hirax.net::inside out::2009年10月03日

■「IronRuby」+「Mathematica Player」=「∞の可能性」　

　まだまだ、「(.NETで動くRubyである)IronRubyと(無料配布されている)Mathematica Playerの組み合わせ技」にハマっています。素晴らしく楽しく使うことができる言語環境Mathematicaと、やはり素晴らしく便利なRubyと、そして（多分便利な）.NETを一緒に用いることができるというのは、とてもエキサイティングな体験だからです。

　今日は、まずは「Mathematicaの使い方」を眺めながら、クラスタ分析をIronRuby+Mathematica Playerでなぞってみました。

include System
require 'Wolfram.NETLink'
include Wolfram::NETLink
kernelLink=MathLinkFactory.CreateKernelLink()
kernelLink.WaitAndDiscardAnswer()
result=kernelLink.EvaluateToOutputForm(
  'datarecords = {
{"Joe", "Smith", 158, 64.4}, 
{"Mary", "Davis", 137, 64.4}, 
{"Bob", "Lewis", 141, 62.8}, 
{"John", "Thompson", 235, 71.1},
{"Lewis", "Black", 225, 71.4}, 
{"Sally", "Jones", 168, 62.},
{"Tom", "Smith", 243, 70.9}, 
{"Jane", "Doe", 225, 71.4}};', 0)
result=kernelLink.EvaluateToOutputForm(
  'FindClusters[Drop[datarecords, None,
   {1, 2}] -> datarecords]', 0)
puts result
kernelLink.close

こうコードを書くと、各人の身長と体重のデータを用いて、それらの人を何グループかにクラスタリングを行うことが簡単にできます。たとえば、こんな結果が返ってきます。

{{{Joe, Smith, 158, 64.4}, {Mary,Davis, 137, 64.4}, {Bob, Lewis, 141, 62.8},{Sally, Jones, 168, 62.}}, {{John,Thompson, 235, 71.1}, {Lewis, Black, 225, 71.4}, {Tom, Smith, 243,70.9}, {Jane, Doe, 225, 71.4}}}

見事にクラスタリングされています。もちろん、これは、Mathematicaのマニュアルそのままのコードです。けれどそんな処理をRubyで行うことができて、その結果をRubyでさらに使うことができるのはとても便利です。

あるいは、

include System
require 'Wolfram.NETLink'
include Wolfram::NETLink
kernelLink=MathLinkFactory.CreateKernelLink()
kernelLink.WaitAndDiscardAnswer()
result=kernelLink.EvaluateToOutputForm(
  'FindShortestTour[
{{4, 3}, {1, 1}, {2, 3}, {3, -5}, 
  {-1, 2}, {3, 4}}]', 0)
puts result
kernelLink.close

なんていうコードを書けば、二次元座標群を「どうすれば最短時間（距離）で巡ることができるか？」という巡回セールスマン問題を解くことができます。もちろん、答えはすぐ返ってきて、

{11 + Sqrt[2] + Sqrt[5] + 3 Sqrt[10],
 {1, 3, 5, 2, 4, 6}}

というように、「最短距離」と「どのように点（都市）を廻れば良いか」がたちどころにわかります。

　クラスタ分析、巡回セールスマン問題・・・ありとあらゆる問題を、IronRubyとMathematica Playerのタッグは解いてくれます。「IronRuby」+「Mathematica Player」を使っていると、「∞の可能性」を実現できるような「錯覚」を覚えます