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
麻雀の得点計算をする。5翻以上は符に関わらず同じなので子の場合を実装。 if文を使って条件分岐すればいい #i
親を決めたりするためのサイコロクラスを作る。 サイコロを定義するクラスを作り、それを2つ分宣言する。乱数の偏り
ある正則な行列\(A\)について状態遷移行列\(e^{At}\)は次のようにして求める。 \begin{ali
ゼータ関数が\(s=3\)の時の結果が無理数であるという結果である。今回はC++でアペリーの定理を計算する。
switch文を使って牌とIDを紐付ける。 とりあえずデバックのためにstringで返すようにした。 std:
z変換を使うと遅延演算子が登場する。遅延演算子をzとすると次の関係が成り立つ。 \begin{align}y(
今回は手配を更新する関数を追加する。push_backで格納すればいい。 #include
メインのプレーヤークラスの大枠を作った。 細かい関数はおいおい #include
\(n\)個のベクトル \begin{align}\sum_{i=1}^{n} a_i x_i=0\end{a
RLC直列、並列回路の共振周波数は \begin{align}f=\frac{1}{2 \pi \sqrt{L
共振回路の共振条件より \begin{align}\dot{Y}&=G+j \left ( \omeg
\begin{align}\dot{Z}&=R+j \left ( \omega L - \frac{
Windows.hが使えれば1ms程度の精度で計測ができる。読み込んで QueryPerformanceCou
これが全て。 std::complex(Re, Im) double型で受け取って
複素数のノルムを求める。ノルムは \begin{align}z=\sqrt{x^2+y^2}\end{alig
問題(https://atcoder.jp/contests/APG4b/tasks/APG4b_cu)を解い
配列に直接入れてもポインタに代入しても結果は同じ。 実行結果 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
MPIRをインストールしたので使ってみた。MPIRを使うと巨大な数を扱うことができるようになる。 ソースコード
行列演算ライブラリは巨大なのでコンパイルに時間がかかる。
coreのほかにLUも必要。 #include "../Eigen/core" #incl
複素電力は電圧と電流の複素共役で与えられる。 \begin{align}\dot{S} &= \dot
行列の固有値の積は行列式の値と等しくなる。これをEigenで試す。 実行結果 固有値 (16.7075,0)
Eigenで固有値と固有ベクトルを求めるにはEigen::EigenSolver< Eigen::Mat
\(A\)と\(A\)の転地の積のトレースはフロベニウスノルムの二乗と等しくなる。つまり \begin{ali
トレースにはつぎのようなの性質がある。 \begin{align}\mathrm{tr} {A1} + \ma
何度もstd~と書くのはめんどくさいので汎用print関数を作る。詳細は記事がたくさんあるので割愛。 vect
CやC++では配列を動的に確保することができないのでmallocやnewを使う。 メモリ開放をしないと大変なこ
トレースには次の性質がある。 \begin{align}tr (A+B) = tr A + tr B\end{
正方行列の対角成分の和 \begin{align}tr A = \sum_{i=1}^{n} a_{ii}\e
\(n\)個の変数による二次形式は \begin{align}f(x_1,x_2,\cdots,x_{n-1}
通流率（デューティ比）はオン時間\(T_{on}\)と総時間\(T_{on}+T_{off}\)の比で表される
行列\(A\)について、その随伴行列\(A^{*}^)との積\(AA^{*}^)を考える。この時固有値\(\l
フロベニウスノルムは \begin{align}\ A \ _{F}=\sqrt{\sum_{i=1}^{m
ベクトルを定義するときは #include "../Eigen/Dense" をインクルー
Eigenで行列の和・差・積を試す。「+」、「-」、「*」が使えるので直観的。 ソースコード #include
Eigen(https://eigen.tuxfamily.org/)は行列用の科学技術ライブラリで、ヘッダー
typedefを使うと何度も宣言しなくてよく、型のように扱える。 typedef void (*ECHO)(i
ほぼC言語。関数ポインタは void (*pecho)(int); で定義して pecho = echo; で
static_castを使えばできる y = static_cast(x); 型変
findを使うと先頭から何番目にその文字があるかを探すことができる 実行結果 1844674407370955
引数に応じて動作を変えられる。この部分 Student() { } Student(std::string n
ベクトルオペレータを使った3相交流回路の電流表現を考える。いま、各層を流れる電流\(\dot{I}_{a},
QiitaでC++のクラスの使い方が変だったので直してみた。記事については自分で探してほしい。 やりたいことは
C++によるファイル書き込みはfstreamを使えばいい。 実行結果 memo.txt Teat1 Teat2
テキストファイルを読み込むには std::ifstream memo("./memo.txt&quo
二次方程式の解の公式は \begin{align}D=\sqrt{b^2-4ac}\end{align} あと
repを使うと繰り返しを定義できる。 実行結果 i ->0 i ->1 i ->2 ソースコ
stdの機能を使ってもできるが、ここは愚直に書く。2度の大小判定をすればいい。 実行結果 数値を入力 a -&
割り算して余りを見ればいい 実行結果 45 奇数 ソースコード #include
三次元平面上に置かれた二点 \(P_{1}(x_{1},y_{1},z_{1}),P_{2}(x_{2},y_
1年の秒数は \begin{align}365 \times 24 \times 60 \times 60\e
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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 &lt;stdio.h&gt;int main() { int rows, i, j; printf(&quot;ピラミッドの高さを入力してください: &quot;); scanf_s(&quot;%d&quot;, &amp;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 &lt;stdio.h&gt; int main(void) { int i; char str; for (i = 0x41; i &lt; 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} = &#039;+50kg&#039;; segments{2} = &#039;+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 &lt;iostream&gt; #include &lt;vector&gt; #include &lt;fstream&gt; #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！
