C106まだまだあるけど何出そうかなアクリルキーホルダーあたりが良いかなぁ
コンデンサのインピーダンスは\(\dot{Z}\)は次式で表される。 \begin{align}\dot{Z}=R^2+ j \left ( \omega L – \frac{1}{\omega C} \ri […]
いま回路に \begin{align}i(t)=I_{m} \sin (\omega t)\end{align} の電流が流れているとする。コイルの定義式 \begin{align}v_{L}=L \frac{di}{d […]
\(a>0,a \neq 1,M>0\)のとき指数\( a^p \)について \begin{align}a^p = M \ \Longleftrightarrow \ \log_{a} M = p\end{align} […]
コサイン類似度は各ベクトルの大きさの違いが無視できる場合に有効な評価方法である。2つのベクトルの内積 \begin{align}A \cdot B = A \ B \cos \theta\end{ali […]
これの続き。偏差の和は\(0\)になる。そこで偏差の二乗平均を考えれば \begin{align}\sigma^2=V[X]=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (x_i – \mu)^2\ […]
あるデータ \begin{align}x=\{ x_1,x_2,\cdots,x_n\}\end{align} がある。通常このデータの平均\(\mu\)は \begin{align}\mu= \frac{1}{n} \ […]
Himmelblau関数は最適化関数の性能を調査する場合によく利用される。Himmelblau関数は \begin{align}f(x,y)=(x^2+y-11)^2+(x+y^2-7)^2\end{align} で表さ […]
定積分を計算する。微分して関数\(f(x)\)となるような関数\(F(x)\)を\(f(x)\)の原始関数という。たとえば \begin{align}(x^2)’ = 2x\end{align} であれば\( […]
ローレンツ濃縮は \begin{align}L=L_0 \sqrt{1 – \frac{V^2}{c^2}}\end{align} で表される。速度が大きくなるにしたがって静止時の長さより短くなることが分かる […]
連続する4つの整数の積を考える。最も小さい数を\(a\)とすると \begin{align}x&=a (a+1) (a+2) (a+3)\&= (a^2 +3a)(a^2+3a+2) \&= […]
掛け算の導入は足し算の延長で \begin{align}A \times B = \underbrace{A + A + \dots +A}_B \cdots (1)\end{align} のような形で導入されることが多 […]
これの続き。無限級数の一般項を外部関数化して与えると次のようになる。 これで、funcのみを変更すれば好きな級数を試せるようになった。
次の無限級数を計算する。 \begin{align}\log 2 = \sum_{n=1}^{\infty} -1^{n-1}/n=1 -\frac{1}{2}+\frac{1}{3} -\frac{1}{4} \cdo […]
和集合を定義して性質を調べる。今集合\(A,B\)について \begin{align}A \cup B = \left \{ x x \in A \ \mathrm{or} \ x \in B \right \}\e […]
和集合を定義して性質を調べる。今集合\(A,B\)について \begin{align}A \cup B = \left \{ x x \in A \ \mathrm{or} \ x \in B \right \}\e […]
これの続き。マチンの公式を用いると円周率を計算することができる。マチンの公式は \begin{align} \frac{\pi}{4}=4 \tan^{-1} \frac{1}{5} – \tan^{-1} […]
これの続き。ガウス・ルジャンドル法を使うとより早く円周率計算ができる。 初期値を \begin{align}a_0=1 \hspace{10mm} b_0=\frac{1}{\sqrt{2}} \hspace{10mm} […]
グレゴリー・ライプニッツ級数を用いると円周率を計算することができる。グレゴリー・ライプニッツ級数は \begin{align}\tan^{-1} x = x – \frac{x^3}{3} + \frac{x […]
「ブログリーダー」を活用して、しろねこさんをフォローしませんか？
C106まだまだあるけど何出そうかなアクリルキーホルダーあたりが良いかなぁ
C言語でできる簡単なプログラム#include <stdio.h>int main() { int rows, i, j; printf("ピラミッドの高さを入力してください: "); scanf_s("%d", &rows); for (...
C言語で文字コード表を出力する 実行すれば出てくる #include <stdio.h> int main(void) { int i; char str; for (i = 0x41; i < 0x7b; i++) {
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！
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！
