\; \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. 行列の対角化 計算サイト. \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.
\bm xA\bm x と表せることに注意しよう。 \begin{bmatrix}x&y\end{bmatrix}\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}x&y\end{bmatrix}\begin{bmatrix}ax+by\\cx+dy\end{bmatrix}=ax^2+bxy+cyx+dy^2 しかも、例えば a_{12}x_1x_2+a_{21}x_2x_1=(a_{12}+a_{21})x_1x_2) のように、 a_{12}+a_{21} の値が変わらない限り、 a_{12} a_{21} を変化させても 式の値は変化しない。したがって、任意の2次形式を a_{ij}=a_{ji} すなわち対称行列 を用いて {}^t\! \bm xA\bm x の形に表せることになる。 ax^2+by^2+cz^2+dxy+eyz+fzx= \begin{bmatrix}x&y&z\end{bmatrix} \begin{bmatrix}a&d/2&f/2\\d/2&b&e/2\\f/2&e/2&c\end{bmatrix} \begin{bmatrix}x\\y\\z\end{bmatrix} 2次形式の標準形 † 上記の は実対称行列であるから、適当な直交行列 によって R^{-1}AR={}^t\! RAR=\begin{bmatrix}\lambda_1\\&\lambda_2\\&&\ddots\\&&&\lambda_n\end{bmatrix} のように対角化される。この式に {}^t\! \bm y \bm y を掛ければ、 {}^t\! \bm y{}^t\! RAR\bm y={}^t\! 行列の対角化. (R\bm y)A(R\bm y)={}^t\! \bm y\begin{bmatrix}\lambda_1\\&\lambda_2\\&&\ddots\\&&&\lambda_n\end{bmatrix}\bm y=\lambda_1y_1^2+\lambda_2y_2^2+\dots+\lambda_ny_n^2 そこで、 を \bm x=R\bm y となるように取れば、 {}^t\! \bm xA\bm x={}^t\! (R\bm y)A(R\bm y)=\lambda_1y_1^2+\lambda_2y_2^2+\dots+\lambda_ny_n^2 \begin{cases} x_1=r_{11}y_1+r_{12}y_2+\dots+r_{1n}y_n\\ x_2=r_{21}y_1+r_{22}y_2+\dots+r_{2n}y_n\\ \vdots\\ x_n=r_{n1}y_1+r_{n2}y_2+\dots+r_{nn}y_n\\ \end{cases} なる変数変換で、2次形式を平方完成できることが分かる。 {}^t\!
Numpyにおける軸の概念 機械学習の分野では、 行列の操作 がよく出てきます。 PythonのNumpyという外部ライブラリが扱う配列には、便利な機能が多く備わっており、機械学習の実装でもこれらの機能をよく使います。 Numpyの配列機能は、慣れれば大きな効果を発揮しますが、 多少クセ があるのも事実です。 特に、Numpyでの軸の考え方は、初心者にはわかりづらい部分かと思います。 私も初心者の際に、理解するのに苦労しました。 この記事では、 Numpyにおける軸の概念について詳しく解説 していきたいと思います! こちらの記事もオススメ! 2020. 07. 30 実装編 ※最新記事順 Responder + Firestore でモダンかつサーバーレスなブログシステムを作ってみた! Pyth... 2020. 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!!. 17 「やってみた!」を集めました! (株)ライトコードが今まで作ってきた「やってみた!」記事を集めてみました! ※作成日が新しい順に並べ... 2次元配列 軸とは何か Numpyにおける軸とは、配列内の数値が並ぶ方向のことです。 そのため当然ですが、 2次元配列には2つ 、 3次元配列には3つ 、軸があることになります。 2次元配列 例えば、以下のような 2×3 の、2次元配列を考えてみることにしましょう。 import numpy as np a = np. array ( [ [ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]]) #2×3の2次元配列 print ( a) [[0 1 2] [3 4 5]] 軸の向きはインデックスで表します。 上の2次元配列の場合、 axis=0 が縦方向 を表し、 axis=1 が横方向 を表します。 2次元配列の軸 3次元配列 次に、以下のような 2×3×4 の3次元配列を考えてみます。 import numpy as np b = np.
線形代数I 培風館「教養の線形代数(五訂版)」に沿って行っている授業の授業ノート(の一部)です。 実対称行列の対角化 † 実対称行列とは実行列(実数行列)かつ対称行列であること。 実行列: \bar A=A ⇔ 要素が実数 \big(\bar a_{ij}\big)=\big(a_{ij}\big) 対称行列: {}^t\! A=A ⇔ 対称 \big(a_{ji}\big)=\big(a_{ij}\big) 実対称行列の固有値は必ず実数 † 準備: 任意の複素ベクトル \bm z に対して、 {}^t\bar{\bm z}\bm z は実数であり、 {}^t\bar{\bm z}\bm z\ge 0 。等号は \bm z=\bm 0 の時のみ成り立つ。 \because \bm z=\begin{bmatrix}z_1\\z_2\\\vdots\\z_n\end{bmatrix}, \bar{\bm z}=\begin{bmatrix}\bar z_1\\\bar z_2\\\vdots\\\bar z_n\end{bmatrix}, {}^t\! \bar{\bm z}=\begin{bmatrix}\bar z_1&\bar z_2&\cdots&\bar z_n\end{bmatrix} {}^t\! \bar{\bm z} \bm z&=\bar z_1 z_1 + \bar z_2 z_2 + \dots + \bar z_n z_n\\ &=|z_1|^2 + |z_2|^2 + \dots + |z_n|^2 \in \mathbb R\\ 右辺は明らかに非負で、ゼロになるのは の時のみである。 証明: 実対称行列に対して A\bm z=\lambda \bm z が成り立つ時、 \, {}^t\! (AB)=\, {}^t\! B\, {}^t\! A に注意しながら、 &\lambda\, {}^t\! \bar{\bm z} \bm z= {}^t\! \bar{\bm z} (\lambda\bm z)= {}^t\! \bar{\bm z} (A \bm z)= {}^t\! \bar{\bm z} A \bm z= {}^t\! \bar{\bm z}\, {}^t\! 線形代数です。行列A,Bがそれぞれ対角化可能だったら積ABも対角... - Yahoo!知恵袋. A \bm z= {}^t\! \bar{\bm z}\, {}^t\!
本サイトではこれまで分布定数回路を電信方程式で扱って参りました. しかし, 電信方程式(つまり波動方程式)とは偏微分方程式です. 計算が大変であることは言うまでもないかと. この偏微分方程式の煩わしい計算を回避し, 回路接続の扱いを容易にするのが, 4端子行列, またの名を F行列です. 本稿では, 分布定数回路における F行列の導出方法を解説していきます. 分布定数回路 まずは分布定数回路についての復習です. 電線や同軸ケーブルに代表されるような, 「部品サイズが電気信号の波長と同程度」となる電気部品を扱うために必要となるのが, 分布定数回路という考え方です. 分布定数回路内では電圧や電流の密度が一定ではありません. 分布定数回路内の電圧 $v \, (x)$, 電流 $i \, (x)$ は電信方程式によって記述されます. \begin{eqnarray} \left\{ \begin{array} \, \frac{ \mathrm{d} ^2}{ \mathrm{d} x^2} \, v \, (x) = \gamma ^2 \, v \, (x) \\ \, \frac{ \mathrm{d} ^2}{ \mathrm{d} x^2} \, i \, (x) = \gamma ^2 \, i \, (x) \end{array} \right. \; \cdots \; (1) \\ \rm{} \\ \rm{} \, \left( \gamma ^2 = zy \right) \end{eqnarray} ここで, $z=r + j \omega \ell$, $y= g + j \omega c$, $j$ は虚数単位, $\omega$ は入力電圧信号の角周波数, $r$, $\ell$, $c$, $g$ はそれぞれ単位長さあたりの抵抗, インダクタンス, キャパシタンス, コンダクタンスです. 行列の対角化 計算. 導出方法, 意味するところの詳細については以下のリンクをご参照ください. この電信方程式は電磁波を扱う「波動方程式」と全く同じ形をしています. つまり, ケーブル中の電圧・電流の伝搬は, 空間を電磁波が伝わる場合と同じように考えることができます. 違いは伝搬が 1次元的であることです. 入射波と反射波 電信方程式 (1) の一般解は以下のように表せます.
RR&=\begin{bmatrix}-1/\sqrt 2&0&1/\sqrt 2\\1/\sqrt 6&-2/\sqrt 6&1/\sqrt 6\\1/\sqrt 3&1/\sqrt 3&1/\sqrt 3\end{bmatrix}\begin{bmatrix}-1/\sqrt 2&1/\sqrt 6&1/\sqrt 3\\0&-2/\sqrt 6&1/\sqrt 3\\1/\sqrt 2&1/\sqrt 6&1/\sqrt 3\end{bmatrix}\\ &=\begin{bmatrix}1/2+1/2&-1/\sqrt{12}+1/\sqrt{12}&-1/\sqrt{6}+1/\sqrt{6}\\-1/\sqrt{12}+1/\sqrt{12}&1/6+4/6+1/6&1/\sqrt{18}-2/\sqrt{18}+1/\sqrt{18}\\-1/\sqrt 6+1/\sqrt 6&1/\sqrt{18}-2/\sqrt{18}+1/\sqrt{18}&1/\sqrt 3+1/\sqrt 3+1/\sqrt 3\end{bmatrix}\\ &=\begin{bmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{bmatrix} で、直交行列の条件 {}^t\! R=R^{-1} を満たしていることが分かる。 この を使って、 は R^{-1}AR=\begin{bmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&4\end{bmatrix} の形に直交化される。 実対称行列の対角化の応用 † 実数係数の2次形式を実対称行列で表す † 変数 x_1, x_2, \dots, x_n の2次形式とは、 \sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^na_{ij}x_ix_j の形の、2次の同次多項式である。 例: x の2次形式の一般形: ax^2 x, y ax^2+by^2+cxy x, y, z ax^2+by^2+cz^2+dxy+eyz+fzx ここで一般に、 \sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^na_{ij}x_ix_j= \begin{bmatrix}x_1&x_2&\cdots&x_n\end{bmatrix} \begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\a_{21}&a_{22}&&\vdots\\\vdots&&\ddots&\vdots\\a_{b1}&\cdots&\cdots&a_{nn}\end{bmatrix} \begin{bmatrix}x_1\\x_2\\\vdots\\x_n\end{bmatrix}={}^t\!
(株)ライトコードは、WEB・アプリ・ゲーム開発に強い、「好きを仕事にするエンジニア集団」です。 Pythonでのシステム開発依頼・お見積もりは こちら までお願いします。 また、Pythonが得意なエンジニアを積極採用中です!詳しくは こちら をご覧ください。 ※現在、多数のお問合せを頂いており、返信に、多少お時間を頂く場合がございます。 こちらの記事もオススメ! 2020. 30 実装編 (株)ライトコードが今まで作ってきた「やってみた!」記事を集めてみました! ※作成日が新しい順に並べ... ライトコードよりお知らせ にゃんこ師匠 システム開発のご相談やご依頼は こちら ミツオカ ライトコードの採用募集は こちら にゃんこ師匠 社長と一杯飲みながらお話してみたい方は こちら ミツオカ フリーランスエンジニア様の募集は こちら にゃんこ師匠 その他、お問い合わせは こちら ミツオカ お気軽にお問い合わせください!せっかくなので、 別の記事 もぜひ読んでいって下さいね! 一緒に働いてくれる仲間を募集しております! ライトコードでは、仲間を募集しております! 当社のモットーは 「好きなことを仕事にするエンジニア集団」「エンジニアによるエンジニアのための会社」 。エンジニアであるあなたの「やってみたいこと」を全力で応援する会社です。 また、ライトコードは現在、急成長中!だからこそ、 あなたにお任せしたいやりがいのあるお仕事 は沢山あります。 「コアメンバー」 として活躍してくれる、 あなたからのご応募 をお待ちしております! なお、ご応募の前に、「話しだけ聞いてみたい」「社内の雰囲気を知りたい」という方は こちら をご覧ください。 書いた人はこんな人 「好きなことを仕事にするエンジニア集団」の(株)ライトコードのメディア編集部が書いている記事です。 投稿者: ライトコードメディア編集部 IT技術 Numpy, Python 【最終回】FastAPIチュートリ... 「FPSを生み出した天才プログラマ... 初回投稿日:2020. 01. 09
運び屋アザゼルが客に売りつける薬は実は単なるビタミン剤であり効果は無い しかし客はよほど金が無い訳でもなければこの薬を購入する プラシーボ効果を期待する訳でも無く薬効を信じている訳でも無い なのに何故客は高い金を払って偽薬を購入するのだろう? 参加テーマ・有名な薬と言えば? (アポと鬼神除く) 19年09月21日 21:00 [ アザゼル] 【ウミガメ】 No. 1 [ ラカスル]09月21日 21:03 09月21日 21:04 客は効果がないことを理解した上で買っていますか? YESNO!その質問形だとこうなります! [良い質問] 運び屋アザゼルは 客に(売りつける)薬以外にも ナニカを渡しますか? うーん・・・YESかな?(キルアの・・・? )YES No. 3 [ ラカスル]09月21日 21:10 09月21日 21:14 客は自分のために購入していますか? No. 4 [ しろくろ]09月21日 21:13 09月21日 21:14 購入後に、客は金銭目的で、この薬を使いますか? (おねだりにこたえて)運び屋アザゼルに仕事を依頼するため ですか? NO?一声加えたらYES! No. 6 [ ラカスル]09月21日 21:18 09月21日 21:20 むしろ効果がない方が客は嬉しいですか? NO効果が無いと困ります 対価として薬を買うことで 運び屋兼情報屋アザゼルに 仕事を依頼する(情報を貰う)ため ですか? NOかな?それなら普通に運び代を渡します No. 8 [ ラカスル]09月21日 21:28 09月21日 22:00 ビタミン剤であることが重要ですか? これはビタミン剤じゃ！ 2 - NEW ウミガメのスープ出題サイト『らてらて』. No. 9 [ しろくろ]09月21日 21:33 09月21日 22:00 アザゼルさんから薬を買う際、客は薬を買う以外の目的は持っておりませんか? No. 10 [ 門の人]09月21日 22:02 09月21日 22:35 客は体調が悪い時に薬を買いますか? YESNOどちらの場合もありえます No. 11 [ しろくろ]09月21日 22:02 09月21日 22:35 客層がどんな感じかは重要ですか? 賄賂として薬を買うことで 現在依頼されている荷物の情報を聞き出すため ですか? YESNO!薬を買うのはアザゼルへの賄賂です 12より 客が高い金を払って偽薬を買うのは 運び屋アザゼルへの賄賂です No.
一時は優勝争いになっていたが、ファンの期待を完璧(見事)に裏切り最終戦であっけなく負けてBクラスに決定。優勝がないまま広島を出ることになったエースのマエケンが24億円ものお金をおいてシーズンオフに渡米。 横浜ベイスターズとは仲が良く、2000年代はしょっちゅうドベ争いをしては最終的にボコボコに打ち砕いて5位を死守するという 汚い 戦い方をしていた。しかしここ最近は自らを強豪チームと勘違いしたらしく 実業団チームである 横浜相手にデカい態度をとっているが、15年シーズンの対戦成績は お察しください 。15年5月16日マツダスタジアムでの試合では、横浜側のビジター席を球団で買い占め東京からのツアー客に配っていた。もちろんこの仕打ちに横浜サイドは憤慨、横浜以外のセ4球団も口を尖らしているが、当のカープ球団サイドはこれからも機会があれば企画してみたいと考えているようだ。 2016年、今年も迷配するのかと思いきや、マエケンが抜けたことに危機感を感じたのか序盤から 巨塵 と首位争い。結果的には広島に軍配が上がり、1991年以来25年ぶり7度目の優勝をしたもんだから広島市内は大騒ぎ。おめでとう!
冒頭の通り、元ネタは『 はだしのゲン 』の一コマである。ここでは親友の ムスビ が、 覚醒剤 中毒が明らかな状態でありながら、なおも「ビタミン剤」と言い張って無理矢理隠し通そうとするのをゲンが叱りつけており、この場面が有名になるとともに台詞自体も突っ込み用のタームと化した。 この表記が原典に一番忠実であるが、台詞である為に表記揺れが激しく、「ムスビ」「はだしのゲン」「ヒロポン」で検索した方が良い結果が得られる。 関連リンク → ムスビ ヒロポン 関連イラスト 関連記事 親記事 子記事 pixivに投稿された作品 pixivで「ムスビうそをつけっ」のイラストを見る このタグがついたpixivの作品閲覧データ 総閲覧数: 1158744 コメント カテゴリー マンガ キャラクター セリフ