2024年08月のシミュレーションの世界に引きこもる部屋新着記事

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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その27【三角関数の直交性②】

sinとcosの内積と畳み込み積分を考える。奇関数、偶関数の特性より、sin、cosの畳み込み積分は0となる。畳み込み積分が0ということは内積も0になる。内積が0ということは直交しているということになる。
2024/08/31 20:12
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その26【三角関数の直交性①】

直交性とは2つのベクトルが垂直に交わることを指す。直交しているベクトルの内積は必ず0になる。 cos関数の影響。成分表記の内積でも0になることを確認。
2024/08/30 20:36
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その25【重要な極限値③】

はさみうちの原理について説明。 sinc関数について説明＆MATLABでプロットしてみた。(Pythonコードも)
2024/08/29 19:53
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その24【重要な極限値②】

円に接する三角形と扇形の面積の不等式を最適化。いろいろ弄っていくと、はさみうちの原理により1が求められる。
2024/08/28 19:59
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その23【重要な極限値①】

重要な極限値について説明。 sin(x)/xのxを0に近づける極限値。まずは円に接する三角形と扇形に着目する。これが先ほどの極限値にどうつながるかは次回。
2024/08/27 20:10
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その22【三角関数積和公式②】

sin,sinの積和公式を導出。積和公式をフーリエ係数に向けて変形。 α,βをαx,βxにするだけ。
2024/08/26 20:16
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その21【三角関数積和公式①】

三角関数の加法定理の組み合わせで積和公式が導出できる。 sin,cosの積和公式とcos,cosの積和公式を導出してみた。
2024/08/25 20:13
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その20【三角関数加法定理】

三角関数の加法定理を確認。偶関数、奇関数を利用すると、βにマイナス符号が付いた加法定理の式も導出できる。
2024/08/24 20:48
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その19【関数の内積】

前回までの数式パズルの力業的解法と関数の内積はほぼ同一の考え方。関数を無限次元ベクトルを解釈すると、関数の内積は関数の積の定積分として表現される。
2024/08/23 19:49
【入門】複雑な定積分(Julia)【数値計算】

複雑な定積分をJuliaで求めた。同様に円周率が答えとして算出。小数点第6位まで一緒。 Nを増やせばもっと精度は上がる。
2024/08/22 20:33
【入門】複雑な定積分(Scilab)【数値計算】

複雑な定積分をScilabで求めた。同様に円周率が答えとして算出。小数点第6位まで一緒。 Nを増やせばもっと精度は上がる。
2024/08/21 22:39
【入門】複雑な定積分(Python)【数値計算】

複雑な定積分をPythonで求めた。同様に円周率が答えとして算出。小数点第6位まで一緒。 Nを増やせばもっと精度は上がる。
2024/08/20 20:06
【入門】複雑な定積分(MATLAB)【数値計算】

複雑な定積分をMATLABで求めた。同様に円周率が答えとして算出。小数点第6位まで一緒。 Nを増やせばもっと精度は上がる。
2024/08/19 20:00
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その18【複雑な定積分⑧】

複雑な定積分をJuliaで求めた。同様に円周率が答えとして算出。小数点第6位まで一緒。 Nを増やせばもっと精度は上がる。
2024/08/18 19:23
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その17【複雑な定積分⑦】

複雑な定積分をScilabで求めた。同様に円周率が答えとして算出。小数点第6位まで一緒。 Nを増やせばもっと精度は上がる。
2024/08/17 20:08
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その16【複雑な定積分⑥】

複雑な定積分をPythonで求めた。同様に円周率が答えとして算出。小数点第6位まで一緒。 Nを増やせばもっと精度は上がる。
2024/08/16 20:34
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その15【複雑な定積分⑤】

複雑な定積分をMATLABで求めた。同様に円周率が答えとして算出。小数点第6位まで一緒。 Nを増やせばもっと精度は上がる。
2024/08/15 22:12
【入門】複雑な定積分③【数値計算】

複雑な関数も無限次元ベクトルと見なすと力業で解くことが可能。複雑な定積分を無限次元ベクトルとして表現。これをプログラムとして解いていく。
2024/08/14 20:08
【入門】複雑な定積分②【数値計算】

前回の数学パズルを真面目に解いてみる。まずは平方根の関数の正体を探る。偶関数、奇関数の特性を利用しまくって定積分を最適化しまくる。ほとんどが0に消えて、半円の方程式だけが残る。さらに偶関数の特性を利用して四分円にする。半径2の円を四等分すれば答えが出る。
2024/08/13 22:10
【入門】複雑な定積分①【数値計算】

偶関数、奇関数を駆使する数学パズルを実施。細かいことは置いておいて、雰囲気のみでざっくり解説。奇関数が確定すれば0にできる。偶関数が確定すれば線対称を利用して積分範囲を半分にした上で2倍にすればOK。
2024/08/12 20:13
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その14【複雑な定積分④】

複雑な関数も無限次元ベクトルと見なすと力業で解くことが可能。複雑な定積分を無限次元ベクトルとして表現。これをプログラムとして解いていく。
2024/08/11 19:57
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その13【複雑な定積分③】

偶関数、奇関数の特性を利用しまくって定積分を最適化しまくる。ほとんどが0に消えて、半円の方程式だけが残る。さらに偶関数の特性を利用して四分円にする。半径2の円を四等分すれば答えが出る。
2024/08/10 19:50
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その12【複雑な定積分②】

前回の数学パズルを真面目に解いてみる。まずは平方根の関数の正体を探る。結果としては半円の方程式と言うことになる。これで構成される関数が偶関数か奇関数か特定できたことになる。
2024/08/09 19:42
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その11【複雑な定積分①】

偶関数、奇関数を駆使する数学パズルを実施。細かいことは置いておいて、雰囲気のみでざっくり解説。奇関数が確定すれば0にできる。偶関数が確定すれば線対称を利用して積分範囲を半分にした上で2倍にすればOK。
2024/08/08 20:14
【入門】偶関数と奇関数②【数値計算】

奇関数について説明。単純に原点に対して展対称な関数。偶関数と奇関数の積の重要結論としては以下になるだけ。偶関数×偶関数=偶関数奇関数×偶関数=奇関数奇関数×奇関数=偶関数
2024/08/07 19:53
【入門】偶関数と奇関数①【数値計算】

フーリエ係数の話に突入。フーリエ係数へ至る道を説明。偶関数について説明。単純にy軸に対して線対称な関数。
2024/08/06 20:19
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その10【偶関数と奇関数④】

偶関数と奇関数の積の重要な特性について説明。結論としては以下になるだけ。偶関数×偶関数=偶関数。奇関数×偶関数=奇関数。奇関数×奇関数=偶関数。
2024/08/05 19:40
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その9【偶関数と奇関数③】

奇関数について説明。単純に原点に対して展対称な関数。この特性から-L～Lの範囲の定積分は、必ず0になる。
2024/08/04 20:02
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その8【偶関数と奇関数②】

偶関数について説明。単純にy軸に対して線対称な関数。この特性から-L～Lの範囲の定積分は、0～Lの範囲の定積分の2倍となる。
2024/08/03 20:11
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その7【偶関数と奇関数①】

フーリエ係数の話に突入。フーリエ係数へ至る道を説明。大半が「三角関数の直交性」に必要な知識。偶関数、奇関数を利用した数学パズルっぽいのもやる予定。
2024/08/02 19:56
【入門】フーリエ級数②【数値計算】

フーリエ級数について説明。 sin関数だけでなく、cos関数も使用する。 a0/2はバイアスを想定した係数。プログラム化は、フーリエ係数の話の後に、フーリエ級数含めてプログラム化予定。
2024/08/01 20:15

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VOICEVOXとAivisSpeechキャラと一緒に！AviUtlを使った動画作成バックナンバー(立ち絵やら動画やらアイキャッチ画像やら)
動画作成関連のバックナンバー用ページ。立ち絵を作ったり、動画作ったり、アイキャッチ画像作ったりなどを掲載していく。
VOICEVOXとAivisSpeechキャラと一緒に！AviUtlを使った動画作成#2(音声生成編)
VOICEVOXとAivisSpeechを使った音声生成の方法や調整について解説使用するツールやプリセットの設定、調整が難しい単語や文章についての具体例を紹介リップシンク用のlabファイルの生成方法について説明
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章【バックナンバー】
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較するシリーズの第4章。第4章では分類問題で最終的にはニューラルネットワークや最適化アルゴリズムの話だった。第5章はフーリエ解析学から高速フーリエの話がメインとなる。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その97【複素フーリエ係数(周期2L)⑥】
複素フーリエ周期2LをScilabで確認。実数フーリエの時と同じ結果が得られた。
VOICEVOXとAivisSpeechキャラと一緒に！AviUtlを使った動画作成#1(概要編)
シナリオやセリフ回しは起承転結を重視。動画はバックグラウンド、本編、全編に分かれた階層構造にしている。チャプタータイミングやYoutube向けテロップなど、直接動画作成に関係しない部分もやっている。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その96【複素フーリエ係数(周期2L)⑤】
複素フーリエ周期2LをPythonで確認。実数フーリエの時と同じ結果が得られた。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その95【複素フーリエ係数(周期2L)④】
複素フーリエ周期2LをMATLABで確認。実数フーリエの時と同じ結果が得られた。
【入門】複素フーリエ係数(周期2L)②【数値計算】
複素フーリエの周期2Lのプログラム化検討。プログラムフローは以前からのものと一緒。一緒の方が比較しやすい。
【入門】複素フーリエ係数(周期2L)①【数値計算】
前回までの複素フーリエは、周期が2πという制約がある。2πを2Lに変換することで任意周期に対応させこのアプローチは実数フーリエの時と同じ。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その94【複素フーリエ係数(周期2L)③】
複素フーリエの周期2Lのプログラム化検討。プログラムフローは以前からのものと一緒。一緒の方が比較しやすい。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その93【複素フーリエ係数(周期2L)②】
複素フーリエを周期2πから周期2Lへ。変換の流れは実数フーリエの時と全く同じ。
AivisSpeech Anneliの立ち絵を作ってみた(2.5頭身版)(psdファイル)
はじめに以前、AivisSpeechのAnneliの立ち絵を作成した。デフォルメ版(2～3頭身くらい)もあると使い勝手が良いのでは？と思い作ってみた次第。通常頭身版通常頭身版はこちら動画該当立ち絵を使用した動画はこちら。AivisSpeec...
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その92【複素フーリエ係数(周期2L)①】
前回までの複素フーリエは、周期が2πという制約がある。2πを2Lに変換することで任意周期に対応させる。このアプローチは実数フーリエの時と同じ。
AivisSpeech Anneliの立ち絵を作成してみた(psdファイル)
AivisSpeechというむっちゃ優秀な音声合成ソフトウェアが存在します。動画作成に使用したいのだが、現状立ち絵があまり存在しない・・・。というわけで作った！！
【入門】複素フーリエ係数(Julia)【数値計算】
任意波形から複素フーリエ係数抽出し、それを元に元波形を複素フーリエ級数で再現をJuliaで実施。実数フーリエと同じ結果が得られた。係数は複素数であり、偏角から位相を求めることも可能。
【入門】複素フーリエ係数(Scilab)【数値計算】
任意波形から複素フーリエ係数抽出し、それを元に元波形を複素フーリエ級数で再現をScilabで実施。実数フーリエと同じ結果が得られた。係数は複素数であり、偏角から位相を求めることも可能。
【入門】複素フーリエ係数(Python)【数値計算】
任意波形から複素フーリエ係数抽出し、それを元に元波形を複素フーリエ級数で再現をPythonで実施。実数フーリエと同じ結果が得られた。係数は複素数であり、偏角から位相を求めることも可能。
【入門】複素フーリエ係数(MATLAB)【数値計算】
任意波形から複素フーリエ係数抽出し、それを元に元波形を複素フーリエ級数で再現をMATLABで実施。実数フーリエと同じ結果が得られた。係数は複素数であり、偏角から位相を求めることも可能。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その91【複素フーリエ係数⑯】
任意波形から複素フーリエ係数抽出し、それを元に元波形を複素フーリエ級数で再現をJuliaで実施。実数フーリエと同じ結果が得られた。係数は複素数であり、偏角から位相を求めることも可能。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第5章その90【複素フーリエ係数⑮】
任意波形から複素フーリエ係数抽出し、それを元に元波形を複素フーリエ級数で再現をScilabで実施。実数フーリエと同じ結果が得られた。係数は複素数であり、偏角から位相を求めることも可能。

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【入門】シグモイドによる決定境界安定化(MATLAB)【数値計算】
活性化関数をシグモイド関数にした形式ニューロンをMATLABで実現。結果はカスタムヘヴィサイドの時と一緒。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その26【シグモイドによる決定境界安定化⑥】
活性化関数をシグモイド関数にした形式ニューロンをJuliaで実現。結果はカスタムヘヴィサイドの時と一緒。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その25【シグモイドによる決定境界安定化⑤】
活性化関数をシグモイド関数にした形式ニューロンをScilabで実現。結果はカスタムヘヴィサイドの時と一緒。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その24【シグモイドによる決定境界安定化④】
活性化関数をシグモイド関数にした形式ニューロンをPython(NumPy)で実現。結果はカスタムヘヴィサイドの時と一緒。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その23【シグモイドによる決定境界安定化③】
活性化関数をシグモイド関数にした形式ニューロンをMATLABで実現。結果はカスタムヘヴィサイドの時と一緒。
【入門】シグモイドによる決定境界安定化【数値計算】
決定境界直線の一般的な安定化方法がある。シグモイド関数を使用する方法。シグモイド関数の定義について説明。カスタムヘヴィサイドとシグモイドの比較。総当たり法では効能の差は出ないが、誤差逆伝播法を使い始めるとシグモイドじゃないと都合が悪い。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その22【シグモイドによる決定境界安定化②】
シグモイド関数の定義について説明。特に理屈はなく、そういうものが存在するって程度。カスタムヘヴィサイドとシグモイドの比較。総当たり法では効能の差は出ないが、誤差逆伝播法を使い始めるとシグモイドじゃないと都合が悪い。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その21【シグモイドによる決定境界安定化①】
決定境界直線の一般的な安定化方法がある。シグモイド関数を使用する方法。ヘヴィサイド関数のように0,1を表現することを目的とした関数だが、シグモイド関数は全域で勾配がある。
【入門】決定境界直線の安定化(Julia)【数値計算】
形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをJuliaで作成。例に漏れずMATLABコードのコピペがベース。
【入門】決定境界直線の安定化(Scilab)【数値計算】
形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをScilabで作成。おおよそMATLABと同じコード。毎度おなじみのグラフ表示部分に差が出る。
【入門】決定境界直線の安定化(Python)【数値計算】
形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをPython(NumPy)で作成。おおよそMATLABと同じ結果に。毎度おなじみの表示上の誤差は出る。
【入門】決定境界直線の安定化(MATLAB)【数値計算】
形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをMATLABで作成。狙い通りの位置に決定境界直線が移動。コードはヘヴィサイド関数をカスタムヘヴィサイド関数に変えただけ。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その20【決定境界直線の安定化⑦】
形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをJuliaで作成。例に漏れずMATLABコードのコピペがベース。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その19【決定境界直線の安定化⑥】
形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをScilabで作成。おおよそMATLABと同じコード。毎度おなじみのグラフ表示部分に差が出る。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その18【決定境界直線の安定化⑤】
形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをPython(NumPy)で作成。おおよそMATLABと同じ結果に。毎度おなじみの表示上の誤差は出る。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その17【決定境界直線の安定化④】
形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをMATLABで作成。狙い通りの位置に決定境界直線が移動。コードはヘヴィサイド関数をカスタムヘヴィサイド関数に変えただけ。
【入門】決定境界直線の安定化【数値計算】
形式ニューロンのプログラムでは決定境界直線がギリギリのラインに来ていたで、どうあるべきか。について説明。決定境界直線をいい感じのところに持っていくにはヘヴィサイド関数を差し替える必要がある。ヘヴィサイド関数の原点近辺に傾斜を付けたカスタムヘヴィサイド関数(造語)が良さげ。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その16【決定境界直線の安定化③】
決定境界直線をいい感じのところに持っていくにはヘヴィサイド関数を差し替える必要がある。ヘヴィサイド関数の原点近辺に傾斜を付けたカスタムヘヴィサイド関数(造語)が良さげ。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その15【決定境界直線の安定化②】
決定境界直線がギリギリなる理由。ヘヴィサイド関数の性質に原因がある。ヘヴィサイド関数の性質は入力0を境に出力0,1が切り替わるのみで勾配が無い。これにより程度の表現ができず、境界直線も適正位置が探せない。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その14【決定境界直線の安定化①】
形式ニューロンのプログラムでは決定境界直線がギリギリのラインに来ていた。上記を解消するため、どうあるべきか。について説明。この後に、なぜこうなったか、どうすればかいしょうできるかの話が続く予定。