ここで意見を求めるよりもお医者さんに見ていただいた方が確実ですし質問者様もここで合ってるかわからない回答を見るより安心ではないでしょうか? この回答を読んだ後、病院に今の症状(つわりがひどくて食欲もあまりない。つらい。体重も5、6キロ減っているが大丈夫ですか? )を電話してみてください。 点滴を受けにきてくださいとか何かしら対応していただけます。 もうすぐお母さんになるんだからがんばって! >ご質問者様はゴハンは少しでも食べていますでしょうか?? 少しですが食べてます。 でも、ホントに少しでグレープフルーツ半分とかそんなんです。。 >また体がダルいという事で家事も手につかない状態ですか? ちょっとでも動くと悪化するので、家事は放棄してます。 >次の検診日はいつでしょうか? 再来週です。 皆さんのご回答を見て、明日病院にいくことにしました。 お礼日時:2006/08/22 18:48 妊娠おめでとうございます!そしてつわり、、、つらいでしょう!! 今すぐでも明日朝でも良いです。かかりつけに行ってください。 そして、これから産まれるまで、頭の中で「病院に行ったほうがいいかな、、、」と頭をよぎったら必ず病院に行ってください。行かないでもやもやした時間を過ごすのは体に良くありません 一回の治療も3000円前後です。3000円で安心が買えるなら安いもんだ。。。私はそう思いながら10ヶ月すごしました^^ さあ、すーーんごくつらいでしょうが、重い腰をあげて!赤ちゃんはママのがんばりをちゃんと解ってますよ!お医者さん行ってくださいね 3 回答ありがとうございます! >赤ちゃんはママのがんばりをちゃんと解ってますよ! 嬉しいお言葉です(TT) 明日病院に行ってきます!! 「つわりの重い人」が絶対に試すべき3大解消法 - 人生で一番大事な最初の1000日の食事. お礼日時:2006/08/22 18:45 お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて! gooで質問しましょう! このQ&Aを見た人はこんなQ&Aも見ています
どん つわりの対処って病院によって違うんで困りますよね💦 私なんて3週間で7キロ減って、飲み物もフルーツジュースをなんとか飲んでそれも吐いて胃液や胆汁出してて何度も相談したけど、尿検査のケトンが正常値だったのでなにも対処してもらえませんでしたよ(・・;) どんなときでも、毎回今の症状や状態は相談したほうがいいと思います! 私は辛すぎて、違う産婦人科でつわりだけ相談したら入院レベル!と騒がれ、でも入院はいろいろあってできなかったので相談したら、吐いても水分をとることと、毎日2回点滴に行く約束でなんとかかんとかって感じでした。 しんばば 水分とれなくなったら。ですがその時点で身体はだいぶ弱ってるので慢性化させる前に早めに点滴行かれた方が回復早いそうですよ(>_<) 一人目はわからないからつわりはこんなもんなんだと我慢しすぎ水すらとれなくなり1ヶ月で12キロ減で即入院になりました^_^; 今回は1週間で4キロ減で2日に一回の点滴通院で乗り切りました^_^; 4月26日
\begin{eqnarray} \left\{ \begin{array} \, v \, (x) &=& v_{in} \cosh{ \gamma x} \, – \, z_0 \, i_{in} \sinh{ \gamma x} \\ \, i \, (x) &=& \, – z_{0} ^{-1} v_{in} \sinh{ \gamma x} \, + \, i_{in} \cosh{ \gamma x} \end{array} \right. \; \cdots \; (4) \end{eqnarray} 以上復習でした. 以下, 今回のメインとなる4端子回路網について話します. 分布定数回路のF行列 4端子回路網 交流信号の取扱いを簡単にするための概念が4端子回路網です. 4端子回路網という考え方を使えば, 分布定数回路の計算に微分方程式は必要なく, 行列計算で電流と電圧の関係を記述できます. 4端子回路網は回路の一部(または全体)をブラックボックスとし, 中身である回路構成要素については考えません. 入出力電圧と電流の関係のみを考察します. 図1. 4端子回路網 図1 において, 入出力電圧, 及び電流の関係は以下のように表されます. \begin{eqnarray} \left[ \begin{array} \, v_{in} \\ \, i_{in} \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} F_1 & F_2 \\ F_3 & F_4 \end{array} \right] \, \left[ \begin{array} \, v_{out} \\ \, i_{out} \end{array} \right] \; \cdots \; (5) \end{eqnarray} 式(5) 中の $F= \left[ \begin{array}{cc} F_1 & F_2 \\ F_3 & F_4 \end{array} \right]$ を4端子行列, または F行列と呼びます. 4端子回路網や4端子行列について, 詳しくは以下のリンクをご参照ください. 行列の対角化 計算サイト. ここで, 改めて入力端境界条件が分かっているときの電信方程式の解を眺めてみます. 線路の長さが $L$ で, $v \, (L) = v_{out} $, $i \, (L) = i_{out} $ とすると, \begin{eqnarray} \left\{ \begin{array} \, v_{out} &=& v_{in} \cosh{ \gamma L} \, – \, z_0 \, i_{in} \sinh{ \gamma L} \\ \, i_{out} &=& \, – z_{0} ^{-1} v_{in} \sinh{ \gamma L} \, + \, i_{in} \cosh{ \gamma L} \end{array} \right.
\; \cdots \; (6) \end{eqnarray} 式(6) を入力電圧 $v_{in}$, 入力電流 $i_{in}$ について解くと, \begin{eqnarray} \left\{ \begin{array} \, v_{in} &=& \, \cosh{ \gamma L} \, v_{out} \, + \, z_0 \, \sinh{ \gamma L} \, i_{out} \\ \, i_{in} &=& \, z_0 ^{-1} \, \sinh{ \gamma L} \, v_{out} \, + \, \cosh{ \gamma L} \, i_{out} \end{array} \right. \; \cdots \; (7) \end{eqnarray} これを行列の形で表示すると, 以下のようになります. 分布定数回路におけるF行列の導出・高周波測定における同軸ケーブルの効果 Imaginary Dive!!. \begin{eqnarray} \left[ \begin{array} \, v_{in} \\ \, i_{in} \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} \, \cosh{ \gamma L} & \, z_0 \, \sinh{ \gamma L} \\ \, z_0 ^{-1} \, \sinh{ \gamma L} & \, \cosh{ \gamma L} \end{array} \right] \, \left[ \begin{array} \, v_{out} \\ \, i_{out} \end{array} \right] \; \cdots \; (8) \end{eqnarray} 式(8) を 式(5) と見比べて頂ければ分かる通り, $v_{in}$, $i_{in}$ が入力端の電圧と電流, $v_{out}$, $i_{out}$ が出力端の電圧, 電流と考えれば, 式(8) の $2 \times 2$ 行列は F行列そのものです. つまり、長さ $L$ の分布定数回路のF行列は, $$ F= \left[ \begin{array}{cc} \, \cosh{ \gamma L} & \, z_0 \, \sinh{ \gamma L} \\ \, z_0 ^{-1} \, \sinh{ \gamma L} & \, \cosh{ \gamma L} \end{array} \right] \; \cdots \; (9) $$ となります.
array ( [ [ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]]) #2×3の2次元配列 print ( a) [[0 1 2] [3 4 5]] 転換してみる この行列を転置してみると、以下のようになります。 具体的には、(2, 3)成分である「5」が(3, 2)成分に移動しているのが確認できます。 他の成分に関しても同様のことが言えます。 このようにして、 Aの(i, j)成分と(j, i)成分が、すべて入れ替わったのが転置行列 です。 import numpy as np a = np. 大学数学レベルの記事一覧 | 高校数学の美しい物語. array ( [ [ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]]) #aの転置行列を出力。a. Tは2×2の2次元配列。 print ( a. T) [[0 3] [1 4] [2 5]] 2次元配列については比較的、理解しやすいと思います。 しかし、転置行列は2次元以上に拡張して考えることもできます。 3次元配列の場合 3次元配列の場合には、(i, j, k)成分が(k, j, i)成分に移動します。 こちらも文字だけだとイメージが湧きにくいと思うので、先ほどの3次元配列を例に考えてみます。 import numpy as np b = np. array ( [ [ [ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [ [ 12, 13, 14, 15], [ 16, 17, 18, 19], [ 20, 21, 22, 23]]]) #2×3×4の3次元配列です print ( b) [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] 転換してみる これを転置すると以下のようになります。 import numpy as np b = np.