Mozilla Re-Mix: 効果歴然！Firefoxのメモリ使用法を変更して軽快に動作させる方法。
Firefoxは多機能である上に、拡張機能を多数インストールするなどで、日に日にヘビーなブラウジング環境になりがちです。 海外のブログでは、様々なFirefoxの動作軽量化や速度向上についてのTip'sが多く書かれていますが、あてにならないもの、それはちょっと怖いな・・というカスタムも多いのでうかつには手を出せません。 一応ユーザーとして一通り試していますが、その中でも簡単で安全と思われ、効果を体感できたメモリマネジメント方法をご紹介します。 ご存じのように、Firefoxを利用してブラウジングしている際のメモリ使用量というのはかなりのサイズで、他のアプリケーションやWindowsの動作にも少なからず悪影響を及ぼしている場合があります。 下記の2点の設定は、Firefoxのメモリ使用方法を少しカスタムするだけで体感できるほど軽快に動作させることができるTip'sです。 ■メモリーキャッシュ
1dim
有限要素法(FEM)は、微分方程式を、 近似的に解くための数値解析の方法です。 ここでは、1次元で、一番シンプルな常微分方程式(Helmholtz Equation)の近似解を得る方法を紹介します。 有限要素法では、重み付け残差法等を用いて、微分方程式を有限要素式に変換します。 さらに、有限要素式の中の未知数を、形状関数と離散化された変数で近似します。 よって、有限要素式を積分すると、[K]{u}={B}の様な連立方程式が出来上がります。 通常、この一連の作業を離散化といいます。 ここでは、Weighted Residual Method(重み付け残差法) を用い、微分方程式を有限要素式に変換し、 1次要素と2次要素を使って有限要素式を離散化する方法を学びます。 聞きなれない言葉が沢山でてきましたが、御心配なく。 この1dimを終了するころには、貴方も立派なFEMのプロになっています。 H
有限要素法(FEM)のページ
有限要素法(FEM)は偏微分方程式を解いたり力学解析をする上で非常に強力な方法です。 何十年にもわたり様々な研究が精力的になされ、この手法は目まぐるしく発展してきました。 しかし大企業の開発者や大学の研究者など、ごく一部の限られた人以外はその恩恵を被ることができないのが現状です。 誰でも簡単に有限要素法を理解して使えるようになることに少しでも役に立つことを、 このWebページを通じて目指しています。
[書評]不透明な時代を見抜く「統計思考力」（神永正博）: 極東ブログ
例えば、小泉改革で格差は拡大したとよく言われる。本当だろうか。いろいろな議論はあるが、議論の大半は論者の主観であったり、論者の身の回りの生活感覚から導かれた、ごく局所的な状況報告であったりする。 それ以前に、「小泉改革で格差は拡大した」という命題はいったい何を意味しているのだろうか。命題は真または偽として評価されるものだ。「それが本当であるか、あるいは嘘であるか」という判定は、このケースでは格差の定義とその評価法に依拠している。一番明快な説明は、数値的・数学的に格差なる社会現象を定義し、実際に統計データに当たってみて、その正否を見ればよい。それが方法論ということでもあり、統計学はその数値的な表現から方法論によく利用されている。 本書、「不透明な時代を見抜く「統計思考力」（神永正博）」（参照）は、統計から各種議論の正否を考えるための参考書でもあり、加えて統計を使って考える際の勘所を比較的平易
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