@tetu@mathtod.online図の配置はこだわらずにTeXに任せるのがいいと思う。(個人的にはHは使ってはいけないと思っている。Arithmeticはざっくり言って、数式処理的な数値計算ということですか。それならやってみたいですね。$P(m)$.この式を2通りの読み方で読んだだけに思える。moreそういえば高校(おそらく高1)の授業で3次方程式の解の公式の導出を扱ったことを思い出しました。0)$から$x^3+ax+b=0$の形にして、、、あと、プリントに切れ目の入った立方体の図が載っていた気がしますね。それから少しして友人が4次方程式の解の公式の導出が(確か何か参考にして)出来たと言っていて驚きましたね。三角関数の倍角の公式や3倍角の公式を習った際には4倍角や5倍角を導出してみたり。$k$乗和の公式($\sum_{i=1}^ni^k$)も私は5くらいまで求めましたし、前述の友人は確か7くらいまで求めたと言っていましたね。x$を計算したり、、、あと高3あたりではフーリエ級数展開やフーリエ変換、さらに高速フーリエ変換などについて図書館で借りた本で勉強したりしましたね。あとは数学ガール読んだり。今思うと参考書のコラムに大学の数学(テイラー展開や固有値固有ベクトルなど)が載っていて良かったなと思います。5$が無理数なので合ってそう。__builtin_ctzl(x)はGCCの組み込み関数なのでコンパイラがGCC以外の場合動く保証はありません。moredSMFTとXorshift128両方試してみた。dSFMTは約7秒、Xorshiftは約7.1秒とdSFMTのほうが少し速かった。moreRustの最適化は優秀なはずで、乱数生成はXorShiftで高速なはずなので、C++&dSFMTの7.5秒よりも速くなると思っていたので不思議。慣れてないのでRustの方で変な書き方しているだけかもしれないが。@tetu@mathtod.onlineこの前C++で書いたIsingと同じプログラムを(Rustの練習ついでに)Rustで書いてみた。慣れないRustに苦戦していたらこんな時間になってしまった。https://github.com/Toru3/ising2dそして、約11秒と思ったより遅い。分かる人がいたら教えて欲しい。@tetu@mathtod.online単純にdSFMTに差し替えるだけで約7.5秒と倍位早くなりました。https://gist.github.com/Toru3/e732da1be6c0f9e1454de122d07fc341#file-ising2d_dsfmt-cpp袖領域を用意して境界の分岐を消したり、vector<bool>を使ったりすればまだ速くなりそうですが、とりあえずはここまでにしておきます。C++で実装してみました。高速化は意識せずに書いたので速くはありません。C++は約16秒でした。{#2}}}と定義しておいて\pfrac{f}{x}のように使いますね。@tetu@mathtod.online#economics金融緩和は行いつつ、財政拡大することでより確実にデフレ脱却出来ると私は思っています。財政拡大は直接需要になり、企業や家計の所得になるためです。