ホーム > 数学と物理の予備知識 1回目：発散の意味(2002/07/07) 2回目：テーラー展開(2003/07/04修正) 3回目：連続の式(2010/10/17修正) 4回目：差分近似のオペレーション１(2007/12/29 修正) 5回目：差分近似のオペレーション２(2007/12/29 修正） 6回目：座標系１(2003/04/19) 7回目：座標系２(2008/01/21 修正) 8回目：Newton-Raphson Method 1(2008/01/21 修正) 9回目：Newton-Raphson Method 2(2003/11/22) 10回目：Newton-Raphson Method 3(2008/01/21 修正) 11回目：行列の取扱い 1 (2006/06/10) 12回目：行列の取扱い 2 (2006/06/11) 13回目：総和規約 1 (2006/06/

微積分の先にあるもの∼変分法から有限要素法まで∼ 車のフレーム，ジェットエンジンの回転翼の設計，建築物の構造，流れの解析など広く利用され ている数学的ツールに「有限要素法」がある。この有限要素法は，数学の一分野である「変分法」 を背景としていて理論的もしっかりしている。 今回は，簡単な有限要素法を紹介することを目的として，次のような内容で講義する。 • 変分法 – 例題 最速降下曲線，懸垂曲線 – オイラー方程式 • 直接法 – リッツの方法 – ガレルキン法 • 有限要素法 – 1 次元有限要素法 ∗ 1 次元テント関数 ∗ 例題（リッツ法） • 付録（2 次元有限要素法） – 2 次元テント関数 – 例題（ガレルキン法） 1 変分法 自然界においてある状態が実現するとき，何らかの意味でその状態は安定な状態であると考えら れてきた。この安定さは、力学的釣り合い，エネルギーが最小あるいは

森下功啓製作所　ONLINE [2014/07/08] ライブラリに関する記述を見直しました。また、リンクのメンテナンスも実施しました。 1. Pythonって何？ Python（パイソン）はスクリプト言語の一種で、テキストエディタで編集できてコンパイルせずに実行できます。 2012/4時点で私が使い始めて半年程度ですが、工学分野ではRubyよりかは使いやすいと思っています。 なぜなら、PythonはRubyに比べると書籍の出版冊数で劣りますが算術・グラフ描画ライブラリが充実していることと使いやすいデバッグ機能を組み込まれたエディタがあるためです。 個人的には文字列処理に使っていて、生データの一次処理をよくやります。

こっちのほうが遥かに自信があります。 Pythonによるなんやら講座第二弾。 たぶん、ものすごい暇な時にしか更新できません。 ここで公開してるプログラムは全てオープンソースです。 ただし、プログラムの使用によって生じたいかなる損害について、 僕は責任を負わないこととします。 インストール編 単なる落下物 PyOpenGLの使い方 落ちる球の描画 地面との衝突 ジョイントの作成 オブジェクト化 キー操作 3自由度マニピュレータの作成(序論) 3自由度マニピュレータの作成(発展) 円柱、カプセルの作成 ジョイントの作成(発展) Aモータの作成 力、トルクセンサの作成 蛇型ロボット作成 P型学習制御によるマニピュレータ制御 CPGによる蛇型ロボットの推進 D型学習制御によるマニピュレータ制御 強化学習によるアクロボットの制御 Xファイルの読み込み(画像表示のみ) pyODEのRTコンポーネント化