別シリーズで年甲斐もなく微分方程式の解き方をMaxima様に教わっている年寄です。今回は、Googleの生成AI、Gemini様にまた茫漠とした問いかけをしてしまいました。「地表面における空気抵抗を含んだ落下の微分方程式を立ててください」と。Gemini様のお答えは年寄の予想外に「深い」ものでありました。流体力学よ。
AIの片隅で(32) Googleの生成AI、Gemini、落下の微分方程式を立てて
忘却の微分方程式(139) 反復練習102、２階同次線形微分方程式の初期値問題、Maxima
ode2関数に１階微分方程式を食べさせたときに初期値問題を解くための関数 ic1を第129回で練習しました。今回、ode2に食べていただくのは「２階同次線形微分方程式」です。この場合に初期値問題を解くための関数は ic2 です。分かり易いっちゃ、分かり易い？でも bc2 というお仲間もいるみたいなんだけれども。
帰らざるMOS回路(53) CMOD S7用、８ビット・シリアル・パラレル変換器
別シリーズでGoogleの生成AI、Gemini様にVerilogコードなど書いていただいております。Verilog素人の年寄が捻りだすよりお楽に感じます。そこで今回からしばらく、まずGemini様にお願いして、それを年寄がCMOD-S7ボード用に実装する、という段取りで練習したいと思います。今回はシリパラ変換ね。
AIの片隅で(31) Googleの生成AI、Gemini、PIC16にメモリを接続してね
皆さま既にご活用の生成AIをおっかなビックリ触っている年寄です。Googleの生成AI、Gemini様に、Verilog論理回路、トランジスタ増幅器、デジタルフィルタ設計などお願い済。それなりのご回答あざーす。今回お願いしてみるのはマイコンとメモリの接続です。どちらも業界大手MicroChip社の具体製品を指定。
AIの片隅で(30) Googleの生成AI、Geminiにローパスフィルタを設計してもらう
Googleの生成AI、Gemini様には過去回でVerilog使った論理設計や、エミッタ接地増幅回路など、好き勝手なお題に回答していただいとります。立派な回答いただけてます。デジタルでもアナログでも任せておけってか？ 今回はまたGemini様に茫漠とした問いかけをしてしまいました。「ローパスフィルタを設計して」と。
ブロックを積みながら(147) Scilab/Xcos、Sinksパレットその１
Scilab/Xcosを使う際には結果をグラフとして見ることが多いので、毎度グラフを描くための「スコープ」にお世話になっております。ここまでY軸１個のCSCOPE、複数Y軸を持てるCMSCOPEなど使用しております。今回は「スコープ」が属しておりますSinksパレットについて改めて練習してみたいと思います。
AIの片隅で(29) Googleの生成AI、Geminiにトランジスタを変更してもらう
前回はGoogleの生成AI、Gemini様にありがちな「エミッタ接地増幅回路」を設計？してもらいました。シミュレーション上要調整ではあるものの動きそうな回路っす。今回は前回の結果を「踏まえて」使用トランジスタを変更してもらいます。どちらも定番デス。2SC1815から2N3904へ。Gemini様はどうさばくの？
手習ひデジタル信号処理(122) Scilab、eqfirでFIRフィルタを設計
過去３回、ScilabのFIRフィルタ設計関数３種について同条件（３３次、ローパス、正規化カットオフ周波数0.2Hz）でフィルタ係数を求めてきました。今回は第４の設計関数 eqfir を使用してみます。eqfirは「ミニマックス近似」ということなので、インパルス応答を近似した多項式の一番良さげなやつで求めたってこと？
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AIの片隅で(28) Googleの生成AI、Gemini、エミッタ接地増幅回路を設計して
前回、前々回とGoogleの生成AI、Gemini様にLogic回路をVerilogでコーディングしてもらいました。イケてます。余勢を駆って？今回はアナログ回路を設計してもらおうと思います。ありがちな「エミッタ接地増幅回路」ね。お願いしたら「設計」してくれたのだけれど回路図なしに受動部品を番号で呼ばれても辛いよな。。。
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ぐだぐだ低レベルプログラミング(156)ARM64(AArach64)SIMD MUL
SIMDの「整数変換系」まだあると思ったらFRINT32X一族はARMv8.0には存在せず。ラッキー？前回で整数変換系の練習は終わりであります。そこで次の単元？に入ったですが、今度はSIMDのMUL系、まだ練習してないことに気づきました。もっとムツカシー奴らは練習していたのにシンプルなMULやってなかったのね。。。
AIの片隅で(27) Googleの生成AI、GeminiにBCDデコーダを設計してもらう
生成AIしてますか？頭の固い年寄はサッパリなので練習中です。今回はGoogle GeminiにBCDデコーダを設計してもらいました。標準ロジック 74HC42 相当の動作をする回路を想定。前回のバイナリカウンタは生成されたVerilogソースそのままでシミュレーションOKでしたが、今回は多少変更が必要でした。
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データのお砂場(124) R言語、motor、バイク事故シミュレーションデータ、｛boot｝
Rのパッケージ「Boot」に含まれるサンプルデータセットをabc順に経めぐってます。今回のデータセットは人工的なものみたいです。バイク事故を想定した「シミュレーションデータ」みたい。頭にかかる加速度データらしいです。ちょっと恐ろしいデータね。でも説明読んでも具体的な測定方法は書いてないし。なんじゃこれ。
AIの片隅で(26) Googleの生成AI、Geminiにバイナリカウンタを作ってもらう
生成AIしてますか？バリバリ使ってらっしゃるじゃないかと思います。頭の固い年寄はサッパリです。でもまあ生成AIのプロンプトにはたまにお世話になっております。便利。噂ではPythonなどのコードなど一撃で書いてくれるみたい。メジャーな言語はね。マイナーなのはどうだろう？例えばVerilogということで今回やってみました。
忘却の微分方程式(138) 反復練習101、２階同次線形微分方程式の一般解、Maxima
前回から２階の線形微分方程式に入りました。ode2の切れ味は２階になっても変わらず。折角、教科書が有用な定理を教えてくれ、それにそって解けるように例題も準備されているというのに、当方、ode2にひたすら頼ってます。他力本願。違うか？ 今回も「定数係数２階同次線形微分方程式」を解くための定理をお教えいただいているのに。 “忘却の微分方程式(138) 反復練習101、２階同次線形微分方程式の一般解、Maxima” の続きを読む