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
需要率と負荷率と不当率は次のように定義される。 \begin{align}需要率=\frac{最大需要電力}{
負荷変動と負荷変動に対して起こる発電機の回転数の低下には次のような一定の関係がある。 \begin{align
単位時間に電流がする仕事を電力という。電力は抵抗を\(R\)、電流を\(I\)、電圧を\(V\)とすると \b
抵抗\(R\)に電流\(I\)が流れると電圧降下が生じるが、電子はこの電圧降下の分だけ仕事をし熱が発生する。そ
Amazonに800N（自称）の電磁石があったので買ってみました。 uxcell ラウンドソレノイド電磁石 吸
RLC直列回路の力率について考える。回路のインピーダンスの大きさは \begin{align}Z = \sqr
RLC直列回路について考える。回路の抵抗成分とリアクタンス成分は互いに直交しているベクトルとなる。これを複素数
回路に流れる電流が \begin{align}i = I_m \cos \omega t\end{align}
回路に流れる電流が \begin{align}i = I_m \sin \omega t\end{align}
電動機の機械最大出力\(P_M\)は電動機入力\(P_{Mi}\)と効率\(\eta_M\)を用いて \beg
RLC並列回路のインピーダンスは \begin{align}\frac{1}{\dot{Z}}&=\f
RLC直列回路のインピーダンスは \begin{align}\dot{Z}=R+j \left ( \omeg
Pythonで直列共振のインピーダンスの変化を見る。誘導性リアクタンスと容量性リアクタンスは \begin{a
負荷を\(Z\)、電線の抵抗\(r\)とリアクタンスを\(x\)とすると送電端電圧\(V_s\)は受電端電圧\
Pythonで直列共振のインピーダンスの変化を見る。誘導性リアクタンスと容量性リアクタンスは \begin{a
二重メルセンヌ数は次のように与えられる。 \begin{align}M_{p}=2^{2^{p}-1}−1 \
メルセンヌ数は次のように与えられる。 \begin{align}F_n=2^{n}-1\end{align}
フェルマー数は次のように与えられる。 \begin{align}F_n=2^{2^n}+1\end{align
自然数\(n\)について、\(1\)から順に\(n\)までの積を\(n!\)で表し、階乗という。文字で表せば
ベクトル軌跡についてそのノルムの最大値 \begin{align}P(e^{i \theta})= \sup_
離散化された伝達関数のナイキスト線図を描く。離散化された伝達関数を \begin{align}P(z^{-1}
加法定理より \begin{align}\sin 3 \alpha &=\sin \alpha \co
\(L_p\)ノルムは次のように定義される。 \begin{align} {\bf x} _p = \
Pythonでヒルベルト行列を作る。ヒルベルト行列は各要素が \begin{align}H_{ij}=\fra
MATLABでヒルベルト行列を作る。ヒルベルト行列は各要素が \begin{align}H_{ij}=\fra
加法定理より \begin{align}\sin 2 \alpha &=\sin \alpha \co
「私は～します」は肯定文の文型をそのままに動詞を変えることで表現できる。 以下その例 ・I like sush
「～ですか」は肯定文の動詞を文の先頭に持ってくることでで表現できる。 以下その例 ・You are Shiro
PID制御器を後退差分で離散化する。後退差分は \begin{align}s=\frac{1-z^{-1}}{
「私は～ではありません」、「彼女は～ではありません」はbe動詞の後ろにnotを入れることで表現できる。 以下そ
三相かご型誘導電動機のスターデルタ始動の問題点 ・始動電流が\(\frac{1}{3}\)、トルクが\(\fr
スターデルタ始動は始動時にスター結線、始動後にデルタ結線に変更する始動方式である。 スター結線の場合、相電圧は
オイラーの公式を使って五倍角の公式を導出する。この方法は脳筋向け。\(\theta_1=\theta_2 =\
瞬時式は次のように与えられる。 \begin{align}e(t)=E_{m} \sin \left ( \o
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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！
