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（楽天証券の口座で取引する前提で）デイトレ自動売買を実現するには、Windows / Excel 上で マーケットスピード II RSS （以下、単に RSS と呼びます）を利用することがまずは確実な方法だと考えました。そこで、Windows / Excel / VBA ...
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第5章 その102【フーリエの積分公式③】
角周波数ωの刻みであるΔωについて説明。Δωを定義することで、離散的な係数算出が連続的な角周波数算出に近づけていっている。
Pythonエンジニア必見！スキルアップに繋がる資格と効率的な勉強法
Pythonエンジニア向けに、スキルアップに繋がる資格と効率的な勉強法を解説。市場価値を高め、キャリアアップを実現しましょう。
ここでは、式(1)の状態方程式で示す線形時不変のシステムを制御対象とする。$$\dot{x} = Ax + Bu \;\;\; \cdots (1)$$ここで、\(x \in R^n , \quad u \in R^m\)である。また、\(B\)行列の\(m\)個の列ベクトルは、\(b_i \quad (i=1,2, \cdots, m)\)とする。可変構造系の基本用語の定義1．可変構造制御系の構造は、ベクトル関数の切換関数\(\sigma(x)\)の符号に
スライディングモード制御の基本的な考え方として、式(1)で示す二次系システムを考える。$$\dot x = y \\ \dot y = 2y - x +u \\ u = -\phi x \;\;\; \cdots (1)$$ また、式(2)の変数\(\sigma(x,y)\)を導入する。$$\sigma(x,y) = xS, \quad S = 0.5x + y \;\;\; \cdots (2)$$ここで、フィードバックゲインを式(3)のように選ぶ。$$\phi = \l
まず、16. 離散時間システムにおける状態推定(1)の内容をまとめて示す。離散時間システムとして、式(1)を考える。$$x_{k+1} = Ax_k + v_k \\ y_k = C x_k + e_k \;\;\; \cdots (1)$$ここで、\(v_k,\; e_k\)は平均値0の正規白色雑音でそれぞれの分散を\(R_v,\; R_e\)とする。また、初期状態\(x_0\)の平均値を\(m\) 、分散を\(R_0\)とする。状態推定器は式(2)とする。$$\hat{
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Flaskでページネーションを実装するためには、一般的にはページごとのコンテンツやデータを適切に分割し、ページネーションのためのボタンやリンクを生成する必要があります。以下は、簡単なページネーションを実装するFlaskアプリの例です。 まずはじめに、Flaskと必要なモジュールをインストールします。 ```bash pip install Flask ``` 次に、以下のようなPythonコードを含むFlaskアプリケーションを作成します。 …
サーボ型一般化最小分散制御（GMVC）は、制御対象の出力が目標値に追従するように、出力の分散を最小化する制御方式である。従来の最小分散制御（MVC）に比べて、「目標追従性」が明示的に設計目的に組み込まれている。サーボ型GMVCは本質的にはモデルベースの制御方式で、以下の特徴からある程度のロバスト性を持つ。・出力フィードバック構造：モデル不確かさがある程度許容される。・目標追従と外乱抑制のバランス：外乱やモデル誤差が存在しても、リファレンス追従性を確保できるよう設計されている
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第5章 その101【フーリエの積分公式②】
周期2Lの波の数を示すnを周期2πに於ける波の数である角周波数ωに変換。ω=nπ/Lを使用して変換するだけ。これにより少し数式がシンプルになった。
閉ループ制御系で外部入力として目標値、外乱があり、それらの変化によって定常偏差が生じるときは、内部モデル原理に基づいて制御系の構造を見直す必要がある。外部入力がステップ状に変化する場合には、そのモデルとして\(\frac{1}{1-q^{-1}}\)（積分器）を前置補償器として設ける。図1に制御対象の前に補償器\(\frac{1}{\Delta}\)を設置した構成を示す。\(\Delta = 1-q^{-1}\)である。前置補償器と制御対象を併せた見かけ上の制御
画像生成AIに挑戦！Pythonでオリジナルキャラクターを作ってみたら世界が変わった話
「キャラクターを自分で描けたらなあ」一度でもそんな夢を見たことはありませんか？実は今、Pythonというプログラミング言語を使って、まるでプロのイラストレーターのように“AIに絵を描かせる”ことができるんです。しかも、びっくりするほど簡単に...
（楽天証券の口座で取引する前提で）デイトレ自動売買を実現するには、Windows / Excel 上で マーケットスピード II RSS （以下、単に RSS と呼びます）を利用することがまずは確実な方法だと考え、Windows / Excel / VBA を使って自動売...
最小分散制御を適用するには、制御対象は最小位相系で、むだ時間が正確にわかっている必要がある。この条件を緩和するために一般化最小分散制御が提案された。式(1)の線形離散時間モデルの制御対象を考える。$$A(q^{-1})y_k = q^{-j_m} B(q^{-1})u_k + C(q^{-1})e_k \;\;\; \cdots (1)$$ここで、$$A(q^{-1}) = 1 + a_1 q^{-1} + a_2 q^{-2} + \cdots a_n q^{-n} \\
お疲れ様です。 Gemma3が公開されましたね。 Twitterで話題になっていて、使ってみたい欲が高くなったのでとりあえず試してみました。 使用したモデルは以下です。RTX4060ti（VRAM16GB）を使用してローカルで動かしました。 huggingface.co 事前準備 Gemma3を使うためにはいろいろと準備が必要だったのでこちらもメモ的にまとめておきます。 Hugging Faceのアカウント作成 こちらのサイト参考にアカウント作成までやりました。 Hugging Faceの使い方！アクセストークン作成からログインまで EdgeHUB Gemmaの利用登録 Hugging F…
※最小分散制御(1)の内容を再整理する。数式表現が異なるが、こちらの方が分かりやすいと思う。式(1)の線形離散時間モデルで記述されるシステムを考える。$$A(q^{-1})y_k = q^{-j}B(q^{-1})u_k + C(q^{-1})e_k \;\;\; \cdots (1)$$ここで、\(y_k\)は出力信号、\(u_k\)は入力信号、\(e_k\)は平均値ゼロの白色雑音、\(q^{-1}\)はシフトオペレータ、である。\(A(q^{-1}),\; B(
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各種フーリエについてまとめてみた。いままでは級数→係数の順番でやっていたため、逆フーリエ変換→フーリエ変換の順番が自然。実際には「フーリエの積分公式を求める」ことになるが、これは逆フーリエ変換そのものである。
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Pandas は、プログラミング言語 Python において、データ解析を支援する機能を提供するライブラリです。特に、数表および時系列データを操作するためのデータ構造と演算を提供します。Pandas は BSD ライセンスの もとで提供されています。Pandas の 開発によ...
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第5章 その99【各種フーリエの関係性】
各種フーリエについてまとめてみた。いままでは級数→係数の順番でやっていたため、逆フーリエ変換→フーリエ変換の順番が自然。実際には「フーリエの積分公式を求める」ことになるが、これは逆フーリエ変換そのものである。
Atom搭載低スペタブレット救済最終回！デジタルサイネージを作ろう（前編）【富士通 ARROWS Tab】
ジャンクで購入したAtom搭載富士通ARROWS Tab Q506/ME に軽量Linuxを入れ、最終的にPythonのpygameでデジタルサイネージに改造した記録です。
最小分散制御（Minimum Variance Control, MVC）は、システムの出力の分散を最小化することを目的とした制御手法である。これは、特にランダムな外乱やノイズの影響を受けるシステムに対して、できるだけ安定した出力を得るために用いられる。手法として、むだ時間分先の出力を予測し、その予測値に基づいて現時刻の操作量を決定する。この制御により、むだ時間を有するシステムに対して追従特性に優れた制御系を設計できるが、対象とするシステムにいくつかの厳しい前提条件を必要と
（楽天証券の口座で取引する前提で）デイトレ自動売買を実現するには、Windows / Excel 上で マーケットスピード II RSS （以下、単に RSS と呼びます）を利用することがまずは確実な方法だと考え、Windows / Excel / VBA を使って自動売買...
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対象とするシステムのパラメータが未知であるとき、入出力データに基づいてパラメータを同定する。これをシステム同定という。同定法の基本である最小二乗同定は、システムの入力と出力の観測データから、システムのパラメータを推定する手法である。特に、線形離散時間モデルでは、時系列データに基づいてシステムのダイナミクスを推定する際に広く用いられる。線形離散時間モデルは式(1)で記述される。$$A(q^{-1})y_k = q^{-j}B(q^{-1})u_k + C(q^{-1})e_k
ARMAモデルは、時系列データを扱うときによく使われるモデルで、データの自己相関やランダムなノイズを考慮して、将来の値を予測するのに役立つ。ARMAモデルは、以下の2つの要素を組み合わせたモデルである。・AR(Auto-Regressive, 自己回帰)モデル・MA(Moving Average, 移動平均)モデルこれらを組み合わせることで、時系列データの現在の値が過去の値とノイズの影響を受けるという現象を表現できる。式(1)で表せる。$$x(t) = c + \sum_{
GeminiAPI + LangChainでRAGを実装する
お疲れ様です。 最近の会社の勉強会でチャットボットのWebアプリを作成しています。（何故か教える側で…。） やっている中で返答を返してくれる生成AIでRAG（検索拡張生成）を実装してみたいと思い、実際に作成してみたのでそれをまとめておきます。 やったこととしては以下になります。 生成AIには基本お金がかからず、個人のPCの性能に左右されないようにGemini APIを使用しています。 Gemini APIの準備 APIキーの取得 SDKをインストール データベース作成 チャットボットに返答機能として実装 コード実装 チャットボットアプリ上での表示 Gemini APIの準備 Gemini AP…
自作APIとの通信をするPythonコードのメモ（requestsモジュール）
お疲れ様です。 今回はFastAPIで作成したAPIにPythonコードからリクエストをかけてデータ取得するコードをざっくりとまとめました。 コード解説 コードは下記に残してありますので詳細を確認したい場合はご確認を。実際にGitHubに挙げているコードを見てもらった方がわかりやすいとは思います。 機能は自体はrequestsモジュールを使って実装しました。 github.com FastAPIのコードに関しては以前作成のものをベースにしています。必要があればこちらもご確認ください。 fallpoke-tech.hatenadiary.jp 各変数の中身は以下。 sample_data = {…
【備忘録】Jupyter Lab で上位階層のライブラリをインポート
Python で GUI アプリを作るとき、自分の場合、プロジェクトのルートにメイン・プログラム app.py などを置き、アプリの処理は、機能別に名前を付けたサブディレクトリ内の Python ファイルに用意して、メイン・プログラムからインポートして利用する、といった構...
※離散時間システムの応答に関しては、5. 離散時間システムの応答、9. 離散時間システムの構造を参照願います。8-1. 固有値が正または零の実数固有値\(\lambda_i\)が正または零の実数のとき、\(\lambda_i^k x_i(0)\)の振る舞いを図示せよ。ただし、\(x_i(0) = 8\)とする。解答例： 固有値\(\lambda_i\)が正の実数なので、固有値の大きさが1よりも大きい場合は、\(\lambda_i^k\)は発散する。1
※離散時間系に関しては、 4. 連続時間システムの離散化 を参照願います。7-1. 差分方程式からパルス伝達関数へ離散時間システムの差分方程式が式(1)で与えられている。このシステムのパルス伝達関数を求めよ。$$y(k+n) + a_1y(k+n-1) + \cdots + a_{n-1}y(k+1) +a_n y(k) \\ = b_0 u(k+m) + b_1 u(k+m-1) + \cdots + b_m u(k) \quad(n \gt m) \;\
ロートルが生成AIを使ったプログラミングを経験している話。なお、私の使い方が正しいのか分からないので、正しいエンジニアを目指す人は、正しい学習に励んでください。ChatGPT（無料版）やGemini（当然、無料版)、Google Colabを適当に使ってプログラミングをしている。成果はこちらへ。スクリプトの作成手順としては、まずChatGPTに問題を与えて、プログラミング言語を指定する。これだけでスクリプトを作成してくれる。プログラミング言語は、分野が制御工学系なので主にS
※\(\mathcal{Z}\)変換に関することは 2. Z変換法 を参照願います。6-1. 指数関数の\(\mathcal{Z}\)変換指数関数\(x(t) = e^{\alpha t},\; t \ge 0\) を周期\(T\)でサンプルして得た信号値系列を\(\mathcal{Z}\)変換せよ。解答例： 周期\(T\)でサンプルして得た信号値系列は、\(e^0,\;e^{\alpha T},\; e^{2\alpha T},\; e^{3\al
今回はPythonを使って簡単にGIFアニメを作る方法を紹介します。以前の記事「マイクラでストップモーションアニメ作ってみた」でGIFアニメを作成しましたが、そのとき使用したのは Pillow でした。GIFアニメを作る方法は他にもあります
1-1 インパルス応答から伝達関数インパルス応答が、$$y(t) = 4e^{-2t} + 3e^{-5t}$$であるとき、システムの伝達関数を求めよ。解答例：インパルス応答が\(y(t) = 4e^{-2t} + 3e^{-5t}\)なので、このラプラス変換が伝達関数となる。$$G(s) = \mathcal{L}\{g(t)\} = 4\mathcal{L}\{e^{-2t}\} + 3\mathcal{L}\{e^{-5t}\} = \frac{4}{
初心者向け！Pythonで推しのSNS出演情報をスクレイピングする方法
プログラミングなんて触ったことがないけど、推しの最新出演情報は誰よりも早くキャッチしたい！そう思ったことはありませんか？でも、毎日SNSをチェックするのは大変ですよね…。そんなときこそ、Pythonの出番です。プログラミング初心者でもできる...
フォームからデータを受け取ろう：POSTメソッドとバリデーション入門 はじめに これまでの解説では、Flaskで動的なHTMLを返す方法やルーティングの基礎を学んできました。 Webアプリケーションで「ユーザーとサーバ側がやりとりをする」う
お疲れ様です。 引き続きDockerの勉強を進めています。 その中でPythonのパッケージ管理ツールのuvを使って環境設定するdevcontainerを作成しましたのでそれをご紹介。 uvについて プログラミング言語Rustで作成された高速なPythonのパッケージ管理ツールです。 公式サイト docs.astral.sh 個人的に使用するメリットとしては以下が挙げられます。 ライブラリのインストールが高速 pyproject.tomlでプロジェクト管理 DockerでPythonのプロジェクトを作成するにあたりpipenvなどいろいろ試した結果、現状はこのuvが最も使いやすいという結論にな…
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第5章 その98【複素フーリエ係数(周期2L)⑦】
複素フーリエ周期2LをJuliaで確認。実数フーリエの時と同じ結果が得られた。
お疲れ様です。 以前の記事でHuggingFace（transformersライブラリ）から利用できるDETRという物体検出モデルを実装しました。 今回はDETR以外の物体検出モデルを使ってみようと思います。 前回 ソースコード 使用するデータセット PCのスペック HuggingFaceの物体検出モデル DETR Deformable DETR DETA Conditional DETR 所感 前回 fallpoke-tech.hatenadiary.jp ソースコード ソースコードは前回作成のものに追加する形で作成しています。 今回紹介するモデルはconfig/train_config.t…
