Matlabにおける状態空間表現を用いた2自由度制御と完全追従制御の紹介 - Qiita
Matlabを使用した2自由度制御系の設計方法を紹介します。また，2自由度制御系のフィードフォワード制御手法として，東京大学 藤本博志先生の提案されている完全追従制御の紹介もします。 制御工学 Advent Calender 2019にて同日公開予定の記事とペアとなっています。こちらにて2自由度制御系のフィードバック制御の紹介しています。 外乱オブザーバの紹介 https://qiita.com/wcrvt/private/073d0256ccdac423c2fe 制御の自由度 はじめに古典制御の方式で書かれたブロック線図を用いて制御の自由度について説明します。下図は1自由度制御系と呼ばれるものです。 $r$は指令値，$y$は出力応答，$d$は外乱，$K$は指令値整形器，$C$はフィードバック制御器，$P$はプラントです。この制御系に出力は となります。指令値からの伝達関数と外乱からの伝達
Coding habits for data scientists
If you’ve tried your hand at machine learning or data science, you know that code can get messy, quickly. Typically, code to train ML models is written in Jupyter notebooks and it’s full of (i) side effects (e.g. print statements, pretty-printed dataframes, data visualisations) and (ii) glue code without any abstraction, modularisation and automated tests. While this may be fine for notebooks targ
Source Trail : Solving programming and code problems for programmers
Python Browse all Python answers Django Flask Pandas NumPy PyTorch Javascript Browse all JavaScript answers Typescript jQuery React React Native
Code Health: Respectful Reviews == Useful Reviews
Interesting. I would caution that some of the tips are very culture-dependent. For instance, the example of not criticizing the person - I would rather have someone tell me straight in my face "Your approach is adding unnecessary complexity" than go around in circles and word-dancing around it, I would appreciate the honesty and the respect for my time (the 2nd way of phrasing is longer. but more
Hands-On Programming with R
Welcome This is the website for “Hands-On Programming with R”. This book will teach you how to program in R, with hands-on examples. I wrote it for non-programmers to provide a friendly introduction to the R language. You’ll learn how to load data, assemble and disassemble data objects, navigate R’s environment system, write your own functions, and use all of R’s programming tools. Throughout the
移動知 - Wikipedia
移動知（いどうち、mobiligence）とは生物の適応的行動能力の解明を目指す一つの考え方、作業仮説である。これは、生物が動くことで生じる、「身体」と「脳」と「環境」の動的な相互作用によって適応的に行動する知が発現する、というものである。 人間を含め動物は、様々な環境において適応的に行動することができる。このような行動能力は、生物生存のために最も基本的かつ不可欠な知的機能である。この適応的行動能力は、生物自身の脳や身体の損傷によって損なわれることが知られている。しかしながら、このような損傷のメカニズム、より一般的には、生物が適応的な行動を発現させるメカニズムはほとんど明らかになっていない。 そこで移動知という考え方が提案されている。 ロボティクスでは、認知主体はまず知覚を行い、環境を認識し、それに基づき行動を計画し、実行（移動・運動）すると考える。それに対し、移動知では、認知主体が能動的
50年前のガイドブックに書かれたメモのお店に行く
学生時代、教科書にアンダーラインを引いたり、大切なことをメモしたりした。あるいは付箋をはったり、ページの隅を折ったりなど、新品の教科書はだんだんと自分仕様に変わって行くわけだ。 これは教科書に限った話ではない。ガイドブックにもメモを残す人もいる。今回は約50年前のガイドブックに書かれたメモを頼りに、そのお店を訪ねたいと思う。
汚名にピリオドを - 砂漠のリアルムシキング
私は、このブログの読者の方々に今までさんざん変態扱いを受けてきました。 心外です。 しかし、私にも非があると思います。 それは私が一切科学的なことをこのブログで紹介しなかったからでしょう。 だが、そんな扱いを受けるのも今日が最後です。 そうです。 念願のウルド前野としてデヴューを果たしました。 Field Observations of the Sheltering Behavior of the Solitarious Phase of the Desert Locust, Schistocerca gregaria, with Particular Reference to Antipredator Strategies Koutaro OULD MAENO, Cyril PIOU, Sidi OULD ELY, Sid’Ahmed OULD MOHAMED, Mohamed EL H
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Tim Sainburg on Twitter: "Just posted a paper on biorxiv about using latent models to visualize, quantify, and synthesize animal vocalization… https://t.co/89wzaMzBG1"
Nature Portfolio on Twitter: "Comment: One barrier to combating predatory journals is that there’s no definition. Leading scholars and publishers… https://t.co/gFYLxsnhc1"30289-9%3F_returnURL%3Dhttps%253A%252F%252Flinkinghub.elsevier.com%252Fretrieve%252Fpii%252FS2590238519302899%253Fshowall%253Dtrue)
Associative Learning by Classical Conditioning in Liquid Crystal Network Actuators
福田雄介(ワニ研究者) on Twitter: "研究費の援助をしてくれていたナショジオさんとの契約も無事終了したので、ここでひとつおもしろい動画を。東ティモールの特殊？警察署で飼われている大ワニの餌やり。4.5メートルを軽く超えるあまりの迫力に乾いた笑いが漏れる https://t.co/qBltM30BBa"
OpenJNY on Twitter: "一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM) by @dllabjp #dllab https://t.co/P4GSqXR9WE @SlideShareさんから GLM -> GAM -> GA2M の発展について発表させていただきました！"
How a fly’s neural compass adapts to an ever-changing world
Overleaf(旧sharelatex)環境の構築 - Qiita
Why I don’t use the term “fixed and random effects” | Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science
We're Incentivizing Bad Science
Repeated Measures Correlation
Brain Evolution: Adaptations to extreme conditions01384-X)
Behavioral and Neural Signatures of Readiness to Initiate a Learned Motor Sequence