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#co(){
4.4 Example: Square Roots by Newton's Method
We now illustrate the language elements introduced so far in the construction of a more interesting program. The task is to write a function
}
** 4.4 例 : ニュートン法による平方根計算
ここまでに紹介した構文を、もう少し興味深いプログラムを組み立てて、示しましょう。課題は x の平方根を計算する関数
def sqrt(x: Double): Double = ...
#co(){
which computes the square root of x.
}
を書くことです。
#co(){
A common way to compute square roots is by Newton's method of successive approximations. One starts with an initial guess y (say: y = 1). One then repeatedly improves the current guess y by taking the average of y and x/y. As an example, the next three columns indicate the guess y, the quotient x/y, and their average for the first approximations of √2.
}
平方根を計算する一般的な方法は、近似を繰り返すニュートン法です。まず初期推定値 y (たとえば y=1) から始めます。次いで現在の推定値 y を、y と x/y の平均値を取って繰り返し改良します。次の例では √2 を近似する、推定値 y、商 x/y、その平均が３列に示されています。
1 2/1 = 2 1.5
1.5 2/1.5 = 1.3333 1.4167
1.4167 2/1.4167 = 1.4118 1.4142
1.4142 ... ...
y x / y ( y + x / y )/2
#co(){
One can implement this algorithm in Scala by a set of small functions, which each represent one of the elements of the algorithm.
We first define a function for iterating from a guess to the result:
}
Scala では、このアルゴリズムを小さな関数群によって実装でき、各関数がアルゴリズムの各要素を表すようにできます。
はじめに、推定値から結果を得ることを繰り返す関数を定義します。
def sqrtIter(guess: Double, x: Double): Double =
if (isGoodEnough(guess, x)) guess
else sqrtIter(improve(guess, x), x)
#co(){
Note that sqrtIter calls itself recursively. Loops in imperative programs can always be modeled by recursion in functional programs.
Note also that the definition of sqrtIter contains a return type, which follows the parameter section. Such return types are mandatory for recursive functions. For a non-recursive function, the return type is optional; if it is missing the type checker will compute it from the type of the function's right-hand side. However, even for non-recursive functions it is often a good idea to include a return type for better documentation.
}
sqrtIter は自分自身を再帰的に呼び出します。命令型プログラムのループは常に、関数型プログラムでは再帰でモデル化できます。
sqrtIter の定義には、引数部に続いて戻り値型があることに注意して下さい。このような戻り値型は再帰関数では必須です。非再帰関数では戻り値型はオプションであり、もしそれがなければ、型チェッカーが関数の右辺から計算します。しかし非再帰関数であっても、よりよい文書化のために戻り値型を書いておくことは、しばしばよい考えです。
#co(){
As a second step, we define the two functions called by sqrtIter: a function to improve the guess and a termination test isGoodEnough. Here is their definition.
}
二つ目のステップとして、sqrtIter から呼ばれる２つの関数を定義します。推定値を改良する関数 improve と、終了テスト isGoodEnough です。定義は次ようになります。
def improve(guess: Double, x: Double) =
(guess + x / guess) / 2
def isGoodEnough(guess: Double, x: Double) =
abs(square(guess) - x) < 0.001
#co(){
Finally, the sqrt function itself is defined by an application of sqrtIter. }
最後に、sqrt 関数自身を sqrtIter の適用として定義します。
def sqrt(x: Double) = sqrtIter(1.0, x)
#co(){
Exercise 4.4.1 The isGoodEnough test is not very precise for small numbers and might lead to non-termination for very large ones (why?). Design a different version of isGoodEnough which does not have these problems.
Exercise 4.4.2 Trace the execution of the sqrt(4) expression.
}
&b(){演習 4.4.1 } isGoodEnough の判定は小さな数に対してはあまり正確ではなく、大きな数に対しては終了しないかもしれません (何故でしょう？)。これらの問題のない別の isGoodEnough を設計しなさい。
&b(){演習 4.4.2 } 式 sqrt(4) の実行をトレースしなさい。
#center(){[[前ページ>Example4.3]] [[ 4 章>ExampleChap4]] [[目次>ScalaByExample和訳]] [[次ページ>Example4.5]]}
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#comment
#co(){
4.4 Example: Square Roots by Newton's Method
We now illustrate the language elements introduced so far in the construction of a more interesting program. The task is to write a function
}
#setmenu2(ex-r-menu)
** 4.4 例 : ニュートン法による平方根計算
ここまでに紹介した構文を、もう少し興味深いプログラムを組み立てて、示しましょう。課題は x の平方根を計算する関数
def sqrt(x: Double): Double = ...
#co(){
which computes the square root of x.
}
を書くことです。
#co(){
A common way to compute square roots is by Newton's method of successive approximations. One starts with an initial guess y (say: y = 1). One then repeatedly improves the current guess y by taking the average of y and x/y. As an example, the next three columns indicate the guess y, the quotient x/y, and their average for the first approximations of √2.
}
平方根を計算する一般的な方法は、近似を繰り返すニュートン法です。まず初期推定値 y (たとえば y=1) から始めます。次いで現在の推定値 y を、y と x/y の平均値を取って繰り返し改良します。次の例では √2 を近似する、推定値 y、商 x/y、その平均が３列に示されています。
1 2/1 = 2 1.5
1.5 2/1.5 = 1.3333 1.4167
1.4167 2/1.4167 = 1.4118 1.4142
1.4142 ... ...
y x / y ( y + x / y )/2
#co(){
One can implement this algorithm in Scala by a set of small functions, which each represent one of the elements of the algorithm.
We first define a function for iterating from a guess to the result:
}
Scala では、このアルゴリズムを小さな関数群によって実装でき、各関数がアルゴリズムの各要素を表すようにできます。
はじめに、推定値から結果を得ることを繰り返す関数を定義します。
def sqrtIter(guess: Double, x: Double): Double =
if (isGoodEnough(guess, x)) guess
else sqrtIter(improve(guess, x), x)
#co(){
Note that sqrtIter calls itself recursively. Loops in imperative programs can always be modeled by recursion in functional programs.
Note also that the definition of sqrtIter contains a return type, which follows the parameter section. Such return types are mandatory for recursive functions. For a non-recursive function, the return type is optional; if it is missing the type checker will compute it from the type of the function's right-hand side. However, even for non-recursive functions it is often a good idea to include a return type for better documentation.
}
sqrtIter は自分自身を再帰的に呼び出します。命令型プログラムのループは常に、関数型プログラムでは再帰でモデル化できます。
sqrtIter の定義には、パラメータ部に続いて戻り値型があることに注意して下さい。このような戻り値型は再帰関数では必須です。非再帰関数では戻り値型はオプションであり、もしそれがなければ、型チェッカーが関数の右辺から計算します。しかし非再帰関数であっても、よりよい文書化のために戻り値型を書いておくことは、しばしばよい考えです。
#co(){
As a second step, we define the two functions called by sqrtIter: a function to improve the guess and a termination test isGoodEnough. Here is their definition.
}
二つ目のステップとして、sqrtIter から呼ばれる２つの関数を定義します。推定値を改良する関数 improve と、終了テスト isGoodEnough です。定義は次ようになります。
def improve(guess: Double, x: Double) =
(guess + x / guess) / 2
def isGoodEnough(guess: Double, x: Double) =
abs(square(guess) - x) < 0.001
#co(){
Finally, the sqrt function itself is defined by an application of sqrtIter. }
最後に、sqrt 関数自身を sqrtIter の適用として定義します。
def sqrt(x: Double) = sqrtIter(1.0, x)
#co(){
Exercise 4.4.1 The isGoodEnough test is not very precise for small numbers and might lead to non-termination for very large ones (why?). Design a different version of isGoodEnough which does not have these problems.
Exercise 4.4.2 Trace the execution of the sqrt(4) expression.
}
&b(){演習 4.4.1 } isGoodEnough の判定は小さな数に対してはあまり正確ではなく、大きな数に対しては終了しないかもしれません (何故でしょう？)。これらの問題のない別の isGoodEnough を設計しなさい。
&b(){演習 4.4.2 } 式 sqrt(4) の実行をトレースしなさい。
#center(){[[前ページ>Example4.3]] [[ 4 章>ExampleChap4]] [[目次>ScalaByExample和訳]] [[次ページ>Example4.5]]}
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#comment
