MATLABでテイラー展開してグラフ化するプログラムを書いた。以下コード close all f = @(x) cos(x); a = 0; n = 15; x_range = ; =plotTaylorSeries(f, a, n, x_
MATLABでテイラー展開してグラフ化するプログラムを書いた
MATLABでテイラー展開してグラフ化するプログラムを書いた。以下コード close all f = @(x) cos(x); a = 0; n = 15; x_range = ; =plotTaylorSeries(f, a, n, x_
※本抽選は厳正に行われています。(+90kg固定) % ステップ1: 文字列入力 segments = cell(1, 6); segments{1} = '+50kg'; segments{2} = '+60
ChatGPTにネルダーミード法を使った関数の最適解を求めてもらった あってるかは後日確認するつもり % 最小化する関数 func = @(x) (x(1) - 3)^2 + (x(2) - 2)^2; % 初期点 x0 = ; % 収束許
マンデルブロ集合を書くだけ % パラメータ設定 maxIter = 5000; % 最大反復回数 xlim = ; % x範囲 ylim = ; % y範囲 resolution = 1000; % 解像度 % 複素数平面のメッシュグリッド
予測されたロト7の当選番号: これうまくいってるのかな
matlabで振り子を動かしてみる 運動方程式などの細かい話は次回 clc; clear; close all; % パラメータ設定 g = 9.81; % 重力加速度 (m/s^2) L = 1.0; % 振り子の長さ (m) theta
1. GRU(Gated Recurrent Unit) 特徴: LSTMに似たリカレントニューラルネットワーク(RNN)の一種。 計算効率が高く、トレーニング時間が短い。 記憶セルが少ないため、モデルがシンプルでありながら、LSTMと同等
昨日作ってもらったソースコードをC++に書き換えてもらった あっという間! #include <iostream> #include <vector> #include <fstream> #includ
ChatGPTにロト7の当選番号予想プログラムを作ってもらってみた
はじめに ロト7の当選番号を予測することは、非常に挑戦的でエキサイティングな試みです。この記事では、長短期記憶(LSTM)ネットワークを使用してロト7の当選番号を予測するためのPythonプログラムを紹介します。 必要なツールとライブラリ
パチンコの確立計算機なるものがあるみたい どうやって計算してるんだろう・・・
\(s\)平面から\(z\)平面への変換式は \begin{align}\label{S-T transform}z=e^{sT}\end{align} で与えられる.\(z\)平面上の点および\(s\)平面上の点を \begin{alig
計算するのが大変な積分に用いる置換積分で何が起きるのか 下の積分の例で見る \begin{align}\displaystyle \int x(2-x)^4 dx\end{align} \(t=2-x\)とおくと \begin{align}
複素関数を使えば複素数を写像できる。 ディジタル制御では \begin{align}s=e^{sT}\end{align} を使うので\(T=1\)として写像してみる 例えば下のプログラムの例では虚軸が円に写される。 x=0; y=-5:0
台形近似で積分を計算してみる Nが刻み数 minが下限、maxが上限 funcが被積分関数 N=100; min=0; max=1; t=linspace(min,max,N); dt=t(2)-t(1); S=zeros(size(t))
博士とったのでブログも再開します!
Hammerstein型非線形モデルの非線形ブロックの取り扱い
Hammerstein型非線形モデルの非線形ブロックによるゲインを\(\alpha\)とすると \begin{align}B(q^{-1}) &=\alpha b_{1} q^{-1} +\alpha b_{2} q^{-2} +
\(f(x)=1\)とする。この関数を\(a\)から\(b\)まで複数回積分すると \begin{align}\int_a^b 1 dx=a-b\end{align} \begin{align}\int_a^b \int_a^b 1 dx
\begin{align}\int_{-a}^{a} f(x) dx = 2 \int_{0}^{a} f(x) dx\end{align}
奇関数の定積分には \begin{align}\int_{-a}^af(x)dx=0\end{align} が成り立つ
詳しくはここ MATLABの行列演算を使うと楽 N=10000; n=1:1:N; result=sum(1./n-log(1+1./n))
オイラーの定数とは \begin{align}\gamma=\lim_{n \to \infty} (1 + \frac{1}{2} + \cdots + \frac{1}{n} - \log n)\end{align} の極限値のことであ
クロネッカー積には次の関係が成り立つ。 \begin{align}x_1 \otimes (y_1+y_2)&=x_1 \otimes y_1 + x_1 \otimes y_2 \\(x_1 + x_2 ) \otimes y_1
\(X,\mathcal{O}\)を位相空間とする。 \begin{align}{}^{\forall} x_1,x_2 \in X (x_1 \neq x_2) \hspace{2mm} {}^{\exists} \mathcal{O}_
PID制御とは比例・積分・微分の3つを組み合わせて行う制御方式である。 PID制御は次のように与えられる。 \begin{align}u(t)=K_P e(t) + K_{I} \int_0^{t} e(\tau) d\tau + K_D
正五角形の1辺の長さを1とすると正五角形の対角線の長さ\(a\)は余弦定理より \begin{align}a^2&=1^2 + 1^2 - 2 \times 1 \times 1 \times \cos 108\\&= 2
40枚の中から指定の五枚を引く確率は \begin{align}\frac{1}{{}_{40} C_{5}={1}{658008}\end{align} となる
ウッダル数は \begin{align}n \times 2^n -1\end{align} の形をしている数である。 MATLABでは次のように計算できる。 n=10; count=1; p=2; for i=1:1:n K(i)=i*p
MATLABで作ったカレン素数を探すプログラムを改造してみる
カレン数は \begin{align}n \times 2^n + 1\end{align} であるが \begin{align}n \times p^n + 1\end{align} を考える。 n=10; count=1; p=3; f
カレン数は \begin{align}n \times 2^i + 1\end{align} で表される。 カレン数のうち素数のものをカレン素数という。 今回はMATLABでカレン素数を探す。 以下ソース n=10; count=1; fo
参考 RNNは入出力を等しく学習→長期的な依存性の学習が苦手
NUMBERSには横滑り現象なるものがあるらしくLSTMで学習して当てる試みがほそぼそとあるらしい Qiitaだとこれとか Github 機械学習に興味あるのでやってみようと思う
和訳してみるGrassCatPokemonくさねこポケモンItsfluffyfurissimilarincompositiontoplants.ふわふわした毛皮は植物と成分が似ている。fluffyふわふわしたfur毛皮ThisPokemon
電力と同期化力の関係は\begin{align}P_e=\frac{\partialP_e}{\partial\delta}=\frac{E_sE_r}{X}\cos\delta\end{align}
風車の回転断面積を\(A\)、風速を\(V\)、空気の密度を\(\rho\)、ロータの係数を\(C\)とすると風力発電の出力\(P\)は\begin{align}P=\frac{1}{2}C\rhoV^3A\end{align}
matlabのtanとtandの違いを簡単に見てみる。まずは89から90どの範囲で重ねて比較。ほとんど同じ値が得られている。2つの方法の誤差。通常誤差は0であるが微妙に生じている。90度に近くなるにつれて大きくなるようだ。以下コードtd=l
電場\(\boldsymbolE\)、磁場\(\boldsymbolB\)中を移動する電荷\(\boldsymbolq\)の荷電粒子に加わる力は荷電粒子の位置を\(\boldsymbolx\)、速度を\(\boldsymbolv\)とすれば
100以下であればprevprime(100)を使えばいい
PID制御則が\begin{align}u(t)=K_{p}e(t)+K_{i}\inte(\tau)d\tau+K_{d}\frac{de(t)}{dt}\end{align}で与えられているとき、この制御則に対するレギュレータ問題を考え
PID制御は\begin{align}u(t)=K_{p}e(t)+K_{i}\inte(t)d\tau+K_{d}\frac{de(t)}{dt}\end{align}のような問題を言い、\(requiv0\)をレギュレータ問題という。
システムの安定性を調べるにはLyapunov方程式\begin{align}PA+A^{T}P=-Q\end{align}を調べればいい。\(P\)は\(A\)の固有値の実部が負であれば\begin{align}P=\int_0^\inft
コマンドラインにlogoと打つとが出力される。
ある正の整数\(a\)は\(a\)以下の素数\(p_1 p_2 \cdots p_{n-1} p_n\)の積で表すことができる。つまり\begin{align}a=p_1 p_2 \cdots p_{n-1} p_n\end{align}が
相加相乗平均とは\begin{align}\frac{a+b}{2} \geq \sqrt{ab}\end{align}のことを言う。
同期発電機には界磁巻線に励磁電流を与えるための励磁装置が必要である。励磁方式は次の3つに大別できる。・直流励磁機方式・交流励磁機方式・静止系励磁方式
書籍版電験王 電験2種二次試験 過去問徹底解説 令和5年度版を買ってみた
電験二種の二次試験対策に書籍版電験王 電験2種二次試験 過去問徹底解説 令和5年度版を買ってみた。良かった点・解説が分かりやすい・図が見やすい悪かった点・本が大きい使いやすい参考書だと思います。
matlabでシンボリック演算を行った際の係数をまとめるときはcollectを使う
\begin{align}{}_{n}C_{m}==\frac{n(n-1)(n-2) \cdots (n-m+2)(n-m+1)}{m(m-1)(m-2) \cdots 1}=\frac{n!}{m!(n-m)!}\end{align}
導体に電場\(E\)が与えられた時の電流密度は\begin{align}\boldsymbol{J}=\sigma \boldsymbol{E} \mathrn{}\end{align}電流との関係は\begin{align}I=\bold
Interface買ってみた。CD付きでMATLABでできる例があるらしい。今後試してみる。
これを買ってみた
CANとI2Cで簡単に通信できるシールドを作った。コミケで頒布するかも
1の電荷から1の仮想の線が出るとする。この線を電束という。
It means a lot は「大きな意味がある」だが、「とても大切にする」感情に使える。例It means a lot to me.(とても大切にする、とても嬉しい)It means a lot to you.(とても大切にしている)な
くわしくはプリアンプルに以下を追加すれば動く。\usepackage{hyperref}\usepackage{pxjahyper}\hypersetup{setpagesize=false, bookmarksnumbered=true,
GPIO34以降は入力のみ
MATLABで等比数列は次のように実装すればいい以下コードa=2;r=4;m=10;list=ones(1,m).*a;for n=2:1:m list(1,n)=a*r^(n-1);end
これを追加して、pLaTeX→biber→pLaTeXでうまくいく
CANは衝突を起こす通信方式なので衝突回避が必要。マスターから送信指示を出すのが簡単
ある数列\(\{a_n\}\)について、隣合う2つの項の差\begin{align}b_n=a_{n+1}-a_n\end{align}で作られる数列\(\{b_n\}\)を\(\{a_n\}\)の階差数列という。
CANの割り込み処理中のシリアル通信をやりすぎると落ちる
・単方向通信・衝突を起こす・IDを振ることができる・データチェック機能はなし
辞書単語帳ゲーム類アニメ類
C102で頒布するかもしれない基板の仮組み(一部部品なし)ができました続きはおいおい
等比数列\begin{align}S_n = \{a,ar,ar^2,\cdots,ar^n-1\}\end{align}の和は\begin{align}S_n &= \{a,ar,ar^2,\cdots,ar^n-1\}\\rS_
TeXで表を作成してある値だけ中央揃えにしたい時は \multicolumn{1}{c }{A}とすれば良い。枠線を使用しないときは \multicolumn{1}{c}{A}
隣合う数の比が一定である数列を等比数列という。
たとえばI myself might be a problemなどのI myself~のような文について考える。「~自身」という意味を持つmyselfは再帰代名詞と呼ばれ、強調の意味を持つ。上の例文は「私自身が問題かもしれない」という意味で
水車の効率は水車の出力\(P\)、流量\(Q\)、落差\(H\)、発電機の効率\(\eta_{G}\)を用いて\begin{align}\eta_T = \frac{P}{9.8 Q H \eta_G} \end{align}で表される。
水車の速度変動率は定格回転速度を\(N_n\)、最大回転速度を\(N_m\)とすれば\begin{align}\delta_m= \frac{N_m-N_n}{N_n} \times 100 \mathrm{}\end{align}で得られ
運転中の水車やポンプを流れるある点の水圧が飽和蒸気圧以下になると水分が蒸発し気泡が生じる。この現象をキャビテーションという。
水車の効率は機械的出力\(P_o\)と入力\(P_i\)との比\begin{align}\eta = \frac{P_o}{P_i} \times 100\end{align}で表される。
送電電圧を\(V_s\)、受電電圧を\(V_r\)、送電線絽のリアクタンスを\(X\)、位相角を\(\delta\)とすれば送電電力は\begin{align}P = \frac{V_s V_r}{X} \sin \delta\end{al
名詞には3つの格がある。格とは名詞が他の語句との関係を示す語形のことを言う。名詞の場合は主格と目的格は語形が同じ形になるが、代名詞の場合は異なることがある。主格主語や主格補語、呼びかけ、主格の同格語に用いる所有格他の名詞を修飾して、「~の」
・This month's pay wasn't enough to make me happy今月の給料は私を喜ばせるほどではなかった=今月の給料は喜ぶほどではなかった・This month's pay wa
電線に1V印加した時に電線に蓄えられる電荷を静電容量と言い、比誘電率を\(\varepsilon_s\)、電線距離を\(l\)、電線半径を\(r\)とすれば、単位長さあたりの静電容量は一般に次式で表される。\begin{align}C=\f
電線に\(1A\)流した時に電線に鎖交する磁束数をインダクタンスと言い、比透磁率を\(\mu_s\)、電線距離を\(l\)、電線半径を\(r\)とすれば、一般に次式で表される。\begin{align}L_n = \left (\frac
導体に交流が流れると、中心付近は電流が流れにくくなる。この効果を表皮効果という。表皮効果は抵抗率を\(\rho\)、角速度を\(\omega\)、透磁率を\(\mu\)とすれば表皮深さ\(\sigma\)は\begin{align}\sig
送電電力、負荷の力率、送電距離、電力損失および線間電圧が等しいとき、三相三線式による場合の所要電線量は、単相2線式のときの何倍になるかを求める。単相二線式の電流を\(I_2\)、三相三線式の電流を\(I_3\)とすると、\(I_2\)と\(
水力発電における水車の適応落差は次のようになる。ペルトン水車・・・150~800mフランシス水車・・・40~500m軸流水車・・・40~180m斜流水車・・・40~180mプロペラ水車・・・5~80m
このライブラリを使ってCANの割り込みを行うにはvoid onReceive(int packetSize) {}を何処かで定義してCAN.onReceive(onReceive)をsetup内で呼び出せば良い。
Chat GPTをうまく使うと英語の勉強効率が上がる。使う前にI'll write sentences in English. Translate the sentence to Japanese and explain the
holy shitはやっべ!、やばい!のような意味
主語+動詞、動詞+目的語では意味が通らないときに補われる語を補語という。
動詞+名詞(代名詞、名詞句)のとき、動詞の示す動作の影響を名詞が受けるとき、名詞を目的語という。
これでいいらしい。ICはMCP2562を使った。
輝度はstrip.setBrightness(16);を使えばできる。
\(n\)が\(n=p_1^a p_2^b p_3^c \cdots \)と素因数分解できる時、約数の総和は\begin{align}(1+p_1+p_1^2+\cdots+p_1^a)(1+p_2+p_2^2+\cdots+p_2^a)
\(\dot{I}\)が\begin{align}\dot{I} = \frac{c+jd}{a+jb}\end{align}のとき\begin{align}\dot{I} &= \frac{(c+jd)(a-jb)}{(a+jb)
単語自体に意味がある単語を内容語という。内容語には名詞、形容詞、動詞、副詞がある。内容語は必要に応じて増やすことができる。機能語はそれ自体には明確な意味がなく文法的な関係を示すものを機能語という。機能語には代名詞、前置詞、接続詞、間投詞があ
感情を表す単語を間投詞という。ex. Boys
句と句、節と節、語と語をつなげる働きをする単語を接続詞という。ex. and or
BOOTHでの同人誌販売を開始しました。こちらは付属基板無しで1000円です。
名詞や代名詞、動詞、形容詞、副詞、句、節、文全体を修飾する単語を副詞という。ex. very only
名詞の代わりに用いることのできる語を代名詞という。ex. I he she
名詞や代名詞などの前に置くことで形容詞句や副詞句を作る単語を前置詞という。ex. in from through by
BOOTHでの同人誌販売を開始しました。Papyrus創刊号は基板付きで5000円です。コミケと同様、組み立てに必要な工具、部品は付属しませんので冊子を参考にお買い求めください。
主語の動作や状態を示す単語を動詞という。ex. get take go
Who knows.God knows.Hell if I knowI haven't got a clueI don't have the slightest idea.Beats meI haven't t
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MATLABでテイラー展開してグラフ化するプログラムを書いた。以下コード close all f = @(x) cos(x); a = 0; n = 15; x_range = ; =plotTaylorSeries(f, a, n, x_
※本抽選は厳正に行われています。(+90kg固定) % ステップ1: 文字列入力 segments = cell(1, 6); segments{1} = '+50kg'; segments{2} = '+60
ChatGPTにネルダーミード法を使った関数の最適解を求めてもらった あってるかは後日確認するつもり % 最小化する関数 func = @(x) (x(1) - 3)^2 + (x(2) - 2)^2; % 初期点 x0 = ; % 収束許
マンデルブロ集合を書くだけ % パラメータ設定 maxIter = 5000; % 最大反復回数 xlim = ; % x範囲 ylim = ; % y範囲 resolution = 1000; % 解像度 % 複素数平面のメッシュグリッド
予測されたロト7の当選番号: これうまくいってるのかな
matlabで振り子を動かしてみる 運動方程式などの細かい話は次回 clc; clear; close all; % パラメータ設定 g = 9.81; % 重力加速度 (m/s^2) L = 1.0; % 振り子の長さ (m) theta
1. GRU(Gated Recurrent Unit) 特徴: LSTMに似たリカレントニューラルネットワーク(RNN)の一種。 計算効率が高く、トレーニング時間が短い。 記憶セルが少ないため、モデルがシンプルでありながら、LSTMと同等
昨日作ってもらったソースコードをC++に書き換えてもらった あっという間! #include <iostream> #include <vector> #include <fstream> #includ
はじめに ロト7の当選番号を予測することは、非常に挑戦的でエキサイティングな試みです。この記事では、長短期記憶(LSTM)ネットワークを使用してロト7の当選番号を予測するためのPythonプログラムを紹介します。 必要なツールとライブラリ
パチンコの確立計算機なるものがあるみたい どうやって計算してるんだろう・・・
\(s\)平面から\(z\)平面への変換式は \begin{align}\label{S-T transform}z=e^{sT}\end{align} で与えられる.\(z\)平面上の点および\(s\)平面上の点を \begin{alig
計算するのが大変な積分に用いる置換積分で何が起きるのか 下の積分の例で見る \begin{align}\displaystyle \int x(2-x)^4 dx\end{align} \(t=2-x\)とおくと \begin{align}
複素関数を使えば複素数を写像できる。 ディジタル制御では \begin{align}s=e^{sT}\end{align} を使うので\(T=1\)として写像してみる 例えば下のプログラムの例では虚軸が円に写される。 x=0; y=-5:0
台形近似で積分を計算してみる Nが刻み数 minが下限、maxが上限 funcが被積分関数 N=100; min=0; max=1; t=linspace(min,max,N); dt=t(2)-t(1); S=zeros(size(t))
博士とったのでブログも再開します!
Hammerstein型非線形モデルの非線形ブロックによるゲインを\(\alpha\)とすると \begin{align}B(q^{-1}) &=\alpha b_{1} q^{-1} +\alpha b_{2} q^{-2} +
\(f(x)=1\)とする。この関数を\(a\)から\(b\)まで複数回積分すると \begin{align}\int_a^b 1 dx=a-b\end{align} \begin{align}\int_a^b \int_a^b 1 dx
\begin{align}\int_{-a}^{a} f(x) dx = 2 \int_{0}^{a} f(x) dx\end{align}
\(f(x)=1\)とする。この関数を\(a\)から\(b\)まで複数回積分すると \begin{align}\int_a^b 1 dx=a-b\end{align} \begin{align}\int_a^b \int_a^b 1 dx
\begin{align}\int_{-a}^{a} f(x) dx = 2 \int_{0}^{a} f(x) dx\end{align}
奇関数の定積分には \begin{align}\int_{-a}^af(x)dx=0\end{align} が成り立つ
詳しくはここ MATLABの行列演算を使うと楽 N=10000; n=1:1:N; result=sum(1./n-log(1+1./n))
オイラーの定数とは \begin{align}\gamma=\lim_{n \to \infty} (1 + \frac{1}{2} + \cdots + \frac{1}{n} - \log n)\end{align} の極限値のことであ
クロネッカー積には次の関係が成り立つ。 \begin{align}x_1 \otimes (y_1+y_2)&=x_1 \otimes y_1 + x_1 \otimes y_2 \\(x_1 + x_2 ) \otimes y_1
\(X,\mathcal{O}\)を位相空間とする。 \begin{align}{}^{\forall} x_1,x_2 \in X (x_1 \neq x_2) \hspace{2mm} {}^{\exists} \mathcal{O}_
PID制御とは比例・積分・微分の3つを組み合わせて行う制御方式である。 PID制御は次のように与えられる。 \begin{align}u(t)=K_P e(t) + K_{I} \int_0^{t} e(\tau) d\tau + K_D
正五角形の1辺の長さを1とすると正五角形の対角線の長さ\(a\)は余弦定理より \begin{align}a^2&=1^2 + 1^2 - 2 \times 1 \times 1 \times \cos 108\\&= 2
40枚の中から指定の五枚を引く確率は \begin{align}\frac{1}{{}_{40} C_{5}={1}{658008}\end{align} となる
ウッダル数は \begin{align}n \times 2^n -1\end{align} の形をしている数である。 MATLABでは次のように計算できる。 n=10; count=1; p=2; for i=1:1:n K(i)=i*p
カレン数は \begin{align}n \times 2^n + 1\end{align} であるが \begin{align}n \times p^n + 1\end{align} を考える。 n=10; count=1; p=3; f
カレン数は \begin{align}n \times 2^i + 1\end{align} で表される。 カレン数のうち素数のものをカレン素数という。 今回はMATLABでカレン素数を探す。 以下ソース n=10; count=1; fo
参考 RNNは入出力を等しく学習→長期的な依存性の学習が苦手
NUMBERSには横滑り現象なるものがあるらしくLSTMで学習して当てる試みがほそぼそとあるらしい Qiitaだとこれとか Github 機械学習に興味あるのでやってみようと思う
和訳してみるGrassCatPokemonくさねこポケモンItsfluffyfurissimilarincompositiontoplants.ふわふわした毛皮は植物と成分が似ている。fluffyふわふわしたfur毛皮ThisPokemon
電力と同期化力の関係は\begin{align}P_e=\frac{\partialP_e}{\partial\delta}=\frac{E_sE_r}{X}\cos\delta\end{align}
風車の回転断面積を\(A\)、風速を\(V\)、空気の密度を\(\rho\)、ロータの係数を\(C\)とすると風力発電の出力\(P\)は\begin{align}P=\frac{1}{2}C\rhoV^3A\end{align}
matlabのtanとtandの違いを簡単に見てみる。まずは89から90どの範囲で重ねて比較。ほとんど同じ値が得られている。2つの方法の誤差。通常誤差は0であるが微妙に生じている。90度に近くなるにつれて大きくなるようだ。以下コードtd=l
電場\(\boldsymbolE\)、磁場\(\boldsymbolB\)中を移動する電荷\(\boldsymbolq\)の荷電粒子に加わる力は荷電粒子の位置を\(\boldsymbolx\)、速度を\(\boldsymbolv\)とすれば