はじめに

2D関数は、入力が2D空間内の点で、出力が1Dの値である関数のことをここでは言います。このような関数を視覚的に理解するためにヒートマップを使用することができます。OpenSiv3Dを活用すれば、最適化のプロセスを含む多岐にわたる用途で利用可能です。

#include <Siv3D.hpp>

struct FunctionImage {
	const double resolution;
	const Vec2 rangeStart;
	const Vec2 rangeEnd;
	const Image image;
	const Texture texture;

	FunctionImage(std::function<double(const Vec2&)> func, double res, Vec2 start, Vec2 end, double minValue = 0.0, double maxValue = 1.0, ColormapType colormapType = ColormapType::Gray)
		: resolution(res), rangeStart(start), rangeEnd(end), image(createImage(func, res, start, end, minValue, maxValue, colormapType)), texture(image) {}

	void draw() const {
		texture.scaled(resolution).drawAt((rangeStart + rangeEnd) / 2);
	}

private:

	Image createImage(std::function<double(const Vec2&)> func, double res, Vec2 start, Vec2 end, double minValue, double maxValue, ColormapType colormapType) const {
		const int width = static_cast<int>((end.x - start.x) / res);
		const int height = static_cast<int>((end.y - start.y) / res);
		Image img(width, height);

		for (int y = 0; y < height; ++y) {
			for (int x = 0; x < width; ++x) {
				double value = func(Vec2(x * res + start.x, y * res + start.y));
				const double mappedValue = mapValue(value, minValue, maxValue, 0.0, 1.0);
				img[y][x] = Colormap01(mappedValue, colormapType);
			}
		}

		return img;
	}

	double mapValue(double x, double in_min, double in_max, double out_min, double out_max) const {
		return (x - in_min) * (out_max - out_min) / (in_max - in_min) + out_min;
	}
};

void Main() {
	constexpr double resolution = 0.1;
	constexpr Vec2 rangeStart(-10, -10);
	constexpr Vec2 rangeEnd(10.0, 10.0);
	const std::function<double(const Vec2&)> func = [](const Vec2& pos) {
		return (std::sin(pos.x) + std::cos(pos.y)) / 2.0 + 0.5;
	};

	const FunctionImage funcImage(func, resolution, rangeStart, rangeEnd, -1.0, 2.0);
	Camera2D camera((rangeStart + rangeEnd) / 2, 100.0);

	while (System::Update()) {
		camera.update();
		{
			const auto t = camera.createTransformer();
			funcImage.draw();
		}
	}
}

2D関数とヒートマップ

2D関数の定義

2D関数: 入力が2次元の座標、出力が1次元の値。
例: ( z = f(x, y) )

ヒートマップの利用

ヒートマップ: 2D関数の値を色で表現。
色の対応: 出力値と色の間のマッピング（例: 高い値→赤、低い値→青）。

面白い使用方法

教育的ツール: 関数の地形を視覚化して理解を深める。
リアルタイム最適化: ヒートマップ上で最適化プロセスのリアルタイム追跡。

結論

2D関数とヒートマップの組み合わせは、関数の挙動を直感的に理解し、最適化などのプロセスを視覚化する強力な手法です。OpenSiv3Dを使用すると、このプロセスを容易に実装し、多岐にわたるアプリケーションで使用することができます。