デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
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。前回は自動車保険のデータでした。順当にABC順では今回はMelanomaなのですがパスして、OMEです。幼児の滲出性中耳炎の検査データに進みます。乳幼児の場合、OMEが原因で言葉の獲得が遅れたりもするみたい。今回は処理例充実過ぎ、ムツカシー。
“データのお砂場(193) R言語、OME、幼児の滲出性中耳炎の検査データ {MASS}” の続きを読む
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４８ページ「3.4 級数解」の中の「3.4.1 線形微分方程式」です。前回につづき数学素人老人には恐ろしい無限級数登場デス。分かってる人にはこの形なら級数解ね、と瞬時に分かるみたいですが。 “忘却の微分方程式(202)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、級数解” 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。前回は数値積分、今回はODEの初期値問題です。SciPy.integrateで常微分方程式の数値解も一撃。題材は、最近別件シリーズで実習したばかりのLotka-Volterra方程式とな。 “ソフトな忘却力(100) SciPy.integrate でODEの初期値問題のお勉強” の続きを読む
今回は、Educationalフォルダ所蔵の回路図を漁っていて見つけた「ナニコレ？」的な記法についてです。「そういう書き方、使ったことないよ～」と調べてみたら以外に仕組みはシンプルでした。ホントか？ 半導体モグリ老人には、ちょっと敷居がお高い設定だけれども、まあ、ヤリタイことは分かる、という感じ。大丈夫か？
前回までは「内部にModelicaコードを含む」ブロックをScilab/Xcosのフロー内に配置して実行。Modelicaといいつつその片鱗は裏で１体化されてコンパイルされる時のメッセージくらいでした。しかし今回のブロックは内部のModelicaコードがアカラサマに見えるもの。いよいよModelicaのお勉強が必要？
“ブロックを積みながら(209) Scilab/Xcos、Modelica 台の上のボール” 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。前回は確率分布３巨頭のお姿をグラフに描きました。今回は、ありがちな「平均」にもいろいろアリーノです。とはいえ算術平均ばかりが蔓延っていて、幾何平均や調和平均は若干影が薄い？そうなのか？ “ソフトな忘却力(98) SciPy.stats で算術、幾何、調和平均のお勉強” の続きを読む
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「非等温管型（プラグフロー）反応器」です。化学素人老人にはナンジャラホイなモデルですが、反応工学を学ぶ姉貴兄貴の間では知らないとモグリなヤツみたいです。ホントか？
前回は「超越関数」のうち三角関数の計算例でした。まだ逆三角関数が残っているのだけれど見ないフリをして先に進めます。今回は指数関数です。フツーの関数電卓などでは x^y 的なボタンがあって一撃なのだけれど、８０８７においてはそうは問屋が卸してくれません。指数関数の底の変換公式が登場。忘れているよゐこは思い出さないと。
“ぐだぐだ低レベルプログラミング(224)x86(16bit)、指数関数の計算” 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。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。
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。
“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}” の続きを読む
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！
「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。
