この辺もPythonを使えばちょちょいのちょいだ。以下のAPIを利用する。 http://maps.google.com/maps/geo?q=住所情報&output=json&sensor=false&key=APIキー ただし、変換は1日につき15,000件の制限が掛かっているので4万件以上ある住所情報を取得するには3日かかることになる。もっともIPアドレスによる制限なので別のIPを使えば問題ないようだ。 日本地図上にデータを表示するためには、経度・緯度情報からXY座標に変換する必要がある。日本地図は国土地理院によるとユニバーサル横メルカトル(UTM)図法が使われているらしい。簡単に言うと世界地図でよく使われているメルカトル図法の赤道に合わせている中心線を6°ごとの経度線に合わせて作成する方法らしい。そのための変換関数をPythonで以下のように作成した。本当は縮尺の微調整が入るようなのだが、今回はそこまで厳密にする必要はないのでその辺は省い...

以前に、 はじめてのCUDAプログラミングで分子動力学計算 というブログ記事を書いたことがある。最近このなんちゃって分子動力学計算(MD)プログラムのソースコードを読み直してみたのだが、かなりひどい。しかも、「CUDAプログラミング」でググってみると、この記事が2番目にくる。こんないい加減なコードを参考にされたら読んだ人にも迷惑が掛かるので修正することにした。それほどCUDAに慣れているわけではないが、前回のコードよりはましだと思う。 それにしてもコードの内容がひどい。意味もなく__syncthreads()が入っているし、複数のスレッドから同じグローバルメモリに書き込みしてるし、レジスタを活用してないし、計算の順序は非効率だし、ダメダメだ。 そこでまず、CUDA Visual Profilerで関数のパフォーマンス測定を行った。因みにこのプロファイラは CUDAプログラミングツールキット に含まれているもので、CUDAでプログラミングを行うには必須だと思う。使い方は簡単で、Windowsであればcudaprof.exeを実行して、FileメニューからNew...を選び、プロジェクトの名前と場所を設定して、実行するCUDAプログラムを指定するだけだ。引数が必要ならそれも指定しておく。デフォルトでは4回実行され解析される。それぞれの関数がどれだけ時間がかかったのかプロットされるので、どこがボトルネックになっているのか一目瞭然だ。 まあ、予想していた通り、Calc関数が全体の99.8%を占めていたので、ここから修正を行った。まず、iとjを使っていたループをjだけにした。iはスレッド数で分割されていたが、ブロックと合わせてそれを消した。次に、jのループ内で不必要にグローバルメモリにアクセスしないようにした。例えばchg[i]というグローバル変数はループ外でローカル変数に入れてそれを使うようにする。あとは、できるだけ除算などの演算を減らすようにした。 次に、系全体を中心に戻す関数があるのだが、中心座標を求める部分はホスト側の関数で実装し、系全体を戻す関数のみをCUDAの関数とした。もともとこの処理は毎回やらなくてもよいものなので、指定したステップ毎に1回行うようにした。今回は100ステップに1回としている。なので、全体の処理時間から見れば無視しても良く、頑張...

C++に慣れている人にとっては当たり前のことかもしれないけど、あまりC++に親しんでいない場合、構造体を格納したSTLコンテナに対してアルゴリズム<algorithm>を有効に活用していないかもしれない。そこで、構造体を格納したvectorなどのSTLコンテナでソートや探索、削除などのアルゴリズムの利用方法を書いておく。 struct A { int n; int* p; }; 上記のような構造体はよく見かける形だと思う。構造体Aに整数型変数のnとポインタ型変数のpがあり、例えばnに配列の要素数、pにその配列を確保したりする。こういった構造体を以下のようにvectorなどのSTLコンテナを使って格納することは多々ある。 vector<A> A_list; これで構造体Aをコンテナに格納できるわけだ。ところで、STLコンテナを使用する一つの理由として便利なアルゴリズムが利用できることが挙げられるだろう。sortやfindなどの定番のアルゴリズムは、それほどC++を利用していない人でもSTLを使ったことがあるのであれば知っていると思う。これらはとても便利だが、上記の構造体を入れたコンテナに対して以下のようには利用できない。 sort(A_list.begin(), A_list.end()); 当たり前のことだが、どのような基準でソートするのかコンパイラには分からないからだ。なので、どのような基準でソートさせるのかを関数オブジェクトを使って教えればいい。因みに関数オブジェクトとは、operator()が定義されているクラスのことだ。 例えば構造体Aのメンバ変数であるnを基準に昇順にソートさせたいとする。その場合は以下のような関数オブジェクトを作って、sortアルゴリズムの第3引数に渡せばいい。 class LessAn { public: bool operator()(const A& a, const A& b) { return a.n < b.n; } }; sort(A_list.begin(), A_list.end(), LessAn()); たったこれだけだ。 他のアルゴリズムに対しても基本的には同じように関数...

先日の事業仕分けによる次世代スーパーコンピュータ(次世代スパコン)の予算見直しで事実上の「凍結」との結論が出たことで、多くの人々から次世代スパコンについて注目が集まることになったが、情報不足のためか、一部誤解があるようだ。そこで、自分の知っている範囲で次世代スパコンについて記したいと思う。もし自分の知識が至らず間違っている場合は指摘して頂けると有り難い。 次世代スーパーコンピュータ 次世代スパコン は富士通のCPU、 "Vinus" SPARC64 VIIIfx か、その後継CPUで構成する公算が高いが、このCPUはスカラ型だ。もともと、NECと日立がベクトル型のCPUを開発する予定であったが、撤退によりベクトル型とスカラ型の混成システムから、スカラ型のみのシステムに変更された。因みに、この富士通のCPU "Vinus"は現時点で世界最高速のCPUであり、国産で高速なCPUを開発できるのかという疑問も払拭できている。 ところで、この撤退により次世代スーパーコンピュータ開発について危惧する声が出たのだが、実のところ次世代スパコン開発に関わるユーザや開発者の一部では、開発がしやすくなったとして喜んでいたりする。もともとの混成システムでは、 実用的に使う場合 、ベクタ部はベクタ部のみの利用、スカラ部ではスカラ部のみの利用でしかパフォーマンスが出せず、これでベクタ部とスカラ部を一台に入れる意味があるのかというもっともな疑問が出ていたようだ。また、次世代スーパーコンピュータ開発実施本部のプロジェクトリーダーである渡辺氏がNEC出身であることからのあらぬ疑いもされずに済むようになったと思う。 NECと日立が撤退した理由として、 百数十億円の負担が重荷になった と答えている。しかし、実際はそんな負担額では済まなかったというのが関係者間での通説だ。つまり、それ以上の巨額の開発資金を企業は自腹で負担しなくてはならなかったのだ。では何故そのような負担をしてまでも次世代スパコンに参加したかったのか。それは「世界一高速なコンピュータを作りました」という事実が企業にとって非常に大きな宣伝になるから。世間一般ではそれで世界一の技術があると見なしてくれるのだ。それに、売り上げももちろん重要だが、技術者の士気も上がることのメリットが大きい。技...

「てめーはおれを怒らせた」ボットといきなり言われても何のことだか分からないと思うけど、要はユーザの発言に含まれる特定の文字に反応して動作する Google Wave のボット billowlet@appspot.com を作成したのだ。 追記 (2010/3/7): Google Wave Robots API v2 がリリースされたので、 新しいAPIでボットを書き直してみた 。古いAPIは今後使用できなくなるようなので、今のうちに新しいAPIに移行した方が良いと思う。 先日、Google Waveの開発者用アカウントをGoogleからもらえたので早速何か作ってみることにした。どうせならGoogle App Engineを利用したかったので簡単に作れそうなボット(bot)を作成してみたわけだ。因みに元ネタの ジョジョの奇妙な冒険 とは言い回しが似ているというだけで内容とは関係ないので悪しからず。 このボットはユーザの発言内容に含まれる特定の文字に反応して動作し、ネコみたいな喋り方にさせられたり、英語や中国語で喋らされたり、笑いっぱなしにさせられたり、どもらされたりと、ユーザの発言がいろいろ変化する。因みに、「ごめんなさい」もしくは「ゆるして」と言うことで、動作を取り消すことができる。画像は実際の使用例だ。 ボットのアカウントは billowlet@appspot.com で、使い方はGoogle WaveのContactsパネル内にある+ボタンでこのアカウントを追加するだけだ。そして、このボットアカウントをWaveに参加させればよい。因みに、ボットに使われている仔猫のアイコンについては フリー素材ROKO の画像を利用させてもらった。 以下に「てめーはおれを怒らせた」ボットのデモのリンクを張っておくが、こちらは Wave Sandboxアカウント 所持者のみが利用できる。 「てめーはおれを怒らせた」ボット デモ 実際に使ってみて、このGoogle Waveはとても面白いWebアプリケーションだと思った。今回のアプリケーション作成でも将来性を強く感じることができたので、これから多くの人が使うことでどのように発展していくのか楽しみだ。 以下にGoogle App Engine上のソースコードを示しておく。ところで、stringモジ...

来月、海外に出張することもあってdocomoの HT-03A を購入してしまった。本当は海外で使うというのは口実で Androidアプリケーションを開発 したいだけだったりする。ここでは個人的なメモも兼ねて、Windows上でAndroidアプリケーションを開発するための準備について記しておく。 まず、 Eclipse Classic をダウンロード(現時点の最新版は3.5.1)して、それを適当なディレクトリに展開する。C:\に展開した場合、C:\eclipse\というディレクトリができる。因みに日本語版でも問題ないと思うが、自分は英語版のEclipseを使っている。 次に Android SDK をダウンロード(現時点の最新プラットフォームは2.0 "eclair")して、やはり適当な場所に展開する。C:\android\に展開した場合、C:\android\android-sdk-windows\というディレクトリが作成される。C:\android\android-sdk-windows\toolsを環境変数PATHに追加しておく。 展開したディレクトリにある SDK Setup.exe を実行すると、Android SDK and AVD Managerが起動するので、そのままプラットフォームをアップデートする。もし、SSLでエラーが出る場合は、Settingsの"Force https://... sources to be fetched using http://..."のチェックボックスをオンにすること。Installed Packagesでインストールされたプラットフォームを確認できる。必要なバージョンのプラットフォームがインストールされていないときは、Available Packagesで必要なバージョンをインストールできる。 Androidのアップデートが終わったら、Eclipseを起動させる。最初に作業ディレクトリ(workspace)を訊かれるが適当なディレクトリを指定する。起動したら[Help]-[Install New Software...]でAddボタンを押し、Nameに Android Plugin 、Locationに https://dl-ssl.google.com/an...