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
電圧もしくは電流の瞬時式 \begin{align}f \left( t \right) = f_m \sin
歪波交流はそれぞれの周波数の正弦波の合成で表せるので \begin{align}e(t)= \sum \sqr
瞬時式は次のように与えられる。 \begin{align}e(t)=E_{m} \sin \left ( \o
電荷が複数存在するとき、すべての電荷が作る電場はそれぞれの電荷の電場が作る電場の重ね合わせで求めることができる
1Cの電荷が1m先に作る電場の大きさを求める。電場は \begin{align}E=\frac{q}{4 \p
\(f(t)\) \(F(s)\) 参考ページ \(1\) \(\displaystyle \frac{1}{
一階微分可能な関数\( f(t) \)の一階微分\(f'(t) \)をラプラス変換する。 \begin{ali
導体が持つ抵抗\(R\)は、導体の長さを \(l\)、導体の断面積を\(A\)とすると \begin{alig
導体に電界を与えると導体内部の自由電子が電界に従って移動する。この電荷の流れを電流という。電子の流れに垂直な断
\(f(t)=\sin \omega t\)をラプラス変換する。Eulerの公式 \begin{align}e
二次遅れ要素の例として、ばね-質量-ダンパ系の運動方程式は、 \begin{align}f(t)= m \fr
入力信号\(x(t)\)と出力信号\(y(t)\)の間に次の一階微分方程式が成り立つものを一次遅れ要素もしくは
次のようなシステムを示す\(n\)階斉次微分方程式 \begin{align}\dfrac{d^n}{dt^n
微分可能な関数\(f(x),g(x))についてその分数 \begin{align}\frac{f(x)}{g(
\(\nabla\)を \begin{align}\nabla=\left (\frac{\partial}{
\(x,y,z\)について偏微分可能な関数\(f\)について \begin{align}\mathrm{rot
\(x,y,z\)について偏微分可能な関数\(f\)について \begin{align}\mathrm{div
\(x,y,z\)について偏微分可能な関数\(f\)について \begin{align}\mathrm{gra
誘導電動機の同期速度を\(N_s\)、回転子の回転速度を\(N_r\)とすると滑り\(s\)は \begin{align}s=\frac{N_s-N_r}{N_s}\end{align}
三相誘導電動機の同期速度は極数を\(p\)、周波数を\(f\)とすると \begin{align}N_s=\frac{2f}{p} \mathrm{[s^{-1}]}\end{align} 分速にすれば \begin{a […]
指数関数のときのラプラス変換を考える。ラプラス変換する関数を\(e^{\alpha t}\)とすると \begin{align}F(s)&=\int_0^\infty e^{\alpha t} \cdot e^{ […]
時間関数が定数のときのラプラス変換を考える。時間関数が\(t\)のときは \begin{align}F(s)&=\int_0^\infty t \cdot e^{-st} dt\&=\left [ &# […]
部分積分を使えば、例えば \begin{align}\int_0^{\infty} t e^{-st} dt = \frac{1}{s^2}\end{align} などの積分を簡単に計算できるようになる。 微分可能な関数 […]
MATLABで共分散を求める。共分散は次のように求められる。 \begin{align}\mathrm{Cov}[X,Y] = E[XY] – \mu_x \mu_y\end{align}
時間関数が定数のときのラプラス変換は \begin{align}F(s)&=\int_0^\infty 1 \cdot e^{-st} dt\&=\left [ – \frac{e^{-st […]
RL直列回路の回路方程式はキルヒホッフの法則より \begin{align}E＝Ri+L \frac{di}{dt}\end{align} となる。移項して\(L\)で割れば \begin{align}\frac{di} […]
分散共分散行列は \begin{align}\Sigma = E[(X-E[X])] {}^{t} \! (X-E[X])]\end{align} で与えられる。MATLABでは とすればいい。
「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！
