「数学がゲームを動かす！ ゲームデザインから人工知能まで」を読んだ。面白い！パックマンのアルゴリズムやドラクエの計算式、ドンキーコングはベルレ法でジャンプ、カルマンフィルタ、遺伝的アルゴリズム、セガの線形代数本を書かれた方は理論物理出身など話題が豊富。

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以下、目次と感想など
Chapter 1　『パックマン』を動かす数学
パックマンの動き、こんなシンプルなアルゴリズムであたかも意志があるような動きをしていたのにびっくり。

Chapter 2　理想の楽しさの式を求めて
ウォーゲームやD&Dの歴史的な話は初めて知った。また「ドラクエの計算式」も。

Chapter 3　シミュレーションをゲームにすること／石川淳一氏インタビュー

パラメータをバランスがとれたものにするのは難しい…

Chapter 4　ゲームと乱数
ドルアーガの塔の線形帰還シフトレジスタにびっくり。今はメルセンヌツイスタも使われているのか。

Chapter 5　「8bit」の動きの計算
ドンキーコング、ベルレ法で動きを計算していたのか！スーパーマリオブラザーズはオイラー法。

Chapter 6　デジタルゲームの時間と空間

最近Unityを使い始めたのでこの辺りの話は参考になった。


Chapter 7　デジタルゲームに必要な数学とは？／株式会社セガ開発技術部・山中勇毅氏インタビュー
セガ的基礎線形代数講座を書かれた山中さんは物理出身。重力理論や素粒子論。

Chapter 8　対戦のおもしろさを支える数学
レーティングってこうやって計算するのか！知らなかった…

Chapter 9　入力を処理する数学

ARにもカルマンフィルタやパーティクルフィルタが使われるのか！

Chapter 10　ゲームにおける自動生成アルゴリズム
星系生成にDLAが使われるとは！

Chapter 11　ゲームにおける進化アルゴリズム
遺伝的アルゴリズムを使ったゲームすごいな。オンラインマッチングにも使えるとか。

Chapter 12　ゲーム，数学，人工知能／森川幸人氏インタビュー
企画が通ったのでAIを使ったゲームを一から開発し始めたのは面白い。

Chapter 13　ゲームにおける強化学習の数理
私も強化学習は最近勉強していて、高周波用途ないかな、と思っているがやっぱり動きがあるというか時間で変わるものじゃないと面白くない。ゲームはぴったり。

Chapter 14　ゲームにおけるニューラルネットワークの数理
ニューラルネットワークの分かりやすい解説。ニューロエボリューションは初めて知った。

Chapter 15　深層学習と生成AI
ゲームにもLLMがどんどん取り入れられていくのだろうと実感。

Chapter 16　ゲーム空間の多様性／特殊相対性理論のゲーム空間
これ昔考えたことあったが、もうやっている人がいたのか。