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大谷翔平
ryamada.hatenadiary.jp
数学で物書きをするときに、"Suppose ...." と書くのか "Assume ...."と書くのか、"Let... "とはどういう関係?と思って調べ事をするも、こんなサイトに行きついたりする 一般言語としての違いはどうかと言えばこんなところに『思いの強さ(think、believe、feel、suppose、guess、expect、consider、assume、imagine、conceive~思う(動詞)の英単語の違い)』の情報はある 同じく一般言語として『結論付けたり、意見を述べたりする動詞(conjecture、infer、speculate、deduce、conclude、gather~推測、結論(動詞)の英単語の違い)』の情報はこんな風にまとまっている だがやはり、数学の書き物の場合と一般文書とでは違うように思うので、ちょっと長めの文章(A COOK-BOOK OF M
numpy.linalgがそれ。でも、こちらの方がより実践的かも。 その構成は: Matrix and vector products Decompositions Matrix eigenvalues Norms and other numbers Solving equations and inverting matrices Exceptions Linear algebra on several matrices at once Matrix and vector products dot product スカラーの普通の積(複素数も)、ベクトルの内積、行列の通常の積、アレイの場合は、左側アレイの最終軸と右側アレイの後ろから2番目の軸とを対応付けた積(使わなそう…) np.dot(3,4) 3 + 2j # 複素数 (3+2j) * (2+4j) np.dot(3+2j,2+4j)
昨日、二次試験前期の第一日目があり、数学の試験問題がウェブ上に出ました(こちら) Rでなぞってみます (1) n >= 2 自然数。のにおける最大値をとする。を求めよ。を求めよ #n <- 2^(seq(from=1,to=10,length=100)) n <- seq(from=2,to=1000,length=10000) theta <- seq(from=0,to=pi/2,length=100) ret <- matrix(0,length(theta),length(n)) ret2 <- rep(NA,length(n)) for(i in 1:length(n)){ ret[,i] <- (1+cos(theta)) * sin(theta)^(n[i]-1) ret2[i] <- max(ret[,i])^n[i] } par(mfcol=c(1,2)) matplot
サイト 2 簡単な計算 // sample01.cc #include <stdio.h> main(void) { printf("Computer in Physics\n"); } gcc sample01.cc -o sample01 ./sample01// sample02.cc #include <stdio.h> main(void) { int a, b, c; a=1; b=2; c=a+b; printf(" %d + %d = %d \n", a, b, c ); } gcc sample02.cc -o sample02 ./sample02// sample03.cc #include <stdio.h> #include <math.h> main(void) { double a, b, c; double xp, xm; a = 1.0; b = -4.0
超高速グラフ列挙アルゴリズム?〈フカシギの数え方〉が拓く,組合せ問題への新アプローチ? 作者: ERATO 湊離散構造処理系プロジェクト,湊真一出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2015/04/08メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (4件) を見る が出版され、そこにpythonのgithub(こちらが紹介されているので使ってみる。以前も使ってみようと思ったものの、うまく回せなかったけれど、pythonも少しわかってきたしやり直し 以下は数え上げとGraphillionの動画 教えられるがまま(こちら)に沿ってインストール "Mac OS X で Graphillion を使うには、Apple が配布している Xcode の Clang をお使い下さい。"という件についてはYosemiteでは特に何もせずにデフォルトでやったけれど、ひとまず回っている まず、コンソ
こちらからダウンロードしてインストールする(マック用は安定している古めのものがよいらしいというウェブ記事もあったので一代前のを入れることにする)。結構重い とにかくインストールして起動してみる いきなり、サンプルパッケージのためのmain関数のあるファイルが立ち上がるので、それをビルドしてみたりしてもよいけれど、自分のパッケージとして作ってみるところから開始してみよう 新しいパッケージの作成 ツールバーから、Packageを選び、Newとすれば、どこになんと言う名前で作るかを聞かれるので、適当に場所を決めて作る。Existing packageをコピーして作ることもできるので、デフォルトで入っているhelloをそのままに、作ってしまう 次に、「ビルド」する。ビルドはツールバーのPackageからBuildを選べばよくて、そうすると こんなディレクトリ構成で出来上がる。大部分は「コピー」した
新しいRバージョンにしか対応していないパッケージに出会って、急遽Rのバージョンを上げることになった こちらにもあるようにパッケージの引っ越しって面倒くさいな、と思い この思いは万国共通なはず、ということで"how to move R packages"でウェブ検索したら、こんなよいのがありました "installr"パッケージ installrパッケージをダウンロードして入れて install.packages("installr") library(installr) 1行、実行するだけ updateR() 途中で、古いRからパッケージを引っ越すか、引っ越すとき、古いのは消すか残すか、新しいRのパッケージは更新するか、とか逐一訊いてくるので、答えておけばOK
全12回くらいでやるとして、構成はこんな感じ? 高校数学が使われていること(『高校数学から医学・生物学数学へ』 どこへ行っても使われる行列(から線形代数へ)(『行列』) 『Rを使う』 『Rで行列を勉強する』 反応・変化のための力学系(『力学系』) 考え方としての代数学(抽象代数学)と、その大事な一方向としての、外積代数・微分形式・局所線形性から多様体等を経て、非線形の理解:難しい…→ベータ版は『代数学』) 幾何学(超暫定版) あとは個別トピックで何がどう使われているかに向き合って、理解を広げる実例提示 『シミュレーション』 同期、とか 形態形成、とか 頑健な系、とか
友人にこれを教えてもらった タブ区切りのNxM数値行列をクリップボードにコピーし(エクセルからのコピー。テキストエディタでも)、R上で関数に列数指定して、リターンするだけ。 こちら どうなっているか(Windowsの場合) 行列への読み込み matrix(scan("clipboard", quiet=TRUE), byrow=TRUE, ncol=nc) "clipboard"とある。 ふつう、ここには"file名(ファイルへのパス)"が書かれるわけであるが、"clipboard"というのは、「コンピュータがクリップボードというところにため込んでいるデータだよ」ということ quietというのはなぜ必要かは次を見ればわかる > scan("clipboard") Read 10 items [1] 350 750 100 100 150 80 400 0 0 0 > scan("clipb
Haskellというものが少し気になっていた(こちら) 圏論も気になっていた(こちら) Haskellと圏論(Wikibooks) これの噛み砕き版(こちら) 自分なりのHaskellと圏論 実は、数学セミナーで2011年7月号より『圏論の歩き方』という連載が続いていた 2012年3号にて、「前半終了」ということで、8回分を振り返っている ついていけなかったが、再度、ぱらぱらめくってみると(第4回の記事に関するコメントで関数型プログラミングについて、第5回の記事でHaskellについてコメントしています) 第1回(7月号) 「なんとなくわかっている(暗黙の知識)」を「インフォーマル」に扱って「圏論ってそもそもなんなの」ということがわかるための連載です、という導入 第2回(8/9月号) 要素を気にする集合が作る数学の世界と一線を画して、塊のまま、→で結んで取り扱う 第3回(10月号) 圏の→
微分・積分 expressionというモードのオブジェクトは数式を格納する こちら help(deriv) # 2変数の数式sin(cos(x+y^2))をexpressionモードのオブジェクトtrig.expに代入する trig.exp <- expression(sin(cos(x + y^2))) # 変数xで偏微分する D.scx <- D(trig.exp, "x") # deriv()関数を用いることもできる D.scx2 <- deriv(trig.exp,"x") # D()は数式表現を返す # deriv()はexpressionモードのオブジェクトとして返す # 変数yで偏微分する D.scy <- D(trig.exp, "y") # 2変数で微分する # 2変数の場合にD()は使えない dxy <- deriv(trig.exp, c("x", "y")) # 微
こちらで時系列データの相関についてコメントしている 関数の似ている程度の評価方法 である ベクトルの内積の無限長版である 拡張すると相互相関関数(Cross correlation(Wiki))というものがある タイムラグが入って、の関数になった これが相互相関関数 相互相関関数は畳み込み(Convolution)と呼ばれる計算である(の正負に注意) 自己相関(Wiki) の代わりにとすると、となる が周期的であると、あるタイムラグを持って相互相関関数の値は大きくなる Rで自己相関 処理フィルタのこと はの定義域全体に渡る処理であるが、この世の中の出来事は、(を位置とすると)、同じ場所でのの間には関係があり、そのごく近傍(も少し関係があり、それより遠いと関係がない、というようなものが多い 画像処理で、ぼやかしたり、くっきりさせたりさせる(こちらでやっているような処理)という処理はまさにこれ
アメリカ人類遺伝学会のメモはこちらにするとして、お絵かきネタまではそちらに書かなくてもよいので、こちらのブログに ベン図というのがあります。集合の図です。 3群までのベン図は簡単 学会では4群、5群が簡単そうに描かれていました Rに関数があるはず… library(gplots) # packageを読み込んで # 適当な名前を作る関数を作って oneName <- function() paste(sample(LETTERS,5,replace=TRUE),collapse="") # 名前を1000個作ります geneNames <- replicate(1000, oneName()) ## # 5群(A,B,C,D,E)に上で作った名前から要素数を指定してサンプリングします # 複数の群に帰属する名前も生じます GroupA <- sample(geneNames, 400, r
didierfle.com 例えば、一番簡単なレベルA1に <>がある。 didierfle.com Youtube もある www.youtube.com ja.wikipedia.org 医療健康情報の(標準)規格で、スマホの医療健康アプリを(も)想定しているらしく 基本的にはブラウザ・インターネット上のデータマネージメントで 80%の基本形と20%のカスタマイズ余地とからなるらしい 初学者向けFHIRハンズオンセミナーPythonでFHIR!-Webアプリを作ろうに、pythonで簡易実装してみよう、というのがあるので、これを読んでみる pythonを使うらしい pythonのwindows PCへのインストール インストーラのあるstable 最新版を入れてみる:ダウンロードサイト uxmilk.jp テキストファイルの読み込みにあたって、エクセルで作ったCSVファイルの読み込み(
perlでテキストファイルハンドリングして、Rの関数を使ってバッチ処理する必要が多い。perlとRとのやりとりのモジュールなどもあるが、使いにくい。R処理する際のテキストファイルの基準を固定して、雛形を使いまわすこととする。以下のサンプルは、パールでタブ区切りのテキストファイルを作成した上で、Rにそのテキストファイルを読ませ、処理をしたあとに、Rからテキストファイルへ書き出させることとし、Rの起動をperlからsystem関数で実行する。Rのコマンドは、テキストファイルでperlからログ代わりに吐き出させておいたバッチ処理用ファイルとしたものである。 サンプルなので、perlには、簡単な2テキストファイルを作らせ、Rにはそれをread.table関数で読ませて、オブジェクトのコピーを作ったあと、それを、write.table関数で書き出させている。 実行に必要なのは、perl、Rである。実
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