正弦波のFFT (numpy.fft)

POINT sinのFFT (DFT) と DTFT,連続フーリエ変換の結果を比較する. numpy.fftの使い方を整理する. numpy.fftを正弦波で試したのでメモ. Discrete Fourier Transform (numpy.fft) — NumPy v1.26 Manual【関連記事】 フーリエ変換とDFTのつながり - Notes_…

フーリエ変換とDFTのつながり

POINT フーリエ変換〜DTFT〜DFTのつながりを整理する. サンプリングデータから,元の連続信号のスペクトルを得るにはどうすればよいか,という視点で考える. DFTと元の連続信号のフーリエ変換はどういう関係にあるのか? サンプリング信号は,どうしてイン…

2標本問題とプールされた分散

POINT プールされた分散が現れる背景について. 【関連記事】 【統計的仮説検定】手順と例を1ページにまとめる - Notes_JP 2標本問題 問題設定 それぞれの母分散が既知の場合 母分散が未知だが等しい場合 参考文献 2標本問題問題設定独立な確率変数\begin{al…

表でわかるベイズの定理(公式いらず)

POINT 問題を表にまとめると,ベイズの定理を覚えなくても条件付き確率を計算できる. 以前,【ベイズの定理】ベン図でわかる条件付き確率 - Notes_JPでベン図を使ってベイズの定理を理解する方法を解説しました.実は,ベイズの定理(あるいは条件付き確率…

確率分布

POINT 確率分布の期待値・分散 【関連記事】 事象が起こるまでの試行回数 - Notes_JP:幾何分布 ベルヌーイ分布 期待値 分散 二項分布 期待値 分散 幾何分布 期待値 分散 参考文献 ベルヌーイ分布母比率(信頼区間・検定) - Notes_JP \begin{aligned} \begi…

両側検定と片側検定

POINT 両側か片側かを決めるのは,主張したい「対立仮説$H_{1}$」である. 両側検定か,片側検定かはどうやって決まるのか?という話です.「母平均の検定」を例に,両側検定と片側検定を整理します.【関連記事】 【統計的仮説検定】手順と例を1ページにま…

分散分析

POINT 分散分析(Analysis of variance (ANOVA))についてのメモ. 都度更新.【関連記事】 1元配置 問題設定 平方和 自由度 分散分析表 効果の検定 2元配置 参考文献 1元配置問題設定要因$A$の水準$A_{1}, A_{2}, ..., A_{a}$について,それぞれ$r$個の観測…

線形回帰

POINT 線形単回帰,線形重回帰の概説. 性質を全て調べるのはなかなか大変です.【関連記事】 最小二乗法の計算(理論) - Notes_JP 分散分析 - Notes_JP 線形回帰 問題設定 標準的仮定 パラメータの推定方法 用語 単回帰 重回帰 最小2乗法 最尤法 回帰係数…

母比率(信頼区間・検定)

POINT 母集団に知りたい性質を持つものが「ある比率」で含まれるときに,無作為標本で比率を推定する方法. 母比率(知りたい真の値)を$p$とするとき,すべての標本が確率$p$で性質をもつと考えれば,「ベルヌーイ母集団からの無作為標本」と考えることがで…

正規分布の覚え方

POINT 正規分布の性質について. 忘れたときに,順に導く方法. 忘れたときに,どのような順序で考えればよいかを整理します. 【関連記事】 [A] ガウス積分と派生公式 - Notes_JP:ガウス積分に慣れていない場合はこの記事を参考にしてください. 正規分布…

デルタ関数と公式

POINT 超関数である,ディラックのデルタ関数の公式とその導出. 【関連記事】 曲線座標系のデルタ関数 - Notes_JP フーリエ変換の公式と導出 - Notes_JP 定義 公式 その他の計算例 参考文献 定義デルタ関数関数$\varphi$に対し\begin{aligned} \int_{-\inft…

「数列」の上極限・下極限・極限

POINT 数列の上極限(limsup)・下極限(liminf)について. 級数の収束半径などで現れます.$\epsilon$-$N$論法の良い練習になります.$\inf, \sup$の性質(定義)さえわかっていれば,必要に応じて導けると思います.コンパクトな内容にしようと思っていま…

偏角でソート

与えられた点の集合を,偏角(あるいは原点と各点を通る直線の傾き)によってソートすることを考えます.まず,傾き(y / x)や偏角(atan2)を計算した上でソートすることが考えられます.しかし,この方法では,誤差によって正しくソートできない可能性が…

PythonでUnscented Kalman Filter (UKF)

以下の書籍の例をPythonで試しました.カルマンフィルタの基礎作者:足立修一,丸田一郎東京電機大学出版局Amazon【関連記事】 Pythonで拡張カルマンフィルタ - Notes_JP Unscented Kalman Filter (UKF) numpyによる実装 物体の落下運動(拡張カルマンフィルタ…

Pythonで拡張カルマンフィルタ

以下の書籍の例をPythonで試しました. また,拡張カルマンフィルタを使うと,(当然)線形カルマンフィルタの例も計算できることを確かめます.カルマンフィルタの基礎作者:足立修一,丸田一郎東京電機大学出版局Amazon【関連記事】 PythonでUnscented Kalma…

savgol_coeffs(scipy)のメモ(Savitzky-Golay)

POINT Savitzky-Golayの係数を計算するsavgol_coeffsの内容に関するメモ. scipy.signal.savgol_coeffs — SciPy v1.12.0 Manualの計算メモ.思ったよりも単純ではなかった.Referencesの"Ying, and Jing Bai. 2005. Savitzky-Golay smoothing and differenti…

【読書メモ】ガロアの夢―群論と微分方程式(久賀道郎 )

POINT 東大教養学部のゼミ「群論と微分方程式」の講義録. 各章が短くて進めやすい(第9週は2ページ!) 【関連】読書メモ - Notes_JP.東大教養学部のゼミ「群論と微分方程式」の講義録だそうです.出席した学生の中から,数学者になった方もいるそうです.…

点と直線の距離・点と平面の距離

POINT 点と直線の距離,点と平面の距離を導く. イメージ重視の説明にしています. 簡単に覚えて,いつでも思い出せる手法です. 法線ベクトル 点と曲面の距離 点と直線の距離 点と平面の距離 法線ベクトル法線ベクトル曲面$f (\boldsymbol{x}) = 0$を考える…

「集合」の上極限・下極限・極限

POINT 上極限集合,下極限集合を使うための練習. 面倒臭がらずに定義に戻って考えればわかります.証明できるようになると同時に,直感的な意味も把握しておくと性質を思い出しやすいです. 【関連記事】 [A] 「数列」の上極限・下極限・極限 - Notes_JP:…

条件付き期待値の計算例

POINT 条件付き期待値を使った計算例. 2017年に賭ケグルイ双(スリーヒットダイス)を読んで書こうと思い,そのまま放置していたネタを引っ張り出してきました. 【関連記事】 [A]事象が起こるまでの試行回数 - Notes_JP 条件付き期待値を使う理由 条件付き…

事象が起こるまでの試行回数

POINT 確率$0 確率$p$の$n$種類の当たりくじを全て当てるまでの試行回数の期待値は$\displaystyle \frac{1}{p}\sum_{k=1}^{n}\frac{1}{k}$. 様々な計算方法があります.中でも,条件付き期待値による方法は,直感を利用して計算を省略できるメリットがあり…

今日の計算!

POINT 計算をした日にはメモをしようという試み. 走り書きならぬ「走りTeX」. 増えたら何かしらの分類を考える予定. あれ?この計算,どうするんだっけ?と思ったときにした計算のメモです. 2021/05/15:無限級数 2021/03/31:min,maxの合成関数 2021/03…

床関数・天井関数と関係式

POINT 床関数・天井関数の定義 競技プログラミングでよく使われる関係式の導出 分数のところの関係式が競技プログラミング(AtCoder,蟻本など)のコードでよく使われています.検索しても欲しい記事が出てこないので,自分で考えました. 床関数 天井関数 …

e^{ikr}/rに関する計算

直接の微分計算など,フツーはやらないことのメモ. 気になったとき(そんなことある?)に確認するためのもの. 直接計算でいかにラクをするかを考えるのはちょっと楽しい.【関連記事】 球面波 - Notes_JP ヘルムホルツ方程式 - Notes_JP 1階微分 2階微分 …

離散フーリエ変換(DFT)

POINT 離散フーリエ変換(DFT)に関するまとめ. 計算機では有限子の離散データしか扱えない.そこで,有限子の離散データを周期的に拡張して扱う. 非周期的なデータは扱えず,周期的なデータとなる. フーリエ変換は離散フーリエ変換(DFT)として扱い,高…

速度の変換則(ローレンツ変換)

POINT ローレンツ変換をもとに速度の変換則を導く. 粒子運動を異なる慣性系で観測すると,粒子の運動「方向」が異なって見える. 光を異なる慣性系で観測すると,光線の角度がずれて見える(光行差). 【関連記事】 [A]等長変換:回転・反転・Lorentz変換 …

【読書メモ】新しい免疫入門(審良静男、黒崎知博)

POINT 免疫は「動的」なシステムである(免疫細胞は全体で調和を取りながら体内を循環する). 病原体が関わらない「自然炎症」は,痛風,塵肺・珪肺,アルツハイマー病,動脈硬化,糖尿病などの原因になると考えられている. 「がんペプチドワクチン」は,…

【読書メモ】生命を支えるATPエネルギー(二井將光)

POINT 動物はエネルギーをATPに保持する. ATPの70%はイオン輸送に使われる. 生命を支えるATPエネルギー メカニズムから医療への応用まで (ブルーバックス)作者:二井 將光講談社Amazon ATPの構造 動物がエネルギーを得るまで ATPの使い道 ATPアーゼ ATPの構…

昇降演算子:生成消滅演算子と角運動量演算子

POINT 生成・消滅演算子と角運動量演算子の議論を比較する. どちらも「昇降演算子」がカギ. 昇降演算子が現れる問題を比較してみます.生成・消滅演算子と角運動量演算子で,同じように議論を行います. 【関連記事】 [A]角運動量演算子についての記事を作…

Lambのストークス近似の解(定常,非圧縮)

POINT ストークス近似の解を,Lamb Hydrodynamics(参考文献[1])の方法で導出する. 例えば,①球の周りの流れ,②球に働く力を計算できる(関連記事[A]). 関連記事[A]の問題の下準備にあたる記事です. Wikipediaでは "Lamb's general solution" と呼ばれ…