ディープラーニングのフレームワークであるPyTorchを学ぶために、まずは超簡単な線形回帰問題を解いてみます。ここではtorchのネットワーク構築方法、最適化モデル選択、損失関数の設置方法と基礎的な使い方を紹介します。
続きを読むPyTorchのネットワークモデルを使って線形回帰をする方法
Pythonで固有ベクトルのMAC（モード信頼性評価基準）を計算
振動モードの定量的な相関比較にMAC(モード信頼性評価基準)という方法があります。ここではMACの概要や式を学び、Pythonで実際にMACを計算する方法を紹介します。
続きを読むPython/matplotlibで表を作成し見栄えを整える方法
Pythonでデータ処理をしていると表（.table）を扱いたくなる時があります。しかしデフォルトの表があまりにもプアな見た目なので、ここでは.tableを色々とカスタマイズしていく方法を紹介します。
続きを読むPythonでベクトルと関数の相関を計算してみる
2つの物理量の間の相関を分析することは工学的問題として重要です。ここでは基本的なベクトルと関数の相関の考え方を紹介し、Pythonを使って実際に計算することで理解を深めます。
続きを読むPython/matplotlibでウォーターフォール図を描く方法
ウォーターフォール図は企業のIR資料でよく見かける図ですが、投資家向け以外でも使いこなせば大変説得力のある図となるようです。ここではPythonでウォーターフォール図を描くにはどうしたら良いかを検討した結果を紹介します。
続きを読むPythonでレイリー減衰を実装する方法！解析して効果を見てみる
シミュレーション分野にはレイリー減衰という減衰の考え方があります。ここではPythonでレイリー減衰の曲線を書いたり、シミュレーションで使って効果を確かめたりしながら学んでいきます。
続きを読むPython/SymPyで連立運動方程式の剛性行列を自動生成する
質点の振動を運動方程式で記述する時、結構面倒なのが剛性行列の作成だと思います。ここでは振動の勉強がてら、Python/Sympyを使った剛性行列自動生成をしてみた方法を紹介します。
続きを読むPythonで体験する制振技術!ダイナミックダンパーで遊んでみる
工業製品で扱う振動というのはとにかく抑えたいものです。ここでは制振技術の一つであるパッシブ型のダイナミックダンパーについて解説し、Pythonによるシミュレーションでパラメータスタディを行う方法を紹介します。
続きを読むPythonでテンプレートマッチングによる物体トラッキング
動画内の物体を自動的に追跡（トラッキング）する事ができれば、高価な計測システムを使わなくても変位や速度を知る事が出来ます。ここではPythonのOpenCVを使って動画内の物体検知を行う例を紹介します。
続きを読むPythonで複数画像からGIFを作る時に便利な処理まとめ
技術的なコードは時にGIF等で動きを付けて結果を出した方が理解が深まる場合があります。ここではPythonでGIFファイルを扱う時に便利な処理をまとめていきます。
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