Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
RIG#2-1
Search
RIG
October 01, 2019
Technology
59
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
RIG#2-1
2019/10/01に実施されたRIGの第2回勉強会で使用した発表資料「Barnes-Hutのアルゴリズムを用いた多体問題シミュレータ」です.
RIG
October 01, 2019
More Decks by RIG
See All by RIG
RIG#3-1
sfcrig
0
78
RIG#2-3
sfcrig
0
110
RIG#1-2
sfcrig
0
230
Other Decks in Technology
See All in Technology
4人目のSREはAgent
tanimuyk
0
280
Deep Data Security 機能解説
oracle4engineer
PRO
2
230
「勝手に広まる」人気 AI エージェントを爆速で作ろう!(AWS Summit Japan 2026講演資料)
minorun365
PRO
10
2.6k
そこにあるから地図ができる~位置を示す"モノ"を愉しむ~ - Interface 2026年6月号GPS特集オフ会 / interface_202606_GPS_offline
sakaik
1
120
自作お家AIエージェントスタックチャンFWで困っている所紹介
74th
0
130
Agile and AI Redmine Japan 2026
hiranabe
4
500
ご挨拶「10周年を迎える共創ラボのこれまでとこれから」
iotcomjpadmin
0
150
從開發到部署全都交給 AI:實作 AI 驅動的自動化流程
appleboy
0
180
飲食店もAIで。レジ締めやハンディシステムをつくってる話 / Using AI for restaurant management
vtryo
0
200
はてなのサービス基盤を支える Kubernetes《足腰》
masayoshimaezawa
0
180
元・セキュリティ学習経験0大学生による業務紹介 / An Introduction to the Job by a Former College Student with Zero Security Training Experience
nttcom
0
940
データレイクの「見えない問題」を可視化する
sansantech
PRO
1
230
Featured
See All Featured
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
250
The #1 spot is gone: here's how to win anyway
tamaranovitovic
3
1.1k
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
1
550
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.7k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
Test your architecture with Archunit
thirion
1
2.3k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.8k
Game over? The fight for quality and originality in the time of robots
wayneb77
1
210
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.2k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
Deep Space Network (abreviated)
tonyrice
0
210
Transcript
Barnes-Hutのアルゴリズムを用いた 多体問題シミュレータ RIG#2-3 (2019/10/01) martian
多体問題 (N-body Problem) とは? • 互いに相互作用する3体以上からなる系を扱う問題 ◦ 恒星と惑星が万有引力により相互作用し合う場合の惑星運行 ◦ 電子の電子状態を求める、量子多体問題
• 今回は天体間の重力の相互作用をシミュレーションする
多体問題をシミュレートするために • 一般に多体問題では解析的な解 (厳密解) を求めることができない ◦ 制限三体問題などの特定の条件下では解析的な解が存在する • でもシミュレートしたい ◦
数値解 (近似解) を求めたいが,計算量が膨大 ◦ 計算を省略して計算量を削減するしかないが,誤差を増やしたくない ◦ 誤差の大きさに応じて計算を省略する程度を決定するアルゴリズムが必要 • Barnes-Hutのアルゴリズム ◦ * Barnes-Hutのアルゴリズムは上の要件に合致しているが,計算があまり厳密でないため精 度の要求される多体問題シミュレーションでは他の手法が用いられる.
多体問題の計算量 • 定義通りに解くと,物体から2つ選ぶ組み合わせについて全ての関係を計算 しなければならない→計算量はO(N^2)! 4 物体の数: 6個 物体の数: 12個
Barnes-Hutのアルゴリズムとは? • 多体問題のシミュレーションに用いられるアルゴリズム • 空間を1つの範囲内に1つの物体のみが存在する状況となるまで再帰的に等分 割し,木構造を生成 (次項で解説).生成された木構造から多体問題の数値解 を計算していく.
空間分割とBarnes-Hut Treeの構築 1. 空間を4等分割し(3次元空間であれば8等分割),そ れを元に4分木を生成. NW NE SW SE root
SW SE NE NW
空間分割とBarnes-Hut Treeの構築 1. 空間を4等分割し(3次元空間であれば8等分割),そ れを元に4分木を生成. 2. 4等分割した空間の中に,物体を1つしか含まない ものがあれば,その空間のノードに物体を割り当 てる. NW
NE SW SE root SW SE NE NW
空間分割とBarnes-Hut Treeの構築 1. 空間を4等分割し(3次元空間であれば8等分割),そ れを元に4分木を生成. 2. 4等分割した空間の中に,物体を1つしか含まない ものがあれば,その空間のノードに物体を割り当 てる. 3.
4等分割した空間の中に,物体が2つ以上存在する 空間があれば,その空間について1. から再びこの ルーティンを実行する. NW NE SW SE root SW SE NE NW NW NE SE SW NE SW NW SE
ノードに働く力の近似 ノード に働く力を求める rootの各象限から再帰的に以下の操作を行う 1. 子ノードが「子ノードを持つ象限を示すノード」であれ ば,該当象限を構成する辺の長さsをノードとの距離dで 割り,”s/d < 任意の閾値(θ)”
について a. 真であれば,その象限を1つの物体として捉え に及ぼす力を計算 b. 偽であれば,その象限内で1~の処理を再帰的 に実行 NW NE SW SE root SW SE NE NW NW NE SE SW NE SW NW SE
ノードに働く力の近似 ノード に働く力を求める rootの各象限から再帰的に以下の操作を行う 1. 子ノードが,「子ノードを持つ象限を示すノード」であ れば... 2. 物体を示すノードであれば,その物体が に及ぼす力を
計算する. NW NE SW SE root SW SE NE NW NW NE SE SW NE SW NW SE
ノードに働く力の近似 ノード に働く力を求める rootの各象限から再帰的に以下の操作を行う 1. 子ノードが,「子ノードを持つ象限を示すノード」であ れば... 2. 物体を示すノードであれば,その物体が に及ぼす力を
計算する. 3. 子ノードを持たない象限を示すノードであれば,無視す る. NW NE SW SE root SW SE NE NW NW NE SE SW NE SW NW SE
None
問題点 粒子同士の力の働きが非対称なので系全体の重心が移動する • このような問題において系全体の重心が不変であることは証明可能 • c.f.https://hannan-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_downloa d&item_id=522&item_no=1&attribute_id=18&file_no=1 遅い • 計算量はO(nlogn)だがオーバーヘッド
(木構造の生成) が大きい • 最悪の場合,総当たりするよりも計算回数が多くなることがある
知見 • 厳密解の存在しない問題→対処不可能ではない • 様々なアルゴリズムを使用することで数値解を求められる
参考文献 • 多体問題 -Wikipedia Retrieved 2019/09/30, from https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%9A%E4%BD%93%E5%95%8F%E9%A1%8C • N-body
simulation -Wikipedia Retrieved 2019/09/30, from https://en.wikipedia.org/wiki/N-body_simulation • N-body simulations (gravitational) -Scholarpedia Retrieved 2019/09/30, from http://www.scholarpedia.org/article/N-body_simulations_(gravitational) • The Barnes-Hut Algorithm Retrieved 2019/09/30, from http://arborjs.org/docs/barnes-hut