行列式 - 関連ブログ

2024/04/23|おれカネゴン

そのままカネゴンは、ついつい「三体3 死神永生」をポチって最後まで一気読みしてしまいましたとさ【マーケに負けたおれカネゴン】 読後の衝撃が破れ鐘のようにカネゴンの中でぐわんぐわんと鳴り響いて止まりません【最後はカウベルおれカネゴン】 この衝撃は、カネゴンが幼虫(幼稚園)のときにマンションのお隣さんち...

ChatGPTを活用してサーキュレーターの異常検知をやってみた! - Qiita

1.はじめに こんにちは。(株) 日立製作所のLumada Data Science Lab.の山崎 建です。 私は入社1年目の新人データサイエンティストであり、普段の業務では、データ分析による課題解決や、データ利活用のためのコンサルティングを行っています。 今回は 自身のデータサイエンスの知識と生成AIを用いて、自宅で活用でき...

Covariance Steering: 不確定性の制御

本記事はスタンフォード大学の田久保勇志(https://www.linkedin.com/in/yuji-takubo/ )による寄稿です。 はじめに 最適制御における不確定性の考慮(Stochastic Optimal Control) の領域において、ここ5年ほどで大きな注目を集めているCovariance Steeringについて解説をします。 プラント、或いはダイナミクスに対する...

宮城清行すげえ - INTEGERS

関孝和すげえという話をします。 【算聖】関 孝和【新助、自由亭】 先月、上野健爾、小川束、小林龍彦、佐藤賢一 による『関孝和全集』が岩波書店から出版されました:岩波書店のページ。 最近はこの本を勉強しているのですが、すこぶる面白いです。 私は元々「関・ベルヌーイ数」という数学的対象がものすごく好きです...

[NumPy超入門]平均/中央値/最頻値や分散/標準偏差を求めてみよう

連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩...

[NumPy超入門]逆行列、行列式、固有値と固有ベクトルを計算してみよう

連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩...

量子カーネル法 - Qiita

はじめに 友人たちと、古典のカーネル法について勉強をしていた。それが一通り終わったので、量子カーネル法について自分が知っていることをまとめて、友人に紹介することにした。 そのまとめを公開するが、そういった経緯から、この記事は線形代数やカーネル法を既に学んだことのある読者をターゲットとしている。 線形...

日本最速? HP 15C Collector’s Editionの現物レビュー - OptoEleMechの日記

HP 15C Collector’s Editionが届いたので、さっそく開封してみます。 8月以降に届くと思っていましたが、7月に受け取ることができました。 外箱は、紙のケースになっています。 HP 15C Collector’s Edition 裏にはもの凄い言語の数で「関数電卓」(Scientific Calculator)と記載されています。 裏 外箱から取り出すと、12...

Python3ではじめるシステムトレード:ヤコビアン - Qiita

2023/7/25 13:30 ヤコビアンは統計学実践ワークブックの4章変数変換に出てきますが、限られたページ数の中での説明なので、よくわかりません。そこで英語のウィキ https://en.wikipedia.org/wiki/Jacobian_matrix_and_determinant を基にPythonコードを含めて、調べてみました。DeepL,ChatGPTと使っています。 いつも通...

線形代数

KIT数学ナビゲーションのページの中で線形代数に関するページを集めている.特に断らない限りベクトル,行列の成分はすべて実数であるとして説明する. ■行列 行列の定義 行ベクトル,列ベクトル,係数行列,列ベクトルを用いた行列の表し方,成分が複素数のベクトルと行列 行列の和 行列のスカラー倍 -Aの定義 行列の...


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