Submit Search
Upload
数学はアートを創るか?―Processingによる実践
•
Download as PPTX, PDF
•
7 likes
•
8,100 views
T
TatsukiHayama
Follow
Processing Community Day Tokyo 2019
Read less
Read more
Technology
Report
Share
Report
Share
1 of 55
Download now
Recommended
Processingによる可視化と装飾的模様生成の技法
Processingによる可視化と装飾的模様生成の技法
TatsukiHayama
色彩センスのいらない配色講座
色彩センスのいらない配色講座
Mariko Yamaguchi
Riemann球面に内接する直方体[第四回日曜数学会]
Riemann球面に内接する直方体[第四回日曜数学会]
Yuto Horikawa
絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚
絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚
itoyan110
PRML8章
PRML8章
弘毅 露崎
ざっくり DDD 入門!!
ざっくり DDD 入門!!
Yukei Wachi
第18回コンピュータビジョン勉強会@関東「ICCV祭り」発表資料(kanejaki)
第18回コンピュータビジョン勉強会@関東「ICCV祭り」発表資料(kanejaki)
kanejaki
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
Hiroshi Shimizu
Recommended
Processingによる可視化と装飾的模様生成の技法
Processingによる可視化と装飾的模様生成の技法
TatsukiHayama
色彩センスのいらない配色講座
色彩センスのいらない配色講座
Mariko Yamaguchi
Riemann球面に内接する直方体[第四回日曜数学会]
Riemann球面に内接する直方体[第四回日曜数学会]
Yuto Horikawa
絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚
絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚
itoyan110
PRML8章
PRML8章
弘毅 露崎
ざっくり DDD 入門!!
ざっくり DDD 入門!!
Yukei Wachi
第18回コンピュータビジョン勉強会@関東「ICCV祭り」発表資料(kanejaki)
第18回コンピュータビジョン勉強会@関東「ICCV祭り」発表資料(kanejaki)
kanejaki
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
Hiroshi Shimizu
統計的学習の基礎 第5章 基底展開と正則化
統計的学習の基礎 第5章 基底展開と正則化
Takayuki Uchiba
2014 3 13(テンソル分解の基礎)
2014 3 13(テンソル分解の基礎)
Tatsuya Yokota
CVPR2019読み会@関東CV
CVPR2019読み会@関東CV
Takanori Ogata
20180305_ppl2018_演繹から帰納へ~新しいシステム開発パラダイム~
20180305_ppl2018_演繹から帰納へ~新しいシステム開発パラダイム~
Preferred Networks
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
Yuya Takashina
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈
BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈
順也 山口
識別モデルと生成モデルと損失データ
識別モデルと生成モデルと損失データ
Shohei Miyashita
敵対的学習に対するラデマッハ複雑度
敵対的学習に対するラデマッハ複雑度
Masa Kato
機械学習を用いた異常検知入門
機械学習を用いた異常検知入門
michiaki ito
機械学習アーキテクチャ・デザインパターン
機械学習アーキテクチャ・デザインパターン
Hironori Washizaki
Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換
Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換
Koichi Hamada
2 4.devianceと尤度比検定
2 4.devianceと尤度比検定
logics-of-blue
データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方
Shohei Hido
Skip Connection まとめ(Neural Network)
Skip Connection まとめ(Neural Network)
Yamato OKAMOTO
グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門
Kawamoto_Kazuhiko
[Tokyor08] Rによるデータサイエンス第2部 第3章 対応分析
[Tokyor08] Rによるデータサイエンス第2部 第3章 対応分析
Yohei Sato
全体セミナーWfst
全体セミナーWfst
Jiro Nishitoba
技術者が知るべき Gröbner 基底
技術者が知るべき Gröbner 基底
Hiromi Ishii
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
Shunji Umetani
CMSI計算科学技術特論C (2015) ソフトウェア工学の視点から(前編)
CMSI計算科学技術特論C (2015) ソフトウェア工学の視点から(前編)
Computational Materials Science Initiative
Ai x regional revitalization
Ai x regional revitalization
Yuki Minai
More Related Content
What's hot
統計的学習の基礎 第5章 基底展開と正則化
統計的学習の基礎 第5章 基底展開と正則化
Takayuki Uchiba
2014 3 13(テンソル分解の基礎)
2014 3 13(テンソル分解の基礎)
Tatsuya Yokota
CVPR2019読み会@関東CV
CVPR2019読み会@関東CV
Takanori Ogata
20180305_ppl2018_演繹から帰納へ~新しいシステム開発パラダイム~
20180305_ppl2018_演繹から帰納へ~新しいシステム開発パラダイム~
Preferred Networks
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
Yuya Takashina
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈
BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈
順也 山口
識別モデルと生成モデルと損失データ
識別モデルと生成モデルと損失データ
Shohei Miyashita
敵対的学習に対するラデマッハ複雑度
敵対的学習に対するラデマッハ複雑度
Masa Kato
機械学習を用いた異常検知入門
機械学習を用いた異常検知入門
michiaki ito
機械学習アーキテクチャ・デザインパターン
機械学習アーキテクチャ・デザインパターン
Hironori Washizaki
Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換
Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換
Koichi Hamada
2 4.devianceと尤度比検定
2 4.devianceと尤度比検定
logics-of-blue
データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方
Shohei Hido
Skip Connection まとめ(Neural Network)
Skip Connection まとめ(Neural Network)
Yamato OKAMOTO
グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門
Kawamoto_Kazuhiko
[Tokyor08] Rによるデータサイエンス第2部 第3章 対応分析
[Tokyor08] Rによるデータサイエンス第2部 第3章 対応分析
Yohei Sato
全体セミナーWfst
全体セミナーWfst
Jiro Nishitoba
技術者が知るべき Gröbner 基底
技術者が知るべき Gröbner 基底
Hiromi Ishii
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
Shunji Umetani
What's hot
(20)
統計的学習の基礎 第5章 基底展開と正則化
統計的学習の基礎 第5章 基底展開と正則化
2014 3 13(テンソル分解の基礎)
2014 3 13(テンソル分解の基礎)
CVPR2019読み会@関東CV
CVPR2019読み会@関東CV
20180305_ppl2018_演繹から帰納へ~新しいシステム開発パラダイム~
20180305_ppl2018_演繹から帰納へ~新しいシステム開発パラダイム~
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈
BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈
識別モデルと生成モデルと損失データ
識別モデルと生成モデルと損失データ
敵対的学習に対するラデマッハ複雑度
敵対的学習に対するラデマッハ複雑度
機械学習を用いた異常検知入門
機械学習を用いた異常検知入門
機械学習アーキテクチャ・デザインパターン
機械学習アーキテクチャ・デザインパターン
Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換
Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換
2 4.devianceと尤度比検定
2 4.devianceと尤度比検定
データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方
Skip Connection まとめ(Neural Network)
Skip Connection まとめ(Neural Network)
グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門
[Tokyor08] Rによるデータサイエンス第2部 第3章 対応分析
[Tokyor08] Rによるデータサイエンス第2部 第3章 対応分析
全体セミナーWfst
全体セミナーWfst
技術者が知るべき Gröbner 基底
技術者が知るべき Gröbner 基底
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
Similar to 数学はアートを創るか?―Processingによる実践
CMSI計算科学技術特論C (2015) ソフトウェア工学の視点から(前編)
CMSI計算科学技術特論C (2015) ソフトウェア工学の視点から(前編)
Computational Materials Science Initiative
Ai x regional revitalization
Ai x regional revitalization
Yuki Minai
テクノロジーの民主化
テクノロジーの民主化
Masanobu Takagi
cs-1. 無料ソフトウエア,無料データ,エコシステム,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタ
cs-1. 無料ソフトウエア,無料データ,エコシステム,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタ
kunihikokaneko1
音楽・エンターテインメント x AI (29 Aug 2017)
音楽・エンターテインメント x AI (29 Aug 2017)
Yuki Abe
デジタルゲームにおける人工知能技術
デジタルゲームにおける人工知能技術
Youichiro Miyake
人工知能と機械学習の違いって?
人工知能と機械学習の違いって?
Shuyo Nakatani
機械学習ゴリゴリ派のための数学とPython
機械学習ゴリゴリ派のための数学とPython
Kimikazu Kato
Quantum computer applications in serverless architecture and challenges
Quantum computer applications in serverless architecture and challenges
Satoyuki Tsukano
MANABIYA 2018 DB kinoshita DB for AItech
MANABIYA 2018 DB kinoshita DB for AItech
Yasufumi Kinoshita
13才からのコンピュータサイエンス物語(コンピュータ編、プログラミング編)
13才からのコンピュータサイエンス物語(コンピュータ編、プログラミング編)
Tsuyoshi Morioka
【Unite Tokyo 2018】チームラボ × Unity ~Unityで制作するデジタルアートの世界~
【Unite Tokyo 2018】チームラボ × Unity ~Unityで制作するデジタルアートの世界~
UnityTechnologiesJapan002
AIについて
AIについて
mamiruco
身近なところからはじめるマーケットデザイン
身近なところからはじめるマーケットデザイン
YojiTomita
UDC2017_中間シンポジウム_開会挨拶
UDC2017_中間シンポジウム_開会挨拶
CSISi
Similar to 数学はアートを創るか?―Processingによる実践
(15)
CMSI計算科学技術特論C (2015) ソフトウェア工学の視点から(前編)
CMSI計算科学技術特論C (2015) ソフトウェア工学の視点から(前編)
Ai x regional revitalization
Ai x regional revitalization
テクノロジーの民主化
テクノロジーの民主化
cs-1. 無料ソフトウエア,無料データ,エコシステム,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタ
cs-1. 無料ソフトウエア,無料データ,エコシステム,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタ
音楽・エンターテインメント x AI (29 Aug 2017)
音楽・エンターテインメント x AI (29 Aug 2017)
デジタルゲームにおける人工知能技術
デジタルゲームにおける人工知能技術
人工知能と機械学習の違いって?
人工知能と機械学習の違いって?
機械学習ゴリゴリ派のための数学とPython
機械学習ゴリゴリ派のための数学とPython
Quantum computer applications in serverless architecture and challenges
Quantum computer applications in serverless architecture and challenges
MANABIYA 2018 DB kinoshita DB for AItech
MANABIYA 2018 DB kinoshita DB for AItech
13才からのコンピュータサイエンス物語(コンピュータ編、プログラミング編)
13才からのコンピュータサイエンス物語(コンピュータ編、プログラミング編)
【Unite Tokyo 2018】チームラボ × Unity ~Unityで制作するデジタルアートの世界~
【Unite Tokyo 2018】チームラボ × Unity ~Unityで制作するデジタルアートの世界~
AIについて
AIについて
身近なところからはじめるマーケットデザイン
身近なところからはじめるマーケットデザイン
UDC2017_中間シンポジウム_開会挨拶
UDC2017_中間シンポジウム_開会挨拶
Recently uploaded
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
Yuki Kikuchi
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
博三 太田
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
UEHARA, Tetsutaro
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
akihisamiyanaga1
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
taisei2219
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
iPride Co., Ltd.
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
FumieNakayama
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
FumieNakayama
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Yuma Ohgami
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
Toru Tamaki
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
Hiroki Ichikura
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
Toru Tamaki
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
Toru Tamaki
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
sugiuralab
Recently uploaded
(14)
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
数学はアートを創るか?―Processingによる実践
1.
数学はアートを創るか? Processingによる実践 巴山竜来 Tatsuki Hayama Processing
Community Day Tokyo Feb 2, 2019
2.
巴山竜来 『数学から創るジェネラティブアート ―Processingで学ぶかたちのデザイン』 技術評論社 2019年4月17日発売予定 https://www.amazon.co.jp/dp/4297104636
3.
1.数学とプログラミング
4.
プログラミングで使う数学 •AI •機械学習 •データサイエンス …
5.
プログラミングで使う数学 •AI •機械学習 •データサイエンス … 応用数学
6.
プログラミングで使う数学 •AI •機械学習 •データサイエンス … 応用数学 「純粋」数学
7.
プログラミングで使う数学 •AI •機械学習 •データサイエンス … 応用数学 ・「役に立つ」 ・実装しやすい 「純粋」数学 ・「役に立たない」 ・実装しにくい
8.
社会との接点 純粋 応用
9.
純粋 応用
10.
情報技術は境界を拡張する 純粋 応用
11.
一番伝えたいこと 純粋数学はアイデアの宝庫 整数論,圏論,トポロジーなどの純粋数学的なアイデア はどんどん応用されている
12.
純粋数学の難しさ ・「何を」やってるのか,「なぜ」それが面白いか,の理解が難 しい
13.
純粋数学の難しさ ・「何を」やってるのか,「なぜ」それが面白いか,の理解が難 しい ホッジ予想(現代数学の重要問題の1つ) 複素射影多様体のホッジ類は代数的
14.
純粋数学の難しさ ・「何を」やってるのか,「なぜ」それが面白いか,の理解が難しい ・コンピュータに実装するのが難しい ・無限に関する問題 ・次元と空間の問題 ・許容誤差(tolerance)の問題 ホッジ予想(現代数学の重要問題の1つ) 複素射影多様体のホッジ類は代数的
15.
数値処理の許容誤差 println(1.0 / 3); 0.33333334 println(sqrt(2)); 1.4142135
16.
数値処理の許容誤差 println(1.0 / 3); 0.33333334
≠ 1 3 println(sqrt(2)); 1.4142135 ≠ 2
17.
数値処理の許容誤差 println(1.0 / 3); 0.33333334
≠ 1 3 3x − 1 = 0 の解 println(sqrt(2)); 1.4142135 ≠ 2 x2 − 2 = 0 の解
18.
数値処理の許容誤差 println(1.0 / 3); 0.33333334
≠ 1 3 3x − 1 = 0 の解 println(sqrt(2)); 1.4142135 ≠ 2 x2 − 2 = 0 の解 float値よりも,それを定義する数式自体が重要 →そこまでの数学的厳密さが必要とされるのか?
19.
2.黄金数は美しいのか?
20.
黄金数𝜙 = 1+ 5 2 println((1.0+sqrt(5))/2); 1.618034
21.
黄金数𝜙 = 1+ 5 2 println((1.0+sqrt(5))/2); 1.618034 通説「黄金数は芸術作品や自然現象に表れる比率だから美しい」
22.
黄金数𝜙 = 1+ 5 2 println((1.0+sqrt(5))/2); 1.618034 通説「黄金数は芸術作品や自然現象に表れる比率だから美しい」 ・美の根拠はどこにある? ・統計的に正しいのか? ・本当に「ちょうど𝜙」なのか?
23.
数式から見える黄金数𝜙の構造 黄金数𝜙は𝑥2 − 𝑥
− 1 = 0の解⇒𝜙2 = 𝜙 + 1
24.
数式から見える黄金数𝜙の構造 黄金数𝜙は𝑥2 − 𝑥
− 1 = 0の解⇒𝜙2 = 𝜙 + 1 float PHI = (1 + sqrt(5)) / 2; println(PHI * PHI); //2.6180341 println(1.0 + PHI); //2.618034
25.
数式から見える黄金数𝜙の構造 𝜙2 = 𝜙
+ 1⇒𝜙 = 1 + 1 𝜙
26.
数式から見える黄金数𝜙の構造 𝜙2 = 𝜙
+ 1⇒𝜙 = 1 + 1 𝜙 自分の定義に自分が入っている = 再帰性
27.
連分数としての黄金数𝜙 𝜙 = 1
+ 1 𝜙
28.
連分数としての黄金数𝜙 𝜙 = 1
+ 1 𝜙 = 1 + 1 1+ 1 1+ 1 1+⋯
29.
黄金数𝜙がつくるかたち 黄金長方形(短辺:長辺= 1: 𝜙)の分割 https://www.openprocessing.org/sketch/611169
ratio = (1 + sqrt(5)) / 2
30.
黄金長方形(短辺:長辺= 1: 𝜙)の分割
31.
黄金長方形(短辺:長辺= 1: 𝜙)の分割
32.
黄金長方形(短辺:長辺= 1: 𝜙)の分割
33.
黄金長方形(短辺:長辺= 1: 𝜙)の分割
34.
再帰性 → 自己相似性
35.
黄金数𝜙がつくるかたち フェルマーらせん https://www.openprocessing.org/sketch/611609 drawFermatSpiral((1 +
sqrt(5)) / 2)
36.
ひまわりに似たかたち
37.
黄金数𝜙がつくるかたち 黄金三角形(短辺:長辺= 1: 𝜙)の分割 (第14章準周期タイリング)
38.
再帰的分割
39.
ペンローズタイリング
40.
3.秩序的なものは美しいか?
41.
機械が描いた絵 / 人間が描いた絵
42.
ジェネラティブアート 方法論を「ジェネラティブ」と呼ぶには、まず最初の鉄則として 自律性が必ず含まれていなければなりません。アーティストは通 常、まずランダムあるいはセミランダムな要素を含んでいる基本 のルールや定式を作ります。そしてそれから、作品を作るための 自律したプロセスを開始します。システムは、完全にアーティス トの制御下にあるわけではありません。さもなければ、アーティ スト自身が唯一のジェネラティブな要素です。第二の鉄則は、し たがって、ある程度の予測不可能性がなければならないというこ とです。アーティスト自身が、他の誰かと同じように、その結果 に驚くようでなければなりません。 (マット・ピアソン著『ジェネラティブ・アート』より)
43.
44.
「予想不可能性」の設計
45.
「予想不可能性」の設計
46.
https://www.openprocessing.org/sketch/611596 黄金分割の再帰条件にランダム性を加えた分割
47.
ランダムに模様付けしたタイルのペンローズタイリング
48.
「自律性」の設計 • セルオートマトン https://www.openprocessing.org/sketch/611709
49.
Rule110 (class 4)
Rule30 (class 3)
50.
4.ジェネラティブアートはアート なのか?(問題提起)
51.
幾何学図形はアートなのか? 仙厓義梵 ○△□図(1819〜1828)
52.
アートとしての成立可能性 …「インパクト、コンセプト、レイヤーが、現代アートの3大要素」という ことになる。2大要素ではなく、「視覚的にある強いもの」「思考的な要 素」「重層的」の3つと数えたい。重層的なのは必ずしも思考的な要素に限 らず、後述するようにレイヤーを作品理解の手がかりとしたいからだ。また、 杉本は写真を主なメディアとする作家なので「視覚的」と言っているが、現 代アートには音、食、匂いなど、視覚以外に訴えかけるジャンルもあるから 「感覚的なインパクト」と言い換えたい。つまり、強烈な感覚的インパクト と高度に知的なコンセプトを単数あるいは複数含み持ち、観客をコンセプト へ導くための仕掛けを重層的に備えた作品が優れた現代アートである。 (小崎哲哉著『現代アートとは何か』より)
53.
ジェネラティブアートはアートか? ⇒インパクトの強いかたちにコンセプトと多層 的なレイヤーを組み込めることができるか?
54.
ジェネラティブアートの課題 • そのパラメータ値を選ぶ根拠は? • 結局,ランダム関数・ノイズ関数頼みなんじゃないの? •
結局,解像度頼みなんじゃないの? • 結局,お金と人足がものを言うんじゃないの?
55.
数学はかたちのコンセプトをつくる
Download now