SciPy

はじめに P計画: 倒立振子の思ひ出 筆者のメインPCは11年物のSandy Bridge (Intel Core i7-2600K)を使用した骨董品です。そのHDDの奥底から，はるか昔の実験レポートが出土しました*1。今でも図1のようにMicrosoft Wordで開くことができます。 図1: はるか昔の実験レポートの表紙と最初のページ そう，筆者は過去に台車形倒立振子を触ったことがあったのでした。読み返してみると，非線形な運動方程式としてのシミュレーションはしておらず，ほぼいきなり線形化したモデルから始まっていました。ベルト駆動の台車をガタガタさせながら，鉄の棒を倒立させていたことを懐かし…

import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix, block_diag def main(): a = np.array([[1,1,0],[1,2,0],[3,0,4]]) z = np.zeros*1 b = np.array([[1,11,0],[1,21,0],[33,0,0]]) mat_array = (a for i in range(10)) c_sp = block_diag(mat_array).toarray() print(c_sp) main() scipy.sparceのblock_diagを使えば、行列…

ScipyでIIRフィルタを設計すると、SOS型というものが出てきます。今回はこのSOS型IIRフィルタについて整理します🐜 IIRフィルタのおさらい SOS型とは SOSの安定性 開発環境 サンプルプログラム 解説 おわりに 参考文献 IIRフィルタのおさらい SOS型の説明の前に、一度IIRフィルタを復習します。 IIRフィルタとは、比較的低い次数で急峻な振幅特性が得られますが、フィルタを通すと発散してしまう不安定性をもつ可能性があることが特徴です。 ところで、IIRフィルタを差分方程式で書くと次の通りです。1 を導入し、式変形します。 の符号を入れ替えて置き直します。（からとなっているこ…

Scipyにあるscipy.signal.iirdesignの使い方と、IIRフィルタの安定性評価の方法を整理します🐜 開発環境 サンプルプログラム 解説 IIRフィルタ scipy.signal.iirdesign 安定性評価 極配置 インパルス応答 おわりに 参考文献 開発環境 サンプルプログラムを実行する開発環境は次の通りです。Python3であれば動くと思います。 項目 内容 OS Windows 10 Python 3.6.8 Numpy 1.18.5 Scipy 1.4.1 Matplotlib 3.2.1 サンプルプログラム サンプルプログラム(sample_iirdesign.…

はじめに P計画 2023年を迎えて2月に入り，その2月も終盤に差し掛かろうとしています。三寒四温──もう春が近いですね…🌸 筆者が年初に思い描いた目標の1つに「車輪形倒立振子を作る」があります。ESP32等のマイコンモジュールとMPU6050等のジャイロセンサ，モータドライバIC，DCモータと車輪を組み合わせれば，ハードウェアとしては（拙いながらも）作ることだけはできそうです。実際，昨年に荒い試作をしてみましたが，残念ながら倒立する気配はありませんでした。 やはり，まずは数理モデルを構築し，現代制御理論に立脚した制御設計を経てこそ，倒立振子の真の醍醐味を得られるのではないか──？ このような…

スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Jetson Xavier NXでdeeplearningに必要な環境を構築する際の備忘録です ngcのdocker image「l4t-ml」を使います l4t-mlをいれるとdeep learningに使うモジュール一式がそろった環境をつくることができます (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, scipy, Pandasなどなど contents contents 環境 環境構築手順 関連記事 参考 感想 スポンサーリンク (adsbyg…

数学の具体的な問題にPythonを使って、数学もPythonも同時に学んでしまいましょう。今回はPythonの科学技術計算ライブラリであるSciPyを使った最適化問題の例として、関数の極値を求める問題を扱います。また補助的に数値計算やグラフの描画を用いるので、NumPy、matplotlibの使い方の復習にもなるかと思います。 関数の極値：１変数の場合 平面上の３点からの距離和の最小点（フェルマー点）：２変数の場合 拘束条件のある場合 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 関数の極値：１変数の場合 まず手始めに、次の１変数関数が極…

VCの方とランチをご一緒 というわけで普段は出社しない曜日だけど出社 総じて励まされた感じscipyの使い方がどうやら下手らしくて 実装できたと思ったけど、想定と全く違う挙動をしている

pythonをインストールしてみた。以下をみながら。全部の作業はしていない。 Anaconda3 2023.07 のインストール（Windows 上） (kkaneko.jp) 下記の本を見ているが、優しすぎるか？ 適切な本かどうかわからないが とりあえず、ざっと見よう。 ●図解！ Pythonのツボとコツがゼッタイにわかる本 超入門編（秀和システム） 次はこっちかな？ ●Python「完全」入門 松浦健一郎/司ゆき SB Creativ そもそもPythonで何ができるかだ。 以下があげられる。 Pythonでできること7選！コード例をまじえて解説！｜スタビジ (toukei-lab.com…

JupyterLabでPDFを出力する際に日本語が表示できずに困っていました。なんとか解決できたので、忘れないように備忘録を残しておきます。

chaploud-blog.hatenablog.com Sci-Lisp自作の4日目です。3日目に紹介した、「インタプリタの作り方」という本を先にすべてやり終えてから、という気持ちを抑えつつ今日の記事です。（なぜなら、大概こういったものはやり終える前に熱量が冷めてしまうから） book.impress.co.jp Sci-Lispのキーワード Sci-Lispの仕様決めのため、草案としていろんなサンプルコードを書き出しました。その中で、言語の基本機能に関わるキーワード（予約語）が見えてきましたので紹介します。 Sci-Lispのキーワード せっかくなので、同時並行で開発しているSci-Lis…

以下の過去記事のアンサーです。 computational-sediment-hyd.hatenablog.jp 本記事はGitHub、nbviewer、Colabでも公開しています。 ※Colabの解説記事はこちら 結論 石原先生の論文:流出函数による由良川洪水の解析に示されるとおりである。 論文中の「3.基礎式の解析」p.2までを以下に示す。 2.基礎方程式の誘導 貯留量、流入量および流出量の連続式は、 である。 が成立するものとすると、 さらにとすると、 となる。変数分離法により、この常微分方程式を解くと、 ここで、：積分定数である。流出量の式にすると、 ここで、を新たにとする。 次にを…

はじめに Qwen/Qwen-72Bが公開されたのですが、動かせるGPU RAMがないため 以下の7B版を動かしてみます huggingface.co 環境 Goolgle Colob 準備 ライブラリをインストールします !pip install transformers==4.32.0 accelerate tiktoken einops scipy transformers_stream_generator==0.0.4 peft deepspeed !pip install auto-gptq optimum 推論 モデルのロード等を行います from transformers imp…

私はLispという言語に興味があり、Common LispやClojureという言語を趣味の範囲で学びました。これらの言語に美しさや楽しさを感じると同時に、Pythonのような科学技術計算のエコシステムが欲しいなと感じたり、C++のような高速性が欲しいなと感じたりしました。 実現可能性は置いておいて、自身の要望を満たす処理系を作りたいと思ったので、その要件やポイントを書き出していきます（壮大な夢です） S式で記述する REPLが充実 シングルバイナリにコンパイルし高速実行が可能 C++コンパイラの最適化の恩恵を最大限に受ける C++の標準ライブラリはシームレスに使える Clojure風のシンタ…

>|python| %matplotlib inline import math from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib%config InlineBackend.figure_format = 'retina' import matplotlib.cm as cm # colormap import numpy as np import matplotlib.patches as mpatches from matplotlib import pyplot fr…

本記事について 講談社サイエンティフィク様より、2023/11/21発売『Pythonでスラスラわかるベイズ推論「超」入門』をご献本いただきました。ありがとうございます！ www.kspub.co.jp 一通りコードを写経して通読したので、感想とともに本書を紹介します。 本ブログの管理人（私）について まず私がどういう立場で本書を通読したかというと、 Rユーザ（プログラミングに費やす時間の98%くらいはRを触っている） Pythonは、numpy, pandas, scipy, matplotlibなど基本的なライブラリは使用経験があるが、いずれもそらで書けるほど習熟していない ベイズ推論を行…

夕方ジムトレーニング成功 いつも3セットだけど1セットあたりの回数増やして2セットにしたら 時間効率は当然のように上がった・・・ しかし本来は4セットやりたいのだよね仕事は一通りデバッグが終わった臭いのでscipyと格闘を始めることにする と言っても動いてくれたらそこまで真面目に格闘するつもりもないのだけど

人工知能 (AI) と Python はどのように関係していますか?Python は、おそらく開発者が最も人気があり、実践しているプログラミング言語です。今日の時代に。 Guido Van Rossum は 1991 年に Python を作成し、それ以来、Java、C++ などと並んで最も使用されている言語の 1 つです。Python は、ニューラルに最適なプログラミング言語を見つけるための先頭に立っています。ネットワークと人工知能。 Python を使用した人工知能が間違いなく太陽の下で最高のアイデアである理由を理解しましょう。Python の利点と機能開発者は Python を直接使用し…

比較してプロットする。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation from KDEpy import FFTKDE from scipy.stats import norm N = 10 ** 2 data_x = np.random.random(N) #Sturges formula def Sturges(n): return int(np.log2(n) + 1) fig1, ax1 = plt.subplots() #Draw histogra…