有限要素法 事始め(1次元要素剛性マトリクス) - Qiita
今回の記事について 今回の記事は、コロナ社発行のJavaによるはじめての有限要素法を参考とし、書籍ではJavaで書かれているプログラムをpythonで作ってみたものとなります。また、今回は要素剛性マトリクスを作製するプログラムまでです。 有限要素法の概略 有限要素法とは固体力学の応力やひずみをシミュレーションすることなどに用いられます。固体力学では、物体をたくさんの小さな領域(要素)に分割し、それぞれの要素毎の状態を計算することで、物質全体の変形の様子を求めることになります。物体の状態は3つの微分方程式(応力の平行方程式、ひずみ-変位関係式、応力-ひずみ関係式(構成式))で表現されますが、有限要素法ではそれらの微分方程式を等価な積分表現(仮想仕事の原理)に置き換えることで近似的に変位やひずみを求めます。積分表現により微分方程式は連立一次方程式である剛性方程式に置き換えられます。 また、有限
「なんで自分が何十年とやってる専門家より知識があると思える？」
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/gendai.ismedia.jp/articles/-/84256 jamira13 根本的になんで自分が何十年とやってる専門家より知識があるなんて思えるんだろう？ 2021/06/27 １，整合性どうなってんのえっマジ？ はてな民がそれ言っちゃう？？？？？ あらゆる政策とか、 最近ならウイルスの特徴や対策やワクチンの性能について、 「何十年とやってる専門家」に反論したりなんなら上から目線で説教したりしまくってますよね？？？？ あいつは御用学者だから、あいつはネトウヨだから、あいつは狂ってるから、 結構色んな専門家や学者に対してその主張どころか背景たる知識も専門性もはては人格までも否定して、 「自分の方が優れている」「自分の方が正しく考えられている」という趣旨のブコメしまくってますよね？ ２，口走る前にちょっとぐらいチェックし
実数値遺伝的アルゴリズムの世代交代モデルと実数値交叉【Pythonプログラム付】
遺伝的アルゴリズム（GA: Genetic Algorithm）は生物の進化過程を模倣した最適化アルゴリズムで，その汎用性から様々な場面で用いられています。本記事では，遺伝的アルゴリズムの中でも実数ベクトルを扱う実数値GA（RCGA: Real-Coded Genetic Algorithm）の概要とよく用いられる世代交代モデル，実数値交叉について紹介します。本記事で扱う内容は，主に単目的最適化として使われる手法です。（多目的最適化として使えない訳ではないです。） pythonによる実装例はこちらからどうぞ。 大きい画面で表示したい方はこちらからご覧ください。 スライドの目次 はじめに 実数値遺伝的アルゴリズムの概要 世代交代モデル MGG (Minimal Generation Gap) JGG (Just Generation Gap) 実数値交叉 BLX-α (BLend Cross
Pythonで実数値遺伝的アルゴリズムの性能を評価してみる ~その２~ - Qiita
はじめに 前回の投稿Pythonで実数値遺伝的アルゴリズムの性能を評価してみるの投稿の課題の一つであったBLX-α以外の交叉法としてUNDXの実装を行いました。 UNDXとは 実数値GAの交叉に親を3つ用いる(BLX-αは2つ)ようにした手法で、変数間の依存関係に強い手法とされています。 なお、世代交代時に子との入れ替えの対象となる親は2つだけです。 詳細は以下の論文を参照してください。 実数値GAのフロンティア 単峰性正規分布交叉を用いた実数値遺伝的アルゴリズムによる光学系の最適化 実装 githubに置いています。 https://github.com/SwitchBladeJW/RCGA 評価方法 前回と同様のベンチマーク関数を用いて、BLX-αとUNDXの性能を評価しました。 世代交代モデルはMGGを用いています。 致死個体に対する対応は前回から変更しています。 世代交代数：2個体
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