デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
ネルダーミード法を駆使して関数の最適化（値の最小化）を行うfminsearch関数のオプションのデモは続きます。前回は関数評価値が「最適解へ肉薄」していく様子をグラフ化してくれるオプションでした。今回は肉薄しようとしたんだけれど発振しちまったとか、思わぬ方向にヨロケタ、みたいな時にお役立ちのオプションかと。大丈夫か？
“手習ひデジタル信号処理(217) Scilab、{Scilabデモ}、反復ごとの変数値の動き” の続きを読む
今回は鷲デス。米国の国鳥でもある白頭鷲っす。大きくて勇壮な鷲だと思っていたら、中にはこ狡い行動をする鷲もいるようです。他の鷲の獲物を横から掠める海賊鷲です（海賊とか言うとちょっとカッコイイかも。）不届きなそやつらの襲撃の成功率を調べたのが今回のサンプルデータセットです。データはシンプルだけれど解析方法はムズイよ。 “データのお砂場(221) R言語、eagles、海賊鷲？の襲撃成功率とな {MASS}” の続きを読む
投稿再開。しかしテーマはネルダーミード法を駆使して関数の最適化を行うfminsearch関数のオプションで変わりませぬ。評価対象関数はバナナ関数(Rosenbrock関数。）前回は「計算コスト」を可視化するためのオプションでした。今回は「最適解への肉薄具合」をグラフに表示するオプションみたい。ガンバレー？ 違うか？
久しぶりの投稿再開とて構えたら、今回のサンプルデータセットは、またもや「朧気な記憶」があるデータでした。現在巡回中のMASSパッケージはその歴史的経緯？から他パッケージと重複多いみたいです。前回は同一データの別なお名前での再登場でしたが、今回は、一部データのみ取り出したサブセットの関係であるようです。 “データのお砂場(220) R言語、drivers、 既にスーパセットやってた {MASS}” の続きを読む
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？
前回、ついに16ビットと32ビットの狭間にあるプロテクト・モードの「ナンヤカンヤ」をひとまず完了、32ビット世界に足を踏み入れる決断をいたしました。１６ビット環境ではエミュレータ上のFreeDOSにお世話になってましたが、ここからは「ネイティブｘ８６」環境での実習としたいと思います。さてアセンブラとデバッガはどれ？ “ぐだぐだ低レベルプログラミング(249)x86(32bit)、MLとWinDbgを使いたい” 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
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。
前回、「最近、特権命令に昇格した」奴らのナンヤカンヤを復習。早速そいつらSGDTとSIDTを使役して得られたヒントを元に「悪さ」を仕掛けてみます。GDTのメモリ領域に直接手を突っ込むという荒業です。まあ、現環境では特権付の一番偉いところでユーザコードが走っているので実際には「無法でもなんでもない」のでありますが。
“ぐだぐだ低レベルプログラミング(248)x86(32bit)、GDTをメモリから覗き見” 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。
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？
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
前回、LARとLSL命令を使ったGDTのダンプを実施。しかしこれではベースアドレスが分かりませぬ。直接のメモリダンプでGDTを覗き見したいデス。それは無法者のやることだな、自分。今回環境ではＯＫ。そのための準備としてGDTレジスタをセーブしてGDTの在処を知りたい。あれれ、特権命令じゃないの？特権命令なの？SGDT。