「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lecturesの実習中。今回は別件シリーズでその姿がチラリと見えた「正規分布」と「ポアソン分布」に「二項分布」を加えた確率分布３巨頭（誰が言った？）のお姿をグラフに描く回です。違うようで似ている？なんだそれ。
ソフトな忘却力(97) SciPy.stats で確率分布のお勉強
データのお砂場(192) R言語、Insurance、自動車保険請求件数データ {MASS}
MASSパッケージのサンプルデータセットを巡回中。大文字優先のABC順。前回はGAG（グリコサミノグリカン）についてでした。今回は自動車保険の請求件数データです。海外の古いデータですが、現代日本でも傾向は変わらないかも。保険といったら数理のプロフェッショナルがご活躍のイメージ。サンプル処理結果を見るのも難しいよう。
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忘却の微分方程式(201)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、ベッセル関数
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）を拝読中。今回は４４ページ「3.3.8 Besselの微分方程式」です。「Besselの微分方程式」の解は、物理に精通された姉貴兄貴の皆さまにはお馴染みのBessel関数っす。最近別シリーズでやったばかりのΓ関数も登場の無限級数！
ソフトな忘却力(96) SciPy.optimize でミニマイゼーションのお勉強
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lecturesの実習中。前回はカーブフィッティング。今回は関数の極小（あるいは極大）を求める算法です。見栄えがよいように２入力スカラー出力の関数の極小を探索してみたいと思います。当然「ひっかけ」な点もあり～の。
お手軽ツールで今更学ぶアナログ(234) クラップ発振回路 実機、いつもの現物合わせ
アナデバ様のWeb記事『StudentZone』の2025年5月号（日本語版）の実習２回目です。前回は「クラップ発振回路」についてシミュレーションでお茶を濁すの回でした。今回はブレッドボード上に実回路を組み立てて発振させてみます。現物回路久しぶりな気がするなあ。あれれ、いつかやった回路とクリソツ？どこが違う？？
ソフトな忘却力(95) SciPy.optimize でカーブフィッティングのお勉強
ブロックを積みながら(208) Scilab/Xcos、Modelica ブーストコンバータ
Scilab/Xcos上のModelicaモデル、LTspiceとは大分違うケド、なかなか勉強になるじゃんと「デモ鑑賞」中です。前回はバック(Buck)コンバータ、DC電圧をより低いDC電圧に変換する回路でした。今回はブースト（Boost)コンバータ、DC電圧をより高いDC電圧に変換する回路です。
ソフトな忘却力(94) SciPy.optimize で線形計画法のお勉強
手習ひデジタル信号処理(189) Scilab、{Scilabデモ}、ODEの相平面解析？
信号処理素人老人がScilabの「信号処理のデモ」を物色中だった筈が、いつの間にかカテゴリ脱出。今回は「シミュレーション」カテゴリの中の「常微分方程式」の中の「ベクトル場」シミュレーションを一気に３つ鑑賞させていただきます。個体群動態にリミットサイクル（極限周期軌道）も登場。これって相平面解析ってやつ？知らんけど。
ぐだぐだ低レベルプログラミング(223)x86(16bit)、SIN、COS、TANの計算
前回、SIN、COS、TANについて「コマケー話」を書いたつもりが「誤ってました」その理由はほぼ半世紀前の書物に頼ったことにあります。今回、実機の挙動が異なるのでこれまた半世紀前のインテル公式マニュアルみたらば違ってました。詳しくは本文にて。まあ、訂正してお詫びして実際に動作したコードを貼付いたします。ぐだぐだ。
ソフトな忘却力(93) SciPy.optimize で関数の根を求めるお勉強
データのお砂場(191) R言語、GAGurine、 年齢とGAGの尿中濃度 {MASS}
MASSパッケージのサンプルデータセットを経めぐってます。大文字優先のABC順。前回は殺虫剤のDDTのデータでした。今回は、ヒアルロン酸とかコンドロイチンとかで「お馴染み」かも知れません、GAG（グリコサミノグリカン）です。年齢（といってお年寄りではありませんぞ、お子様です）と尿中濃度を調べたもの。 “データのお砂場(191) R言語、GAGurine、 年齢とGAGの尿中濃度 {MASS}” の続きを読む
忘却の微分方程式(200)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、３．３．７
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）を拝読中。今回は４１ページ「3.3.7 定数係数連立線形微分方程式」です。Maxima様はここまで活躍のode2関数に代打desolve関数で一撃でした。一方Googleの生成AI、Gemini様に投げたらばいつもと変わらぬ一撃。
ソフトな忘却力(92) SciPy.interpolate で補間のお勉強
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lecturesの実習中。前回は「線形代数」、今回は「補間」です。補間する対象の数列は、前々回の「特殊関数」の中から選択。トビトビの値を補間してグラフを描いた上に、数値的に微分までしてしまおうと。意外と盛沢山？