デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
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。
“ブロックを積みながら(207) Scilab/Xcos、Modelica バックコンバータ” の続きを読む
「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。
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。
“手習ひデジタル信号処理(188) Scilab、{Scilabデモ}、化学プロセス” の続きを読む
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。
“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” の続きを読む
「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
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。
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。
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
「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。前回は散布図描くついでにサブプロットをお勉強。今回は、何とかの一つ覚えでいつも”hot”しか使わないカラーマップを「等高線図」上で比べてみたいと思います。沢山有りすぎて困るのよ。
前回は「知らないとモグリ」なオペアンプ「７４１」の内部回路を拝観、感涙にむせびました。今回は「実務的なところ」に戻り、.wav形式の音声ファイルに対する入出力です。過去回にて.wav形式ファイルからの「波形の輸入」はやっておるのですが、「輸出」の方をやってませんでした。片手落ちだったです。そこんところをヨロシク。 “SPICEの小瓶(65) LTspice、{Educationalフォルダ} wav入出力” の続きを読む
「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。前回はヒストグラムのプロットを自習。今回は、散布図とサブプロットを練習したいと思います。プロットする材料はまたもや乱数デス。乱数がランダムなら良いけど危ない奴のプロットしてみます。
Scilab/Xcos上でのModelicaモデルのデモを回路シミュレーションならLTspiceでいいじゃんとかブツブツ言いながら「鑑賞」中。前回は理想オペアンプでした。今回はスイッチドキャパシタです。繰り返しているうちに、Modelicaモデルの「理想」の世界も良いモンだと思い始めました。原理を見つめられる？
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を脱出。今回「鑑賞」させていただくのは「シミュレーション」カテゴリの中の「車輪」と「バイク」という２種のシミュレーションです。機械系ね。アニメーション表示は手に汗握り（ホントか？）ますが、計算実体は触りズライっす。