「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「補間」。今回はSciPyが ”root finding”と呼んでいる「関数の根」デス。代表的なアルゴリズムはニュートン法ね。遥か半世紀くらい前に学校でやった遠い記憶。大丈夫か？
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？
お手軽ツールで今更学ぶアナログ(233) クラップ発振回路 まずはシミュレーション
アナデバ様のWeb記事『StudentZone』の2025年5月号（日本語版）の実習初回。前回は「コルピッツ発振回路」でした。その余勢をかった？今回は「クラップ発振回路」デス。アナログ素人老人の粗雑な理解で、「コルピッツ」の改良版が「クラップ」ってことでよかですか？例によって初回はシミュレーションでお茶を濁します。
ソフトな忘却力(91) SciPy.linalg で線形代数のお勉強
「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SciPyの「特殊関数」でした。今回は「線形代数」です。まともにやったら分量多過ぎるので、大抵のことは皆出来る関数がある筈、ということで僅かに触ってお茶を濁す所存。
ブロックを積みながら(207) Scilab/Xcos、Modelica バックコンバータ
Scilab/Xcos上のModelicaモデル、LTspiceの回路シミュレーションとは大分違うケド、これはこれで味があるじゃんとか言いながら「デモ鑑賞」中です。前回はスイッチドキャパシタ。今回はバック(Buck)コンバータです。DC電圧をより低いDC電圧に変換する回路ね。なお「フライバック」じゃないデス。
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ソフトな忘却力(90) SciPy.special の関数からガンマ関数のお勉強
「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SciPyを使ってMatlab形式のバイナリ入出力をScilabとの間で確認。今回は「特殊関数」です。代表選手ということでガンマ関数をご指名。ホンワカしたグラフを描いてみます。
手習ひデジタル信号処理(188) Scilab、{Scilabデモ}、化学プロセス
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」、さらにその中の「ケミカルな」シミュレーション２つです。化学素人老人には何が反応しているのやらサッパリなんであります。陽解法、陰解法、スティッフ、その辺らしいっす。
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ぐだぐだ低レベルプログラミング(222)x86(16bit)、SINとCOSのコマケー話
前回、８０８７浮動小数点コープロセッサの例外について説明し「メンドイ」話も終了かと。今回こそはアセンブラの練習に戻りたい、と思ったのです。練習再開にあたり、ついては現代においても８０８７系の浮動小数点演算命令が残っている意義の一つである「超越関数」の計算と思ったらばまたもやコマケー話あり。SIN、COS、TANね。
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ソフトな忘却力(89) SciPy と Scilabの間でMatlab形式の入出力のお勉強
「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Matplotlibのお勉強でしたが、これからも機会あり、サッサと先に進めることにいたしました。お次はSciPyとな。Pythonにおける科学技術計算を支えているものらしいです。 “ソフトな忘却力(89) SciPy と Scilabの間でMatlab形式の入出力のお勉強” の続きを読む
データのお砂場(190) R言語、DDT、ケール中のDDT測定値[ppm] {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。前回は御病気データのCushingsでした。今回はDDTです。多分この言葉への「シタシミ」は世代間で大きく異なるんでないかと想像。年寄はかなり身近、中年以下の若い世代は聞いたこともないんじゃないかと。GHQって何？と言われそう。
忘却の微分方程式(199)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、３．３．６
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３９ページ「3.3.6 変数変換」です。今回は流石のMaxima、ode2関数も「素のまま」では解けない微分方程式です。演習ノートの方法で演習ノートの方法で段階踏めば解ける。しかしGoogleの生成AI、Gemini様に投げたらば一撃。
AIの片隅で(72) Google様の機械学習基礎コース、お次の単元は何処？
Google様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを「一応」修了。前回は「基礎コース」の単元「問題のフレーム処理」を勉強。「基礎コース」まだあと２つ単元（UNIT）あると思ったら違いました。今回は「基礎コース」の末尾らしい”Managing ML Project”です。なかなかいい事書いてある？ “AIの片隅で(72) Google様の機械学習基礎コース、お次の単元は何処？” の続きを読む