アナログデバイセズ 高性能アナログIC&DSP
アナログ・デバイセズの設計ツールは、最適化と試験によって精度が確認された結果をシミュレートしているため、設計や製品選びのプロセスを簡素化します。これらのツールは、エンジニアによって問題を解決し結果を出すことを実証されており、現実の状況下で使用できるように考えられています。アナログ・デバイセズのツールは、複数のテスト段階を経てその結果が正確かつ有効であることが確認されています。また、ユーザーのニーズに対応するために、どのような改善が必要かについてユーザーからフィードバックを受け取っています。 アナログ・デバイセズの設計ツールは、ウェブ上で、またはダウンロードして使用します。いずれも無償です。 テスト時間を短縮して迅速に最終製品を完成させます エンジニアリング上の課題を解決して計算を簡素化します 業界最先端の製品を使用してベスト・デザインを実現できます 結果とソリューションに自信が持てます
ImPACT Program 量子人工脳を量子ネットワークでつなぐ高度知識社会基盤の実現
量子力学を学んだ研究者は皆、この世界が数少ない量子力学の基本原理を用いて記述されることを知っています。 古典的な実在というものは、その量子基盤の中からシステム－環境相互作用と超選択則を通して、例外的なものとして出現します。 私達はその古典的実在の中で生きているため、古典を普通のもの（つまらないもの）、量子を特別なもの（価値あるもの）と考えがちですが、 事実はその逆で量子は普遍的なもの、古典が特殊なものなのです。 社会に大変革をもたらした現代技術のブレークスルーは、 量子の原理が古典の世界に埋め込まれた自然界の知恵を上手にくみ取ることから、その発見が生まれました。 NMR、トランジスタ、レーザ、超伝導、ボーズアインシュタイン凝縮、量子ホール効果、などは全て背景にある量子効果を表舞台から消し去り、 巨視的現象として古典世界に発現することにより、実用性を獲得したのです。 これまでの量子情報処理の
深層強化学習：ピクセルから『ポン』 – 前編 | POSTD
(訳注：2016/6/28、記事を修正いたしました。) 本記事は、もう随分と前から投稿したいと思っていた強化学習（RL）に関するものです。RLは盛り上がっています。皆さんも既にご存知のこととは思いますが、今やコンピュータは ATARI製ゲームのプレイ方法を自分で学習する ことができ（それも生のゲーム画像のピクセルから！）、 囲碁 の世界チャンピオンにも勝つことができます。シミュレーションの四肢動物は 走って飛び跳ねる ことを学習しますし、ロボットは明示的にプログラミングするのが難しいような 複雑な操作のタスク でも、その実行方法を学習してしまいます。こうした進歩はいずれも、RL研究が基となって実現しています。私自身も、ここ1年ほどでRLに興味を持つようになりました。これまで、 Richard Suttonの著書 で勉強し、 David Silverのコース を通読、 John Schulm
趣味としての人工生命づくり 第一回｜sekiguti shinichi
●人工生命って？人工生命ってちょっとＳＦチックな感じがする言葉ですね。なんだか未来的なイメージがある反面うさんくさい気もします。 人工生命（Artificial life)という言葉が使われるようになったのは、１９８０年代の後半のことです。だいたいパソコンの普及と同じ頃です。 そもそも、人工生命ということを提唱したアメリカのＣ.ラングトンは、大きなスーパーコンピュータではなくapple Ⅱという小さなパソコンを使ってプログラムを作っていました。 人工生命を研究している人には、コンピューターの研究者もいれば、経済学者も芸術家も、もちろん生物学者もいます。そのため一口に人工生命といってもその中身は結構バラバラです。 でもおおざっぱに言えば人工的な手段を使って生命現象を再現することといえます。 ●スターロゴで人工生命をつくろう人工生命の分野は、まだ生まれたばかりで、取り組んでいる人はそれほど多く
人工生命 - Wikipedia
人工生命（じんこうせいめい）は、人間によって設計、作製された生命。生化学やコンピュータ上のモデルやロボットを使って、生命をシミュレーションすることで、生命に関するシステム（生命プロセスと進化）を研究する分野である。「人工生命」は1986年にアメリカの理論的生物学者、クリストファー・ラングトンによって命名された。人工生命は生物学的現象を「再現」しようと試みる点で生物学を補うものである[1]。また、人工生命（Artificial Life）を ALife と呼ぶことがある。手段によってそれぞれ、「ソフトALife」（コンピュータ上のソフトウェア）、「ハードALife」（ロボット）、「ウェットALife」（生化学）と呼ばれる[2]。 概要[編集] 一般には生命とはすなわち、(生物)分類学的な生物の生命のことであるが（近代以前の分類学である博物学の最上位の分類は生物と無生物（鉱物）という分類であっ
株式会社ヘキサドライブ | HEXADRIVE | ゲーム制作を中心としたコンテンツクリエイト会社
実績紹介 採用情報 ニュース 研究室 ブログ ギャラリー OSAKA 〒556-0011 大阪市浪速区難波中2-10-70 パークスタワー28F TEL ： 06-6641-5710 FAX ： 06-6641-5711
粒子法による流体シミュレーションの実験 - nursの日記
流体力学なるものにはこれまで全く無縁で生きてきたが、ＣＦＤとか有限要素法とか知らなくてもかっちょいい流体のシミュレーションができるということで話題を呼んでいる、「粒子法」について調べてみた。以下は自分が入門書を斜め読みして理解しかけた最低限の、粒子法に関する乱暴な理解である。（あくまで勉強中の人間の独り言くらいの位置づけで捉えて頂きたい） 実在としての粒子（原子）に対し、ニュートンの運動方程式を、決められたタイムステップで離散的に積分していく、分子動力学法なるものがある。これの計算原理は今述べた通りであり、非常にわかりやすい計算手法となっている。 一方、流体は、粒子ではなく、連続体なのであり、粒子の運動を扱うニュートン力学では扱えない対象ということがあった。それが故に流体力学なるものが考案された。 ところが、このたび粒子法というものの有効性が注目を集め、リアルな流体の振る舞いを、簡単にシミ
アナログコンピュータ - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2017年5月） 出典は脚注などを用いて記述と関連付けてください。（2017年5月） マークアップをスタイルマニュアルに沿った形に修正する必要があります。（2017年5月） 出典検索?: "アナログコンピュータ" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL アナログコンピュータとは、広義には、電子式アナログ計算機（アナログ電子式計算機）の総称である[注釈 1]。この記事ではそのうちの「演算関数型」などと分類される加算や微積分といった演算を行う電子回路要素により微分方程式の解を求めるタイプの、真空管式の演算増幅器[注釈 2]を使った微分方程式
シミュレーションで解く脳の複雑性
私たちの脳の中では数十億のニューロンが絡み合い，ネットワークを構成している。1つ1つのニューロンを見ると，長く伸びた軸索を通じて他のニューロンに接続し，電気信号を送り合っている。だが，これらのニューロンの活動から，どのようにして脳の複雑な機能や精神活動は生じるのだろう？ 個々のニューロンや脳内の一部の領域だけを観察していたのでは，この問題は解けないかもしれない。脳を部分的に調べることは，たった1個の水分子を観察して，水が氷る理由を解き明かそうというようなものだ。「氷」という言葉は，個々の分子スケールでは意味をなさない。氷は無数の水分子の相互作用から生じるもので，全体の水分子が集まって結晶へと変化した状態のことだ。 だが，どのような方法で研究すれば，脳を大小さまざまなスケールで同時にとらえることができるだろうか。この課題に取り組むため，一部の研究者は，さまざまな分野の複雑性に関する解析手法を
モンテカルロ法 - Wikipedia
モンテカルロ法（モンテカルロほう、（英: Monte Carlo method、MC）とはシミュレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法の総称。元々は、中性子が物質中を動き回る様子を探るためにスタニスワフ・ウラムが考案しジョン・フォン・ノイマンにより命名された手法。カジノで有名な国家モナコ公国の4つの地区（カルティ）の1つであるモンテカルロから名付けられた。ランダム法とも呼ばれる。 計算理論[編集] 計算理論の分野において、モンテカルロ法とは誤答する確率の上界が与えられる乱択アルゴリズム（ランダム・アルゴリズム）と定義される[1]。一例として素数判定問題におけるミラー-ラビン素数判定法がある。このアルゴリズムは与えられた数値が素数の場合は確実に Yes と答えるが、合成数の場合は非常に少ない確率ではあるが No と答えるべきところを Yes と答える場合がある。一般にモンテカルロ法は独立
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