神経科学・心理学研究者のためのMATLAB講座
「母性看護学は、女性の一生を通した性と生殖に関わる健康の促進に向け、看護が必要な状況や援助方法について理解する科目です。なかでも、妊娠、出産、育児は女性やその家族にとって大きな出来事です。 1年次には周産期（妊娠・出産・育児期）にある女性とその家族を身体的側面及び心理社会的側面から総合的に理解して、母性看護の役割を学ぶとともに、周産期に生じやすい倫理的問題について考えます。2年次には、周産期にある母子と家族のアセスメントと援助の具体的な方法について、講義や演習を通して学び、3年次にはそれまでの学びを総括し、実習を通して健康課題のある周産期の母子と家族への看護について学びます。4年次には総合実習として、それぞれの学生が一番関心の高い部門で、改めて高度な実習を展開します。そのうち母性看護学では、産科病棟のほか新生児集中治療部（NICU）でも実習しています。 *本学部教員が臨地実習関連施設職員等
初心者によるMATLABメモ｜非線形方程式を解く（ニュートン・ラプソン法）
検索エンジンから来た方は読みたい記事が表示されていない可能性があります。 その場合、左メニューのフォームでブログ内を検索すると見たい記事を見れると思います。 もしくは、カテゴリー名をクリックしていただくと各カテゴリーの記事のリストが見れます。 [2008/01/27]非線形方程式の解法なら、こちらのcsolveの記事を読むことをお勧めします。 先日、Optimization Toolboxのfsolveを用いて，非線形方程式を解く方法を紹介しましたが，（これとこれ），この方法は、Optimization Toolboxを購入している方のみしかできない方法です。 そこで，持ってない人が非線形方程式を解く方法の一例として，ニュートン・ラプソン法を実装してみました。 fsolveほど強力ではないですがそれなりに動くと思います…（急に書いてみたので保証はできませんが…） ソースを書くと長くなるので
入門編/MATLAB - MeRLsoft
MATLABの概要 † MATLABは、MathWorks社による数値解析ソフトウェアです。 処理はインタプリタ形式で、1行ずつ実行されていきます。 さらに、Toolbox と呼ばれる拡張機能を追加することで、より専門性の高い処理もできるようになります。 ↑ 特長 † 要するに何がすごいのかというと、 配列の扱いが簡単すぎる めんどくさい演算も、ほとんど関数があって、1行で書ける あっという間に図が出せるし、3次元的に表示もできる というところです。大抵の計算はMATLABで可能です。 ↑ 注意点 † MATLABを使用する上で、とくに気をつけておくべきことがあります。 配列は1番目から始まる(C言語などとは違う) しょっちゅう混乱しますので注意して下さい。 処理を実行した後も、変数の値は残り続ける 現在どの変数が残っているかを確認するには、メイン画面の左上の Workspace
初心者によるMATLABメモ｜起動時にデフォルトカラーなどを設定する （起動時にスクリプトを実行）
検索エンジンから来た方は読みたい記事が表示されていない可能性があります。 その場合、左メニューのフォームでブログ内を検索すると見たい記事を見れると思います。 もしくは、カテゴリー名をクリックしていただくと各カテゴリーの記事のリストが見れます。 MATLABでは，MATLABのホームディレクトリにstartup.mファイルが存在すれば、起動する際にstartup.mが実行されます。 これを利用することで，毎回パスを追加しなおしたりする手間が省けます。 他にもデフォルトのフォントやサイズを変更したり，自分が最近メインで使っているワークディレクトリに移動したりすることができます。 一応サイバネットのサイトを見ると，startup.mを置く場所は下記だそうです。（実際にはパスが通ってればこれに限りませんが） それとWindowsでMy Document以下にmatlab [Windows版の場合]
axis (MATLAB Function Reference)
軸のスケーリングと外観 表示 axis([xmin xmax ymin ymax]) axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax]) axis auto axis manual axis(axis) v = axis axis ij axis xy axis square axis equal axis normal axis image axis off axis on [mode,visibility,direction] = axis('state') 詳細 axis は、Axes プロパティで通常使われるプロパティを操作しています(詳細は､"アルゴリズム"を参照してください)。 axis([xmin xmax ymin ymax]) は、カレント Axes の x軸と y軸の範囲を設定します｡ axis([xmin xmax ymin ymax z
Matlab - 大淵武史の備忘録
コマンドウィンドの消去 † clear は、ワークスペースの消去 clc はコマンドウィンドの消去。 ちなみに履歴は消去されない。 ↑ for文とif文を極力使わない † matlaは行列計算は得意だがfor文の実行速度は遅いみたい。 できるだけ使わないようにする。 例えば以下のようなforとifが混ざったようなコード for i=1:10 if i>5 z(i)=i^2; else z(i)=i^(-2); end end これは以下のようにする。 i=1:10; z=(i>5).*i.^2+(i<=5).*i.^(-2); これで高速化andコードがすっきり。 ただし、NaNには注意。 ↑ 行列の抜き出し † A=1:0.1:100; B=1:10:100; C=A(B); とすると、 C=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] となる。行列のに抜き出しに便利。 C=A(1:10
MATLAB Tips - 久保田研究室Wiki
2010-03-09 G25掲示板 testcom 2010-02-13 おすすめFireFox addon 2010-02-04 MATLAB Tips 2010-01-25 ゼミナールと勉強会 2010-01-23 投資倶楽部 2009-12-03 RecentDeleted 2009-11-19 久保田の定理 2009-11-18 FrontPage 2009-10-06 悲喜交交 2009-10-01 PE_議事録 2009-09-24 PE_極推定トップ 2009-07-11 TeX Tips 2009-05-26 TIPS 2009-05-24 空間覚え書き 2009-04-23 MenuBar 2008-09-29 行事予定 2008-06-09 G25の学生さんたちへ 2008-02-13 講義・呼び出し 信号処理論
.^と^ matlab 計算速度 - Google 検索
可変サイズの配列 · 動的メモリの割り当てとパフォーマンス 動的メモリ割り当てによって実行速度が遅くなることがあります。 · 動的メモリ割り当ての最小化 · 可変サイズ ...
MATLAB
Last Update : '14/1/30 = リンク集を見直す Update : '14/1/29 = Matlab学生向けライセンスについて，最近の情報を反映 : '05/12/20 = 「s で表現された特性の応答」に関しパラメタ τ の使い方を修正 : '05/11/25 = s で表現された特性の応答に関し，「伝達関数」という言葉とラプラス変換関係を修正 : '05/11/22 = s で表現された特性の応答を追加 : '05/6/7 = ラプラス変換を使った解析を追加（ただし，研究室内リンク） : '05/2/1 = 島根大学吉田先生の研究室へのリンクを追加 : '04/8/4 = 言い回しの僅かな改善 : '04/1/5 = 言い回しの僅かな改善 : '03/11/27 = パラメトリック振動を追加 : '03/11/19 = 回路の周波数特性について訂正すると共に例題を追
MATLAB Documentation
Millions of engineers and scientists worldwide use MATLAB® to analyze and design the systems and products transforming our world. The matrix-based MATLAB language is the world’s most natural way to express computational mathematics. Built-in graphics make it easy to visualize and gain insights from data. The desktop environment invites experimentation, exploration, and discovery. These MATLAB tool
http://www.sat.t.u-tokyo.ac.jp/~yoshi/matlab_speed.html
To Home matlabとCとの比較 自分の周りでもMATLABは遅いという言葉をたまに聞く気がします．それは本当なのでしょうか？MATLABで書いたプログラムと，C(++)プログラムをコンパイルしたものの処理速度を比較してみたいと思います．また，MATLABではscriptファイルとfunctionファイルの比較もしてみます． タスクは1000*1000行列の掛け算です 1. MATLABで，行列として掛け算する 結果:0.43秒 ソースファイル size=1000; A=rand(size,size); B=rand(size,size); C=zeros(size,size); tic C=A*B; toc 2. MATLABで，単純な繰り返しで計算する． Scriptバージョン 結果:1902秒 ソースファイル size=1000; A=
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最適化アルゴリズムと例 (Optimization Toolbox™)
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スクリプトとファンクション
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fmincon (Optimization Toolbox)