技術ようつべチャンネル集 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モ
曲線あてはめ - Wikipedia
曲線あてはめ（きょくせんあてはめ）またはカーブフィッティング（英: curve fitting）[1][2][3][4]は、実験的に得られたデータまたは制約条件に最もよく当てはまるような曲線を求めること。最良あてはめ、曲線回帰とも。一般に内挿や回帰分析を用いる。場合によっては外挿も用いる。回帰分析で曲線を求める場合、その曲線はデータ点を必ず通るわけではなく、曲線とデータ点群の距離が最小になるようにする。曲線あてはめによって得られた曲線を、近似曲線という。特に回帰分析を用いた場合には回帰曲線という。現実の実験データは直線的ではないことが多いため散布図、近似曲線を求める必要性は高い。 我々が考えるべき問題は、実験データを実験を説明する「説明変数」と「目的変数」に分類した上で、説明変数 と、目的変数yの関係 を求めることである。説明変数としては測定条件を考えることが多く、目的変数としては、測定値
平面幾何におけるベクトル演算
ここでは，ACM/ICPC頻出の平面幾何について，基本的なベクトル演算を解説します。 最後にライブラリとしてソースコードを載せているので本番では印刷して持っておくとよいでしょう。 ベクトルの基礎 デカルト座標系とユークリッド空間 スカラーとベクトル 点とベクトル ベクトルの和と差 ベクトルの利用 complex型の導入 絶対値，2点間の距離，単位ベクトル 法線ベクトル，単位法線ベクトル 内積と外積 内積・外積 2直線の直交判定・平行判定 点が線上にあるかないかの判定 直線と線分 直線と点の距離 線分と点の距離 線分の交差判定 線分の交点計算 直線の交点計算 ソースコード $Id: index.shtml 1825 2007-09-23 00:35:10Z SYSTEM $
いろいろな曲線
グラフ描画についての指針 グラフを調べる場合、次のことを念頭において計算を進めればよい。 （１） 曲線の存在範囲（Existence)や座標軸に対する対称性(Symmetry) （２） 座標軸との交点(Intersection)や曲線上の特殊な点の座標(Special point) （３） 関数の増減と極値(One) （４） 関数の凹凸と変曲点(Two) （５） 漸近線(Straight line) 私の高校時代、上記手順を覚えるために頭文字をつなぎ合わせて、 ＳＥＳＩＯＴＳ（セシオッツ） などという語呂合わせを考案したものだ。 例 曲線 Ｙ２＝Ｘ２(１－Ｘ２) のグラフを描いてみよう。 式の特徴から、曲線は、Ｘ軸に関して対称、Ｙ軸に関して対称、原点に関して対称である ので、計算する範囲を、Ｘ≧０、Ｙ≧０ としてよい。さらに、Ｙ２≧０ であるので、 ０≦Ｘ≦１ としてよい。このとき、与えら
川上一郎 | 数値計算の基礎
数値計算の基礎 川上 一郎 日本大学名誉教教 「数値計算の基礎」は，教科書 川上一郎 「数値計算」（理工系の数学入門コース）岩波書店 から引き続いて学習する人のために，日本大学における講義ノートをまとめたものです．次の諸点を了解の上，利用して下さい． （１）本書は pdf ファイル（numeric.pdf，2MB強，B5判両面印刷約500ページ） ですから，利用者は Adobe社の日本語版 Adobe Reader（フリーソフト)が必要です．Adobe Readerは、 をクリックすることによりダウンロードできます． 本書の中のFORTRANプログラムを抜き出して，別にテキストファイル（ program.txt，225kB，7000行強）として付け加えてあります．テキストファイルは利用者がダウンロードすれば容易に編集できます． （2）利用（閲覧，ダウンロード）は自由（
円の最小二乗法（最小二乗中心法）
図のように、完全に円ではないが、円のような図形があり（黒線）、これを真円でフィッティングしたい（赤線）という状況を考えます。これを最小二乗法で考えます。 まず、数値化しないといけないので、黒線の図形をぐっとにらんで、大体中心と思われるところに原点Oを作り、XYの座標系を作ります。（今の場合、説明のためにわざとずらしてありますが、見た目で判断して、大体中心に点Oを決めます） X軸は原点さえ通っていれば、方向は自由です。 このとき、もっともよくフィットする真円の中心点Aの座標(a,b)と、真円の半径Rを求めるのが最終目標です。 まず、一周（2π)を均等に分割し、角度θi、原点からの距離ρiのデータ点のセットをつくります。点の数（データセットの数）をNとします。 例えば、3番目の点で、θ3、ρ3は以下の図のようなものです。 三角関数の関係から ですね。 このとき、 もっともよくフィットする
金丸隆志の講義資料
アプリケーション系 Microsoft Office の基礎：工学院大学 (2005年～) 計算機アーキテクチャ・プログラミング言語系 [アーキテクチャ・アセンブリ言語] マイクロプロセッサ及び演習 (最終稿)：東京農工大学 (2001～2004年) [C/C++] オンラインコンパイラで C/C++ を自習しよう：工学院大学 (2020年～) 非情報系学生のための C/C++ 入門：工学院大学 (2008年～2019年) クラスから入る C++：東京農工大学 (2003年～2004年) C から入る C++：東京農工大学 (2002年) [Basic] Excel で学ぶ Visual Basic for Applications (VBA)：工学院大学 (2005年～) 電子工作系 LEDやモーターをArduinoで制御しよう (Tinkercadによるオンライン講義版)：工学院大学
端数処理 - Wikipedia
丸めは任意の丸め幅に対し可能だが、以下では特に断らない限り、丸め幅を1とする（後段の「#例」では、丸め幅は0.1である）。任意の丸め幅で丸めるには、丸める前に丸め幅で割り、丸めた後に丸め幅をかける。 主に正数について述べるが、負数についても適宜述べる。 整数部分をそのまま残し、小数点以下を0とする丸めを「切り捨て」という。それに対し、小数点以下が0でなかった場合整数部分を1増やし、小数点以下を0とする丸めを「切り上げ」という。 負の数を考えると、「切り捨て」「切り上げ」に準ずる丸めは、4種類ある。それぞれ「○○への丸め」と呼ばれる。 符号を無視して絶対値を丸める場合、「切り捨て」は常に0へ近づく（または変わらない。以下では省略）ので「0への丸め (rounding toward zero; RZ)」、「切り上げ」は常に数直線上の無限遠点へ近づくので「無限大への丸め (rounding to
画像処理ソリューション
◆画像フィルタ処理 二値化、Ｐタイル法、判別分析法（大津の二値化）、平滑化フィルタ、ガウシアンフィルタの特徴、メディアンフィルタ 、エッジ抽出、アンシャープマスキング（鮮鋭化フィルタ）、膨張・収縮・オープニング・クロージング、細線化、画素の補間(Nearest neighbor、Bilinear、Bicubic)、外周画素の処理 ◆画像処理プログラム 二値化、ビットマップファイルフォーマット、多ビット（10Bit、12Bit）画像データの表示、フォーマット、ＶＢ６．０でビットマップファイルを開く、拡大鏡＋プロファイル機能（開発中！）、残効錯視、.NET(C++/CLI)による画像拡大縮小表示、画像処理サンプルプログラム、ルックアップテーブル（ガンマ補正の例） クラス／ハンドルの作成、解放、ファイルを開くダイアログボックスの表示、ビットマップファイルをピクチャボックスに表示、ラベル背景色の透
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
有限要素法(FEM)のページ
有限要素法(FEM)は偏微分方程式を解いたり力学解析をする上で非常に強力な方法です。 何十年にもわたり様々な研究が精力的になされ、この手法は目まぐるしく発展してきました。 しかし大企業の開発者や大学の研究者など、ごく一部の限られた人以外はその恩恵を被ることができないのが現状です。 誰でも簡単に有限要素法を理解して使えるようになることに少しでも役に立つことを、 このWebページを通じて目指しています。
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ワイヤ・ケーブルの微分幾何学
フィボナッチ数列は２進数でも美しいのか(PDF)
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Javaアプレットによるグラフィックス、数値シミュレーション