月別: 2015年2月

SICP

SICP を読んでみる #22 第一章 p.40

問題解答

問1.37

(define (cont-frac n d k)
  (define (cont-sum i)
    (if (= i k)
        (/ (n i) (d i))
        (+ (/ (n i) (+ (d i) (cont-sum (+ i 1)))))))

  (cont-sum 1))

再帰版はうまく作れなかったのでカンニング。

(define (cont-frac-iter n d k)
  (define (cf-iter v i)
    (if (= i 0)
        v
        (cf-iter (/ (n i) (+ (d i) v)) (- i 1))))

  (cf-iter (/ (n k) (d k)) k))

4 桁の精度の近似を得る。

(cont-frac (lambda (i) 1.0) (lambda (i) 1.0) 9)
→0.6181818181818182
(cont-frac (lambda (i) 1.0) (lambda (i) 1.0) 10)
→0.6179775280898876
(cont-frac (lambda (i) 1.0) (lambda (i) 1.0) 11)
→0.6180555555555556
(cont-frac (lambda (i) 1.0) (lambda (i) 1.0) 12)
→0.6180257510729613

11 くらいあれば OK?

問1.38

(+ 2 (cont-frac (lambda (i) 1.0)
           (lambda (i)
             (if (= (mod (+ i 1) 3) 0)
                 (* (/ (+ i 1) 3) 2.0)
                 1.0))
           12))

問1.39

(define (tan-cf x k)
  (define (cont-tan i)
    (let ((squareX (* x x))
          (d (- (* i 2) 1)))
      (cond ((= i k) (/ squareX d))
            ((= i 1) (/ x (- d (cont-tan (+ i 1)))))
            (else (/ squareX (- d (cont-tan (+ i 1))))))))

  (cont-tan 1))

(tan-cf 1.0 10)
SICP

SICP を読んでみる #21 第一章 pp.37-40

何だか、他の SICP 読書ブログを見てると 4,5 日でこのあたりまで来てる人達ばっかりで、しかもちゃんと問題も解いてるっぽいんですが自分の進みが恐ろしく遅いんですかね。。。。自分は一ヵ月でここなんですが(白目

本文

1.3.3 一般的方法としての手続き
区間二分法をテーマにした内容。一気にプログラムっぽい感じのコードが出てきた。個人的にはこちらの方が慣れてる感じがするのでとっつきやすい。

関数の不動点の探索

不動点 : x が f(x) = x を満たす時、x を関数 f の不動点という。ある初期値に対して f を繰り返し作用させることで求めることができる。

この不動点を求める方法を使って収束計算をおこなうことができる。ただし、これだけでは値が振動してしまう場合もある。それを緩和するために予測値との平均をとる方法があり、これを平均緩和法という。

問題解答

問1.35
φ^2=φ+1 より、両辺をφで割って φ=1+1/φ。

(define (goldenRatio x)
  (fixed-point (lambda (y) (+ 1.0 (/ 1.0 y)))
               1.0))

(goldenRatio 1.0)

問1.36

(define (fixed-point f first-guess)
  (define (close-enough? v1 v2)
    (< (abs (- v1 v2)) tolerance))
  (define (try guess)
    (display guess)
    (newline)
    (let ((next (f guess)))
      (if (close-enough? guess next)
          next
          (try next))))
  (try first-guess))

平均緩和未使用

(fixed-point (lambda (x) (/ (log 1000) (log x))) 10.0)

gosh> 10.0
2.9999999999999996
6.2877098228681545
3.7570797902002955
5.218748919675316
4.1807977460633134
4.828902657081293
4.386936895811029
4.671722808746095
4.481109436117821
4.605567315585735
4.522955348093164
4.577201597629606
4.541325786357399
4.564940905198754
4.549347961475409
4.5596228442307565
4.552843114094703
4.55731263660315
4.554364381825887
4.556308401465587
4.555026226620339
4.55587174038325
4.555314115211184
4.555681847896976
4.555439330395129
4.555599264136406
4.555493789937456
4.555563347820309
4.555517475527901
4.555547727376273
4.555527776815261
4.555540933824255
4.555532257016376

平均緩和使用

(fixed-point (lambda (x) (/ (+ x (/ (log 1000) (log x))) 2)) 10.0)
gosh> 10.0
6.5
5.095215099176933
4.668760681281611
4.57585730576714
4.559030116711325
4.55613168520593
4.555637206157649
4.55555298754564
4.555538647701617
4.555536206185039
SICP

SICP を読んでみる #20 第一章 pp.34-37

本文

1.3.2 lambda を使う手続きの構築
ここでついに lambda が登場。

非 lambda 版だと

(define (pi-sum a b)
  (define (pi-term a)
    (/ 1.0 (* a (+ a 2))))

  (define (pi-next n)
    (+ n 4))

  (sum pi-term a pi-next b))

こうなるのが、 lambda 版だと

(define (pi-sum a b)
  (sum (lambda (x) (/ 1.0 (* x (+ x 2))))
       a
       (lambda (x) (+ x 4))
       b))

こうなるよと。

局所変数を作り出す let の使い方

ここでやっと局所変数が使えるように。この説明が無いためにどれだけ大変だったか。。。。

解説の、lambda 版と let 版のコードの構造がわかり辛かった(カッコ多すぎやねん!!)ので自分がわかりやすいように整形してみた。

lambda
(define (f x y)
  (
    (lambda (a b)
      (+ (* x (square a))
         (* y b)
         (* a b))
      )
      (+ 1 (* x y))
      (- 1 y)
    )
  )
)

let
(define (f x y)
  (let
    (
      (a (+ 1 (* x y)))
      (b (- 1 y))
    )

    (+ (* x (square a))
       (* y b)
       (* a b)
    )
  )
)

問題解答

問1.34
(f f)
(f 2)
(2 2)

となってエラーになる。
何故ここでこの問題をするのか?という意図がわからない。

SICP

SICP を読んでみる #19 第一章 pp.33-34

どうにも、SICP 内だけで説明されている Scheme の構文だけだといろいろ辛い気がするんですが、それでもまずはこの範囲内でやりくりした方がいいんだろうか?というのがそこはかとない疑問。

問題解答

問1.31
再帰版

(define (product term a next b)
  (define (iter a result)
    (if (> a b)
        result
        (iter (next a) (* result (term a)))))

  (iter a 1))

反復版

(define (product term a next b)
  (if (> a b)
      1
      (*  (term a)
          (product term (next a) next b))))
(define (pi-next i) (+ i 2))
(define (pi-factor n) (/ (* (- n 1) (+ n 1)) (* n n)))

(* (product pi-factor 3.0 pi-next 1000) 4.0)

数列の作り方が思い浮かばなかった。。。。これはプログラミング力以前の算数力の低下が。。。

問1.32

(define (accumulate combiner null-value term a next b)
  (define (iter a result)
    (if (> a b)
        result
        (iter (next a) (combiner result (term a)))))

  (iter a null-value))

(define (product term a next b)
  (accumulate * 1 term a next b))

(* (product pi-factor 3.0 pi-next 1000) 4.0)

問1.33

(define (filtered-accumulate filter combiner null-value term a next b)
  (define (iter a result)
    (cond ((> a b) result)
          ((filter a) (iter (next a) (combiner result (term a))))
          (else  (iter (next a) result))))

  (iter a null-value))

a.

(define (next i) (+ i 1)
(define (square x) (* x x))

(define (prime-squaresum a b)
  (define (prime? n)
    ...)

  (filtered-accumulate prime? + 0 square a next b))
SICP

SICP を読んでみる #18 第一章 p.33

問題回答

問1.29
先日から引き続きコードを見直し。おかしいところは見つけたもののそれでもなおらず。ギブアップ。
回答を見ながらコードを修正。

(define h (/ (- b a) n))

関数だけではなく、変数もこのように定義できるのか。

そして、コードを直していくうちにそもそも出題されている内容から離れてしまっていた模様。
回答を見ながら自分のコードを修正して、正しい結果が得られるようになった。

(define (sum term a next b)
  (if (> a b)
      0
      (+  (term a)
          (sum term (next a) next b))))


(define (cube x)
  (* x x x))


(define (simpson f a b n)
  (define h (/ (- b a) n))

  (define (y k)
    (f (+ a (* k h))))
    
  (define (next i) (+ i 1))

  (define (term k)
    (* (cond ((odd? k) 4)
          ((or (= k 0) (= k n)) 1)
          ((even? k) 2))
       (y k)))

  (* (/ h 3.0) (sum term 0 next n)))

問1.30

(define (sum term a next b)
  (define (iter a result)
    (if (> a b)
        result
        (iter (next a) (+ result (term a)))))

  (iter a 0))

この問題はサラッと。