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はてなキーワード: プログラムとは
完全解析されてないからです。
8×8盤オセロのゲーム木のサイズは1054ノードと推定されており、合法的なポジションの数は1028と推定されている。数学的には未解決であるが、速い並列ハードウェア上あるいは分散コンピューティングを通じたプログラムによる徹底的な計算を行うことで解を見つけることは可能かもしれない。
| 時間 | 記事数 | 文字数 | 文字数平均 | 文字数中央値 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 121 | 23030 | 190.3 | 47 |
| 01 | 94 | 13913 | 148.0 | 48 |
| 02 | 39 | 9534 | 244.5 | 80 |
| 03 | 30 | 10199 | 340.0 | 43.5 |
| 04 | 10 | 2934 | 293.4 | 68.5 |
| 05 | 7 | 1184 | 169.1 | 60 |
| 06 | 16 | 1380 | 86.3 | 48.5 |
| 07 | 21 | 3026 | 144.1 | 65 |
| 08 | 37 | 4091 | 110.6 | 64 |
| 09 | 110 | 16476 | 149.8 | 53 |
| 10 | 140 | 13296 | 95.0 | 35.5 |
| 11 | 129 | 20863 | 161.7 | 46 |
| 12 | 153 | 10104 | 66.0 | 42 |
| 13 | 149 | 16612 | 111.5 | 34 |
| 14 | 170 | 21599 | 127.1 | 54 |
| 15 | 164 | 18782 | 114.5 | 44 |
| 16 | 113 | 16822 | 148.9 | 68 |
| 17 | 107 | 10718 | 100.2 | 39 |
| 18 | 97 | 12131 | 125.1 | 47 |
| 19 | 120 | 18772 | 156.4 | 51.5 |
| 20 | 215 | 17434 | 81.1 | 33 |
| 21 | 217 | 20850 | 96.1 | 55 |
| 22 | 204 | 28655 | 140.5 | 55 |
| 23 | 149 | 23687 | 159.0 | 46 |
| 1日 | 2612 | 336092 | 128.7 | 47 |
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会社には行きたくないけど(「行く」のがめんどくさくて)会社でやってることは楽しい。これはまだ一年目で責任が薄いからっていうのもあるんだろうけど、楽しいと思ってる内に誰かに言いたかったので
まず、自分がプログラム書くのが好きだって言ったら先輩がプログラミングをする課題を投げてくれる(別にめちゃくちゃプログラミングできるというわけでもないけど)
うちの課だけで使う効率化のためのシステムだから自由に書けるし期限もない。言語はなんでもいいって言われたのとか、難易度的にちょっとむずかしいくらいでやりがいがあるのとか、プログラム動かすだけのサーバが欲しくなったら前々から興味があったラズパイ貸してくれたのとか、楽しい。残業代もちゃんと出るので最高
あと、先輩方がみなさん社内でも技術力が高い人たちらしいっていうのがいい。飛び交ってる話を聞いてるだけでも勉強になるし、教え方もうまい。別の課の先輩複数人に「その課に一年目からいられるのなら間違いなく成長できる」みたいなことを言われるくらいにはいいところなんだと思う、空気もほどほどにゆるい。
この先輩のようになりたいって思える人ばかりでありがたい。褒めて伸ばすスタイルなのか、小さいことでもすぐ褒めてくれるのも嬉しい
今までオタクめいた話が出来る友達なんて少なかったのに、今はそういう話が出来る上に趣味も合う人がいるから本当に話してて楽しい。アニメやゲームの話が弾む上にプログラムとかの話をしても「分からない」って言われない すごい
少し前になるが、転職活動の一環で難易度が高いと言われているニュースの会社をリクルーターを通して受けてみた。
SNSや勉強会を通じて、優秀な人材がいることは事前に分かっていたし、勉強会で実際に話してみるとただ有名なだけのエンジニアとは違い、技術にもビジネスにも明るく仕事が出来る事が直ぐに感じ取れたからだ。相手は自分のことなど覚えてはいないと思うが。
時を同じくして同僚も受けていた事が分かり、同僚も辞退をしていたのでどんな感じだったか情報交換を行った。
面接を通してミスマッチが発生しなくて良かったと思っているので、その記録を残してみる。
私のキャリアは、ソフトウェアエンジニアを約10年ほどサーバーサイドのプログラムを多く書いており、十数名規模のマネジメント経験がある。
応募ページを見ると、大量にポジションが無尽蔵に羅列してあり、何が何なのか正直よくわからなかったのでポジションサーチというやつに申し込んだ。
まずここでミスマッチが発生した。先方からはフロントエンド関連のエンジニアのポジションを提案され、戸惑いながらも面接に進んだ。経歴書にはフロントエンドも業務で取り組んでいたと書いたためであろう。なお、面接の前にオンラインで簡単なコーディングテストが行われた。
面接は1日に連続して数人と行うスタイルで、このやり方は初めての体験だった。
最初の人は現場の人だったのであろう。非常に初歩的な事を聞かれた。技術的に深いコミュニケーションが出来ず、少し深ぼった話をすると逆になんですかそれはという反応をされたので、レベルが高くない人なのかと察し適当に流すことにした。
なお、コーディングテストの結果はどうだったのか評価を教えてほしいと伝えると、自分もこの問題はよく分からないからと言われた。一体何のために行っているのかテンションが下がる話である。
次はマネージャーとの面接だった。どういうチームがあるのか組織的な事を説明され、相手の会社のアーキテクチャを説明された。その上でどう改善するかという問題を出された。
こういう面接の方法もあるのかと思いつつ、もし前提がこうであればこう改善したほうが良いという提案を何個かしたが、それはこういう理由で出来ないや、今は忙しくて取り組めないという事を返された。隠れた条件を後付けで出されるので、なんかズレてるなと感じ、組織的な課題を聞いてみたところはぐらかされた。
面接によくある、最後に何か質問はありますか？と問われたときに、面接の中で聞かれたことを逆質問し、その課題にどう取り組むかの意見を聞いたところ、適当な感じに返された。
この時点で微妙な人たちが連続して続いたので、私の中では辞退をしようと決めていたのだが、是非2次面接に進んでほしいという案内を受けた。
てっきり1次と2次を連続してやったと思っていたが、この日に受けたのはどちらも1次面接らしい。
リクルーターには別のポジションで受けたいこと、可能であればもっと優秀な人か勉強会で登壇した人と面接をしたい事を伝えたが後者は叶わなかったので辞退を申し入れた。辞退の理由は、面接した人と一緒に仕事をする事になると心労が絶えない事を直感的に感じ取ってしまったからだ。
同僚はバックエンドというポジションで直接応募しており、情報交換した感じでは面接官は別の人のようだった。
聞いた話なので詳細を書くことは出来ないが、Kubernetesの本に関わっている有名な人が出てきたようだったが、そのプロダクトの話をしても全然詳しくなく、実際にサービスで使っている自分の方が詳しくてがっかりしたそうだ。今取り組んでいるプロダクトの課題や目的、背景を聞いても、よく分からないと返されてしまい、萎えてしまったために辞退した模様。その同僚はフリマの会社も受けており、きちんと分かっている人が出てきたのでそちらに行くらしい。
（プログラミングに限らず）学習時間の長短よりも、対象に興味を持てるかどうか？が分かれ目だと思います。
（まったく興味が持てなければ、いくら時間をかけても頭に入って来ない？）
最初に小さなプログラムを動かせたときに「やった！動いた！」という感動～アハ体験が得られたら、あとはドミノ倒しのように一気に進むと思います。
（まあ「Hello world」を表示させたぐらいで驚ける大人は少ないと思いますが…。）
○朝食：なし
○夕食：のりべん、ハイボール
○間食：なし
○調子
は？ なんで俺がプロパー様の尻拭いしなきゃいけないんすか？ それもやめるだのやめないだの、業務と直接的な関係ない話題で、知らないから帰りまーす、と言いたくなる気持ちをぐっとこらえた。
世の中ってそうだよね、といえばそうなんだろうけど、理不尽なことばっかだな。
まあいいっすよ、なんでも……
どうせね、俺みたいなクズゴミ人間は、あなたたちみたいな高尚で上級国民なプロパー様のお手伝いができるだけでありがたいと思って過ごさせてもらいますよ。
いやもうね、真面目な話そう思ってるんすよ。
そりゃまあ、僕だって上級国民にはなりたいですけども、どうせそんな能力もないゴミクズダメダメ人間なんすから。
わかってるんだよ。
そのね、直接的な業務。
プログラムのコードを書いたり、仕様をドキュメントにおこしたり、不具合を解消したり、
そういうところでは、僕は力になれていると思ってるし、あなたたちに期待に応えていると思ってますよ。
でもね、そうじゃないところ。
結局、僕ができていると思っているのは、僕の目に見えている仕事だけで
そういう態度をとっちゃいけないんだよ。
結局、俺は給与という観点では評価されていないという結果論で、俺自身を批判しなきゃいけないんだよ。
自己批判。
自己批判。
なんだよ。
けどさあ、俺を評価してくれる人なんて、俺が仕事をしている場には誰もいないんだよ。
自社の人と最後に会話したのいつだろうね。
半年前ぐらいな気がするよ。
それも「風邪ひいたんで休むわ」ぐらいのやりとり。
それで、俺の何をどう評価できるっていうんですかねえ。
よくないよくない。
そういう態度をとっちゃいけないんだった。
忘れてた。
さっき書いたばかりなのに忘れてた。
結局、俺は給与という観点では評価されていないという結果論で、俺自身を批判しなきゃいけないんだよ。
自己批判。
この記事は少し前置きが長いが読んでくれ。ＮＹ市場の歴史的株価下落により、世界的なリセッション入りは近い、多くのアナリストはそう考えている。しかし、長期金利上昇以上に問題なのが（２つは関連しているものの）失業率だ。アメリカではもう失業率は下がりそうにない。ギグエコノミーなどの構造的要因によってNAIRUが上昇している可能性がある。U-6失業率を見ると、アメリカ経済は完全雇用に近いが、以前の水準から言うに、ケインジアンは完全雇用ではないと言うだろう。原油価格は上昇しており、ギリシャ危機当時のインフレ対策としての緊縮（当時ほど過激ではないにしても、ギリシャはやりすぎたが、ベルギーなどは適切だった適度な緊縮）が必要になるかもしれない。スタグフレーション対策としてだ。中国の経済統計は悪化しており、グローバルな貯蓄バランスの不均衡によって国際通貨市場の不安定化、新興国（途上国）からのドルの逃避（アジアは比較的貯蓄率が高いためリスクは低いだろう）、構造改革の余地の減少、石油、穀物価格や株価下落に伴うコモディティへの投機により、中央銀行はスタグフレーション回避のためにさらなる引き締めが必要になるかもしれない。全世界でレジームチェンジが必要になりそうだ。具体的にはシムズ理論による財政出動（拡張的緊縮論にはシムズ理論で対抗）、投資減税（資本の利潤率低下の法則と金融緩和の代わりにリスクプレミアムに働きかける政策）、穀物投機を減らすための利上げと新興国(途上国)への一時的な融資、バイオマス燃料の規制、トービン税、中小企業の金融円滑化のための財政支出としての支援が必要だろう。また、国有化された金融機関の役員報酬の規制法も必要だ。政府は、学資ローンを買い入れるべきだ。新卒者の消費が増えないバランスシート不況を阻止するためだ。投資減税、雇用補助金によるリストラ阻止、長期的には過剰資本解消と合理化計画、（アメリカ民主党の主張するしかもインドで実験された）雇用保障制度と福祉分野での雇用創出、ワークシェアリングの柔軟な対応（所得税などの控除なども盛り込まれるかもしれない）を行い、長期的成長に配慮するコーポレート・ガバナンスの推進（ドイツ型に改革）、４０１kやヒラリークリントンの主張していたプロフィットシェアリングを支援する必要がある。また、国際的な穀物およびエネルギー支援の枠組み協定も必要だろう。IMFのSDRのような制度かつ現物に裏付けられたIMFの保証する国際仮想通貨ベースで現物で短期融資するのだ。インフラ投資を推進し、石油を（あまり）使わない分野での雇用創出（製造業の国際分業による世界的レベルでの石油生産性の向上)、おもに途上国への石油生産性向上のための技術支援、投資ファンドの設立、一帯一路の推進によるグローバルサプライチェーンの再編、輸送の効率化、現地雇用推進と輸送コストを抑える手段としての薄く広い国際合意に基づいた関税によってコモディティ価格上昇によるコスト・プッシュ・インフレおよびスタグフレーションを阻止できるだろう。（特にアメリカではトランプ減税の延長ともに）株式の所有構造の再分配、株式保有への課税もおそらく必要だ、金融のイノベーションと金融市場のダイナミズムを維持し、債務を持続可能性を高めるには、資産や貯蓄の不均衡の是正が必要だからだ。とくにアメリカでは、貯蓄率が低すぎる。家計のバランスシート改善と不況のクッションとしての貯蓄が必要なため、定額給付金という画期的な政策は必要である。底辺層への支給は、再分配にもなる。合理的期待形成論によれば、消費は生活必需品のみで消費を減らし貯蓄を増やす（逆に言うと、必要以上の消費が抑制されるので資源や食料価格が低下し、貧困層には良い）（有効需要の下限を管理し、スタグフレーションを防ぐにはちょうどよい）。また、貯蓄率上昇による金利低下や穀物価格上昇のリスクはトービン税や金融引締めで対応すべきであり、自営業者向けなどの金融円滑化、地方自治体の債務負担軽減のための補助金も必要だ。政府の進める生産性向上促進税制や障害者の労働参加率上昇のための支援（スウェーデンのサムハルのような）、職業訓練プログラム拡充により、生産性向上（潜在成長率上昇）で、世界的人口増とオイルピークと戦う必要がある。また、サブサハラアフリカでの農業生産性向上への国際的支援、土地なし農民などへの国際的な支援策、先進主要国はアフリカなどの農民を失業させないように、棲み分けなどで農業生産性を向上させるための各国の強み、地形や気候にあった政策を国際的協調のもと、行なうべきだ。過度の農業のグローバル化はサプライチェーンの冗長性を損なうため長期的には東日本大震災のようなサプライチェーンの分断、気候変動による凶作などによる飢饉の発生など、長期的には政治的安定性の低下（それによる経済政策の整合性低下）、グローバルな秩序の不安定化、長期的な潜在成長率の低下や、構造改革の遅れなどの問題が生じるため行うべきではない。また、牛肉などの需要抑制のための消費税の見直しや石油税についても国際協調をもって行うべきだ。ニート対策として、欧州諸国などは徴兵拒否の対価としての労働をふやし、労働供給の安定化、人手不足の解消を行うべきだ。韓国のように、中小企業に就職した場合、補助金を支給することもよい。役に立たない職業訓練をへらし、見習い雇用を支援し、正社員化による精神的安定や安定的な消費拡大を目的とした正社員化促進税制、ESOPの推進、また、雇用拡大として内部留保を減らすため法人税を大幅に増税、そして、社会保険料をかなり軽減（廃止）により中小企業の負担を減らすといったことも重要だ。また、投資減税や４０１k年金の推進などにより資本市場の活性化と（過度な内部留保によるゾンビ企業）淘汰も行うべきだ。間接金融と直接金融はゼロサムゲームではなく、補完し合うように政策的に金融機関再編をすすめるべきである。投資のための内部留保も課税し、資本市場により調達することを税制上促進し、投資の効率化や過剰投資抑制（不良債権抑制）、時限的な消費税、投資税の減税により、消費と投資のリバランスをすすめ、マクロ経済環境の安定化をすすめるべきである。R&D予算には競争的メカニズムを導入し、政府の研究所ではなく民間のR&D控除を推進すべきだ。特許などが会社に帰属するような改革は働き方改革（ポストフォーディズム的労働需給の柔軟化としてのフリーランス化）に逆行し、インセンティブやマクロ的な労働生産性向上に悪影響を及ぼすため、行うべきではない。教育のきめ細かな支援と、ゾンビ大学の淘汰や整理、合理化が求められる。航空宇宙産業は民営化すべきである。（予算を減らせとは言ってない）安定的な消費がなければ（消費期待）、企業経営の消極化により潜在成長率が低下するため、好ましくない。産学連携や起業家育成を推進すべきである。（社会的流動性の保全）消費税増税と保育無償化は一見矛盾するように思えるが、インフレや労働需給、国債金利（金融抑圧）、消費の安定化にともなう企業投資の安定化（そして民間委託による消費の国有化）としては一定の合理性がある。小泉進次郎の言うように、ゼロサムゲームではない（幼児教育無償化）。高齢者就労控除制度を創設し、高齢者障害等就労不能最低保証年金制度を創設し、いまある年金制度をマクロ経済スライドのアルゴリズム見直しにより、年金給付の実質抑制を図るべきである。失業手当（給付期間を延長し、給付額が段階的に減少）に職業訓練や就労インセンティブを課し、失業用貯蓄口座を創設するべきである。手厚く細かい職業訓練プログラム（生産学校など）とそれよりも強い雇用インセンティブ（見習い雇用）拡大、再就職や新卒者の就業祝い金支給、給付付き税額控除（EITC）を推進し、大学や専門学校を無償化（もしくはかなりの低料金）（予算の少なすぎるリカレント教育、いわゆる生涯学習の拡充）、社会的包摂のための協同組合などへの税優遇強化なども必要である。職業訓練はブッシュ政権で試みられたバウチャー方式がインセンティブ強化のために一般的に良いと考えられるだろう。わたしはローレンス・サマーズとおなじバブル必要論者なので、ドットフランク法廃止を支持する。わたしは完全雇用は履歴効果を阻止し、労働力を維持し、長期的な労働生産性向上と潜在成長率向上を引き起こすと信じる。また、マイナス金利や量的緩和などの金融緩和策が失業率を低下させ（賃金は下がるだろうが）、心理面の改善や消費拡大による雇用拡大、最終的には家計所得押上げに繋がると信じる。最後に
日銀は株価ターゲット政策を採用し、ETF、国債買い入れ額を増やすべきだ。貸し渋り貸し剥がし防止のため金融機関に法人税などを特例として減税（免除）し（ただし免除の条件として役員報酬の上限を法律で定める）GPIFは民間投資家と日銀や産業革新機構、預金保険機構などを株主とした機械化自動化AI開発投資ファンド（仮称）に投資し、技術革新の果実を年金の原資とする富の再分配（現役世代には保険料や消費税負担の軽減）をおこない、リスクマネー供給策とあわせて行うべきである。また、ベンチャーキャピタルの投信などに所得制限付きの税額控除を行い、持ち株政策と富の再分配、市場形成を推進すべきである。なにが言いたいかって、政府はこの内容を盛り込んだ経済緊急安定化法を成立させるべきだ。ありがとう、広めてくれ。
コンピュータのマシン語は命令文もデータも数値で表す。これは今も昔も同じ。
数値だけでは人間が管理しづらいので命令文を mov や add のようなわかり易い単語に置き換えたのがアセンブラ。
複数の処理をひとまとめで扱うサブルーチン・関数・プロシージャ・ファンクションと
いったものができた。
（カプセル化）
アプリケーションからOSの機能を呼ぶシステムコール・APIが生まれた
（ブラックボックス化）
複数のクラスやコード、データをひとまとめにするにモジュールができた。
（カプセル化）
プログラムを外部から操作するRPC、CORBA、SOAP、RMIができた。
IaaS / SaaS / PaaS を使いネット上のサービスにつないでシステムを構築する。サーバ管理不要に。
（ブラックボックス化）
（操作の簡略化）
Docker でWEB/DB/KVSなどをまとめてコマンド１つで扱えるようになった。
http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521
https://anond.hatelabo.jp/20181010122823
私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合の修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。
というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者は現在はドワンゴリサーチを主幹しておられる西田先生でしょう。
国内ですと画像電子学会、VCシンポジウムといった会議や雑誌に投稿しますが、国内への投稿はあまり重要視されていないという現状があります。では、どこへ投稿するのか？といいますと、Siggraph (Asia) 、 Eurograph、Pacific Graphics などの主要な総合会議になります。主要会議については、インパクトを重視する面もあるのですが、各ジャンルで、例えばレンダリングではEGSRなど、主要な国際会議と同等レベルの難易度とみなされる会議があり、これらの専門ジャンルの分派会議は総合会議よりは多分に理論的な研究が発表される傾向があります。最も評価が高いのは主要三会議ですが、それらでの採択が無理なら、再実験や修正したのちに、ランクを落として投稿し、より注目度の高い会議での採択を目指します。
CGの論文は、ACMのデジタルライブラリーに公開されるほかは、殆どの場合は著者の一人がプレプリントを公開する慣習があります。ACMのみですと会員登録をしていない実業界の人の目に触れにくいという事情が影響しているのかなと。SiggraphとEurograph及び主要な分会を除いては、基本的には国際会議で発表された論文は、Proceedingになります。基本的にはというのは、その中の優れたもの何報かはジャーナルに採択されることもあるからです。またジャーナルに直接応募する事も出来ますが、ジャーナルへの投稿は会議への投稿よりも時間を要する事情もあって国際会議へ投稿する人が多い様です。当然ですが、これらは全て査読されます。何度もリジェクトされます・・・。
https://www.eg.org/wp/eurographics-publications/cgf/
https://www.siggraph.org/tags/tog
一般的な論文のページ数は1ページ両面印刷 2段構成で10P程度です。とても短いですが、短い分だけ綺麗に纏める能力が問われる事になりますし、一言一句と言えども無駄にできない厳しい調整を繰り返して執筆します。
主要会議は下記のリンクに纏められています。リンクから論文も見れますので、ご興味があればどうぞ。
http://kesen.realtimerendering.com/
CG業界における最高峰の雑誌は、ACM Transactions on Graphics で、IFは 4,218となっています。
次いで重要なのが、
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics でIFは 3.078。
Computer Graphics Forum でIFは 2.046。
ieee computer graphics and applications で、IFは 1.64と続きます。
残念な事ではありますが、CGではIFが1.0を超えるジャーナルは少ないので、研究者の多さに比較して掲載枠は少なく競争は非常に激しくなっています。これもジャーナルよりは、それと同等に評価されるトップカンファレンスの proceedingにする理由かもしれません。
学位の取得難易度は、理工学系では高くない方だと思います。博士を取る過程で要求されるのは、雑誌ないし高レベルの会議のproceeding 2報というのが観測範囲での相場です。国内会議への投稿や、査読なし投稿、講演資料などを含めると5本程度はある感じになるのではないかと思います。博士を獲得するまでにかかる時間は3年となっています。それより長くかかる人も、短く終える人もいます。アカデミックなポストは常に足りない状況にあり、非常に優秀な研究者も結構苦労してるように見受けられますが、産業界に就職する場合は非常に簡単です。
CGをやる上で必要になる数学と物理は、基礎科学分野では学部生時代にやる様な初歩的な数学や物理です。最適化問題を解くことが多くなる関係で最適化数学についてはよくやっておいた方が良いようです。この辺りはジャンルに関係なく一通り勉強しておく必要があります。数学や物理の勉強量は、基礎科学分野よりも多くはない分、情報系のアルゴリズムに関する基本的な理論やプログラミングによる実装能力が問題になります。研究の為には比較対象となる研究を数本程度自分で実装したりする必要がある上に、バグを出せば致命傷になるという点が実装力の高さを要求する理由です。優秀な学生は、そこらの社会人よりも優秀という事は珍しくなく。プロコンでレッドコーダー（日本で20人程度らしい）を持っているという様な人もいます。
一本の研究を終えるのに読みこむ論文は、20～50、自分で実装する研究が 1～3、という量になると思います。斜め読みするものまで入れると、その倍くらいでしょうか。物理学と比べると明らかに楽ですね。
CGでは、どのジャンルを選ぶかで博士の取り易さに差はないように思えますが、レンダリング分野は先鋭化しすぎていて、既存の研究をキャッチアップして実装し、自分の研究を行うまでの間に膨大な努力を必要とする上に、光学的にみて正しいのか？（追記: 実際に物体に光を当てた場合に得られる画像ないしデータは、計算によって得られた結果と等しい物になっているのか？ ）という様な厳しい評価を受ける傾向があり、（CG系の）他分野に比べて業績を出すのが大変だと思います。研究者の中には10年以上に渡って育てて来たレンダリングエンジンをベースに研究を行う為に新参との差が大きいのです。そういう意味で優れた研究者に師事する事が非常に重要と言われています（師匠がエンジンを持ってますので）。最近は深層学習との組み合わせも増えてきているので、勉強量は非常に多いジャンルだと思います。その分、ゲームや映像分野で花形であり就職の際には引く手あまたになります。
近年、流体シミュレーションや弾性体シミュレーションは、新規性を出すことが難しいジャンルの一つと言われていて、トップカンファレンスでは採択本数が多くはありません。テーマ選びが難しい分野だと思います。リアルタイムなシミュレーションが難しい分野なので、ゲームなどでの応用を狙ったリアルタイム化の研究などが学生には人気がある様です。リアルタイム化すると理論的には正しくない、という様な齟齬が生まれる事が難しく、その折り合いの付け方に肝があるようです。レンダリング同様に就職に強い技術でしょう。流体力学や有限要素法などの知識を特に必要としますが、定型化されている部分があるのでキャッチアップはレンダリングよりは容易と思います。
モーションとはどんなものか？というと、ゲームや映画などで使われるキャラクタの動作＝アニメーションの事です。行われる研究はすぐにでも実用化できそうな研究が多く、実際に企業（ディズニーなど）での研究成果が発表されることも珍しくはありません。髪の動作の研究なども、モーション研究のテーマの一つです。これも就職するなら強い分野です。特定の数学や物理に依存せず、基本的な数学の知識全般を必要とします。例えば衝突を考慮するならば力学を使うというような感じです。
かつてはCADなどで流行りのジャンルだったのですが、CADの研究が下火になったこともあり、現在は傍流の研究です。ただ形状解析の研究は、テクスチャ展開などCGに必要な技術を支えるものではあるので、現在も一部の研究者によって行われています。ゲームや映画で使うLODを作成する技術も、この分野の成果の一つです。他にはMRで赤外線センサーから取得した点群を形状に変換するといった場面で研究が役に立ちます。就職という観点から見ると、企業からの需要は少ないかもしれません。微分幾何と一部は位相幾何が特に必要となる知識です。
画像処理は画像認識系の会議へ行く事も多いのですが、近年、注目を浴びているのは、深層学習と組み合わせることで、ラフな線画をプロが書いた様な鮮明な線画に自動的に置き換えたり、また無彩色の画像に彩色する様な研究です。特に必要とするものはなく広く知識を必要とします。部分的には、色空間を多様体と考える様な研究もあったりするので、位相幾何学をしっていないとというような事もあります。伝統のある研究ジャンルだけに、問われる知識も広範です。画像認識系の研究にも精通している必要がある為、論文を読む量は多いでしょう。
基礎科学系では疑問視されることはないと思いますが、学科としての歴史が浅くかつ実業に寄った分野なので、論文の評価はどうなってんの？という疑問があるかと思い追記します。
査読の際に問われるのは、手法の妥当性です。先行研究との比べて何が改善されているか？理論的にそれは正しい計算なのか？といった事を主に問われます。情報工学のCG分野も科学ですので、先行研究との比較もデータを集め、解析的に、何がどの程度良くなっているか？を記述します。また、各研究が基本的な知識として使っている基礎科学系の知識にそって、理論的に研究手法が正しいものであるかも厳しく見られます。査読によって疑問を示された場合、一定の反論期間を与えられます。
研究者は査読を通過するために、動画やプログラムコードなど、再現性を示す資料を合わせて提出することで、査読者を納得させる工夫を行います。時には論文そのものよりも追加提出資料のボリュームが大きくなるという事もあります。というか、それが常でしょうか。
自身の研究も含めて既存の研究は、後発の研究者によって実装され検証されます。上手くいかなければ質問を受けるし、疑問を提示され、後発の論文で批判を受けることもあります。そうならぬように、実装したものを公開している研究者もいます。親切な研究者であれば、比較に使うと言えばコードや実験に用いたデータをくれることもあります。
以上のような仕組みによってCG系の論文は研究としての質を保っています。地道で厳しい基礎研究ではなく、実業に近い応用的な研究なので、すぐに企業で使われる事も多く、それも研究の妥当性を証明する一つの手段となっています。
sisopt 結構誤りあると思う。SIGGRAPH(Asia)論文はTOGに自動的に載るし、TOGに載った論文はSIGGRAPH(Asia)での発表権が与えられるからそれらは同等
これはその通りです。誤った情報を書いてしまい、失礼しました。業績要件については私の知ってる方を含めての狭い観測範囲ですが、なるべく高いレベルで 2報という方が多いようです。全大学ではないことはご了承ください。ご指摘いただきありがとうございました。
「百万回生きた猫」(ネコノナマエ) を「星を継ぐもの」(ベンジャミンバトン) で継承するとどうなるか(★)。
まずベンジャミンがカミーラを殺す。カミーラの死後の念として念獣ネコノナマエが具現化する。念獣はもちろん死んでいる使い手の操作を受けることはできないので予め定めたプログラムにしたがって自律動作するはずだ。だからネコノナマエは攻撃してきたベンジャミンを殺す。奪った命を糧にカミーラを蘇生する。ネコノナマエは消える。ベンジャミンバトンによりベンジャミンにネコノナマエが継承され、しかしベンジャミンは死んでいるので直ちに再びネコノナマエ発動。カミーラを殺害する。そしてベンジャミンを蘇生する。終わり。いや違うな、カミーラが死んだ時点で能力はベンジャミンに移るのか。ならネコノナマエは発動しない？ 能力の継承を奪取と考えないで、同じ能力を得る、とすると、カミーラが死んだ直後にベンジャミンバトンでベンジャミンもネコノナマエを得るが、カミーラのネコノナマエがベンジャミンを殺す。ベンジャミンのネコノナマエが具現化。カミーラのネコノナマエがカミーラを蘇生、直後にベンジャミンのネコノナマエが復活したカミーラを速やかに殺害。ベンジャミン復活するも即座に死亡、カミーラ生き返る、すぐ死ぬ… 果てしなく繰り返す。いやそうじゃないか。ネコノナマエの説明は「死後発動し攻撃して来たものの命を以って蘇生する」だった。だから命を奪う相手は術者でなく念獣だろうか。ならばカミーラが殺害されたあと念獣はベンジャミンの命を奪う。この時点で能力継承、念獣具現化。ベンジャミンのネコノナマエがカミーラを蘇生しようとしているネコノナマエを攻撃する。蘇生が間に合わなければカミーラ死亡のままベンジャミンだけが息を吹き返す。間に合ったならカミーラ復活するも念獣は失われ、ベンジャミンが復活してカミーラはやはり殺される。いやいや最初にベンジャミンが死んだあと継承された念獣がでてくる前にカミーラのネコノナマエが急いでカミーラを起こして消えられればベンジャミンのネコノナマエは攻撃失敗となる。するとどうなる？ おそらく標的を失った念獣ネコノナマエは地縛霊みたいにその場にとどまり、主人の仇をずっと待ち続けるだろう。カミーラは去る。すべてはタイミングの問題だ。
