FPUの最新動向｜NHK技研R&D
池田 哲臣 700MHz帯（770-806MHz）の電波は，伝搬特性が良好であることから，古くはFM変調を用いたアナログFPU（Field Pickup Unit）の時代からロードレース中継等の移動中継に用いられてきた。しかし，近年の携帯電話等における通信事業の急激なトラフィックの増加に伴い，700MHz帯の周波数を携帯電話等に割り当て，FPUの周波数を新たに1.2GHz帯と2.3GHz帯に割り当てる周波数再編方針が総務省から示された。このため，FPUが使用する周波数は現行の700MHz帯よりも高い周波数へと移行することとなり，従来よりも厳しい伝搬条件のもとで移動中継システムを構築する必要が生じた。当所では，平成18年度から移動伝送の高容量化と高信頼化を目的としてMIMO（Multiple-Input Multiple-Output）伝送システムの研究開発に取り組んでいる。本稿では，時空間
『ドコモ光１０Gで１Gもでないです。』 NEC Aterm WX11000T12 PA-WX11000T12 のクチコミ掲示板
[ログイン新規ID登録]閲覧履歴ご利用ガイド 『ドコモ光１０Gで１Gもでないです。』のクチコミ掲示板 ホーム > パソコン > 無線LANルーター(Wi-Fiルーター) > NEC(日本電気) > Aterm WX11000T12 PA-WX11000T12 > クチコミ掲示板 NEC Aterm 2022年 9月15日 発売 Aterm WX11000T12 PA-WX11000T12 Wi-Fi 6Eに準拠した12ストリームのホームルーター。2.4GHz帯、5GHz帯に加え、6GHz帯を含む3つの帯域を同時に利用できるトライバンドにも対応。 ワイドバンド対応により通信帯域が2倍の160MHzに拡大。通信の混雑を解消し、スマホ（2×2）利用時で2Gbps超えの高速通信を実現する。 独自技術「ワイドレンジアンテナPLUS」により、全方位をカバーする3直交アンテナを8か所に配置。360度電波
虚空間とノルム空間について補足 虚空間とは「釈迦」の思想の「虚空」に「宇宙空間」の「間」を付けた造語です。「ノルム空間」とは数学上の仮想空間です。数学上でℕは自然数全体の集合、ℤは整数全体の集合、ℚは有理数全体の集合、ℂは複素数全体の集合を表す。また、記号≤は、≦とは同じものであり、=と<を示す。|ｚ|は、複素数の絶対値を、𝐼m𝑧は、複素数の虚部 を示す。次に論理記号→は、含意を、⇔は、同等を示している。集合を表す記号∈は、要素が集合に属することを表している。さらに「スカラー」とは整数量であり「ベクトル」とはスカラー量に方向を与えた力を表す。ここでは論じられないが、{𝑥|𝑓(𝑥)}は条件𝑓(𝑥)を満たす要素全体の集合を示す。また、‖・‖は関数を示し、以下のように定義する。線形空間X の任意の要素に対して一つの変数を対応させる関数‖𝑓‖が次の条件を満たすとき、‖・‖を「ノルム
マセマティカの登録方法 登録方法 「マセマティカ（Mathematica）」の登録方法 中学数学 中学１年生 【自動で計算】素因数分解 【自動で計算】絶対値 【自動で計算】円周率（π）の定義 【自動で計算】一次方程式 【自動でグラフ化】比例（ｙ＝ｘ） 【自動でグラフ化】反比例（ｙ＝１/ｘ） 中学２年生 【自動で計算】連立方程式 【自動でグラフ化】一次関数 中学３年生 【自動で計算】展開（中学） 【自動で計算】因数分解（中学） 【自動で計算】平方根（√）の定義 【自動で計算】二次方程式（中学） 【自動でグラフ化】ｙ＝ｘ^２ 数学I 数と式 【自動で計算】展開① 【自動で計算】因数分解① 【自動で計算】一次不等式 【自動で計算】文字式の次数 【自動で計算】循環小数 【自動で計算】文字式の整理 集合と命題 【自動で計算】集合の定義 【自動で計算】和集合 【自動で計算】共通部分 【自動で計算】補集
お気付きの点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。 Yifan Chen, Qi Zeng, Heng Ji, Yun Yang. Skyformer: Remodel Self-Attention with Gaussian Kernel and Nyström Method. In NeurIPS 2021. [Proceedings] カーネル法の計算量削減手法（Nyström 近似）をセルフアテンションに応用した研究であり、正定値カーネルでもなければ対称でもないソフトマックスによるセルフアテンションを、ガウシアンカーネルに置き換えて対称行列に拡張してカーネル法の土俵に持ち込んだうえで Nyström 近似を適用している。なので、「『$i$ 単語目から $j$ 単語目にどれだけ注意すべきか』をすべて突き止めよう」という枠組みは崩さずに、その $n \times n$ 行列を低コ
量子力学は確率分布に基づいた情報理論の一種であり、またその確率は指定された観測者にとっての対象系の情報を意味しています。観測者たちが持っている対象の事前情報に応じて、対象系のその確率は変わります。ですから観測の主体である観測者の＜私＞という視点が、情報理論には極々自然に入ってきます。その観測者は、互いに同時には起き得ない対象系の事象の候補の中から、各時刻にただ１つの事象が選ばれる背反的な体験を常にしています。多数の事象から１つの事象が観測で選ばれることにより、その観測者にとっての対象系の確率分布、そしてその確率分布の集合である状態ベクトルや波動関数が収縮を起こします。この収縮を起こさせる観測者の＜私＞が、フォンノイマン鎖の終端である「意識」なのです。 前世紀初頭にフォンノイマンは、連なる観測者や測定機の終端にこの「意識」を導入しようとしましたが、当時は量子力学を実在論で理解しようとしていた
身体に良いと思って長年摂取していた物が、実は身体に悪影響を与えている可能性が明らかになった。新たな研究によれば、市販されているペットボトル飲料水には、これまで考えられていたよりも10倍から100倍多い微小なプラスチック粒子が含まれており、人体と環境に計り知れない悪影響を及ぼしている可能性があるというのだ。 ナノプラスチックは、マイクロプラスチック（長さ1μm～5mm）よりもサイズが小さいため、腸から体内への通過が容易で、人体への毒性が高いと考えられている。しかし、このような微小粒子の検出には困難が伴うため、生物への影響の理解には隔たりがあった。 「以前は、ここは未知の暗黒地帯でした。この研究によって、これまで私たちの目に触れることのなかった世界を覗き見ることができる窓が開かれたのです」と、コロンビア大学ラモント・ドハティ地球観測所の環境化学者である共著者、Beizhan Yan氏は言う。
教師なし学習の実践 - Qiita
教師なし学習とは 回帰や分類問題における学習は説明変数と目的変数のデータの組が与えられており、このような学習方法を教師あり学習といいます。しかし、すべてのデータに目的変数のデータが与えられているわけではなく、そのような場合には教師なし学習を行います。 ここでは、教師なし学習の中のアルゴリズムとして主成分分析を扱ってみましょう！ 主成分分析 主成分分析は、データの多数ある特徴の中から重要な特徴を取り出す手法です。(数学的な言葉を使えば、特徴量ベクトルの変換を行ったときに、そのノルムが最も大きくなるような基底を探すということで、固有空間への射影を行なったのちに次元圧縮をすることに対応します。) Irisのデータセットを用いて実際に主成分分析してみます。 まず、pythonを用いてデータセットの中身を確認します。 因みに、Irisとは「あやめの花」のことです。本データセットは以下の特徴量で構成さ
デジタルテレビ パート 1デジタルテレビ (DTV) は、アナログ信号を使用していた以前のアナログテレビ技術とは対照的に、デジタルエンコードを使用してテレビ信号を送信するものです。開発当時は革新的な進歩と見なされ、1950 年代のカラーテレビ以来のテレビ技術における最初の大きな進化を表していました。現代のデジタルテレビは、アナログテレビよりも解像度の高い高精細テレビ (HDTV) で送信されます。通常、アナログテレビの狭い形式 (4:3) とは対照的に、ワイドスクリーンのアスペクト比 (一般的に 16:9) を使用します。希少な無線スペクトル空間をより経済的に使用し、単一のアナログチャネルと同じ帯域幅で最大 7 つのチャネルを送信でき、アナログテレビでは実現できない多くの新機能を提供します。アナログ放送からデジタル放送への移行は、2000 年頃に始まりました。世界各地でさまざまなデジタルテ
線形分類っていったいなんなんだ？？いろいろ種類があるみたいだけど、一番単純な識別関数を使って分類する方法を考えてみよう。最小二乗法でなんとかなるかと思ったけどうまくいかねぇじゃん；； という記事 ここでは線形的にクラス分類することを考える。 前提知識 最初に分類問題の前提知識をまとめておこう。 まず、「決定領域」について。分類問題とは、一言で言えば、与えられたデータがどのカテゴリに属するかを決定する問題だ。例えば、果物の重さと色から、それがリンゴかオレンジかを判断する、といった具体的な状況を思い浮かべると良い。各果物（つまりデータ）がどの果物のカテゴリに属するかを示す空間（例えば、重さと色で構成される二次元平面）を考える。この空間を、カテゴリごとに区切ると、それぞれのカテゴリが支配する領域ができる。これを「決定領域」であると言う。 次に、「決定境界」だ。先程の決定領域の説明で、カテゴリを区
電磁気学基礎論 - 共立出版
大学理工系の1年生～3年生を対象とした古典電磁気学の教科書。電磁気学を「電場と磁場という２種類のベクトル場の物理」と規定し、扱う系はもっとも単純で重要なものに限定し、古典電磁気学の全体構成の理解を目指す。前半ではベクトル解析をじっくりと学び、後半にマクスウェル方程式を扱う「形から入る電磁気学」を指向する。電磁気学をその発見の歴史から順に追うのではなく、ヘルムホルツの定理を軸に、ベクトル場の理論ならば基礎方程式はこの形になるしかないということを丁寧に論証してゆく。 第1章 ベクトル 1.1 ベクトル 1.2 ベクトルの内積 1.3 行列と行列式 1.4 ベクトルのクロス積 1.5 3つのベクトルの積 第2章 場と空間上の積分 2.1 場とは 2.2 面積分 2.3 体積分 2.4 線積分 2.5 積分変数の変換とヤコビアン 2.6 定積分の公式 第3章 場の微分 3.1 場と微分 3.2 ス
ランダム方向ベクトル - ぎるばーとのノート
自サイト（HTML版）からの転載です。 座標変換 平面ベクトルの場合 3次元ベクトルの場合 落とし穴：極角と方位角をランダムに選ぶと… 棄却サンプリング・正規化 平面ベクトルの場合 3次元ベクトルの場合 落とし穴：棄却を省略すると… 落とし穴：次元が高くなると… 正規乱数ベクトルを正規化 3次元ベクトルの場合 方法の選択基準 平面または3次元 4次元以上 ランダムな方向のベクトルを生成する方法とコード例です。 以下のページの情報を参考に作成しました。 "n-sphere § Probability distributions". Wikipedia. "Sphere Point Picking". MathWorld. "円周上・円周内・球面上・球面内の一様乱数". Qiita. "球面上に一様分布する乱数の生成". Qiita. 座標変換 一様乱数の組から変換してランダムな方向の平面ベク
日立製作所は17日、「シリコン量子コンピューター」の実用化に向け、量子コンピューターの情報の最小単位「量子ビット」を安定化できる制御技術を開発し、量子ビットの寿命を従来から100倍以上延ばせることを確認したと発表した。量子ビットの操作に用いるマイクロ波の位相を変えることで、半導体のノイズを除去して量子ビットを安定化させ、量子情報を保持する時間の延長につなげた。 今回開発したのは、量子ビットの操作に使うマイクロ波の照射時間を調整することで回転を制御し、量子ビットをノイズから保護する操作技術。直交する2方向の軸を回転軸として量子ビットを操作することで、ノイズによりスピンの軸がぶれた状態を抑制して、演算に必要となる重ね合わせ状態を長く維持できるようになった。 研究開発グループ基礎研究センタの土屋龍太主管研究員は「これまでの1.2マイクロ秒から211マイクロ秒と100倍以上の長寿命化を実現した」と
1. オシロスコープとは オシロスコープとは、時間の経過と共に電気信号(電圧)が変化していく、周期的変化をリアルタイムに波形としてブラウン管に表示させ、目では見ることのできない電気信号の変化していく様子を観測できるようにした波形測定器です。 通常、画面表示の水平方向では時間の経過と共に比例して変化する電圧を、垂直軸では観測する信号の電圧を表し、2次元のグラフとして画面上に表示するオシログラフ（※1）です。 高周波信号まで観測できるものが一般的であり、主に波形の分析、高速現象の観測、過渡現象の観測など、電気計測の分野で多く用いられています。 2. オシロスコープの原理 オシロスコープは、ブラウン管の電子銃から飛び出した電子ビームを、その前方にある二組の偏向板に加える電圧を加減し、水平方向や垂直方向に進路を曲げ、スクリーン（蛍光面）に衝突させます。そこからリサジュー図形（※2）の描画を応用して
→トンボ モノCC第一回 トンボ モノCC 8.4mmを初めて見たとき、こんなものまで商品化したのかと喜んだ。 私が知る限り8.4mmは本品にしかない。 24ポイント活字用、コクヨA4原稿用紙のマス目□8.5mmにちょうどよいテープ幅だった。B5原稿用紙□10mmには少し足りないが、それでも大部分を覆える。幅広であっても圧着むらが出なかった。 A4原稿用紙ルビ欄(3.5mm幅)には2.5mm修正テープが、B4ルビ欄(4.5mm幅)には4.2mmが適応する。モノCCには2.5mmが無いが同社モノPXN等数種が発売されている。 また修正テープを転写する方向を少し工夫してルビ欄と直交させれば、8.4mmでもルビ欄を修正できる。 今まで修正テープは横罫ノート(6mmと7mm罫が主流)に合わせたものとばかり思っていたが、それは私の思い込みだったのかもしれない。考えてみれば7mm罫にぴたりと合う修正テ
ハプティック® リアクター ヘビータイプ
スマートフォンの登場で爆発的に増加したタッチパネル操作は、階層をもったアプリで多種多様な機能を集約することが可能となり、モバイル機器に止まらず車載や産業機器にも広く浸透しました。 しかし、それまで操作の主流であったメカスイッチでは、操作が完了したことを操作者にクリック感としてフィードバックしていましたが、タッチパネルでは画面の切替わりや音でのフィードバックとなり、操作者の状況によっては伝わりにくい場合があります。そこでスイッチメーカーであるアルプスアルパインは、タッチ操作においても感触によるフィードバック(ハプティクス)に適したハプティック® リアクターを開発しました。 ただ、モバイル機器と車載・産業機器とでは機器のサイズも使われる環境も異なってくるため、感触によるフィードバックには、より強い振動力をもったデバイスが求められます。 ハプティック® リアクター ヘビータイプは、大きなキレの良
メモ
これの続き sugarknri.hatenablog.com 何を埋めてないかぐっと睨まれると垢バレする気がするけど気にしないぜ 451 407と同じ 主客転倒で2次式の篩をしてもよい 謎の漸化式で解を生成することもできるらしい。謎ではなく互除法を逆に回すようにx=x+kyで更新する気持ち 452 ABC239H 普通にDPしてO(M^(3/4)logN)、いつものでO(M^(2/3)logN) 453 未 454 受験数学をやりすぎていると(x-n)(y-n)=n^2と変形したくなるがこれは外れ方針。 gcd(x,y)=1のケースを考えて約数包除するいつもので O(L^(3/4)) で3変数2次式の整数解を求める問題なのでピタゴラス数の列挙式のように2変数でパラメタ付けできるんですよね～と考えても同じものが得られる 455 これと同じ F - ModularPowerEquation!!
新年明けましておめでとうございます。 2024年もよろしくお願いいたします。 さて、僕の新年の用事は済ませたので、さっそくVSCodeでReactを書いて今年の書き初めとしようと思います。 こちらの記事の重い再レンダリングをReactのトランジション機能で改善できるか試してみました。仕組みは詳しく理解できておらず推測を含みますが、とにかく何とかなったので書き留めておきます。 仮想スクロールを使えば、より確実にパフォーマンス改善できそうな気がしますが、詳しくないし Reactのスケジューリング機構によるパフォーマンス改善を体感してみたかったので今回は触れません。 いつもと違って「新しい使い方を試してみた」主旨の動画なので、useTransition に対する説明が正しいとは限りません。@uhyoさんのこの記事を読んだほうが、解説は詳しいと思います。 「割当て状態を更新」したのをリアルタイムで
クロスシリンダー法のやり方
Last Updated on 2年 by 管理者 乱視の測定には『パスカル （Pascal. J. I）』と『コーポランド（Copeland. J. C）』の方法があります。 パスカル （Pascal. J. I）の測定法 乱視度数を増加することのみを考えた方法 乱視ゼロの状態から測定開始 調節休止状態で最小錯乱円視をさせる コーポランド（Copeland. J. C）の測定法 乱視度数を減少することのみを考えた方法 他覚測定値（又は、眼鏡度数）から測定開始 マイナス乱視度数を減らすことを考慮し、遠視状態にすることで調節させ最小錯乱円視をさせる 調節力が無い人には適用付加 手持ちクロスシリンダー 先ずは、手持ちクロスシリンダーですが、例えば、以下のようなものです。 クロスシリンダー（±0.25D） 手持ちクロスシリンダーには、度数（±0.25Dや±0.50D、±0.75D、±1.00D）
東大など、海洋域マントルにおける「小スケール対流」の物理的証拠を発見
東京大学(東大)、京都大学(京大)、東京学芸大学(学芸大)、東京工業大学(東工大)、静岡大学、金沢大学(金大)の6者は7月5日、南太平洋アイツタキ島の「マントル捕獲岩」を用いて、海洋域のマントルで「小スケール対流」が発生していることを明らかにしたと発表した。 アイツタキ島産のマントル捕獲岩の薄片イメージ。(a)岩石薄片を直交する2枚の偏光フィルタを通して撮影された画像。カラフルな部分がマントル捕獲岩。(b)鉱物ごとに色分けされたイメージ((a)の白四角で対応範囲)。各鉱物の色分けは右側の通り。赤で示されている部分が細粒鉱物集合体で、ザクロ石が分解してできたもの(出所:静岡大Webサイト) 同成果は、東大 大気海洋研究所の秋澤紀克助教(学芸大 非常勤講師兼任)、同・小澤一仁特任研究員、東大大学院 理学系研究科 地球惑星科学専攻のウォリス サイモン教授、同・大嶋ちひろ大学院生(研究当時)、京大
次世代映像符号化方式の標準化動向｜NHK技研R&D
市ヶ谷 敦郎 映像符号化技術は，映像信号の記録媒体あるいは映像伝送技術の発展とともに，その進化と高度化が図られてきた。2013年には，新映像システムである4K/8Kスーパーハイビジョンを効率的に符号化することを目的として，新たな国際映像符号化方式であるHEVC（High Efficiency Video Coding） が，国際標準化機関であるISO（International Organization for Standardization：国際標準化機構） とIEC（International Electrotechnical Commission： 国際電気標準会議）の合同技術委員会およびITU-T（International Telecommunication Union Telecommunication Standardization Sector：国際電気通信連合 電気通信標
N次元超格子を2次元平面に射影して準周期タイリングを作ってみよう in Julia - Qiita
5次元超格子を2次元平面に射影してペンローズタイル準結晶を作ってみよう in Juliaの続編です。 適当な形のいくつかのタイリングを空間に敷き詰めるとき、周期的に並ぶ場合とそうじゃない場合があります。有名なものはペンローズタイルです(下図)。 このペンローズタイルは、太い菱形と細い菱形からできています。また、図をよくよく見ると、太い菱形の向きは5通り、細い菱形の向きは5通りあり、全部で10種類の菱形からできています。 また、準周期タイリングの有名なものととして、 Ammann–Beenkerタイルがあります（下図）。 これは、正方形と菱形からできています。図をよく見ると、正方形は、正方形が45度傾いているものと合わせて2つ、菱形は横になっているものが2つ、縦になっているものが2つで、全部で6種類あります。 ペンローズタイルの10種類の10、Ammann–Beenkerタイルの6種類の6と
固有値にまつわる思い出話｜福中公輔
はじめに株式会社GA technologiesの福中です。Advanced Innovation Strategy Center（以下AISC）という部署でChief Data Scientistとして働いています（詳しい自己紹介はAISC WEBサイトのプロフィールをご覧ください）。今、Data Scienceチームでは数学勉強会を週1で実施していて、メンバーのみんなで線形代数学と初等解析を勉強しています。 線形代数と解析は、統計学や機械学習を理解するうえで非常に重要な概念で、データサイエンスを専門とする人なら誰しもが1度は勉強すると思います。ただ、重要な反面、その抽象度の高さに（特に人文科学系の人ほど）苦手意識を持つ人も少なくありません。それゆえ、1人で勉強するとついつい後回しになってしまい、途中で挫折する人が多かったりする分野でもあります。そこで「勉強会」という形である程度の強制力を
この記事では，研究のサーベイをまとめていきたいと思います。ただし，全ての論文が網羅されている訳ではありません。また，分かりやすいように多少意訳した部分もあります。ですので，参考程度におさめていただければ幸いです。間違えている箇所がございましたらご指摘ください。随時更新予定です。 他の研究関連記事はこちらから。 【まとめページ】研究サーベイ記事一覧 和訳記事 ●Attentionを用いたseq2seqのメカニズム●イラストでみるTransfomer 機械学習 基本... 三者の概要 非負値行列因子分解(NMF; Non-negative Matrix Factorization)，主成分分析(PCA; Principal Component Analysis)，独立成分分析(ICA; Independent Component Analysis)は，いずれも行列因子分解に基づいて定式化されま
【山さ行がねが】道路レポート 国道291号清水峠 （新潟側）
【第２攻略区】 起点：追分（下分岐） 終点：鉄塔下 全長：2.4ｋｍ 高低差：140ｍ 清水国道の廃道区間約12kmの冒頭を占める区間だ。 ここを踏破すると、ちょうど全体の五分の一ということになる。 地図上から想定されるルートの概要。 まず序盤、４つの切り返しからなる第１の九十九折りから始まる。ここで一気に70mの高度差を詰める。 そこから緩やかに上りながら東進し、東屋沢を渡る。この沢は、地形図に水線が描かれていないのでさほどの水量ではないだろうが、幅の広い沢の中央部に凸部が描かれていて、やはり太古の氷河地形を感じさせる。 東屋沢を渡った後、海抜800～850mの山腹急斜面に沿って南東に進み、スタートから2.4km地点にてJR送電線の直下に達し、区間を区切る。 2007/10/7 6:50 追分。 第一次探索でもこの国道の入口を見てはいたが、実際に少しでも踏み込むのは、これが初めて。 近く
クラスター分析。定量的なデータから具体的なユーザー像をタイプ分けし、ペルソナを作る場面などで多用される、マーケティングリサーチの定番分析手法だ。 基本的にはデータ傾向が「似たもの同士」を束ねてグループ分けする。ビッグデータ（データマイニング）の世界でも使われるが、僕の専門領域は一般的に言うところのアンケート調査なので、その前提で考える。 クラスター分析自体は、SPSSとかの高額なツールを使わなくても、もっと安価な分析ツール、調査会社が無償で配布している集計ツールなどにも機能として搭載されていて、ワンクリックで結果を出力できたりもする。でも、実際にクラスター分析をやってみても、いまいちしっくりこない結果が出力されてくることは意外と多い。僕もいろいろな形で分析を試みたが、きれいに（説明しやすい形で）クラスターを出すのは結構苦労する。 そしてクラスター分析のロジックは、専門外の人にとってはなんだ
本記事は以下の過去記事の結果を用います． n次元ユークリッド空間上の関数が凸であるための必要十分条件は定義域内の任意の直線上で凸であることの証明をメモする - エンジニアを目指す浪人のブログ 本記事は以下の過去記事と関連しています． いくつかの行列の公式を証明するその3 - エンジニアを目指す浪人のブログ 勉強を進めていて，行列式(determinant)の対数が凹(concave)であることを知りました．その証明を調べてメモしておくことにしました．文献[1][2][3]を参考にしてまとめます． 問題を設定するため，いくつか準備をします． 本記事で扱う行列，ベクトルの要素はすべて実数であるとします． 記号を準備します． 単位行列 対称行列の集合 半正定値行列の集合 正定値行列の集合 凹関数の定義は文献[4]にあります． 正定値の定義は文献[5]にあります． 直交行列の定義は文献[6]にあり
機械学習いつどれパターンまとめ - Qiita
概要 今回の記事では、機械学習の特定の手法を解説するのではなく、「どんな問題の時に(いつ)、どの機械学習の手法(どれ)を使えばよいのか」という点、つまり機械学習の「いつどれパターン」を整理していきます。 理由は、インターネット上では様々な手法に関する詳細な情報を(時にはコード付きで)集められる一方で、「結局どれを使えばいいのさ！」という疑問が僕個人、払拭できていないからです。 そんな駆け出しデータサイエンティストが少しでも成長できるように、勉強したことを随時書き留めていきます！ 使用する文献 Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman 著 『統計的学習の基礎 データマイニング・推論・予測』 上記の文献をベースにまとめていきます！ (学生には少々高価な買い物でした…笑) ちなみにこの本、ちゃんと読むと2~3年かかるそうですが、今回の目標
はい、こんにちは。前回記事からの続きです。サイバーセキュリティにおいて重要なテーマの一つである「無線LAN」の仕組みについてシリーズ記事でご紹介します。 前回は、IEEE802.11a以降に採用されている変調方式「OFDM」を知る上で前提となる知識として、周波数、サブキャリア、位相という３つの単語についてお話ししました。個人的には、位相という概念がちょっと新鮮でした！ 位相の概念さて、今回は、「OFDM」の話の続きです。OFDMは、「直交周波数分割多重」という長い名前なのですが、先に「周波数分割多重」とは何か？を見ていくことにしましょう。その上で、直交周波数分割多重について解説します。 難しいことはとにかく分解して理解していく作戦です！ では行ってみよう！ 別々の周波数帯で信号を流す「周波数分割多重」はい、では「周波数分割多重」（FDM）を先に知ることにしましょう。いかにも難しそうな単語で
部分ツイート全記録｜森川 真
・Twitter（X）から私の過去ツイートを2024年4月16日付でダウンロードし、その中から部分ツイートを抽出しました。 ・5789行あります（ちゃんと校正していないので、部分ツイートでないものが含まれているかもしれません）。 ・下記の部分ツイートすべてについて、私が著作権を主張することはありません。 ドレミファ・どーなっつ！の覇道の部分 ルーン文字の雲母の部分 わらび餅の 𝑳𝒐𝒗𝒆 𝒊𝒕 𝒎𝒐𝒓𝒆. の部分 アクセス集中の寿司の部分 ラテアーティストの手当ての部分 緊急時の気道確保の近畿ゆう字の畿どう書く？の部分 読影診断後のグエー死んだンゴの部分 みたらし団子の死んだンゴの部分 みたらし団子の見たら羊歯の部分 voce のお知恵の部分 ロング・グッドバイのぐぐっ、ドバの部分 そば処のso badの部分 本郷のンゴの部分 スタジオにギリ間に合う計画のおにぎりマニア受
弾性波 (陽的時間発展)インターフェースの紹介
固体内の弾性波の伝播（構造内の振動）をモデル化するためのメモリ効率の高いフィジックスインターフェースは, バージョン5.5以降の COMSOL Multiphysics® ソフトウェアで利用できます. 弾性波 (陽的時間発展)インターフェースは, 陽的時間積分スキームを使用した高次の不連続ガラーキン法に基づいています. これにより, 音響的に大きなモデルの効率的なマルチコア計算が可能になります. インターフェースはマルチフィジックス対応であり, 流体ドメインと連成します. 今日は, このインターフェースの使用方法を探り, ベストな使い方について説明し, いくつかのチュートリアルを紹介します. 弾性波 (陽的時間発展)インターフェースは, 多くの波長を含む大きな領域での過渡線形弾性波伝搬問題専用です. これは, 任意の時間依存のソースと場を使用した時間依存のシミュレーションに適しています.
東京・立川を拠点に起業に関連したさまざまなイベントを開催しているStartup Hub Tokyo TAMA。本記事では、『秒で使えるパワポ術』『秒で伝わるパワポ術』の著者で、シリョサク株式会社代表の豊間根青地氏が登壇したイベントの様子をお届けします。今回は、スライドの本質や、スライドを見やすくするポイントについて語られました。 前回の記事はこちら スライドの本質 豊間根青地氏（以下、豊間根）：あと2つですね。「構造を図解にする」という話をしていきます。ここでお話しするのは、要はタイトルとキーメッセージが作れましたと。そのスライドで答えは決まったんだけど、じゃあその根拠・理由をどう作るかというところの考え方をお話しします。 いわゆるスライドの中に載せるコンテンツ、図表の話をしていくわけですが、最初に意識いただきたいのは、みなさんがパワポのスライドをどういうイメージで捉えるかという話です。
ステュルム-リウヴィル(Sturm-Liouville)型微分方程式 について見ていく。２階微分方程式であるので、解には２つの積分定数が現れる。 この微分方程式を解いて一般解を求めるのではなく、物理で現れる代表的な現象がこの微分方程式に分類されることを知り、その特徴を書いた。 この微分方程式に分類されるものとして、 単振動を表す微分方程式ルジャンドルの微分方程式ラゲールの微分方程式エルミートの微分方程式 などがある。 初期値問題・境界値問題 ２階微分方程式であるため、解の には２つの積分定数が入ることが予想される。 したがって積分定数を確定するために、 あるいは の条件を与える必要がある。 初期値問題 初期値問題では と を与えてやる。 ニュートンの運動方程式において、 のときの初期位置と初速度を求める問題と同じである。 このとき、与えられた初期値により微分方程式を解くことで、任意の時間
八王子城 主郭北麓 6 西方堡塁群 堡塁群～詰め城まで 編 の続きです。 ではルート案内から ・前半は 「横沢の滝」（西方堡塁群先端）から尾根を登らずに巻いて稜線東側を辿るオレンジ色のルート。 ・後半は 「水平道1」「水平道2」の東側ルート。 「水汲みの谷津」と呼ばれる谷地を巻きながら「馬冷の大堀切」へ至ります。 ①～[4]の番号順に紹介します。 縄張り図に重要な滝と地名を落とし込みました。 では早速 前半スタート 「横沢の滝」を後にして巻き道を辿ります。 稜線側を見上げて撮影。 岩盤は見えますが、こちら（東側）に石積み遺構は見当たりません。 東側 支尾根上に残る段郭 しばらく進むと ルートは沢と直交します。 「細久保谷」の最上流部ですね。 沢の左手はいきなり滝です。 ここは「棚沢の滝（上）」 眼下の滝壺が見えないほどの高低差がありこれ以上近づくのはちょっと怖い・・ 主郭北麓3 で
概要 木の幹の画像からH,S(色相、彩度)成分を取得、さらにその度数を計算しそれらの値を特徴量として機械学習を行い木の種類を分類する。 使用する木の種類 4種類の木を対象とした。 クスノキ モッコク マツ サクラ 用意した画像データ ・クスノキ 3本の木から異なる角度で撮影した写真計6枚 ・モッコク 3本の木から異なる角度で撮影した写真計5枚 ・マツ 3本の木から異なる角度で撮影した写真計8枚 ・サクラ 3本の木から異なる角度で撮影した写真計6枚 H,Sヒストグラム比較 import cv2 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import sys,os import re from tqdm.notebook import tqdm # 画像保存先 dir_path = '
ひとつ前の記事のゴキソの後輪について - のむラボ日記
・・・お客さんに来歴を訊いたら メーカー（ゴキソ）内製の完組みホイールということでした。 信じられないようなことを 複数やらかしていたので メーカーの完組みじゃないかもと 思っていたのですが。 かなり大きなセンターずれがありましたが、 実は これはそれほど問題ではありません。 おそらくはホイールが組まれた時点では センタードンピシャか、 リムが右側に 僅かに ずれていたという状態から 経年で リムが右側にずれています。 経年「使用」でなくても ずれます。 オチョコがあるリヤハブで後輪を組めば 組んだ時点で センタードンピシャを確認してから １０年間 未使用で静置しても リムはセンターゲージで確認できる程度には 右側にずれるはずです。 スポークテンションにも因りますが、 高テンションであるほど ずれるのが早くなります。 もちろん、経年静置よりは 経年使用のほうが ずれるのが早くなります。 こ
対称性が課された機械学習の理論に興味があり、なんとなく探していたところ、最近出た論文に読みやすそうなものがあったので読んでみました。次の論文を紹介したいと思います。 arxiv.org イントロダクション この論文では、グラフニューラルネットワーク(GNN)に \(E(n)\) 変換のもとで同変(equivariant)性を課したモデルを構築しています。 \(E(n)\) は \(n\) 次元ユークリッド空間での等長変換群であり、回転、並進、鏡映、置換からなりますが、今回の論文では基本的に回転と並進に着目しているように思えます。このような変換を考えることのモチベーションとしてはData Augmentationなどがあるようで、著者たちの過去の関連論文では arxiv.org などがあります。後に紹介しますが、グラフニューラルネットワークに対称性を課した研究は、点群(point cloud
はじめに この前のブログでは、mambaの論文を翻訳した。 本シリーズでは、mambaの理論的背景を理解するために、それらの先行研究を順々にまとめて解説していく。重要な先行研究としては、LMU, HiPPO, LSSL, S4, H3などがあり、主に以下の流れで解説する。 HiPPOフレームワークとLSSL S4のアルゴリズム H3とHyena Hierarchy mamba 本記事は、第一段として、HiPPOフレームワークとLSSLについてまとめる。 元論文を以下に記す。 HiPPO LSSL この記事の続きはこちら 読者の方へ 補足や訂正などがあれば、コメントにて優しく丁寧にご教示いただけると喜びます。 書くのけっこう大変だったのでバッチを送っていただけると嬉しいです。たくさんもらえると僕のやる気が上がって投稿頻度が上がるかもしれません。（逆にもらえないと下がるかもしれない。） 状態空
本を書くときに決めておくべきこと - Qiita
はじめに 何度か機会をいただき、本の類を書いてきました。 最初の本は2007年です。『入門 タグチメソッド』という本のとある章について「深く書いてみませんか？」という依頼が著者の立林さんに行って、「それならボクよりも、実際に仕事でやっている秋山君が書いたほうがいいんじゃないの？」（by 立林さん）という流れで書くことになりました。 その少し前、大西さんから「直交表を用いたテストについて、超絶易しい解説記事を書いてみない？」って言われて『ソフトウェア・テスト PRESS Vol.2』に記事を書いていたので『何とかなるかー！？』と気軽に書くことを決めました。（お世話になり、尊敬している立林さんからの依頼を断るわけにはいかないという事情もありました。） 昨今は、個人出版（Amazon Kindle ダイレクト・パブリッシングや達人出版社などを利用）することが容易にできますし、同人誌的なオフセット
固有値・特異値の計算は，構造解析，電子状態計算，信号処理など，様々な科学技術計算の中核をなす計算である．近年重要性を増しているデータ科学においても，主成分分析や線形判別分析をはじめ，スペクトラルクラスタリングやグラフ分割など，固有値・特異値計算はその応用範囲を大きく広げている．これらの応用では，大規模な固有値・特異値問題を高速・高精度に解くことが求められており，そのニーズに応じて，近年，様々な新しいアルゴリズムが登場している．しかし，固有値・特異値計算の定評あるテキストの多くは出版から20年以上が経過しており（ [1]，[2]，[3]など），一般のユーザが最新の研究成果を概観できる新しいテキストが待望されていた．本書は，その期待に応えるべく，長谷川秀彦教授をはじめとする我が国の代表的な固有値・特異値計算分野の研究者によって共同執筆された教科書である． 本書は，第1章「あらまし」，第2章「密
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mambaの理論を理解する①：HiPPOフレームワークとLSSL
『計算力学レクチャーコース 固有値計算と特異値計算』一般社団法人 日本計算工学会 編 : 日本応用数理学会