デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
前回は、Scilab/Xcos上でのModelicaブロックを使って「論理NORゲート」の「アナログ的な」シミュレーションを行いました。今回はダイオード・ブリッジ、単相全波整流回路のシミュレーションを行ってみます。比較のためLTspiceにも御登場いただき同等なモデルを動かしてみたいと思います。 “ブロックを積みながら(202) Scilab/Xcos、Modelica ダイオードブリッジ” の続きを読む
信号処理素人老人がScilabの「信号処理のデモ」物色中デス。今回はARMAモデルです。あらまー、言うと思った。時系列データの解析と予想に使われる「アレ」です。Scilabでは、CACSDの部に、ARMA関係の関数どもが多数含まれてます。今回は人為的なサンプルデータを「でっち上げて」そこからパラメータを同定してみると。
“手習ひデジタル信号処理(183) Scilab、{Scilabデモ}、ARMAその１” の続きを読む
前回で８０８７の加減乗除は極めてしまったかと思いましたが早とちりデス。計算したら、計算結果を判断するという過程が必要。当然、８０８７には８０８７の比較命令というものが存在するのですが、８０８６側が司っているプログラム・フローに反映するのはどしたら良いの？ここで古代の遺物と蔑まれていた命令が活躍。ホントか？
“ぐだぐだ低レベルプログラミング(217)x86(16bit)、浮動小数点数の比較と判断” の続きを読む
前回は日本国政府ご提供の「実」統計データの地図描画機能などに触れさせていただきました。流石に機能充実。今回はシリーズ趣旨に戻りサンプルデータセットです。使用させていただくパッケージはMASSとな。どうもいろいろ盛り沢山なパッケージみたいです。その中でもABC順に舐めるので、今回はAIDS？病気のデータ、およよ。
“データのお砂場(185) R言語、Aids2、昔のオーストラリアのAIDS事情？{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３５ページ「3.3 二階微分方程式 3.3.1 定数係数線形微分方程式」です。１階あれば２階あり、しかしその出だしということで、Maxima様は勿論、前回しくじったGoogleの生成AI、Gemini 2.0様も盤石。
“忘却の微分方程式(194)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、２階定数係数線形” の続きを読む
お惚け老人も学べば立派になれるかもしれないGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶ全１２ユニットの第１０回。クラッシュと言いながらダラダラです。今回は「学んできた」MLモデルを実世界へ適用、そして運用するときの「あれやこれや」についてです。AIの裏側は意外と（当然？）ブラック？
“AIの片隅で(68) Google様の機械学習集中講座、実世界のMLその１” の続きを読む
<これまでのあらすじ＞
サイコーエジソン株式会社の詠人舞衣子（よんびとまいこ）です。訳あって4ビットAIを内蔵しています。心理学科卒文系女子ながら先端技術製品の営業に携わっています。10年近くに及ぶ海外赴任（アメリカ、ドイツ）を経て、今は東京勤務。インターネット、IT機器、携帯電話など新しい技術や製品が日々生まれ、それらをサポートする我々の電子デバイスビジネス（半導体、液晶表示体、水晶デバイス）も大忙しだったのですが、世界は激変していきます。乗り遅れると大変な事になっちゃうんだけど、もう乗り遅れてる？
“連載小説 第174回 4ビットAI内蔵 “詠人舞衣子” の思い出” の続きを読む
LTspiceのexampleフォルダ配下のEducationalには「現物デバイス相当」のモデルが格納されてます。前回はアナログタイマNE555の「バイポーラ・トランジスタ」レベルのモデルでした。今回は電源IC、定番中の定番、78xxシリーズのリニア・レギュレータです。最近は使わんかも知れんけど。
“SPICEの小瓶(62)LTspice、{Educationalフォルダ} LM78xx内部” の続きを読む
前回、Xcos上でModelicaブロックを動かせるようになり。そこでModelicaブロック使用デモを端から動かして、Modelicaブロックどもを浚っていく予定。今回は電気系、その中でも「論理NORゲート」です。「論理」といってもデジタルではなく、アナログ回路扱いです。回路シミュレーションできるみたい。
“ブロックを積みながら(201) Scilab/Xcos、ModelicaブロックNORゲート” の続きを読む
信号処理素人老人がScilabの「信号処理のデモ」物色中デス。前回は１次元のConvolutionでした。当然ということで今回は２次元のConvolutionです。何をコンボリューションするのかと言えばアリガチ過ぎるガウシアンフィルタ（ぼかしフィルタ）です。定番中の定番、あれやこれやで何度もやっている気がするんだが。
“手習ひデジタル信号処理(182) Scilab、{Scilabデモ}、2次元畳み込み” の続きを読む
前回は８０８７の浮動小数加算命令を練習、これで加減乗除はバッチリかと思えば、「演算順序」の問題もあり。某国の小学校のようにスカラーの乗算に順序を求めることは流石にないです。減算、除算のときだけです。オペランドの表記法のルールと相まって慣れないとハマります。それもこれもスタック・アーキテクチャのせい？知らんけど。
“ぐだぐだ低レベルプログラミング(216)x86(16bit)、浮動小数点数の加減乗除” の続きを読む
前回は、R言語のパッケージをつかって日本地図を描きました。これを使えば日本地図上に各種統計情報などを表示できそうです。しかし、日本の統計情報であれば日本国政府様のご提供によるデータによる、というのが本筋でしょう。日本国政府様のやることです。統計情報の可視化ツールなども万全でご提供されとります、流石。手抜かりなどない？
“データのお砂場(184) e-Stat、日本地図に実際の統計データを描く練習” 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３４ページ「3.2.9 広義のClairaut(Lagrange)の微分方程式」です。ここまで無双してきたGoogleの生成AI、Gemini 2.0様もとうとう年貢の納め時？まあ、たまには間違うこともあら～な。
“忘却の微分方程式(193)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、ラグランジュ” の続きを読む
お惚け老人も学べば立派になれるかもしれないGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶ全１２ユニットの第９回です。今回は「遂に」大規模言語モデル（LLM）です。ホンワカした説明はアチコチで目にするけれど、クラッシュコースの解説は腑に落ちるのか。分かった、ような気がするのは気のせい？
“AIの片隅で(67) Google様の機械学習集中講座、大規模言語モデル(LLM)” の続きを読む