Maxima を使った微分方程式・物理数学・物理演習
Maxima を使った微分方程式・物理数学・物理演習 Maxima を使った物理数学演習(微分方程式演習)・力学演習・電磁気学演習と流体力学基礎演習をまとめた。微分方程式演習にベクトルと行列、複素数、フーリエ解析、円柱関数と球関数、変分法、偏微分方程式を追加し、物理数学演習としてまとめた。物理の各種問題を解くに当たり、Maximaを使うことにより数学の式の展開作業から解放され、本来、求められる問題解決のプロセスに重点を移すことができ、多くの問題を効率よく解決できるようになる。この問題解決のプロセスを習得するには、より多くの問題を経験することであり、そこにMaximaを使った演習の利点がある。また、力学演習、電磁気学と流体力学基礎演習をまとめた。資料：PDFファイルは下記よりダウンロードしてください。 「Maximaを使った物理数学基礎演習ノート」（pdfファイル、約20.8MB、624ペー
KyotoU Channel
京都大学の多彩な研究者が、最先端の研究結果や知見をもとに視聴者の素朴な疑問にお答えするシリーズです。皆さんの質問をお寄せください！ ３月、やわらかな風が新たなステージへの旅立ちを告げる季節。大学では毎年、年度末で定年退職する研究者の最後の授業、「最終講義」が実施されています。最終講義は、普段の学生向けの授業とは趣が異なり、研究成果をもとに一人の研究者のあゆみを俯瞰した内容が語られ、ゲストが登場したりライブ配信されたりするものもあります。長年の研究により到達した真理を語る言葉には、経験から得られた多くのメッセージが込められています。卒業式の総長式辞もまた、人生の指針となるメッセージが語られ、毎年話題を集めます。旅立つ人、送り出す人、それぞれの言葉に注目して最終講義、卒業式の動画をご覧ください。 医学部附属病院の医師が、腰痛や高血圧、うつ病など身近な疾患について解説した動画シリーズです。 Q＆
【モータ制御】色々なd-q軸間非干渉制御【Simulink】 - Qiita
はじめに 永久磁石同期モータ（ブラシレスモータとも呼ぶとブラシレスモータ警察が出動する）の一般的な制御方法としてはベクトル制御が挙げられ、過去様々な専門書にてその特徴および構成について述べられています。 ベクトル制御は何がエポックメイキングだったかと言うと、ベクトル制御以前は交流モータで実現できなかった瞬時トルク制御を実現した事にあります。これによってモータとしての主流であった直流モータを置き換えるだけでなく、理想的なトルク発生源であることによって産業界への現代制御実用化の橋渡しを果たすという、とんでもない役割までもを果たしていたりします。（詳細については下記ポスト参考） ベクトル制御の何が凄かったのかを過去整理した際に、①交流モータの性能が直流モータを凌駕 ②産業界への現代制御実用化の橋渡しとなった…という２点を挙げたのだが出典をすっかり忘れていた。 ①は日立論評https://t.co
数理手法Ⅶ
時間とともに変動する現象を記録したデータが時系列である。時系列に基づき、複雑な現象を理解し、予測、制御や意思決定を行うための方法が時系列解析である。この講義では、時系列のモデリングのための前処理や特徴の可視化、統計的モデリングの方法、線形・定常時系列モデル、状態空間モデルおよび非線形・非ガウス型モデルについて、実際の問題への応用含めつつモデリングの方法を中心に解説し、現実の問題に対応して適切なモデリングができるようになることを目標とする。
Roller485 Lite ユニット (STM32)
統合型ブラシレス DC モーターモーションコントロールキットです。 本製品はスリップリング拡張GroveインターフェースとLEGO拡張インターフェース非搭載のバージョンです。インターフェース搭載のバージョンはこちらです。 6～16 V DC 電源入力 (PWR485 インターフェース経由) または 5 V 入力 (Grove インターフェース経由) が可能で、最適なパフォーマンスを確保するために電力係数を自動的に調整できます。 3504 200KVブラシレスモーターを使用したFOCクローズドループドライブシステムを内蔵しており、強制冷却なしで、最大連続相電流0.5 A、短時間電流1 Aでの動作が可能です。 背面には0.66インチのOLEDディスプレイを搭載し、デバイスの状態をリアルタイムで表示します。 また、RGBインジケーターライトとファンクションボタンを搭載し、直感的な操作が可能です。
MPLAB X IDE でコードを書いてPICに書き込む (覚え書き) - Qiita
C1はいわゆるパスコンです。電源-グランド間のノイズ吸収のために入れるものです。なくても動くことがあります。 JP1はPICkit3と接続するコネクタです。 RA2ピンにLEDをぶら下げて点滅させます。電流制限用の抵抗220Ωを入れています。 ブレッドボード ブレッドボード上の実装例: もうちょっとレイアウト考える余地あり。 MPLAB X IDE上で新規プロジェクトを立ち上げる まずはMPLAB X IDEを起動 新規プロジェクトの設定 File->New Project... で 開いたダイアログで Standalone Projectを選択して [Next] 書き込むデバイス(チップ型番)を選択。PIC16F84ならば、Middle-range の中にあります。[Next] Select Tool では PICkit3 を選択します。ほかの書き込みツールを場合はそれに応じて設定します
【トルク】モデルベース開発とモータ その3【回転数】
はじめに 前回、太郎くんは異なる物理領域を横断するには仕事と仕事率という物理量を利用することが手っ取り早いことを知る。 しかし、仕事、仕事率同士だからと言って単純変換できるわけではない。 登場人物 博識フクロウのフクさん イラストACにて公開の「kino_k」さんのイラストを使用しています。 https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=iKciwKA9&area=1 エンジニア歴8年の太郎くん イラストACにて公開の「しのみ」さんのイラストを使用しています。 https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=uCKphAW2&area=1 電力から動力へ
じゃあ何すか、COBOL以外では4.8 - 4.7 - 0.1できないってことっすか / ScalaとSpireで安心安全な計算ライフを実現しよう - Lambdaカクテル
先日こういうツイートが流れてきた。 Q:なぜ金融系では未だにCOBOLが使われるんですか？ A:お手元にExcelがありましたら任意のセルに「=4.8-4.7-0.1」って入れてみてください。— 遊撃部長F/S&RWAs (@fstora) 2024年6月6日 Q:なぜ金融系では未だにCOBOLが使われるんですか？ A:お手元にExcelがありましたら任意のセルに「=4.8-4.7-0.1」って入れてみてください。 普段我々がゴリゴリ馬車馬のように使っているソフトウェアでよく利用されている浮動小数点型、すなわちfloatやdoubleなどは特定の算術に弱いことが知られている。というかもうこの手の話題はあまりに拡散されてしまったので、なぜかネット民はみんな知っている基礎教養、三毛別羆事件とかデーモンコアみたいな感じになっている。 ちなみにこれはCOBOLかそうではないか、という軸が問題になっ
LTSpiceで探るワイヤレス給電のしくみ（初期設定編） : ニコラテスラって素晴らしい
ワイヤレス給電の最も基本的な構成から解析してみることにする。単純電磁誘導（例えばQiの規格）では「電磁誘導の法則」一言で終わってしまい面白くないが、簡単に触れておくと、単純電磁誘導でパワーを送る場合は送電コイルと受電コイルとの間は最近接でかつ中心合わせが完全でないと使い物にならないことが明らかになってきた。その結果、Magsafeの採用ということで一応の決着がついている。コイル間距離は開けることができない。 一方、磁界共振の場合は共振が関係してくることで、ワイヤレス給電は格段に興味深くなる。磁界共振では、コイル間距離が離れていても電力伝送が可能である。磁界共振の構成には次の6種類が挙げられているが、その中には実際には意味のない方式も含まれている（参考：磁界共振−間違いだらけの原理説明）。 ここでは、まずN-P方式磁界共振（磁界調相結合）の構成で試してみることにする。
スレッドとプロセスの違いを完全に理解する
はじめに こんにちは、FarStep です。 プログラミングを学ぶ中で、「プロセス」と「スレッド」という言葉を耳にしたことがある方は多いと思います。 しかし、これらの違いを明確に説明できる自信がない方も多いのではないでしょうか。 本記事では、プロセスとスレッドの違いについて、エッセンスを抽出して 解説します。 説明を簡潔にしましたので、本記事は 5 分程度で読み終えることができます。 本記事の内容を自分の言葉で説明できるようになれば、プロセスとスレッドの違いの理解は十分でしょう。 それでは、始めます 🚀 プログラムとは プロセスとスレッドの違いを理解する前に、まずは「プログラム」について理解しましょう。 プログラムとは、プログラミング言語で書かれた一連の命令 のことです。 プログラミング言語の例としては、以下のようなものがあります。 C 言語 Java Python Ruby JavaS
PMSMにおける一般的なセンサレス制御の考え方 - パワエレ学生の備忘録
PMSMのセンサレス制御手法は様々提案されているが，一般的にセンサレス制御の考え方は下図に集約されている． センサレス制御をフィードバックシステムとして考えたときのブロック線図 このブロック線図は，PMSMの実機速度\( \omega \)からコントローラ内で演算される位置推定値\( \hat{\theta}\)までの図である． 実機回転子位置\(\theta\)は，\(\omega\)の時間積分で表すことができる． \(Q(s)\)は，実機における位置\(\theta\)と，\( \hat{\theta}\)との間に発生する誤差の真値\(\Delta \theta\)を推定するオブザーバで，この推定値を\(\Delta \hat{\theta} \)とする． \(G_{\rm c}(s)\)は位相同期制御器であり，\(\Delta \hat{\theta} \)をゼロにするように出力を制
PIC24F64GA002とFreeRTOS
しばらく見ないうちにPICとかAVRなどのチップマイコンの発展は著しく、32ビット版まで現れる始末です。チップマイコンは単独で使ってこそ 威力を発揮すると考えていたのでRTOSは不要と思っていました。 ところが32bitになればLinuxが動きますし、一般的な PICあるいは AVRには FreeRTOSがある。 16bitの能力であればプリエンティブ制御しても実用的であると思われ、ここでは PIC16bitで 一番安価な PIC24FJ64GA002で試作する。 開発システムは Microchip社製 MPLABとC30コンパイラを使用する。 プログラマとデバッガは同様に Microchip社製 PICkit3を使用する。 PICはチップマイコンであり、チップで閉鎖的に完成しているので、外部部品をなるべく使用せずに作る事を目標とする。 何が良いかと思ったが、さし当たってベンチマークのつも
Rust と OS の知識 0 からはじめるRustで始める自作組込みOS入門 - 前半（スケジューラの実装まで） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? きっかけ・読んでいく本 うさねこらーじの Discord サーバーで、いろいろな先輩たちに技術のことを教えてもらっています。 https://discord.gg/RMq7e5qbQj このなかで、著者の garasubo さんにサポートしてもらいながら以下の本の内容を実装しているのですが、 Rust の知識も OS の知識もない私にとっては内容がかなり高度なので、補助のためにこのブログを作成しています。 Rustで始める自作組込みOS入門 https://amzn.asia/d/ebuOUM1 ぜひこの本を読みながらこのブログを参照し
Scilab でジョイスティック入力を行う方法 ～ ダイナミックリンクと call 関数の利用
Scilab を利用したシミュレーションで、ジョイスティック入力を行いたいことがあったのですが、ジョイスティックの入力値を取得してくれる関数が Scilab の標準モジュールにも Atoms にも見当たらなかったので、少し DIY する必要がありました。 この記事では、Scilab 環境でジョイスティック（またはゲームパッド）の入力値を読み取るために、筆者が行った方法を紹介します。対象 OS は Windows です。 大まかな流れは次の通りです。 C 言語でジョイスティックの入力値を取得するプログラム（C 関数）を作成する プログラムをコンパイルし、ダイナミックライブラリ（DLL）を生成する ダイナミックライブラリ内の C 関数を Scilab とリンクする Scilab の call 関数でリンクした C 関数を呼び出して使用する 以下では、これらを順を追って解説します。 ここで紹介す
ベイズの定理からカルマンフィルタを導出する - ssk tech blog
目次 目次 はじめに そもそもベイズとは そもそもカルマンフィルタとは 導出に出てくる用語について カルマンフィルタの導出 モデル 予測更新 信念が正規分布であることを確認する 信念の平均値と共分散を求める 計測更新 カルマンフィルタの式まとめ 予測更新 計測更新 参考文献 関連記事 はじめに こんにちは．ササキ(@saitosasaki)です． 私はカルマンフィルタを雰囲気で使っていたため，前々からベイズの定理からカルマンフィルタがどうやって導出されるのかもよくわかっていませんでした．(最小分散推定からの導出は知ってたんですが） しかし，ふと『確率ロボティクス』を読み返してみると普通に書いてありました．最初に読むとき飛ばして良いと書いてあったので，飛ばして読んでいたみたいです．読んでみると非常に明快で、自分の中の理解が大いに深まりました。 今回は自分の記憶に刻むために状態空間モデルが時不
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