機械学習で応答曲面を求めた後、その曲面（学習済モデル）の最小値や最大値を探査したい場合があります。ここではPythonによる実現の例として、とりあえずPyTorchで機械学習→PlatypusのNSGA-IIで探査といった方法を試してみます。
続きを読む1つの応答曲面を遺伝的アルゴリズムで探査するPythonコード例
工学
Pythonで二項係数を理解してベジェ曲線描画コードを実装する
ベジェ曲線はコンピュータグラフィックスの分野で曲線を描く時によく使われています。描画に使う数式を理解して自分で実装する事ができれば、自動作図や画像処理の幅が広がります。ここではベジェ曲線の数式を解説しながらPythonコードを紹介します。
続きを読む積分で解くWi-FiパスワードをPython/sympyで計算する
Pythonのsympyでintegrateを使うと積分式も文字式のまま処理する事が可能です。ここでは例題としてとあるホテルのWi-Fiパスワードをsympyで解きながら使い方を確認していきます。
続きを読むPlatypusで多目的最適化からパレートフロントを求める方法
多目的最適化とは、2つ以上のトレードオフ関係にある複数の目的関数を同時に最適化する方法の事です。ここではPythonライブラリであるPlatypusを使って簡単な多目的最適化を行い、パレートフロントを求めるコードを紹介します。
続きを読む振動モデルを直接法の周波数応答解析で解くPythonコード
振動シミュレーションの代表的な解法の1つに周波数応答解析があります。この解析手法は時間領域ではなく周波数領域で計算をするため、一般的に計算負荷が軽いとされ実際の設計現場で重宝されています。ここではPythonで振動モデルを周波数応答解析で解く例を紹介します。
続きを読むベイズの定理から最尤推定法を導出してPythonで可視化してみる
データ同化の重要な考え方である変分法の基礎、最尤推定法を学んでみます。この手法は条件付確率を示すベイズの定理を理解する必要があるため、今回も図解付きの式導出とPythonによる体験を交えて説明します。
続きを読むPythonで学ぶデータ同化の基礎！線形最小分散推定をやってみる
観測値とモデルの第1推定値を使って統計的に最適値を推定する「データ同化」という手法があります。ここでは基礎である線形最小分散推定を、初学者の筆者が理解した事をできるだけ噛み砕きながら、さらにPythonを使って実際にデータ処理を行ないながら紹介します。
続きを読む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。
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