Python製凸最適化モデリングツールCVXPYの使い方 - MyEnigma
Convex Optimizationposted with カエレバStephen Boyd,Lieven Vandenberghe Cambridge University Press 2004-03-08 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに CVXPYとは? インストール方法 CVXPYによる最小二乗法のサンプルコード シンプルな最適化問題を解いてみる(その2) ナップサック問題をCVXPYで解いてみる シンプルなモデル予測制御をCVXPYで解いてみる CVXPYを使う時の基礎 名前空間 最適問題の変更 最適化問題が解けない場合の状態管理 ベクトルと行列 制約条件 パラメータ CVXPYにおける関数 演算子 インデクシングとスライシング 転置 べき乗 スカラー関数 要素関数 ベクター/行列関数 travis CIでCVXPYを利用する時
デンソーが車載システムのアーキテクチャー設計に欲しい技術
車載システムの開発では、モデルベース手法がよく知られている。この手法では、コンピューター上のモデルを使って設計や検証をしっかり行って、試作の回数を減らすなど、開発全体の期間やコストを抑えることを狙う。
「話題」で終わらせない - ディープラーニングの活用をMATLABではじめる
「話題」から「実用」へ - ディープラーニングとは ディープラーニング(深層学習)の成果を企業活動に生かそうという取り組みが活発化している。ベンダー各社によるツールの展開が進んだことで、一般企業でもディープラーニングの成果を利用しやすくなってきているのだ。 ニューラルネットワーク ニューラルネットワークとは、神経細胞(ニューロン)を数学的にモデル化し学習器に応用したもの。ニューロンは興奮状態が伝わると電位のレベルが上昇し、閾値(いきち)を超えると自ら発火して次のニューロンに興奮状態を伝える。こうしたニューロンの動きを数学的に模擬することを念頭において考え出されたものが、現在のディープニューラルネットワークに繋がっている 従来、機械学習の技術を使って、さまざまな認識や自動分類をさせる場合に大きな課題となっていたのは、対象となるデータからいかに有効な特徴量を抽出するかという点であった。ディープ
無線通信 - MATLAB および Simulink ソリューション
無線通信向け MATLAB および Simulink 無線通信システムの設計、最適化、展開、およびテスト MATLAB および Simulink を使用すると、モデル化、シミュレーション、テスト、および実装のためのツールを活用して、無線通信の設計を迅速かつより効率的に行えます。開発期間の短縮、設計上の問題の早期の特定および排除、テストと検証の合理化、多くの無線設計タスクの自動化を実現できます。高度なアルゴリズムの開発から信号の解析やエンドツーエンドのシステム構成のエンジニアリングに至るまで、設計ワークフロー全体を通して信頼性と性能を確保します。生成したコードを無線機およびハードウェアに展開した後、展開したプロトタイプおよびデバイスをテストできます。
【MATLAB×クラウド AWS入門セミナー】 MATLABによる機械学習・ディープラーニング、大阪大学AWS導入事例 2016年5月24日（大阪府） - こくちーずプロ
MATLAB × クラウド AWS入門セミナーを開催いたします！ MATLAB による最新の機械学習、ディープラーニングを一からご説明いたします。 また、AWS（Amazon Web Services） につきましては、AWS Partner Network (APN) コンサルティングパートナーであり、大学向けにAWS導入サポートを行っている信興テクノミストよりAWSの概要、メリット・デメリットおよび大阪大学でのAWS導入事例（MATLAB on AWS）含めまして、研究室でのAWS利用の今をご説明いたします。 MATLABやAWSにご興味がある方、導入をご検討の方、お気軽にご参加ください。 初めての方にも分かりやすいように基礎部分からお話させていただきます。 ■セミナー参加対象者および定員 セミナー参加対象者：大学教職員、学生、院生（大阪大学所属以外の方も参加可能） お席に限りがござ
Peak Detection in the Python World
As I was working on a signal processing project for Equisense, I’ve come to need an equivalent of the MatLab findpeaks function in the Python world. Detecting peaks with MatLab For those not familiar to digital signal processing, peak detection is as easy to understand as it sounds: this is the process of finding peaks - we also names them local maxima or local minima - in a signal. The MatLab DSP
Feature Story: The Human Code: Researcher's handcrafted work makes world's fastest computers run even faster
In at least one battle between man and machine, the man is winning. He is Kazushige Goto, a research associate at the Texas Advanced Computing Center (TACC) at The University of Texas at Austin. Goto can make supercomputers run faster and more efficiently and he can do it better than complex programs developed for that purpose. Four of the 11 fastest supercomputers in the world use Goto’s code to
数値計算ツール
大石 進一 Shin'ichi Oishi 2000年11月26日 (URIはhttp://www.oishi.info.waseda.ac.jp/~oishi/FAQ/numtool.html) 数値計算に関連するサイトを紹介しよう。よくある質問とその解答のサイトとして FAQ Numerical Analysis and Associated Fields Resource Guide がある(これは最近移転したがここからたどれる)。この中には数値計算パッケージや数値計算ソフトウエアへのリンクもあり、様々な数値計算ツールを揃えるのに便利である。 また、最適化に関連する数値計算のサイトとしては Bibliography for Optimization with Sensitivity Analysisがある。 1. 数値線形代数の直接解法ライブラリ まず、線形計算のためのツールとして
KDnuggets Annual Software Poll:RapidMiner and R vie for first place - KDnuggets
KDnuggets Annual Software Poll:RapidMiner and R vie for first place The 2013 KDnuggets Software Poll was marked by a battle between RapidMiner and R for the first place. Surprisingly, commercial and free software maintained parity, with about 30% using each exclusively, and 40% using both. Only 10% used their own code - is analytics software maturing? Real Big Data is still done by a minority - on
Octaveでmapとかlambdaとか - Qiita
result = arrayfun(@fun, lis) result = arrayfun(@fun, li1, li2) と書ける。 関数の引数に関数を渡す時には @ を付ける。 上の例で@funではなくfunとすると、その場でのfunの呼び出しと見なされるため「関数funの引数が無い！」と怒られる。 で、arrayfun()に無名関数を渡せると捗るよね。
liboctaveで行列演算するための準備 - awakia-n's blog
octaveの資料は結構あるけど、liboctaveをC++で使う資料はちょっと見た限り少なかったので、今後抵抗なく使ってくための準備を使用かなと思っていたら・・・すばらしいサイトを見つけてしまった。 特に liboctave の基礎：コンパイルと型と基本演算 - akihiko’s tech note liboctave + C++で可能なことを増やすために - akihiko’s tech note は、使っていくために必要なことがかかれてる。ほかにも 主成分分析、LU分解、コレスキー分解、特異値分解、固有値分解、行列式、一般化逆行列 をソース付きで扱っていた。 擬似逆行列やSVDを今日やろうと思ってたのに、用途も書いて解説してくれていた。 いや、ほんとやることがなくなってしまった。ここが検索トップに来るようにリンク張りまくっておこw まぁやることなくなったけどとりあえずこれだけ書いと
akihiko’s tech note
2008年からはてなダイアリーを愛用してきましたが，こちら http://akihikoy.net/notes/ に移行しました．はてなダイアリーで広告が表示されるようになったのがもともとのきっかけで，ついでに多言語化などの拡張もできればよいと思っており，ようやく実行に写せました． 移行先ではPukiWikiにプラグインをいくつか追加して使っています．今さらPukiWikiと思う方もいるかもしれませんが，ソースがシンプルで拡張しやすく，独自機能もプラグインで簡単に追加できるので，おすすめです．テキストベース（データベースを使わない）なのも個人で使う分には管理がしやすくて気に入っています． 今後も記事の概要をはてなダイアリーに載せるつもりではいます． 2015年6月に米国カリフォルニアで行われた災害ロボットコンテスト DARPA Robotics Challenge (DRC) Finals
Mathesaurus
Thesaurus of Mathematical Languages, or MATLAB synonymous commands in Python/NumPy The idea of the "Mathesaurus" is to provide a quick reference for switching to open-source mathematical computation environments for computer algebra, numeric processing and data visualisation. Examples of well known systems are Matlab, IDL, SPlus, with their open-source counterparts Octave, Scilab, Python (with Num
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MatLab/Octave examples of popular machine learning algorithms with code examples and mathematics being explained : textdatamining
Collecting Resting Heart Rate Data Using ThingSpeak With a $5 Wi-Fi Device
MATLABによる機械学習 - Twitter - MATLAB & Simulink
Common Lisp の数値計算ライブラリ
Matt McDonnell's Code Links
動画処理– MATLAB & Simulink
http://www.mathworks.co.jp/support/books/japanbooks/general/?s_cid=fb-tw-wall-05082012-books