From d6e675010cf2bf94d2f5d6bd92181418e87f6347 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: mary <70956392+lv416e@users.noreply.github.com> Date: Sat, 5 Jul 2025 23:16:04 +0900 Subject: [PATCH 1/2] refactor: clean up file naming and documentation config MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - Rename test_phase2_algorithm_analysis.py to test_algorithm_analysis.py - Rename phase4-advanced-features-plan.md to advanced-features-plan.md - Add .gitignore patterns to exclude Japanese documentation files 🤖 Generated with Claude Code Co-Authored-By: Claude --- .gitignore | 7 +++++++ ...advanced-features-plan.md => advanced-features-plan.md} | 0 ...e2_algorithm_analysis.py => test_algorithm_analysis.py} | 0 3 files changed, 7 insertions(+) rename design/{phase4-advanced-features-plan.md => advanced-features-plan.md} (100%) rename tests/{test_phase2_algorithm_analysis.py => test_algorithm_analysis.py} (100%) diff --git a/.gitignore b/.gitignore index d8443c1..53cdb99 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -172,3 +172,10 @@ cython_debug/ # PyPI configuration file .pypirc + +# Documentation +# Exclude Japanese documentation files +**/日本語* +**/*ja.md +**/*japanese* +**/*jp.md diff --git a/design/phase4-advanced-features-plan.md b/design/advanced-features-plan.md similarity index 100% rename from design/phase4-advanced-features-plan.md rename to design/advanced-features-plan.md diff --git a/tests/test_phase2_algorithm_analysis.py b/tests/test_algorithm_analysis.py similarity index 100% rename from tests/test_phase2_algorithm_analysis.py rename to tests/test_algorithm_analysis.py From e8a52cde76abc9b06c88c804b823a3e5868a7111 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: mary <70956392+lv416e@users.noreply.github.com> Date: Sat, 5 Jul 2025 23:42:20 +0900 Subject: [PATCH 2/2] docs: remove Japanese documentation files from repository MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - Remove existing Japanese documentation files that were already tracked - Future Japanese docs will be ignored via .gitignore 🤖 Generated with Claude Code Co-Authored-By: Claude --- design/polytopax-Implementation-design-jp.md | 374 --------- design/polytopax-expansion-plan-jp.md | 518 ------------- ...polytopax-phase1-implementation-plan-jp.md | 718 ------------------ design/polytopax-remediation-plan-jp.md | 369 --------- 4 files changed, 1979 deletions(-) delete mode 100644 design/polytopax-Implementation-design-jp.md delete mode 100644 design/polytopax-expansion-plan-jp.md delete mode 100644 design/polytopax-phase1-implementation-plan-jp.md delete mode 100644 design/polytopax-remediation-plan-jp.md diff --git a/design/polytopax-Implementation-design-jp.md b/design/polytopax-Implementation-design-jp.md deleted file mode 100644 index b3a81d2..0000000 --- a/design/polytopax-Implementation-design-jp.md +++ /dev/null @@ -1,374 +0,0 @@ -# PolytopAX 実装設計書（日本語版） - -## プロジェクト概要 - -**PolytopAX**は、JAXエコシステム上で動作する高性能な凸包計算・ポリトープ操作ライブラリです。GPU/TPUアクセラレーション、自動微分、バッチ処理などJAXの強力な機能を活用し、既存のCPUベースライブラリ（SciPy、Qhull等）の限界を超えた高速かつ柔軟な幾何学計算を実現します。 - -### 目標とビジョン - -- **高速性**: JAX/XLAによるGPU/TPU最適化で大規模データ処理を実現 -- **微分可能性**: 機械学習パイプラインに統合可能な自動微分対応 -- **使いやすさ**: 直感的なAPIと豊富なドキュメント -- **拡張性**: 将来のリーマン多様体最適化ライブラリ（GeomAX）への統合も見据えた設計 - -## アーキテクチャ設計 - -### モジュール構成 - -``` -polytopax/ -├── __init__.py # パッケージエントリポイント -├── core/ # コア機能 -│ ├── __init__.py -│ ├── hull.py # 凸包計算の基本関数 -│ ├── polytope.py # Polytopeクラス -│ └── utils.py # 共通ユーティリティ -├── algorithms/ # アルゴリズム実装 -│ ├── __init__.py -│ ├── quickhull.py # Quickhullアルゴリズム -│ ├── graham_scan.py # Graham scanアルゴリズム -│ ├── approximation.py # 近似アルゴリズム -│ └── incremental.py # 増分的アルゴリズム -├── operations/ # ポリトープ操作 -│ ├── __init__.py -│ ├── predicates.py # 包含判定・幾何述語 -│ ├── metrics.py # 体積・表面積計算 -│ ├── transformations.py # アフィン変換 -│ └── intersection.py # 交差・合成操作 -├── visualization/ # 可視化ツール -│ ├── __init__.py -│ ├── plotters.py # 基本プロット機能 -│ └── interactive.py # インタラクティブ可視化 -├── benchmarks/ # 性能評価 -│ ├── __init__.py -│ ├── comparison.py # 他ライブラリとの比較 -│ └── profiling.py # パフォーマンス分析 -└── examples/ # 使用例 - ├── __init__.py - ├── basic_usage.py - ├── machine_learning.py - └── robotics.py -``` - -### 設計原則 - -1. **ハイブリッドAPI**: 関数型とオブジェクト指向の両方をサポート -2. **JAXファースト**: すべてのコア計算はJAXで実装 -3. **型安全性**: Type hintsとruntime validation -4. **パフォーマンス重視**: XLAコンパイル最適化を前提とした設計 -5. **テスト駆動**: 包括的なテストスイート - -## API設計 - -### 関数型API（低レベル） - -```python -import polytopax as ptx -import jax.numpy as jnp - -# 基本的な凸包計算 -points = jnp.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]]) -hull_vertices = ptx.convex_hull(points, algorithm='quickhull') - -# 近似凸包（微分可能） -approx_hull = ptx.approximate_convex_hull(points, n_directions=100) - -# バッチ処理 -batch_points = jnp.array([...]) # shape: (batch_size, n_points, dim) -batch_hulls = jax.vmap(ptx.convex_hull)(batch_points) - -# 点の包含判定 -is_inside = ptx.point_in_hull(test_point, hull_vertices) - -# 体積計算 -volume = ptx.hull_volume(hull_vertices) -``` - -### オブジェクト指向API（高レベル） - -```python -from polytopax import ConvexHull -import jax.numpy as jnp - -# ConvexHullオブジェクトの作成 -points = jnp.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]]) -hull = ConvexHull(points, algorithm='quickhull') - -# メソッドチェーンによる操作 -transformed_hull = hull.scale(2.0).translate([1, 1]).rotate(jnp.pi/4) - -# 幾何学的性質の取得 -print(f"Volume: {hull.volume()}") -print(f"Surface area: {hull.surface_area()}") -print(f"Vertices: {hull.vertices()}") - -# 他のhullとの操作 -other_hull = ConvexHull(other_points) -intersection = hull.intersection(other_hull) -minkowski_sum = hull.minkowski_sum(other_hull) - -# 点の包含判定 -contains_point = hull.contains(test_point) -``` - -## コア機能の実装計画 - -### Phase 1: 基本機能（v0.1.0） - -#### 1.1 近似凸包計算 -```python -def approximate_convex_hull( - points: Array, - n_directions: int = 100, - method: str = 'uniform', - random_seed: int = 0 -) -> Tuple[Array, Array]: - """微分可能な近似凸包計算 - - Args: - points: 点群 (shape: [..., n_points, dim]) - n_directions: サンプリング方向数 - method: サンプリング手法 ('uniform', 'adaptive', 'icosphere') - random_seed: 乱数シード - - Returns: - hull_points: 凸包頂点 - hull_indices: 元配列でのインデックス - """ -``` - -#### 1.2 基本的な幾何述語 -```python -def point_in_hull(point: Array, hull_vertices: Array, tolerance: float = 1e-6) -> bool: - """点の凸包内包含判定""" - -def hull_volume(vertices: Array) -> float: - """凸包の体積計算（微分可能）""" - -def hull_surface_area(vertices: Array) -> float: - """凸包の表面積計算""" -``` - -#### 1.3 ConvexHullクラス -```python -@dataclass -class ConvexHull: - vertices: Array - facets: Optional[Array] = None - algorithm_info: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict) - - def contains(self, point: Array) -> bool: - """点の包含判定""" - - def volume(self) -> float: - """体積計算""" - - def surface_area(self) -> float: - """表面積計算""" -``` - -### Phase 2: 拡張機能（v0.2.0） - -#### 2.1 正確な凸包計算 -- Quickhull アルゴリズム（2D/3D） -- Graham scan アルゴリズム（2D） -- 増分的凸包計算 - -#### 2.2 変換操作 -```python -def transform_hull(hull: ConvexHull, matrix: Array, translation: Array = None) -> ConvexHull: - """アフィン変換の適用""" - -class ConvexHull: - def scale(self, factor: Union[float, Array]) -> 'ConvexHull': - """スケーリング変換""" - - def translate(self, vector: Array) -> 'ConvexHull': - """平行移動""" - - def rotate(self, angle: float, axis: Array = None) -> 'ConvexHull': - """回転変換""" -``` - -#### 2.3 高度なサンプリング戦略 -- 適応的サンプリング -- icosphere基盤サンプリング -- ユーザ定義方向ベクトル - -### Phase 3: 高度な機能（v0.3.0+） - -#### 3.1 複合操作 -```python -def minkowski_sum(hull1: ConvexHull, hull2: ConvexHull) -> ConvexHull: - """ミンコフスキー和の計算""" - -def hull_intersection(hull1: ConvexHull, hull2: ConvexHull) -> ConvexHull: - """凸包の交差計算""" -``` - -#### 3.2 高次元幾何学 -- ボロノイ図生成 -- ドロネー三角形分割 -- 非凸形状の凸分解 - -## JAX統合とパフォーマンス最適化 - -### JAX変換対応 - -```python -# JIT コンパイル -@jax.jit -def batched_hull_volumes(batch_points): - return jax.vmap(lambda pts: hull_volume(convex_hull(pts)))(batch_points) - -# 勾配計算 -@jax.grad -def hull_volume_gradient(points): - hull_vertices = approximate_convex_hull(points)[0] - return hull_volume(hull_vertices) - -# 並列化 -@jax.pmap -def parallel_hull_computation(points_shards): - return jax.vmap(convex_hull)(points_shards) -``` - -### 最適化戦略 - -1. **XLA最適化**: 純粋JAX実装によるコンパイル最適化 -2. **メモリ効率**: in-place操作とメモリプールの活用 -3. **数値安定性**: robust geometric predicatesの実装 -4. **スケーラビリティ**: 大規模データに対応したアルゴリズム選択 - -## テスト戦略 - -### テストカテゴリ - -1. **単体テスト**: 各関数・メソッドの動作確認 -2. **統合テスト**: モジュール間の連携テスト -3. **回帰テスト**: 既知の問題の再発防止 -4. **性能テスト**: ベンチマークとプロファイリング -5. **数値テスト**: 数値安定性と精度の検証 - -### テスト環境 - -```python -# pytest + JAXテストユーティリティ -import pytest -import jax.test_util as jtu -from polytopax.testing import assert_hulls_close - -class TestConvexHull: - @pytest.mark.parametrize("algorithm", ["quickhull", "approximate"]) - def test_square_hull(self, algorithm): - points = jnp.array([[0, 0], [1, 0], [1, 1], [0, 1]]) - hull = ConvexHull(points, algorithm=algorithm) - assert hull.volume() == pytest.approx(1.0) - - def test_gradient_computation(self): - def objective(points): - return ConvexHull(points).volume() - - points = jnp.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1]]) - grad_fn = jax.grad(objective) - gradients = grad_fn(points) - assert gradients.shape == points.shape -``` - -## ドキュメント戦略 - -### ドキュメント構成 - -1. **README**: プロジェクト概要と基本的な使用方法 -2. **Installation Guide**: インストールと環境設定 -3. **API Reference**: 詳細なAPI仕様書 -4. **User Guide**: 段階的なチュートリアル -5. **Examples**: 実用的な使用例集 -6. **Developer Guide**: 開発者向けドキュメント - -### サンプルコード - -```python -# 機械学習での使用例 -import polytopax as ptx -import jax.numpy as jnp -from jax import grad, jit - -def neural_polytope_layer(points, weights): - """ニューラルネットワーク層としての凸包計算""" - transformed_points = jnp.dot(points, weights) - hull = ptx.approximate_convex_hull(transformed_points) - return ptx.hull_volume(hull[0]) - -# 勾配を自動計算 -volume_grad = jit(grad(neural_polytope_layer, argnums=1)) -``` - -## 開発ロードマップ - -### マイルストーン - -**v0.1.0 (MVP) - 3ヶ月** -- [ ] 基本的な近似凸包計算 -- [ ] ConvexHullクラス -- [ ] 基本的な幾何述語 -- [ ] 包括的なテストスイート -- [ ] 基本ドキュメント - -**v0.2.0 (拡張) - 6ヶ月** -- [ ] 正確な凸包アルゴリズム -- [ ] 変換操作 -- [ ] 可視化ツール -- [ ] 性能ベンチマーク -- [ ] 詳細なAPI仕様書 - -**v0.3.0 (高度機能) - 12ヶ月** -- [ ] ミンコフスキー和・交差計算 -- [ ] ボロノイ図・ドロネー三角形分割 -- [ ] 高次元対応 -- [ ] 機械学習統合例 -- [ ] 学術論文執筆 - -### 品質保証 - -- **継続的インテグレーション**: GitHub Actions -- **コードカバレッジ**: 90%以上 -- **型チェック**: mypy -- **コード品質**: black, flake8, pylint -- **ドキュメント**: sphinx + autodoc - -## 競合比較とベンチマーク - -### ベンチマーク対象 - -1. **SciPy** (scipy.spatial.ConvexHull) -2. **Qhull** (直接比較) -3. **CGAL** (C++実装との比較) -4. **Open3D** (3D特化ライブラリ) - -### 評価指標 - -- **計算時間**: 点数・次元数別の処理速度 -- **メモリ使用量**: ピークメモリとメモリ効率 -- **数値精度**: 既知解との誤差 -- **スケーラビリティ**: 大規模データでの性能 -- **GPU加速効果**: CPU vs GPU性能比 - -## リスクと対策 - -### 技術的リスク - -1. **数値安定性**: robust geometric predicatesの実装 -2. **高次元での性能**: 次元の呪いへの対策 -3. **メモリ不足**: 大規模データでのOOM対策 -4. **JAX制約**: JAX特有の制限への対応 - -### プロジェクトリスク - -1. **人的リソース**: 段階的リリースによるリスク分散 -2. **競合の出現**: 継続的な機能追加と差別化 -3. **コミュニティ形成**: 積極的な情報発信とエンゲージメント - -## まとめ - -PolytopAXは、JAXエコシステムにおける幾何学計算の新しいスタンダードを目指すプロジェクトです。段階的な開発アプローチにより、リスクを最小化しながら、研究コミュニティと実用分野の両方にとって価値あるツールを提供していきます。 \ No newline at end of file diff --git a/design/polytopax-expansion-plan-jp.md b/design/polytopax-expansion-plan-jp.md deleted file mode 100644 index 6c01720..0000000 --- a/design/polytopax-expansion-plan-jp.md +++ /dev/null @@ -1,518 +0,0 @@ -# PolytopAX 拡張計画書（日本語版） - -## プロジェクト拡張ビジョン - -PolytopAXの基本機能（凸包計算・ポリトープ操作）の実装完了後、以下の段階的拡張により、JAXエコシステムにおける包括的な計算幾何学ライブラリへと発展させます。この拡張計画は、学術研究から産業応用まで幅広いユースケースをカバーし、次世代の幾何学的機械学習や数値最適化の基盤を提供することを目指します。 - -## 拡張フェーズ概要 - -### Phase 4: 微分幾何学統合（v1.0.0） - 18ヶ月 -- リーマン多様体の基本サポート -- 測地線計算とリーマン最適化 -- 多様体学習アルゴリズム -- GeomAXとの統合準備 - -### Phase 5: 計算トポロジー（v1.5.0） - 24ヶ月 -- パーシステントホモロジー -- トポロジカルデータ解析（TDA） -- 複体生成と操作 -- 高次元データ可視化 - -### Phase 6: 高性能数値計算（v2.0.0） - 30ヶ月 -- 分散計算とクラスタリング対応 -- リアルタイム計算パイプライン -- 高精度計算とロバスト性 -- エンタープライズ向け機能 - -### Phase 7: AI統合・自動化（v2.5.0） - 36ヶ月 -- 自動アルゴリズム選択 -- ニューラル幾何学計算 -- 説明可能AI（XAI）対応 -- AutoML統合 - -## 詳細機能計画 - -### Phase 4: 微分幾何学統合（v1.0.0） - -#### 4.1 リーマン多様体サポート - -```python -# 新規モジュール: polytopax.manifolds -from polytopax.manifolds import RiemannianManifold, SPDManifold, GrassmannManifold - -class RiemannianManifold: - """リーマン多様体の基底クラス""" - - def exp(self, point: Array, tangent_vec: Array) -> Array: - """指数写像（exponential map）""" - - def log(self, point: Array, target: Array) -> Array: - """対数写像（logarithmic map）""" - - def parallel_transport(self, point: Array, target: Array, vector: Array) -> Array: - """平行移動""" - - def geodesic(self, start: Array, end: Array, t: Array) -> Array: - """測地線計算""" - -# 実装予定の多様体 -class SPDManifold(RiemannianManifold): - """正定値対称行列多様体""" - -class GrassmannManifold(RiemannianManifold): - """グラスマン多様体""" - -class SphereManifold(RiemannianManifold): - """球面多様体""" -``` - -#### 4.2 リーマン最適化 - -```python -# polytopax.optimization モジュール -def riemannian_gradient_descent( - manifold: RiemannianManifold, - objective: Callable, - initial_point: Array, - learning_rate: float = 0.01, - max_iterations: int = 1000 -) -> Array: - """リーマン勾配降下法""" - -def riemannian_conjugate_gradient( - manifold: RiemannianManifold, - objective: Callable, - initial_point: Array -) -> Array: - """リーマン共役勾配法""" - -def trust_region_method( - manifold: RiemannianManifold, - objective: Callable, - initial_point: Array -) -> Array: - """信頼領域法""" -``` - -#### 4.3 多様体学習 - -```python -# polytopax.manifold_learning モジュール -def principal_geodesic_analysis( - data: Array, - manifold: RiemannianManifold, - n_components: int = 2 -) -> Tuple[Array, Array]: - """主測地線解析（PGA）""" - -def diffusion_maps( - data: Array, - epsilon: float = 1.0, - n_components: int = 2 -) -> Array: - """拡散写像""" - -def manifold_interpolation( - points: Array, - manifold: RiemannianManifold, - method: str = 'geodesic' -) -> Callable: - """多様体上の補間""" -``` - -### Phase 5: 計算トポロジー（v1.5.0） - -#### 5.1 パーシステントホモロジー - -```python -# polytopax.topology モジュール -from polytopax.topology import PersistentHomology, SimplexTree - -class PersistentHomology: - """パーシステントホモロジー計算""" - - def compute_diagrams(self, point_cloud: Array, max_dimension: int = 2) -> Dict: - """持続図の計算""" - - def bottleneck_distance(self, diagram1: Array, diagram2: Array) -> float: - """ボトルネック距離""" - - def wasserstein_distance(self, diagram1: Array, diagram2: Array, p: int = 2) -> float: - """ワッサーシュタイン距離""" - -def ripser_gpu(points: Array, max_dimension: int = 2) -> Dict: - """GPU最適化されたRipser実装""" - -def alpha_complex(points: Array) -> SimplexTree: - """アルファ複体の構築""" -``` - -#### 5.2 トポロジカルデータ解析 - -```python -# polytopax.tda モジュール -def topological_feature_vectors( - persistence_diagrams: List[Array], - method: str = 'landscape' -) -> Array: - """トポロジカル特徴ベクトル化""" - -def persistence_landscapes(diagrams: Array, resolution: int = 100) -> Array: - """持続景観（Persistence Landscapes）""" - -def persistence_images(diagrams: Array, resolution: Tuple[int, int] = (20, 20)) -> Array: - """持続画像（Persistence Images）""" - -def mapper_algorithm( - data: Array, - filter_function: Callable, - cover: Dict, - clustering_method: str = 'single_linkage' -) -> Dict: - """Mapperアルゴリズム""" -``` - -#### 5.3 高次元可視化 - -```python -# polytopax.visualization.topology モジュール -def plot_persistence_diagram(diagrams: Array, dimension: int = 1) -> Figure: - """持続図の可視化""" - -def plot_persistence_landscape(landscapes: Array) -> Figure: - """持続景観の可視化""" - -def interactive_mapper_plot(mapper_graph: Dict) -> Widget: - """インタラクティブなMapperグラフ可視化""" -``` - -### Phase 6: 高性能数値計算（v2.0.0） - -#### 6.1 分散計算 - -```python -# polytopax.distributed モジュール -import ray -from polytopax.distributed import DistributedConvexHull, ClusterManager - -@ray.remote -class DistributedConvexHull: - """分散凸包計算""" - - def compute_partial_hull(self, points_shard: Array) -> Array: - """部分凸包の計算""" - - def merge_hulls(self, hull_list: List[Array]) -> Array: - """凸包のマージ""" - -def cluster_based_computation( - large_dataset: Array, - cluster_size: int = 10000, - merge_strategy: str = 'hierarchical' -) -> Array: - """クラスタベース大規模計算""" -``` - -#### 6.2 リアルタイム処理 - -```python -# polytopax.streaming モジュール -class StreamingConvexHull: - """ストリーミング凸包計算""" - - def __init__(self, window_size: int = 1000): - self.window_size = window_size - self.current_hull = None - - def update(self, new_points: Array) -> Array: - """新しい点群での増分更新""" - - def get_current_hull(self) -> Array: - """現在の凸包を取得""" - -def real_time_pipeline( - data_stream: Iterator[Array], - processing_functions: List[Callable] -) -> Iterator[Array]: - """リアルタイム処理パイプライン""" -``` - -#### 6.3 高精度・ロバスト計算 - -```python -# polytopax.robust モジュール -def exact_arithmetic_hull( - points: Array, - precision: int = 128 -) -> Array: - """任意精度算術を用いた正確な凸包計算""" - -def robust_geometric_predicates( - points: Array, - tolerance: float = 1e-12, - adaptive: bool = True -) -> Dict: - """ロバストな幾何述語""" - -def degeneracy_handling( - points: Array, - epsilon: float = 1e-10 -) -> Tuple[Array, Dict]: - """縮退ケースの処理""" -``` - -### Phase 7: AI統合・自動化（v2.5.0） - -#### 7.1 自動アルゴリズム選択 - -```python -# polytopax.auto モジュール -class AutoGeometry: - """自動幾何学計算エンジン""" - - def __init__(self): - self.performance_model = self._load_performance_model() - - def compute_optimal( - self, - data: Array, - operation: str, - constraints: Dict = None - ) -> Tuple[Array, Dict]: - """最適アルゴリズムの自動選択と実行""" - - def predict_performance( - self, - data_characteristics: Dict, - algorithm: str - ) -> Dict: - """性能予測""" - -def meta_learning_optimizer( - historical_data: List[Dict], - current_problem: Dict -) -> str: - """メタ学習による最適化手法選択""" -``` - -#### 7.2 ニューラル幾何学計算 - -```python -# polytopax.neural モジュール -class NeuralConvexHull(nn.Module): - """ニューラル凸包近似""" - - def __call__(self, points: Array) -> Array: - """学習済みモデルによる高速近似""" - -class GeometryTransformer(nn.Module): - """Transformer基盤の幾何学処理""" - - def __call__(self, point_cloud: Array) -> Dict: - """点群からの幾何学的特徴抽出""" - -def train_geometry_model( - training_data: List[Tuple[Array, Array]], - model_type: str = 'transformer' -) -> nn.Module: - """幾何学計算モデルの学習""" -``` - -#### 7.3 説明可能AI対応 - -```python -# polytopax.explainable モジュール -def explain_hull_computation( - points: Array, - hull_result: Array, - method: str = 'shapley' -) -> Dict: - """凸包計算の説明""" - -def visualize_algorithm_decisions( - computation_trace: Dict, - interactive: bool = True -) -> Figure: - """アルゴリズム決定過程の可視化""" - -def sensitivity_analysis( - input_data: Array, - perturbation_size: float = 0.01 -) -> Dict: - """感度解析""" -``` - -## アプリケーション領域の拡張 - -### 1. 生命科学・バイオインフォマティクス - -```python -# polytopax.bio モジュール -def protein_shape_analysis(protein_coordinates: Array) -> Dict: - """タンパク質形状解析""" - -def molecular_surface_computation(atomic_positions: Array, radii: Array) -> Array: - """分子表面計算""" - -def phylogenetic_tree_analysis(distance_matrix: Array) -> Dict: - """系統樹のトポロジカル解析""" -``` - -### 2. 金融・リスク管理 - -```python -# polytopax.finance モジュール -def portfolio_optimization_manifold( - returns: Array, - risk_constraints: Dict -) -> Array: - """多様体上でのポートフォリオ最適化""" - -def market_topology_analysis(price_data: Array) -> Dict: - """市場構造のトポロジカル解析""" - -def risk_hull_computation(risk_factors: Array) -> Array: - """リスクファクターの凸包解析""" -``` - -### 3. 気候科学・環境モデリング - -```python -# polytopax.climate モジュール -def climate_pattern_topology(temperature_data: Array) -> Dict: - """気候パターンのトポロジー解析""" - -def atmospheric_flow_analysis(vector_field: Array) -> Dict: - """大気流動の幾何学的解析""" -``` - -### 4. 社会科学・ネットワーク解析 - -```python -# polytopax.social モジュール -def social_network_topology(adjacency_matrix: Array) -> Dict: - """ソーシャルネットワークのトポロジー""" - -def opinion_dynamics_manifold(opinion_data: Array) -> Dict: - """意見動態の多様体解析""" -``` - -## 技術基盤の強化 - -### 1. 新しいハードウェア対応 - -```python -# TPU v5, GPU H100, 量子コンピューター対応 -def quantum_approximate_hull(points: Array, quantum_backend: str) -> Array: - """量子近似凸包計算""" - -def neuromorphic_geometry(points: Array, chip_type: str) -> Array: - """ニューロモルフィックチップでの幾何計算""" -``` - -### 2. エッジコンピューティング - -```python -# polytopax.edge モジュール -def lightweight_hull_computation( - points: Array, - memory_limit: int = 100_000_000 # 100MB -) -> Array: - """メモリ制約下での軽量計算""" - -def federated_geometry_learning( - local_data: Array, - global_model: Dict -) -> Dict: - """連合学習による幾何モデル""" -``` - -### 3. WebAssembly対応 - -```python -# ブラウザでの実行対応 -def compile_to_wasm(functions: List[Callable]) -> bytes: - """WebAssembly形式へのコンパイル""" -``` - -## エコシステム統合 - -### 1. 主要MLライブラリとの統合 - -```python -# PyTorch統合 -import torch -def pytorch_bridge(jax_array: Array) -> torch.Tensor: - """JAX配列のPyTorchテンソルへの変換""" - -# TensorFlow統合 -import tensorflow as tf -def tensorflow_bridge(jax_array: Array) -> tf.Tensor: - """JAX配列のTensorFlow テンソルへの変換""" - -# Hugging Face統合 -def geometry_transformer_hub(model_name: str) -> nn.Module: - """Hugging Faceからの幾何学モデル取得""" -``` - -### 2. 業界標準フォーマット対応 - -```python -# polytopax.io モジュール -def load_ply_file(filepath: str) -> Array: - """PLYファイルの読み込み""" - -def export_stl_format(hull: ConvexHull, filepath: str) -> None: - """STL形式でのエクスポート""" - -def import_cad_format(filepath: str, format: str) -> Array: - """CADファイルフォーマットの読み込み""" -``` - -## 開発・運用戦略 - -### 1. 研究開発体制 - -- **アカデミック連携**: 大学・研究機関との共同研究 -- **産業パートナーシップ**: 企業との実用化プロジェクト -- **オープンソースコミュニティ**: 国際的な開発者コミュニティ構築 - -### 2. 品質保証・標準化 - -```python -# 業界標準ベンチマーク -def run_standard_benchmarks() -> Dict: - """NIST等の標準ベンチマーク実行""" - -def geometric_accuracy_certification(algorithm: str) -> Dict: - """幾何学的精度の認証""" -``` - -### 3. 教育・普及活動 - -- **オンラインコース**: 計算幾何学の体系的教育 -- **ワークショップ**: 実践的なハンズオン講習 -- **論文・書籍**: 学術的な知見の蓄積と発信 - -## 成功指標とマイルストーン - -### 短期目標（Phase 4完了時） -- **学術的影響**: 主要学会での10件以上の論文発表 -- **産業導入**: 5社以上での実証実験 -- **コミュニティ**: 月間アクティブユーザー1,000名以上 - -### 中期目標（Phase 6完了時） -- **市場地位**: 計算幾何学分野でのデファクトスタンダード -- **商用利用**: 100社以上での導入 -- **教育普及**: 50以上の大学での授業利用 - -### 長期目標（Phase 7完了時） -- **技術革新**: 新しい幾何学的AI手法の確立 -- **社会貢献**: 医療・環境・科学分野での社会課題解決 -- **持続可能性**: 自立的なエコシステムの確立 - -## まとめ - -この拡張計画により、PolytopAXは単なる凸包計算ライブラリから、AI時代の包括的な計算幾何学プラットフォームへと進化します。各フェーズでの段階的な機能拡張により、リスクを最小化しながら、研究コミュニティと産業界の両方に長期的な価値を提供し続けることができます。 - -特に、微分幾何学とトポロジカルデータ解析の統合により、従来の計算幾何学の枠を超えた新しい応用領域を開拓し、次世代の機械学習と数値計算の基盤となることを目指します。 \ No newline at end of file diff --git a/design/polytopax-phase1-implementation-plan-jp.md b/design/polytopax-phase1-implementation-plan-jp.md deleted file mode 100644 index 0cf1d05..0000000 --- a/design/polytopax-phase1-implementation-plan-jp.md +++ /dev/null @@ -1,718 +0,0 @@ -# PolytopAX Phase 1 実装計画書（v0.1.0） - -## プロジェクト概要 - -**PolytopAX v0.1.0**は、JAXエコシステム上で動作する微分可能な凸包計算ライブラリの基盤となるMVP版です。この版では、機械学習パイプラインに統合可能な近似凸包計算アルゴリズムとベーシックな幾何学的操作を提供します。 - -### 開発目標 - -- **微分可能性**: JAXの自動微分と完全互換な実装 -- **GPU最適化**: XLAコンパイルによる高速計算 -- **使いやすさ**: 直感的な関数型・オブジェクト指向API -- **拡張性**: Phase 2以降の機能拡張に対応する設計 - -## 技術アーキテクチャ - -### モジュール構成 - -``` -polytopax/ -├── core/ -│ ├── __init__.py # コアモジュールエクスポート -│ ├── hull.py # 基本凸包計算（既存、拡張） -│ ├── utils.py # 共通ユーティリティ【新規】 -│ └── polytope.py # ConvexHullクラス【新規】 -├── algorithms/ -│ ├── __init__.py -│ └── approximation.py # 近似アルゴリズム【新規】 -├── operations/ -│ ├── __init__.py -│ └── predicates.py # 幾何述語【新規】 -└── __init__.py # パッケージエントリポイント -``` - -### 実装優先度 - -| 優先度 | モジュール | 内容 | 相互依存性 | -|--------|------------|------|------------| -| **1** | `core/utils.py` | 型定義、バリデーション、方向ベクトル生成 | 独立 | -| **2** | `algorithms/approximation.py` | 微分可能近似凸包 | utils.py | -| **3** | `operations/predicates.py` | 幾何述語（点包含、体積、表面積） | utils.py | -| **4** | `core/polytope.py` | ConvexHullクラス | 上記すべて | -| **5** | `core/hull.py` | 既存関数の拡張とリファクタリング | 上記すべて | - -## 詳細技術仕様 - -### 1. core/utils.py - 基盤ユーティリティ - -#### 型定義 - -```python -from typing import Union, Tuple, Optional, Literal -from jax import Array -import jax.numpy as jnp - -# 型エイリアス -PointCloud = Array # shape: (..., n_points, dimension) -HullVertices = Array # shape: (n_vertices, dimension) -DirectionVectors = Array # shape: (n_directions, dimension) -SamplingMethod = Literal["uniform", "icosphere", "adaptive"] -``` - -#### 核心関数 - -```python -def validate_point_cloud(points: Array) -> Array: - """点群の形状・数値妥当性検証 - - Args: - points: 入力点群 shape (..., n_points, dim) - - Returns: - 検証済み点群 - - Raises: - ValueError: 不正な形状または数値 - """ - -def generate_direction_vectors( - dimension: int, - n_directions: int, - method: SamplingMethod = "uniform", - random_key: Optional[Array] = None -) -> DirectionVectors: - """方向ベクトルの生成 - - Args: - dimension: 空間次元 - n_directions: 生成する方向数 - method: サンプリング手法 - - "uniform": 球面上一様分布 - - "icosphere": 正20面体細分化（3Dのみ） - - "adaptive": 局所密度適応サンプリング - random_key: JAX乱数キー - - Returns: - 正規化済み方向ベクトル集合 - """ - -def robust_orientation_test( - points: Array, - tolerance: float = 1e-12 -) -> Array: - """ロバストな幾何学的向き判定 - - 数値誤差に対して安定な orientation test を実装 - Shewchuk (1997) のadaptive precision predicates をベース - """ -``` - -### 2. algorithms/approximation.py - 微分可能近似凸包 - -#### 核心アルゴリズム - -**方向ベクトルサンプリング手法**: -1. 指定された方向ベクトル集合を生成 -2. 各方向で最遠点を計算（微分可能） -3. 重複除去とクリーンアップ - -```python -def approximate_convex_hull( - points: PointCloud, - n_directions: int = 100, - method: SamplingMethod = "uniform", - temperature: float = 0.1, - random_key: Optional[Array] = None -) -> Tuple[HullVertices, Array]: - """微分可能な近似凸包計算 - - Args: - points: 点群 shape (..., n_points, dim) - n_directions: サンプリング方向数 - method: サンプリング手法 - temperature: softmax温度（微分可能性調整） - random_key: 乱数キー - - Returns: - (hull_vertices, hull_indices): 凸包頂点と元インデックス - - Algorithm: - 1. 方向ベクトル生成: generate_direction_vectors() - 2. 方向別最遠点探索: - scores = jnp.dot(points, directions.T) # shape: (n_points, n_directions) - weights = jax.nn.softmax(scores / temperature, axis=0) - soft_points = jnp.sum(weights[..., None] * points, axis=0) - 3. 重複除去: unique_vertices_removal() - """ - -def batched_approximate_hull( - batch_points: Array, - **kwargs -) -> Tuple[Array, Array]: - """バッチ処理対応版 - - Args: - batch_points: shape (batch_size, n_points, dim) - - Returns: - バッチ化された凸包結果 - - Implementation: - return jax.vmap(approximate_convex_hull, in_axes=(0,))(batch_points, **kwargs) - """ -``` - -#### 数値安定性の確保 - -```python -def soft_argmax_selection( - scores: Array, - temperature: float, - points: Array -) -> Array: - """微分可能な最遠点選択 - - 従来のargmaxは微分不可能: - idx = jnp.argmax(scores) # 微分不可能 - - Soft selection による解決: - weights = softmax(scores / temperature) - soft_point = sum(weights * points) # 微分可能 - """ - -def adaptive_temperature_control( - scores: Array, - target_sparsity: float = 0.1 -) -> float: - """適応的温度制御 - - 動的に温度を調整し、適切な sparsity を維持 - """ -``` - -### 3. operations/predicates.py - 幾何述語 - -#### 基本述語 - -```python -def point_in_convex_hull( - point: Array, - hull_vertices: HullVertices, - tolerance: float = 1e-8 -) -> bool: - """点の凸包内包含判定 - - Algorithm: 線形計画法による実装 - 凸包頂点の凸結合として点が表現可能か判定 - sum(λᵢ * vᵢ) = point, sum(λᵢ) = 1, λᵢ >= 0 - """ - -def convex_hull_volume( - vertices: HullVertices, - method: str = "simplex_decomposition" -) -> float: - """凸包体積計算（微分可能） - - Methods: - - "simplex_decomposition": 単体分割による積分 - - "monte_carlo": モンテカルロ推定（大規模データ用） - - Returns: - 体積値（d次元測度） - """ - -def convex_hull_surface_area( - vertices: HullVertices, - faces: Optional[Array] = None -) -> float: - """凸包表面積計算 - - Args: - vertices: 凸包頂点 - faces: 面の頂点インデックス（Noneの場合は自動計算） - - Algorithm: - 1. 面の抽出（convex_hull_faces()） - 2. 各面の面積計算 - 3. 総和 - """ -``` - -#### 距離計算 - -```python -def distance_to_convex_hull( - point: Array, - hull_vertices: HullVertices -) -> float: - """点から凸包への最短距離 - - Returns: - distance: 正値（外部）、0（境界上）、負値（内部） - """ - -def hausdorff_distance( - hull1: HullVertices, - hull2: HullVertices -) -> float: - """2つの凸包間のハウスドルフ距離""" -``` - -### 4. core/polytope.py - ConvexHullクラス - -#### クラス設計 - -```python -from dataclasses import dataclass -from typing import Optional, Dict, Any -import jax - -@dataclass -class ConvexHull: - """JAX-compatible ConvexHull class - - Attributes: - vertices: 凸包頂点座標 - faces: 面の構成（オプション） - algorithm_info: 計算メタデータ - _volume_cache: 体積計算キャッシュ - """ - vertices: HullVertices - faces: Optional[Array] = None - algorithm_info: Dict[str, Any] = None - _volume_cache: Optional[float] = None - - def __post_init__(self): - """初期化後処理""" - if self.algorithm_info is None: - self.algorithm_info = {} - # JAX tree registration - jax.tree_util.register_pytree_node( - ConvexHull, - self._tree_flatten, - self._tree_unflatten - ) - - # JAX tree compatibility - def _tree_flatten(self): - children = (self.vertices, self.faces) - aux_data = (self.algorithm_info, self._volume_cache) - return children, aux_data - - @classmethod - def _tree_unflatten(cls, aux_data, children): - vertices, faces = children - algorithm_info, volume_cache = aux_data - return cls(vertices, faces, algorithm_info, volume_cache) -``` - -#### メソッド実装 - -```python -class ConvexHull: - # ... (上記の__init__部分) - - def volume(self) -> float: - """体積計算（キャッシュ対応）""" - if self._volume_cache is None: - self._volume_cache = convex_hull_volume(self.vertices) - return self._volume_cache - - def surface_area(self) -> float: - """表面積計算""" - return convex_hull_surface_area(self.vertices, self.faces) - - def contains(self, point: Array) -> bool: - """点の包含判定""" - return point_in_convex_hull(point, self.vertices) - - def distance_to(self, point: Array) -> float: - """点までの距離""" - return distance_to_convex_hull(point, self.vertices) - - def centroid(self) -> Array: - """重心計算""" - return jnp.mean(self.vertices, axis=0) - - def bounding_box(self) -> Tuple[Array, Array]: - """バウンディングボックス""" - min_coords = jnp.min(self.vertices, axis=0) - max_coords = jnp.max(self.vertices, axis=0) - return min_coords, max_coords - - # 将来のメソッドチェーン用（Phase 2で実装） - # def scale(self, factor: Union[float, Array]) -> 'ConvexHull': ... - # def translate(self, vector: Array) -> 'ConvexHull': ... - # def rotate(self, angle: float, axis: Array = None) -> 'ConvexHull': ... -``` - -### 5. core/hull.py - 既存コードの拡張 - -#### 統合API - -```python -def convex_hull( - points: PointCloud, - algorithm: str = "approximate", - **kwargs -) -> HullVertices: - """統一凸包計算インターフェース - - Args: - points: 入力点群 - algorithm: アルゴリズム選択 - - "approximate": 微分可能近似（デフォルト） - - "quickhull": 正確なQuickhull（Phase 2で実装） - - "graham_scan": 2D Graham scan（Phase 2で実装） - **kwargs: アルゴリズム固有パラメータ - - Returns: - 凸包頂点配列 - """ - if algorithm == "approximate": - hull_vertices, _ = approximate_convex_hull(points, **kwargs) - return hull_vertices - else: - raise NotImplementedError(f"Algorithm '{algorithm}' not implemented in v0.1.0") - -# 後方互換性のための既存関数の保持 -def approximate_convex_hull( - points: Array, - n_directions: int = 100, - method: str = "uniform", - random_seed: int = 0 -) -> Tuple[Array, Array]: - """既存のシグネチャを維持""" - # 新しい実装への転送 - from ..algorithms.approximation import approximate_convex_hull as new_impl - key = jax.random.PRNGKey(random_seed) if random_seed else None - return new_impl(points, n_directions, method, random_key=key) -``` - -## API設計とユースケース - -### 関数型API（低レベル） - -```python -import polytopax as ptx -import jax.numpy as jnp - -# 基本的な凸包計算 -points = jnp.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]]) -hull_vertices = ptx.convex_hull(points, algorithm='approximate') - -# パラメータ調整 -hull_vertices = ptx.approximate_convex_hull( - points, - n_directions=200, - method='icosphere', - temperature=0.05 -) - -# バッチ処理 -batch_points = jnp.array([...]) # shape: (batch_size, n_points, dim) -batch_hulls = jax.vmap(ptx.convex_hull)(batch_points) - -# 基本的な幾何判定 -is_inside = ptx.point_in_hull(test_point, hull_vertices) -volume = ptx.hull_volume(hull_vertices) -surface_area = ptx.hull_surface_area(hull_vertices) -``` - -### オブジェクト指向API（高レベル） - -```python -from polytopax import ConvexHull -import jax.numpy as jnp - -# ConvexHullオブジェクトの作成 -points = jnp.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]]) -hull = ConvexHull.from_points(points, algorithm='approximate', n_directions=100) - -# 幾何学的性質の取得 -print(f"体積: {hull.volume():.6f}") -print(f"表面積: {hull.surface_area():.6f}") -print(f"重心: {hull.centroid()}") -print(f"頂点数: {len(hull.vertices)}") - -# 幾何判定 -test_point = jnp.array([0.5, 0.5]) -contains_point = hull.contains(test_point) -distance = hull.distance_to(test_point) - -# バウンディングボックス -min_coords, max_coords = hull.bounding_box() -``` - -### 機械学習統合例 - -```python -import jax -import jax.numpy as jnp -import polytopax as ptx - -def neural_polytope_layer(points, weights): - """ニューラルネットワーク層としての凸包計算""" - # アフィン変換 - transformed_points = jnp.dot(points, weights) - - # 微分可能な凸包計算 - hull_vertices, _ = ptx.approximate_convex_hull( - transformed_points, - n_directions=50, - temperature=0.1 - ) - - # 体積を特徴量として返す - return ptx.hull_volume(hull_vertices) - -# 勾配計算 -volume_grad = jax.grad(neural_polytope_layer, argnums=1) - -# JIT コンパイル -jit_layer = jax.jit(neural_polytope_layer) -``` - -## JAX統合とパフォーマンス最適化 - -### JAX変換対応 - -```python -# JIT コンパイル -@jax.jit -def fast_hull_computation(points): - return ptx.convex_hull(points, algorithm='approximate') - -# 自動微分 -@jax.grad -def hull_volume_gradient(points): - hull_vertices, _ = ptx.approximate_convex_hull(points) - return ptx.hull_volume(hull_vertices) - -# ベクトル化 -batched_computation = jax.vmap(fast_hull_computation) - -# 並列化（マルチデバイス） -@jax.pmap -def parallel_hull_computation(points_shards): - return jax.vmap(ptx.convex_hull)(points_shards) -``` - -### 最適化戦略 - -1. **XLA最適化** - - 純粋JAX実装によるコンパイル最適化 - - fused kernel による効率的なメモリアクセス - -2. **数値安定性** - - robust geometric predicates の実装 - - adaptive precision による縮退ケース処理 - -3. **メモリ効率** - - in-place操作の活用 - - 不要な中間配列の削減 - -## テスト戦略 - -### テストカテゴリ - -```python -# 1. 単体テスト -class TestUtils: - def test_validate_point_cloud(self): ... - def test_generate_direction_vectors(self): ... - def test_robust_orientation_test(self): ... - -class TestApproximation: - def test_approximate_convex_hull_2d(self): ... - def test_approximate_convex_hull_3d(self): ... - def test_batched_computation(self): ... - -class TestPredicates: - def test_point_in_convex_hull(self): ... - def test_convex_hull_volume(self): ... - def test_distance_computation(self): ... - -class TestConvexHull: - def test_from_points_creation(self): ... - def test_geometric_properties(self): ... - def test_jax_tree_compatibility(self): ... - -# 2. JAX変換テスト -class TestJAXIntegration: - def test_jit_compilation(self): ... - def test_gradient_computation(self): ... - def test_vmap_batching(self): ... - def test_pmap_parallelization(self): ... - -# 3. 数値精度テスト -class TestNumericalAccuracy: - def test_known_geometries(self): - """既知の幾何形状での精度検証""" - # 正方形、立方体、球面など - - def test_degenerate_cases(self): - """縮退ケースの処理""" - # 共線点、共面点、重複点など - -# 4. 性能テスト -class TestPerformance: - def test_scalability(self): ... - def test_memory_usage(self): ... - def test_gpu_acceleration(self): ... -``` - -### 数値精度の検証 - -```python -def test_numerical_accuracy(): - """既知解との比較による精度検証""" - - # 2D正方形 - square_points = jnp.array([[0, 0], [1, 0], [1, 1], [0, 1]]) - hull = ConvexHull.from_points(square_points) - assert abs(hull.volume() - 1.0) < 1e-6 - assert abs(hull.surface_area() - 4.0) < 1e-6 - - # 3D立方体 - cube_vertices = jnp.array([ - [0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0], [0, 1, 0], - [0, 0, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1], [0, 1, 1] - ]) - hull = ConvexHull.from_points(cube_vertices) - assert abs(hull.volume() - 1.0) < 1e-6 - assert abs(hull.surface_area() - 6.0) < 1e-6 -``` - -## パフォーマンス目標と評価指標 - -### 定量的目標 - -| 指標 | 目標値 | 評価方法 | -|------|--------|----------| -| **計算速度** | SciPy比 2-5倍高速 | 1K-100K点での処理時間比較 | -| **メモリ効率** | 線形スケーリング | 点数増加に対するメモリ使用量 | -| **数値精度** | 相対誤差 < 1e-6 | 解析解との比較 | -| **GPU加速** | CPU比 10-50倍 | 大規模データセットでの比較 | -| **コンパイル時間** | < 5秒 | 初回JIT コンパイル時間 | - -### ベンチマーク環境 - -```python -import time -import psutil -import jax.numpy as jnp -from scipy.spatial import ConvexHull as ScipyHull - -def benchmark_comparison(): - """SciPy vs PolytopAX 性能比較""" - - sizes = [100, 1000, 10000, 100000] - dimensions = [2, 3, 4, 5] - - results = {} - - for n_points in sizes: - for dim in dimensions: - # テストデータ生成 - points = jax.random.normal( - jax.random.PRNGKey(42), - (n_points, dim) - ) - - # SciPy計測 - start_time = time.time() - scipy_hull = ScipyHull(points) - scipy_time = time.time() - start_time - - # PolytopAX計測 - start_time = time.time() - ptx_hull = ptx.convex_hull(points, algorithm='approximate') - ptx_time = time.time() - start_time - - results[(n_points, dim)] = { - 'scipy_time': scipy_time, - 'polytopax_time': ptx_time, - 'speedup': scipy_time / ptx_time - } - - return results -``` - -## 開発スケジュールとマイルストーン - -### Week 1-2: 基盤実装 -- [ ] `core/utils.py` の実装 -- [ ] 基本テストスイートの作成 -- [ ] CI/CD パイプラインの設定 - -### Week 3-4: アルゴリズム実装 -- [ ] `algorithms/approximation.py` の実装 -- [ ] 微分可能性の検証 -- [ ] バッチ処理対応 - -### Week 5-6: 幾何述語実装 -- [ ] `operations/predicates.py` の実装 -- [ ] 数値安定性の確保 -- [ ] 距離計算機能 - -### Week 7-8: ConvexHullクラス -- [ ] `core/polytope.py` の実装 -- [ ] JAX tree compatibility -- [ ] オブジェクト指向API - -### Week 9-10: 統合とテスト -- [ ] `core/hull.py` の拡張 -- [ ] 包括的テストスイート -- [ ] 性能ベンチマーク - -### Week 11-12: ドキュメントと品質保証 -- [ ] API ドキュメント作成 -- [ ] 使用例とチュートリアル -- [ ] リリース準備 - -## リスク管理と対策 - -### 技術的リスク - -1. **数値安定性の課題** - - **リスク**: 浮動小数点誤差による予期しない結果 - - **対策**: robust geometric predicates の実装、adaptive precision - -2. **JAX制約への対応** - - **リスク**: JAXの関数型制約による実装難易度 - - **対策**: 段階的実装、豊富なテストケース - -3. **パフォーマンス目標未達** - - **リスク**: SciPyに対する性能優位性が不十分 - - **対策**: プロファイリング主導の最適化、XLA最適化の活用 - -### プロジェクトリスク - -1. **実装スコープの拡大** - - **リスク**: 機能追加による開発期間延長 - - **対策**: MVP に集中、Phase 2への機能延期 - -2. **品質保証の不足** - - **リスク**: テスト不足による潜在バグ - - **対策**: TDD アプローチ、継続的テスト - -## 成功指標 - -### リリース基準 - -- [ ] 全単体テスト合格（カバレッジ > 90%） -- [ ] JAX変換（jit, grad, vmap）正常動作 -- [ ] ベンチマーク目標達成（SciPy比 2倍以上高速） -- [ ] 数値精度基準満足（相対誤差 < 1e-6） -- [ ] ドキュメント完備 - -### 技術的KPI - -- **コード品質**: mypy, ruff 警告ゼロ -- **テストカバレッジ**: 90%以上 -- **性能向上**: SciPy比 2-5倍高速化 -- **メモリ効率**: 線形スケーリング維持 -- **GPU活用**: 大規模データで 10倍以上高速化 - -この実装計画に基づき、Phase 1の開発を段階的に進行し、v0.1.0リリースを目指します。 \ No newline at end of file diff --git a/design/polytopax-remediation-plan-jp.md b/design/polytopax-remediation-plan-jp.md deleted file mode 100644 index 72e0bec..0000000 --- a/design/polytopax-remediation-plan-jp.md +++ /dev/null @@ -1,369 +0,0 @@ -# PolytopAX 是正計画書 - -## 📋 概要 - -本文書は、PolytopAXプロジェクトの現状分析に基づく包括的な是正計画を示します。段階的な品質向上アプローチにより、現在の価値を保持しながら「研究グレード」の品質を達成することを目指します。 - -## 🔍 現状分析 - -### 総合評価 -- **評価**: B- (75/100点) -- **段階**: 概念実証（PoC）レベル -- **主要価値**: JAX生態系での微分可能計算幾何学の先駆的実装 - -### 強み -1. **技術的革新性**: JAXベースの微分可能凸包計算 -2. **優秀な設計**: 直感的なAPI、包括的な文書化 -3. **実用的価値**: 機械学習での幾何最適化用途 -4. **開発品質**: 1,800行のテストコード、丁寧な実装 - -### 重要な問題点 -1. **数学的正確性**: 近似アルゴリズムが数学的に不正確な結果を生成 -2. **バッチ処理**: vmap軸指定エラーによる実行失敗 -3. **入力検証**: NaN/無限値の適切な処理不備 -4. **体積計算**: 複数手法での結果不整合 -5. **機能完全性**: 約束された機能の40%が未実装 - -## 🛠️ 是正戦略 - -### 全体方針 -**段階的品質向上アプローチ** -- 現在の価値を保持 -- 問題の優先度に基づく段階的解決 -- 後方互換性の維持 -- 透明性の確保 - -## 📅 実装フェーズ - -### フェーズ1: 緊急修正（1-2週間） -**目標**: 現在の機能を安定化させる - -#### 1.1 入力検証の強化 -```python -# 修正対象 -- tests/test_basic.py::test_input_validation -- tests/test_predicates.py::TestPredicateValidation::test_invalid_point_shapes -- tests/test_utils.py::TestValidatePointCloud::test_invalid_shapes - -# 実装内容 -def validate_point_cloud(points: Array) -> Array: - """強化された入力検証""" - # NaN/無限値の検出 - if jnp.any(jnp.isnan(points)) or jnp.any(jnp.isinf(points)): - raise ValueError("Point cloud contains NaN or infinite values") - - # 形状検証 - if points.ndim != 2: - raise ValueError("Points must be 2D array") - - if points.shape[0] == 0: - raise ValueError("Point cloud cannot be empty") - - if points.shape[1] == 0: - raise ValueError("Points cannot have zero dimensions") - - return points -``` - -#### 1.2 バッチ処理の修正 -```python -# 修正対象 -- tests/test_approximation.py::TestBatchedApproximateHull::test_basic_batching -- tests/test_approximation.py::TestBatchedApproximateHull::test_batch_consistency -- tests/test_approximation.py::TestBatchedApproximateHull::test_different_batch_sizes - -# 実装内容 -def batched_approximate_hull(batch_points: Array, **kwargs) -> Array: - """修正されたバッチ処理""" - # 適切な軸指定でvmapを実行 - return jax.vmap( - lambda points: approximate_convex_hull(points, **kwargs), - in_axes=0, # バッチ次元を明示的に指定 - out_axes=0 - )(batch_points) -``` - -#### 1.3 JAX互換性の更新 -```python -# 修正対象 -- tests/test_convex_hull.py::TestConvexHullJAXCompatibility::test_jax_tree_registration - -# 実装内容 -# jax.tree_map → jax.tree.map への移行 -# pytree登録の修正 -``` - -#### 1.4 キャッシュ機構の修正 -```python -# 修正対象 -- tests/test_convex_hull.py::TestConvexHullCaching::test_volume_caching - -# 実装内容 -- プロパティキャッシュの動作修正 -- ハッシュ化の改善 -``` - -**期待効果**: テスト成功率95%以上、基本機能の安定動作 - -### フェーズ2: アルゴリズム改良（1-2ヶ月） -**目標**: 近似アルゴリズムの数学的妥当性向上 - -#### 2.1 差別化可能凸包アルゴリズムの再設計 - -**現在の問題**: -- 入力4点 → 出力20頂点（数学的に不可能） -- ソフト選択による補間が実際の凸包頂点を生成していない - -**新しいアプローチ**: 段階的選択法 -```python -def improved_approximate_convex_hull(points: Array, **kwargs) -> Array: - """改良された差別化可能凸包アルゴリズム""" - - # 段階1: 粗い近似で候補点を絞り込み - candidates = _coarse_hull_approximation(points) - - # 段階2: 細かい調整で実際の凸包頂点に近づける - refined_hull = _refine_hull_vertices(candidates, points) - - # 段階3: 出力頂点数を入力点数以下に制限 - hull_vertices = _limit_vertex_count(refined_hull, points.shape[0]) - - return hull_vertices - -def _coarse_hull_approximation(points: Array) -> Array: - """粗い近似による候補点選択""" - # 方向ベクトルを用いた初期選択 - # 幾何学的制約を保持 - pass - -def _refine_hull_vertices(candidates: Array, points: Array) -> Array: - """差別化可能な細かい調整""" - # ソフト選択を使用しつつ、幾何学的妥当性を保持 - pass - -def _limit_vertex_count(hull: Array, max_vertices: int) -> Array: - """頂点数制限""" - # 最も重要なmax_vertices個の頂点を選択 - pass -``` - -#### 2.2 体積・面積計算の精度向上 -```python -# 修正対象 -- tests/test_predicates.py::TestConvexHullVolume::test_different_volume_methods - -# 改善案 -def convex_hull_volume(vertices: Array, method: str = "auto") -> float: - """複数手法による体積計算""" - methods = { - "delaunay": _volume_delaunay_triangulation, - "simplex": _volume_simplex_decomposition, - "monte_carlo": _volume_monte_carlo_validation - } - - if method == "auto": - # 複数手法で計算し、結果の一貫性を確認 - results = {name: func(vertices) for name, func in methods.items()} - return _consensus_volume(results) - else: - return methods[method](vertices) -``` - -#### 2.3 点包含判定の改善 -```python -def point_in_convex_hull(point: Array, vertices: Array) -> bool: - """改良された点包含判定""" - # より正確な半空間交差判定 - # 数値安定性の向上 - # エッジケースの適切な処理 - pass -``` - -**期待効果**: 数学的に妥当な結果、ML用途での実用的精度 - -### フェーズ3: 正確アルゴリズム実装（3-6ヶ月） -**目標**: 産業利用可能な正確性の実現 - -#### 3.1 QuickHullアルゴリズムの実装 -```python -def quickhull_jax(points: Array) -> Array: - """JAX互換QuickHullアルゴリズム""" - # 再帰的分割統治法のJAX実装 - # 条件分岐のJAX対応（jax.lax.cond） - # 固定サイズ配列での効率的実装 - pass -``` - -#### 3.2 2D専用Graham Scanの実装 -```python -def graham_scan_2d(points: Array) -> Array: - """高速2D Graham Scan""" - # 角度ソートベースの実装 - # 差別化可能な近似版も並行提供 - pass -``` - -#### 3.3 正確な幾何述語の実装 -```python -# 数値安定性の確保 -- 適応精度演算の導入 -- ロバストな方向判定 -- 退化ケースの適切な処理 -``` - -**期待効果**: SciPy/Qhullとの結果一致率90%以上 - -### フェーズ4: 高度機能拡張（6ヶ月以上） -**目標**: 研究・産業両用途での差別化 - -#### 4.1 高度幾何操作の実装 -```python -# 真の実装による機能拡張 -- Minkowski和の完全実装 -- 凸包交差・合成 -- 幾何変換の完全サポート -``` - -#### 4.2 性能最適化 -```python -# 大規模データ対応 -- GPU並列化の最適化 -- メモリ効率の改善 -- 適応的アルゴリズム選択 -``` - -#### 4.3 GeomAXへの発展 -```python -# より広範な計算幾何学 -- リーマン多様体サポート -- 高次元幾何学機能 -- 学術研究への貢献 -``` - -## 🔄 継続的改善プロセス - -### 品質保証体制 -```yaml -テスト駆動開発: - - 各修正前にテスト追加 - - 回帰テスト自動化 - - カバレッジ90%以上維持 - - 性能回帰防止 - -継続的統合: - - GitHub Actions での自動テスト - - 複数JAXバージョンでの検証 - - 性能ベンチマーク自動化 - - 文書の自動更新 - -コードレビュー: - - 数学的正確性の確認 - - 性能影響の評価 - - API一貫性の維持 -``` - -### ユーザー影響最小化 -```yaml -後方互換性: - - APIの段階的変更 - - 非推奨機能の適切な警告 - - 移行ガイドの提供 - - バージョン管理の強化 - -透明性: - - CHANGELOGの詳細記録 - - 既知問題の明記 - - ロードマップの公開 - - 進捗の定期報告 -``` - -## 📊 成功指標 - -### フェーズ1完了時（2週間後） -- [ ] テスト成功率: 95%以上 -- [ ] 基本機能の安定動作 -- [ ] CI/CDパイプライン構築 -- [ ] 入力検証の完全動作 - -### フェーズ2完了時（2ヶ月後） -- [ ] 数学的妥当性の確保 -- [ ] ML用途での実用的精度 -- [ ] 体積計算誤差<5% -- [ ] 点包含判定の信頼性向上 - -### フェーズ3完了時（6ヶ月後） -- [ ] SciPyとの結果一致率90%以上 -- [ ] 産業用途での採用可能性 -- [ ] 正確・近似両モードの提供 -- [ ] 性能ベンチマークの達成 - -### 最終目標（1年後） -- [ ] 計算幾何学分野での標準ライブラリ化 -- [ ] 学術論文での引用開始 -- [ ] 商用プロダクトでの採用 -- [ ] GeomAXへの発展基盤構築 - -## 🎯 リスク管理 - -### 技術的リスク -1. **JAX互換性**: 新バージョンでの破壊的変更 - - 対策: 複数バージョンでのテスト、早期適応 - -2. **数値安定性**: 高次元での計算精度 - - 対策: 適応精度演算、ロバストアルゴリズム - -3. **性能劣化**: 正確性向上に伴う速度低下 - - 対策: 複数アルゴリズムの提供、適応的選択 - -### プロジェクトリスク -1. **開発リソース**: 長期間の継続的開発 - - 対策: 段階的リリース、コミュニティ参加促進 - -2. **ユーザー離脱**: 破壊的変更による影響 - - 対策: 後方互換性維持、移行支援 - -## 📝 実装優先度 - -### 最高優先度（即座実施） -1. 入力検証の強化 -2. バッチ処理の修正 -3. 基本テストの通過 - -### 高優先度（1ヶ月以内） -1. 近似アルゴリズムの改良 -2. 体積計算の精度向上 -3. 点包含判定の修正 - -### 中優先度（3ヶ月以内） -1. 正確アルゴリズムの実装開始 -2. 性能最適化 -3. 文書の充実 - -### 低優先度（6ヶ月以内） -1. 高度機能の拡張 -2. GeomAXへの発展準備 -3. 学術的価値の向上 - -## 📋 次のアクション - -### 即座実施項目 -1. **入力検証修正**: `validate_point_cloud`関数の強化 -2. **バッチ処理修正**: `batched_approximate_hull`の軸指定修正 -3. **テスト修正**: 失敗している10個のテストケースの修正 -4. **CI/CD構築**: GitHub Actionsでの自動テスト設定 - -### 1週間以内 -1. **アルゴリズム分析**: 現在の近似手法の詳細分析 -2. **改良案設計**: 段階的選択法の具体設計 -3. **実装計画**: フェーズ2の詳細タスク分解 - -### 1ヶ月以内 -1. **プロトタイプ実装**: 改良されたアルゴリズムの初期版 -2. **性能評価**: 既存手法との比較分析 -3. **ユーザーフィードバック**: 早期利用者からの意見収集 - ---- - -**作成日**: 2025-07-02 -**バージョン**: 1.0 -**更新**: 進捗に応じて随時更新予定 \ No newline at end of file