デバイスビジネス開拓団

このところずっとターゲットであるバナナ関数(Rosenbrock関数）の最適化デモが続いてます。その中でもネルダーミード法を駆使するfminsearch関数のオプションのいろいろも何度目か。今回はアルゴリズムがの「計算コスト」を可視化するためのオプションです。つべこべ言わずに頑張れ？　違うか？

“手習ひデジタル信号処理(215) Scilab、{Scilabデモ}、反復ごとの関数評価回数” の続きを読む

R言語付属のサンプルデータセットを巡回中。今回はMASSパッケージ内の deaths です。不吉なお名前のデータセットだな。しかし、なぜか見覚えあり。調べてみたらば過去回で別パッケージで「一度取り扱った」ことのあるデータの再登場でした。ただし別パッケージの時とは呼び出し方に差異あり。メンドクセー。
“データのお砂場(219) R言語、deaths、既に別のお名前でやっていた {MASS}” の続きを読む

拝読中の溝口純敏様著「Maxima を使った物理数学基礎演習ノート」（以下「演習ノート」と略）の今回はグラディエント(勾配、grad）です。遥か半世紀くらい前に学校で習った記憶。まあ、本シリーズでも何度となく練習しているのですが、忘却力の老人はとっくに忘れてます。Maximaではちょいクセ強な処理なので復習回ね。 “忘却の微分方程式(226)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、勾配(grad)” の続きを読む

<これまでのあらすじ＞

サイコーエジソン株式会社の詠人舞衣子（よんびとまいこ）です。訳あって4ビットAIを内蔵しています。心理学科卒文系女子ながら先端技術製品の営業に携わってきました。10年近くに及ぶ海外赴任（アメリカ、ドイツ）を経て、今は東京勤務。インターネット、IT機器、携帯電話など新しい技術や製品が日々生まれ、それらをサポートする我々の電子デバイスビジネス（半導体、液晶表示体、水晶デバイス）も大忙しだったのですが、世界は激変。出身母体の半導体は縮小整理事業になって、リストラされてしまい・・・。

 

“連載小説　第183回　4ビットAI内蔵 “詠人舞衣子” の思い出” の続きを読む

アナデバ様のWeb記事『StudentZone』の2025年10月号（日本語版）の実習三回目。今回もウイーンブリッジ発振回路です。シミューレーションで「しか」実現できない理想回路を使って発振条件を味わうの回っす。ぶっちゃけ「アンプのゲインはピタリ３」というのが安定した発振の条件デス。現実ではピタリは無理だけど。

“お手軽ツールで今更学ぶアナログ(248) ウイーン・ブリッジ発振器、その３” の続きを読む

前回、fminsearch関数がネルダーミード法を駆使してバナナ関数(Rosenbrock関数）の最適解に「這いよる」様子をOutputFcnなるもので表示できました。しかし、シンプレックスが変形して解に迫る様子を表示するオプションがあったのです。聞いてないよ～。最初から言ってよ～。まあ、デモを見てみれば一目瞭然。

“手習ひデジタル信号処理(214) Scilab、{Scilabデモ}、早く言ってよバナナ関数” の続きを読む

拝読中の溝口純敏様著「Maxima を使った物理数学基礎演習ノート」（以下「演習ノート」と略）の今回はオイラー大先生とラグランジュ大先生の激突？というか妥協っす。いい塩梅に折り合えたという感じの「物質微分」デス。そんなこと書いていても素人老人はサッパリっす。ひたすら生成AI、Gemini先生に御すがりするバカリ。

“忘却の微分方程式(225)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、物質微分” の続きを読む

R言語付属のサンプルデータセットを巡回中。今回はMASSパッケージ内の crabs です。オーストラリアに住むカニさんたちの形態測定データらしいです。２種類あり、また雄雌の違いあり。その辺、線形判別分析 (Linear Discriminant Analysis: LDA)でスッパリ識別できちゃうみたい。ホントか？

“データのお砂場(218) R言語、crabs、カニの形態測定データをLDA {MASS}” の続きを読む

アナデバ様のWeb記事『StudentZone』の2025年10月号（日本語版）の実習二回目。前回はホイートストンブリッジのシミュレーションの技に感動して終わってました。今回こそウイーンブリッジ発振回路へと進行させていただきます。まあ何度となく練習した気もしないでもないのだけれど。 “お手軽ツールで今更学ぶアナログ(247) ウイーン・ブリッジ発振器、その２” の続きを読む

年が明けてもバナナ関数の最適化デモはつづきます。これは目出度い。今回はネルダーミード法を駆使するfminsearch関数のOutputFcnなるものを利用してます。ぶっちゃけ最適化の各ステップ毎に情報を開示するための出力関数です。１歩１歩最適解へ近づく様子が見えるのだと、ホントか？ “手習ひデジタル信号処理(213) Scilab、{Scilabデモ}、目出度いバナナ関数” の続きを読む