[talk words=’東京メトロこと東京地下鉄半蔵門線の錦糸町駅でございます。四ツ目通りの直下に位置する地下複線区間にある島式1面2線の地下駅となっております。総武本線の錦糸町駅と直交しております。ホームは地下3階にあり、改札とコンコースが地下1階にございます。東京都東側随一の繁華街でございます。立志舎高等学校、東京都立両国高等学校・附属中学校などの最寄り駅となっております。’ align=r avatarshape=3 bdcolor=#1e73be bgcolor=#fff avatarsize=50 avatarimg=”https://doranekoweb.com/web-memorandum/wp-content/uploads/doraneko.png”]
説明変数同士に線型結合で表せるような関係がある場合、「完全な多重共線性がある」という。 完全な多重共線性があると、線形回帰では「係数推定が行えない」と考えられることも多いが、実際には係数推定量が一意に定まらないだけで推定量自体は存在する。 この記事では、Moore-Penrose の逆行列（ないし一般化逆行列）を用いることで、多くのテキストに載っている線形回帰係数の最小二乗推定量を拡張し、完全な多重共線性があるような場合にも適用可能な推定量が求められることを紹介する。 はじめに 変数がp-1個で定数項を含む線形回帰 y_i = \beta_0 + \beta_1 x_{1i} + \beta_2 x_{2i} + ... + \beta_{p-1} x_{p-1, i} + \varepsilon_i, \quad i=1, 2, ..., n\\ E[\varepsilon_i]=0,
ベイズ線形回帰 - 機械学習基礎理論独習
やりたい事 データが与えられたときに予測をしたいのですが、 そのためには、データにフィットする曲線を求めればよさそうです。 出力値が入力値の関数で表せるならば、新たな入力に対して予測ができます。 単なる点推定ではなく、不確実性を表現できると予測としては最高です。 これがベイズ線形回帰で実現できます。 概要 本記事では説明することが多いので、流れを説明します。 実際の項目とは異なります。 「モデルの決定」どんなモデルを使うか決めます。 「パラメータの導出」モデルのパラメータを訓練データから求めます。 「モデル選択」ハイパーパラメータ の値についてざっくり検討します。 「過学習と正則化」過学習と正則化について簡単に触れます。 「最尤推定」確率モデルについて最尤推定します。 「事後分布とMAP推定」事後分布を求め、MAP推定します。事前分布を2パターン設けて説明します。 「予測分布」予測分布を導
Statistical Mechanics: Theory and Molecular Simulation Chapter 9 - Quantum mechanics｜nori
Statistical Mechanics: Theory and Molecular SimulationはMark Tuckermanによって著された分子シミュレーションに関連した熱・統計物理学，及び量子力学の参考書になります。 現時点では（恐らく）和訳がないこともあり，日本での知名度はあまりないような気がしますが，被引用数が1400を超えていることを考えると海外では高く認知されている参考書みたいです。 https://scholar.google.com/citations?user=w_7furwAAAAJ&hl=ja 本記事では，Chapter 9（Quantum mechanics）の章末問題の和訳とその解答例を紹介します。解答例に間違いが見受けられた場合はお知らせいただけると助かります。 Problem 9.1固有値の幾つかが縮退している場合に対して，9.2.3節で行ったエル
直交補空間、直交直和、直交射影とは：定義と例、証明 | 趣味の大学数学
どうも、木村（@kimu3_slime）です。 今回は、直交補空間、直交直和、直交射影とは何か、定義と例、証明について紹介します。 前提知識：部分空間の直和とは：定義と例、射影 線形空間として、\(V = \mathbb{R^2}\)という平面を考えましょう。 これに対して、\(W_1 =\{x \mid x_2 =0\}\)、\(W_2 = \{x \mid x_1 =0\}\)と置くと、これらは1次元の部分空間（直線）です。 部分空間に対しては、その和空間を考えることができました。この例では、\(W_1 +W_2 = \mathbb{R}^2\)となります。さらに、\(x= (x_1,x_2)= (x_1,0)+(0 ,x_2)\)と分解できるので、この和は直和\(\mathbb{R}^2 = W_1 \dot{+} W_2\)です。 中学校の座標平面で学ぶ、いわゆる\(x,y\)軸が
修士論文 平成9～平成13年度
秋田 光紀 2次元平面上の水面の中にある湧出点をもつ油溜の境界の動きについて 阿部 智 大域結合写像におけるカオス的遍歴について 上坂 美花 アスコルビン酸の結晶化におけるパターン形成 漆原 友人 余法束のガウス写像と部分多様体の変曲点 加藤 伸和 レウナー･ハインツ不等式について 加藤 憲義 実2次体の総虚2次拡大における相対類数について 久保 元彦 磁区クラスターとフォールドエネルギー 桑原 直人 L関数の非消滅性とその応用 齋藤 伸一 アクター･クリテイック学習法を用いたバランシングロボットの制御 塩井 明広 確率微分方程式の近似解 鈴木 雄太 モンテカルロ法によるアメリカンオプションの価格評価 高橋 雅朋 Bifurcations of Clairaut type equations (クレロー型方程式の分岐) 徳光 朋啓 志村対応と新谷対応の核関数について 鳥畑 耕平 ある楕円曲
皆さま、こんにちは。 IDAJの伊藤です。 前回に引き続き、最適設計におけるAdjoint法の考え方をご紹介したいと思います。 Adjoint法は、Lagrangeの未定乗数法を応用した方法です。 Lagrangeの未定乗数法は、制約条件を考慮しながら関数の極値を求めるための方法です。制約条件とは、設計変数の取ることのできる範囲を等式で表したものです。不等式の場合もあるのですが、ここでは等式の場合のみを考えます。 いま、半径1の円に内接する長方形の面積を最大化する問題を考えます。なお、円と長方形の重心は共に原点にあるものとします。このとき、設計変数を長方形の長辺と短辺の長さの半分とし、目的変数は、最小化として定義したいので、長方形の面積に「-1」を掛けた値とします。また、円に内接するという条件から、長辺と短辺の長さはそれぞれ自由に決めることはできず、長方形の頂点が円周上にあるという条件式が
Wi-Fiホームルータ Aterm WX3000HP2
「OFDMA」で同時通信時の通信効率が大きく向上 Wi-Fi 6（11ax）の特長的な技術である「OFDMA（直交周波数分割多元接続）」により、複数の端末と接続したときでも安定した通信が可能です。 これは従来規格Wi-Fi 5（11ac）では時分割により1端末ずつ順番に行っていた同時通信の割り当てを、通信帯域の分割によって行うもの。1通信で多数台同時に通信でき、通信効率が大きく向上します。 ＊ OFDMAを利用するには、受信側の端末もOFDMAに対応している必要があります。 【MUｰMIMO】の空間多重がWi-Fi 6でさらにパワーアップ 端末に向けて集中的に電波を送る【ビームフォーミング】を利用し、空間多重によって複数の端末と同時通信を行う技術が【MUｰMIMO】です。WX3000HP2では2台※の端末と同時通信が可能です。 ※ 2台の端末がともに1ストリームの場合となります。 ＊ WX
ジンバル機構の回転磁石
2024年4月21日にZOOMで参加させて頂いた「横浜物理サークル(YPC)」で面白そうなものを作っていらっしゃる方がおられたので、私も真似をして作ってみました。 この↓動画は棒磁石を使って動かしています。 このような機構を「ジンバル機構」と言うそうです。Wikipediaにはこのように書かれています。「ジンバル（英: Gimbal）は、1つの軸を中心として物体を回転させる回転台の一種である。軸が直交するようにジンバルを設置すると、内側のジンバルに載せられたロータの向きを常に一定に保つことができる。例えば船舶や航空機に搭載された、ジャイロスコープ、羅針盤、焜炉、ドリンクホルダーなどが一般にジンバルを使って地平線に対して常に垂直を向くようになっている。 私が作ったものはこちらです。白い部分は３Dプリンターで作成し、赤丸のところに真鍮くぎを差し込んでいます。長さは10mm、直径は約1mmです。
開発の社会的背景・経緯 SDGsや環境を重視する国内外の動きが加速していくと見込まれる中、我が国の食料・農林水産業においてもこれらに的確に対応し、持続可能な食料システムを構築することが急務となっています。これを受け、農林水産省は食料・農林水産業の生産力向上と持続性の両立をイノベーションで実現する「みどりの食料システム戦略」を策定しました。戦略の中では、2050年までに有機農業の取組面積を100万ha(2021年度は26.6千ha)に拡大する目標も設定されましたが、目標達成のためには栽培面積の大きな水稲作での取り組みが不可欠です。 水稲の有機栽培において手間がかかる作業として「除草」が挙げられ、規模拡大を阻む一つの要因となっています。農研機構はこれまでに、水稲の除草作業の効率化を目的とした高能率水田用除草機を開発(農機メーカーから市販)し、この機械を活用すれば条間の除草は高能率で行うことが可
最初に (この記事は2017年ロボカップジュニア中津川大会に参加した直後に書いた記事です。) まず、ロボット製作においては自分で「調べて」、「考えて」、「作る」というのが前提である。じゃあ、ここになぜ情報を載せようと思ったのか？「調べる」必要がある情報をなぜここに載せるのか？実は、この大会は（ほかのロボット競技も同様かもしれないが）知っていれば、「勝ち」に圧倒的に近づく知識が結構多いのだ。自分は、これまでその知識をツイッターで吸収した。ロボカップ歴の長い人の進捗ツイートなどを見て分からない単語を調べたり、実際にその人に聞いたりした。だから、後輩たちも同じようにして、苦労した方がいいのではないかと思っていた。だが、この情報は別に情報源が誰であろうと関係ないのだ。知っていればいいからである。また、苦労することが必ずしも勝ちにつながるとは限らないからである。（苦労が必ずしも勝利に近づくとは限らな
【まだ書きかえます。どこをいつ書きかえたかを必ずしも明示しません。】 - 0 - 地学の授業の教材をつくっていて、まえから気にかかっていた次のことを思い出した。時間を横軸にとったグラフがよく出てくるが、文献によって、時間が右に進むものと左に進むものがあって、どちらが標準ともいいきれないのだ。また、何かの南北方向の分布を、緯度を横軸にとった図にすることもよくあるが、これも、左を北にすることも右を北にすることもある。図を目で見て対比するためには、どちらかを裏がえす必要があるのだ。 - 1 - 時間・空間だけでなく、数量を横軸にしめすとき、左と右のどちらが大きい数量なのか、という問題もある。数直線ならば、右に向かって大きくなるのがふつうだ。対数めもりでもそうだ。わたしは授業の教材として、対数めもりで10の整数乗だけしめしたものさしを、計算尺のように使おうと思った。松森(2007)の「数のものさし
【NURO光】ONU交換しました | 掲示板 | マイネ王
NURO光をWindows 11の自作PCで使っていた所、最近起動してから数十分程度でPC側からIPv6デフォルトゲートウェイの表示が消えてIPv4でしか接続できなくなりました。 そこでNURO(ソニーネットワークコミュニケーションズ)にメールで問い合わせた所、ONU(ONT)を新機種に交換という事になりました。 そして1/21に届いたのが2022年に登場したZTE ZXHN F660Pです。(写真左側) F660Pの特徴ですが、正式なスペックシートは見当たらないものの、無線LANがWi-Fi6対応で4ストリーム160MHz幅の最大4.8Gbpsに対応と大幅強化されている様です。 【24Wireless】NURO「F660P」提供開始、ZTE製のWi-Fi 6対応ONT https://24wireless.info/nuro-zte-zxhn-f660p 認証方式もWPA3-SAE対応で
[talk words=’名古屋鉄道瀬戸線の清水駅でございます。高架複線区間にある相対式2面2線の高架駅となっております。ホームは3階にあり、改札とコンコースが2階にございます。コンコースからは線路と直交する国道を跨ぐ横断歩道橋へ直結しております。駅集中管理システムが導入された無人駅でございます。’ align=r avatarshape=3 bdcolor=#1e73be bgcolor=#fff avatarsize=50 avatarimg=”https://doranekoweb.com/web-memorandum/wp-content/uploads/doraneko.png”]
微分同相写像 - Wikipedia
数学において、微分同相写像（びぶんどうそうしゃぞう、英: diffeomorphism）は滑らかな多様体の同型写像である。それは1つの可微分多様体を別の可微分多様体に写す可逆関数であって、関数と逆関数が両方滑らかであるようなものである。 正方形から自身の上への微分同相写像の下での、正方形上の長方形格子の像。 定義[編集] 2 つの多様体 M と N が与えられたとき、可微分写像 f: M → N は全単射かつ逆写像 f−1: N → M も可微分なとき微分同相（写像） (diffeomorphism) と呼ばれる。この関数が r 回連続微分可能であれば、f は Cr（級）微分同相（写像） (Cr-diffeomorphism) と呼ばれる。 2 つの多様体 M と N が微分同相 (diffeomorphic) である（記号では通常 ≃）とは、M から N への微分同相写像 f が存在する
はじめに 非同期処理はアプリケーション開発においてほぼ必須となっていますが、プログラミング言語やライブラリによってその実現方法は大きく異なります。 この記事では、以下の言語における非同期処理の実現方法を調査し、分類した結果をまとめたものです。 JavaScript/TypeScript(Promise) Kotlin(Coroutines) Java(Reactor Core/Completable Future) Python(asyncio) Golang(goroutine/conc) Haskell(async) Rust(tokio) 非同期処理の分類 構文 async/await 採用している言語: JavaScript/TypeScript/Python/Kotlin/Haskell/Rust もっとも代表的な非同期処理の構文です。 asyncとawaitという対になる二つの
一般次元における球座標系のバリエーション
$$\begin{aligned} x_{1}&=r\cos(\phi _{1})\\x_{2}&=r\sin(\phi _{1})\cos(\phi _{2})\\x_{3}&=r\sin(\phi _{1})\sin(\phi _{2})\cos(\phi _{3})\\&\vdots \\x_{n-1}&=r\sin(\phi _{1})\cdots \sin(\phi _{n-2})\cos(\phi _{n-1})\\x_{n}&=r\sin(\phi _{1})\cdots \sin(\phi _{n-2})\sin(\phi _{n-1})\ \end{aligned}$$ 3次元であれば角度は天頂角や方位角として図形的に理解できますが、4次元以上では図形的な理解は困難です。また、角度の取り方には任意性があり、別の表し方も可能です。 図形的な理解は度外視した上で、三角関数の性
3Dモデルから自動的に生成した画像とアノテーションのデータセットで学習するセマンティックセグメンテーション - Qiita
はじめに セマンティックセグメンテーションを行う時に普段はアノテーションを作成するのは大変な作業でしょう。もしそれが自動的に作れるのならどれくらい楽になるでしょうね。 私は「自動的に生成された画像データセットで学習して本物に適用する」ということはよくやっています。普通の分類モデルでも教師データを準備することは大変なことだから、自動生成のデータが代わりに使えたら楽ですね。 そしてその生成データはセマンティックセグメンテーションにも使えるようにすることもできます。自動的に生成したデータなので、アノテーションも当然同時に作成することができます。しかもこれは手作業より正確で完璧なアノテーションになるでしょう。 「学習データがないので自分で生成する」という話はよくあることで新しいことではないのですが、これをセマンティックセグメンテーションに使う例はあまり聞いたことないの意外でした。だから私は自分で試
※「最大通信速度」は下り（ダウンロード）時の理論値 Wi-Fiは4以降ナンバリングが始まり2023年10月時点で、市場に普及しているのはWi-Fi 6が最新のモデルです。これから、Wi-Fiルーターを購入される方はWi-Fi 6対応のルーターをおすすめします。 前世代より最大通信速度や対応する周波数帯も増え、さらにWi-Fi 6からOFDMA（直交周波数分割多元接続）という無線通信方式の技術が採用され、複数端末を同時接続しても従来より快適なネットワーク接続が可能になりました。 セキュリティ機能 Wi-Fiルーターは無線通信でインターネットに接続するため、第三者から通信内容を盗み見られる、ネットワークに不正侵入されるなどのリスクがあります。 ハッキングされた場合は、個人情報の漏洩や用途不明アプリのダウンロードによるウイルス感染などが考えられます。安全なインターネット環境を整えるためにもセキュ
Wikipediaから引用 新下関駅（しんしものせきえき）は、山口県下関市秋根南町一丁目にある、西日本旅客鉄道（JR西日本）・日本貨物鉄道（JR貨物）の駅である。直営駅であるが、南口は業務委託されている。山陽新幹線と、在来線の山陽本線との接続駅。山陽新幹線は駅のすぐ南方に新関門トンネルの入口が見える。本州最西端の新幹線停車駅で、新幹線開通後に駅周辺が下関市の副都心として発展したことから、当駅が所在する下関市・勝山地区は、その駅名にちなんで新下関地区（しんしも）とも呼ばれる。南北方向に走る山陽新幹線と、東西方向に走る山陽本線が直交する立体交差駅。山陽本線の北側に東口と西口、山陽本線の南側（山陽新幹線の東側）に山陽新幹線開通前からの出入口であった南口が位置する。新幹線改札口があり幹線道路に接続する東口が主たる出入口になり、バス停等は東口に配置されている。東口・西口と南口の間の乗り継ぎ通路には距
１０月２１日に、高野山の麓の九度山町まで「くどやま芸術祭」を見にいってきました。 ２年ぶりの開催で、招待・公募あわせて５０人以上の作家さんが、街なかいっぱいに作品を展示されています。 あまりに多くて、全部見て紹介は無理なので(^^; いいね！ と思った作品を３回に分けて紹介します。 スタートは、南海高野線九度山駅。京都から３時間ほどかかります(^^; さっそく駅前に、木村雪乃さんお「シールアート」 丸シールをペタペタ(^^) 商店街の店先を使った街なかウインドウ部門が続きます。 ChiHaruさんの、ダンボールアート 2017年秋の署名があるので、少し前の作品ですが、たこ焼き屋さんのシャッターにタコ焼きの絵が(^.^) 上砂理佳さんの作品。ほのぼのとしたタッチがしみますね。 田中誠人さんの作品「青の絵画」。「色とは何か？」を問う作品だそうです。 薄暗い部屋に青白い光を放つ、細長い物体。イン
ウィグナーのD行列 - Wikipedia
この項目「ウィグナーのD行列」は翻訳されたばかりのものです。不自然あるいは曖昧な表現などが含まれる可能性があり、このままでは読みづらいかもしれません。（原文：Symmetry in quantum mechanics (00:07, 14 March 2022, UTC)） 修正、加筆に協力し、現在の表現をより自然な表現にして下さる方を求めています。ノートページや履歴も参照してください。（2022年3月） ウィグナーのD行列（ウィグナーのDぎょうれつ、英: Wigner D-matrix）は、SU(2)およびSO(3)（英語版）の既約表現におけるユニタリ行列である。D行列の複素共役は球対称な剛体回転子（英語版）のハミルトニアンの固有関数である。1927年にユージン・ウィグナーにより導入された。Dは「表現、表示」を意味するドイツ語: Darstellungの頭文字からとられている。 定義[編
1. 概要 Strings Audio Lab合同会社（以下、SA Lab）では、生演奏の響きを再現することを目指して、バイオリンの自動演奏を実現する弦楽器励振装置の開発を進めています。著名なバイオリニストが収録したCDなどの音楽コンテンツを、バイオリンに取り付けた弦楽器励振装置に入力することで、あたかもそのバイオリニストがそのバイオリンを演奏しているかのように感じ、目の前に広がる自然な響きを楽しんでいただけることを目標としています。バイオリンの生演奏では運弓で発生した弦振動がボディ各部を励振し、空間に放射された演奏音はその方向や強度が周波数に依存して変化します。この放射指向性の強さがバイオリンの響きを決めています。新規開発のバイオリン励振装置は熟練奏者の生演奏に類似した放射指向性の強さを発生させることができましたので、ご紹介したいと思います。 2. バイオリン演奏音の特徴 2-1. バイ
自動車用ロボティクス市場は2023年の46億米ドルから104億米ドルへ、年平均成長率10.69%で増加の見込み – iCrowdNewswire Japanese
免責事項：以下に表示されているテキストは、サードパーティの翻訳ツールを使用して別の言語から自動翻訳されています。 Market Research Future (MRFR)の包括的調査レポート「自動車用ロボットの市場情報：製品タイプ、種類、用途、地域別 - 2032年までの予測」によると、調査期間中（2023年から2032年まで）、自動車用ロボット市場は2023年の46億米ドルから104億米ドルまで、10.69％の割合で増加する可能性があります。 生産ラインの精度、効率、柔軟性、信頼性を高めるため、自動車メーカーは製造工程にロボット工学を導入している。自動車用ロボットの普及により、自動車産業は今や世界で最も自動化されたセクターであり、産業用ロボットの最大消費者のひとつとなっている。 さらに、自動車製造ロボットは、品質の向上、生産能力の増強、保証コストの削減、過酷で危険な作業からの作業員の保
データサイエンスの進展に伴い、特徴量選択（説明変数の選択）の重要性がますます高まっています。 今回は、特徴量選択の基本概念から、PCA（主成分分析）との違い、さらには実践的な特徴量選択手法までをざっくくお話しします。 特徴量選択がどのようにしてモデルの精度を高め、解釈性を向上させるか、そしてビジネス上の意思決定にどのように貢献するか。 データサイエンスを活用するすべてのプロフェッショナルにとって、特徴量選択の知識は非常に重要です。 データサイエンスにおける特徴量選択の重要性 データサイエンスの世界では、正確で効果的なモデルを構築するためには、適切な特徴量（説明変数）を選択することが不可欠です。このプロセスを「特徴量選択」と呼びます。 特徴量選択とは何か？ 特徴量選択とは、モデリングにおいて使用するデータの説明変数（特徴量）を選ぶプロセスです。 これには、データセットから最も関連性の高い、ま
３次元における方向の表現 - 理系的な戯れ
はじめに 飛行機、ロケット、ロボット等の物体あるいはそれらの搭載物といった 任意の物体（剛体）の３次元空間での方向をどの様に 表現するのかについて考えてみます。 はじめに 方向と向き 一つのベクトルだけでは物体の方向は表せない 二つのベクトルを使用した場合 ３つの直交したベクトルで物体の方向を表す 行列による方向の表記 方向を表す行列の性質 座標系の前にベクトルありき 基底ベクトルの選び方でベクトルの成分は変わる 座標変換とは 方向を表す行列と座標変換 方向余弦行列 方向余弦とは 具体的に方向を表す行列を決める 方法① ロドリゲスの回転公式を用いた基底ベクトルの回転 方法② 座標系の回転 z軸周りの回転 y軸周りの回転 x軸周りの回転 統合された座標の回転行列 オイラー角 方向余弦行列とクォータニオン クォータニオンによるベクトルの回転行列 クォータニオンによる座標の回転行列 クォータニオ
スターリンク：Ｖ２ミニ：改良 （通常の携帯電話と Starlink 衛星間の直接通信は、テスト中に 17 Mb/s の速度に達しました） https://www.elonx.cz/prima-komunikace-mezi-obycejnym-mobilem-a-druzicemi-starlink-dosahla-pri-testu-rychlosti-17-mb-s/ 「2024 年 1 月、ファルコン 9 ロケットは、スターリンク 7-9と名付けられた別のスターリンク衛星群を宇宙に打ち上げました。」 「搭載されたのは、携帯電話との直接セル接続を可能にする新しいタイプの最初の 6 基の Starlink 衛星です。」 携帯を持ち歩かない浮沈子（！）は、衛星との直接通信にあまり関心はない。 山奥で土木工事するとか、ジャングルを探検するとか、アンテナ立たない状況にはあまり縁がない。 ダイビ
[talk words=’南武線と小田急電鉄小田原線の登戸駅でございます。両線が直交で交差しております。小田急電鉄の駅は高架複々線区間にある島式2面4線の高架駅、南武線の駅は複線区間にある単式島式複合型の2面3線の地上駅で、いわゆる国鉄型配線となっております。両線は連絡改札はないものの2階部に設置されたペデストリアンデッキで連絡しております。地上部でも両方の改札口は近接しております。かつては狭い道路が入り組んでおり乗り換え経路が複雑だったのですが、小田急線の複々線化とともに近年このように整理された経緯がございます。現在もなお区画整理事業が進行中でございます。小田急線の複々線はここまでで、向ケ丘遊園方向は三線となります。藤子不二雄ミュージアムの最寄駅で、駅名標がドラえもん仕様になっており、階段やコンコースの壁面にはドラえもんのキャラクターが描かれております。’ align=r avatars
双線型形式 - Wikipedia
数学の特に抽象代数学および線型代数学における双線型形式（そうせんけいけいしき、英: bilinear form）とは、スカラー値の双線型写像、すなわち各引数に対してそれぞれ線型写像となっている二変数函数を言う。より具体的に、係数体 F 上のベクトル空間 V で定義される双線型形式 B: V × V → F は B(u + v, w) = B(u, w) + B(v, w) B(u, v + w) = B(u, v) + B(u, w) B(λu, v) = B(u, λv) = λB(u, v) を満たす。 双線型形式の定義は、線型写像を加群の準同型に置き換えることで、可換環上の加群へも拡張できる。 係数体 F が複素数体 C の場合には、双線型形式ではなく半双線型形式（双線型形式と似るが、一方の引数に関して線型かつ他方の引数に関して共役線型（英語版）(conjugate linear)
村野藤吾について | 福岡ひびき信用金庫
福岡ひびき信用金庫と村野藤吾 福岡ひびき信用金庫本店 右後方には市立八幡図書館、さらに右奥には八幡市民会館が見える。いずれも村野氏の設計によるもの 敷地形状を活かしたデザイン 戦災復興事業の一環としての土地区画整理事業による八幡駅前の軸線（国際通り）に対応して、その軸線の南端を占めるロータリーに面した八幡市民会館、直交する道路に沿う八幡図書館とともに、県道50号線と国際通りに挟まれた扇状の土地に斜めの軸性を持つ福岡ひびき信用金庫本店が建てられた。読売会館・そごう東京店（東京都、1957年／現ビックカメラ有楽町店）や川崎製鉄西山記 念会館（兵庫県、1975年、現存せず）と同様に不定形な土地に建てられている。一人の建築家が都市的スケールでその骨格を形成する建物を建築した事例は稀有である。 鋭角の角地をさらに二分した軸を中心に、北西側2階にホール、北東側に屈曲する事務棟が配置され、その間の1 階
visxを用いて、Reactアプリケーション上での散布図の表現を広げる - FLINTERS Engineer's Blog
こんにちは、株式会社FLINTERSでエンジニアをやっている丸山です。 この記事は2024年1月にFLINTERSが10周年を迎えることを記念して、133日連続でブログを書き続けるチャレンジの一環として書かれました。本記事は73日目の記事となります。 ちなみに63日目に投稿している丸山とは別の丸山になります。 今回の記事は、現在Reactを使って開発しているWebアプリケーションでデータの可視化を行う際に、visxという低レベルビジュアライゼーションコンポーネントライブラリを使用したので、それについて書きたいと思います。 はじめに データを取り扱う際、その可視化というのは重要です。 これはデータを取り扱うWebアプリケーションでも同じであり、そのためWebアプリケーション開発で使われるJavaScript1や、JavaScriptを代替、拡張するようなAltJSであり静的型システムを特徴と
【Go】ポインタっていつ使うん？ - Qiita
はじめに こんにちは、なかじです！ 今回は、ポインタの疑問です！ 『Goにポインタていつ使うの？』と思ってしまい、調査しましたので、記事にします〜 ❓ ポインタとは何か？ この技術書の説明が自分的にわかりやすかった プログラムが動作するためにはメモリ上に保存したデータを読み書きすることが欠かせません。 あるデータを読むためには、そのデータが書き込まれている場所とどこまで書かれているかという範囲を知る必要があります。 ポインタはメモリ上のアドレス位置を格納した変数であり、変数を型とともに利用することでデータが保存されている範囲も知ることができます。 つまりポインタによって、メモリ上のどのアドレスを起点にどれだけの大きさのメモリを読み取るかということがわかります。 ポインタ型の変数から実体を取得する操作(デリファレンス)や逆に実体からその参照を取得する操作は、メモリ上に書かれているデータ自体を
分散の劣加法性｜Takayuki Uchiba
abstract 独立な確率変数の線形和には分散の加法性が知られています。では、線形和から一般の関数にした場合はどうでしょうか。このnoteではその問いに対する一つの回答として知られる分散の劣加法性（分散のテンソル化）を紹介します。 Remark 記事が長い関係で目次が折りたたまれています。目次全体を確認したい方は「すべて表示」をクリックしてください。 1 Introduction独立な確率変数の列 $${X_1,\cdots,X_n}$$ を用いて統計量 $${Y=f(X_1,\cdots,X_n)}$$ を定義します。今回は統計量 $${Y}$$ の分散 $${\mathbb{V}[Y]}$$ を上から評価する問題を考えます。標本平均 $${Y=\bar{X}}$$ のように関数が一次式 $$ \begin{align*} f(x_1,\cdots,x_n) &= \sum_{i=1}
＜書籍紹介＞ 金属電子論（近藤 淳 著）【物理学】
物理学選書 16 金属電子論 －磁性合金を中心として－ The Physics of Dilute Magnetic Alloys 東邦大学名誉教授 理博 近藤 淳 著 Ａ５判／238頁／定価5500円（本体5000円＋税10％）／1983年11月発行 ISBN 978-4-7853-2317-2 （旧ISBN 4-7853-2317-5） C3042 本書は金属中の伝導電子の示す基礎的諸性質、特に近藤効果といわれるものについて、じっくりと初心者にもわかるように解説したものである。 原子・分子の量子論から説き起こし、いわゆる近藤効果を、局在スピンの揺動という見地からとらえてその本質を解き明かす。さらに、近藤効果に関する厳密解について、数学的に難解にならぬようかなりのページを使って懇切に解説する。 目次 （章タイトル） → 詳細目次 1．原子 2．分子 3．金属のSommerfeld理論
最近のコンピューターの性能を活用するには、何らかの並列化が必須です。具体的にはSIMDの活用やマルチコア（それとGPU）です。プログラミング言語でこれらを利用できれば「C言語よりも速い」を名乗れます。この記事では並列化技術のうち、SIMDを考えます。 HaskellコンパイラーであるGHCにはSIMDのプリミティブ（データ型と関数）が実装されています。しかし、広く使われているとは言い難いです。 使いづらい要因はいくつか考えられます。使えるバックエンドの少なさが一つで、現状（GHC 9.8時点）では、x86(_64)向けのLLVMバックエンドでしか使えません。AArch64など他のアーキテクチャーや、NCGバックエンドでは使えません。 別の要因として、用意されたプリミティブが少ないというものがあります。例えば、整数のビット演算はできません。 現状 論文 GHCにSIMDプリミティブを実装した
【再開発】京成立石 | 吞んべの街で失われたもの、残るもの
「筆者さん、宇ち多゛行かないとですよ！無くなりますよ！！」 「・・・ばれたか」 呑み話で何かと盛り上がる同僚さんから発破をかけられたのは先日の飲み会終わりのことでした。以前から興味がある素振りを見せるのに、一向に動き出さない私を見透かしていたのでしょうか。 時を同じくして呑んべ横丁の看板が外されたというニュースも耳に入ってくるから不思議なものです。 かくして宇ち多゛の行列や独自ルールに怯えていたリトル筆者を蹴り倒し、京成立石へ土曜の朝から向かったのでありました。今回はその時（2023年9月末）と以前訪問した際（2021年12月）の様子を比較しながら、再開発の進捗を追ってみようと思います。 そもそも京成立石って都心から浅草線・京成線に揺られて20分。各駅のみが停車するこじんまりした駅が京成立石です。（本項 2021年12月撮影） 列車を降りると家に帰ってきたような安心感があります。肩肘はらず
【予約販売】Chosfox x Sporewoh / minipeg48 Keyboard Kit - TALPKEYBOARD
https://talpkeyboard.net/items/653c78a4fc5660002b61698d 【予約販売】Chosfox x Sporewoh / minipeg48 Keyboard Kit https://talpkeyboard.net/items/653c78a4fc5660002b61698d 注意： PCBとケースのみのキットです。スイッチとキーキャップは含まれません。画像はイメージです。 Chosfox x Sporewoh チームのロープロファイルキーボードの第2弾が登場です。 minipeg48 は今夏限定販売を行いました bancouver40 の兄弟です。4行x12列、48キー、Ortholinear（直交配列）のコンパクトなキーボードです。minipeg48 はオープンソースで情報が公開されています。今回もChosfoxがアルミニウム製ケースを設計
man systemd で表示されるマニュアルの日本語訳。 名前 systemd, init - systemd システムとサービスを管理するマネージャー。 概要 説明 systemd は、 Linux オペレーティングシステム用のシステムとサービスを管理するマネージャーです。 起動時に最初のプロセスとして(PID 1 として)実行すると、ユーザースペースサービスを起動ならびに管理する init システムとして機能します。 SysV との互換性のために、 systemd が init として呼び出され、 PID が 1 でない場合、 telinit が実行され、すべてのコマンドライン引数が変更されずに渡されます。 つまり、通常のログインセッションから呼び出された場合、 init と telinit はほぼ同等です。 詳細については、 telinit(8) を参照してください。 system
グラフィカルモデリングとは、多変量データ（変数が複数あるデータセット）の変数間の構造を表す統計モデルをグラフによって表現したもので、小難しくいうと、確率変数間の依存関係をグラフ表現したものです。 変数間の関係を無向グラフや有向グラフなどで表現することで、視覚的に変数間の関係を把握することができます。 多変量時系列データに対するグラフィカルモデリングの1手法として、グレンジャー因果性に基づく方法があります。 グレンジャー因果性とは、ある時系列データAの過去の値が別の時系列データBの将来の値を予測する能力を有するというもので、予測的因果関係とも言われています。 先行指標の概念を持ち出せば、「Aの値の変化の後にBの値が変化している」というもので「Aは、Bの先行指標（先行系列）である」という感じです。 多変量時系列データに対するグラフィカルモデリングを作るとき、相互相関を利用するのが一番簡単です。
ロボット共生社会の基礎知識 第17回 資源ゴミの分別もロボットで ロボットが支える未来のリサイクル | 機械系に進む中高生を応援！！
ロボット共生社会の基礎知識 第17回 資源ゴミの分別もロボットで ロボットが支える未来のリサイクル 森山 和道 ＜目次＞ ・きつくて危険、長時間続く分別作業 ・高松機械工業 資源ごみAI自動選別機「AI・B-sort」 ・イーアイアイ「A.S. Robot」 ・ウエノテックス「URANOS」 ・業界全体のイメージ向上 シタラ興産の自動産廃分別ロボット ・ロボットは労働環境を変える きつくて危険、長時間続く分別作業 ロボットというと「ものづくり」に使われるイメージが強いと思います。けれどもロボットの役割は、それだけではありません。今回はリサイクルの話をしたいと思います。廃棄物処理です。みんなが気軽に捨てているペットボトルやジュース缶も回収され、分別され、必要に応じてリサイクルに回されています。 資源ゴミの分別作業には、今でも多くの人手が使われています。ベルトコンベアの上に流れてくる廃棄物の中
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man systemd 日本語訳 - Qiita
VAR（ベクトル自己回帰）モデルで描く時系列グラフィカルモデリング（Python版）