Жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
2 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
3 жыл бұрын
Пікірлер
@user-op8iq5tl3o 2 күн бұрын
感動感激菅野美穂
@sugaku_kyoshitsu 2 күн бұрын
どういたしまして(笑) コメントありがとうございます
@user-de9lu3mr8f 4 күн бұрын
めっちゃおもろい、助かります
@sugaku_kyoshitsu 2 күн бұрын
ありがとうございます！
@lain3389 17 күн бұрын
CGプログラミングでめちゃくちゃ使う式なので解説助かりました。
@sugaku_kyoshitsu 14 күн бұрын
CG作られてるんですね！役に立ってよかったです！
@Hachisan100 Ай бұрын
ここから、なぜ共分散行列の最大の固有値に対応する固有ベクトルが最大の分散をとるのか教えてほしい。
@sugaku_kyoshitsu 29 күн бұрын
単位ベクトルn=(a,b)方向の分散は データをx=(x,y)として σn^2 =<(n'x)(x'n)> =n'<xx'>n =n' S n =a^2 <xx> + 2ab <xy> + b^2 <yy> となります。ここで'は転置。<>は期待値。簡単のため平均値はゼロ。 これを対角化して A^2 <XX> + B^2 <YY> (A^2+B^2=1) みたいにできれば、分散の最大値が考えやすくなると思います。雑ですみません。フリック入力の限界です。
@ぷらうらーまーく2 Ай бұрын
マジで関数が何に使えるんだろうって考えてたんすけど、めっちゃ複数の手順を踏んで解くものを一つの関数で解いてるっていう認識でいいんすかね？
@sugaku_kyoshitsu Ай бұрын
おっしゃる通り、入力(目標値)から出力までのプロセスを一つの関数にまとめられる、というのが伝達関数の良さです。 これが分かれば、どんな入力に対する応答も計算できます。 あと伝達関数の分母=0の根から、出力が目標値に収束するかどうか判定できるので、制御器のパラメータ調整に便利です。 などなど様々あります。
@user-ym5qw8py9f Ай бұрын
わかりやすw
@sugaku_kyoshitsu Ай бұрын
ありがとうございます(笑)
@user-cp2tp5vs6q Ай бұрын
分かりやすいです😊😊😊🎉
@sugaku_kyoshitsu Ай бұрын
よかったです、ありがとうございます🐨🐨🐨☀️
@sakumaa900 Ай бұрын
線形代数が楽しく感じるくらい分かりやすかったです！！
@sugaku_kyoshitsu Ай бұрын
よかったです！線形代数はとっつきにくいですけど、分かると楽しいですからね！ありがとうございます。
@badrlab6504 Ай бұрын
inter fari9 3adi
@sugaku_kyoshitsu Ай бұрын
コメントありがとうございます。interが間って意味だとすると、9と3の間みたいな意味ですかね(笑)
@H_AREA Ай бұрын
Fl akhir ladayna ta3aqodat
@rainrain2782 Ай бұрын
高校物理とか高校数学は単に微分やってたけど肌感覚で微分の感覚掴めるとこういう動画見た時にパッと文字を見ただけでなんとなく式の意味が理解できるから高校の時真面目にやっといて良かったな〜と思う。
@sugaku_kyoshitsu Ай бұрын
努力の賜物ですね👍 大事な感覚だと思います
@user-ph2lg7df9c Ай бұрын
消化された説明でとても助かりました。ありがとうございます。ところで、提供にあった会社はどのような経緯で動画内で紹介するにいたったのでしょうか？公開できる範囲で良いのでお聞かせいただけると幸いです。
@sugaku_kyoshitsu Ай бұрын
いえ、提供の部分はさすがに架空の会社です。今よりもさらに小さいチャンネルでしたので笑。 当時、福山雅治の「福のラジオ」にはまっていて、それのOPを真似してました。紛らわしくてすみません笑。
@user-sk5bv8vv2i Ай бұрын
時間領域を複素領域に変換する意味は何ですか？ そもそも s は何ですか？数学的に s = σ;iω は何を表すのですか？
@sugaku_kyoshitsu Ай бұрын
微分計算を簡単にするためです。 畳み込み計算も簡単になります。 s自体に意味はないです。複素数になっているのは、変換の収束性を上げるためです。 基本的にフーリエ変換と同じ技が使えますが、フーリエ変換よりも色んな関数に適用できて便利です。 ラプラス変換した関数の極(分母=0の根)にシステムの固有振動数ωと減衰率σが現れるため制御工学によく使われます。
@DieckRobert Ай бұрын
大学の講義でもこういうツールを導入すれば、直感的に理解できそうですよね。数学の中でも、フーリエ変換やラプラス変換に苦しめられた学生は数知れないし（笑）
@sugaku_kyoshitsu Ай бұрын
それは間違いないです笑。あれは勉強大変でした。ただ今はKZbinがありますからね。多分大丈夫でしょう👌
@hashzbedu2-23 2 ай бұрын
コメント失礼します。電気専攻の学生です。日系アメリカ人で今はアメリカでこれから日本で言う3年生になります。ラプラス変換の動画から来ました。 質問なのですが、日本のこう言った会社に就職しようと思った場合、殆どの学生が大学院まで行くのでしょうか？ また日系アメリカ人で日本語英語がネイティブという事がアドバンテージになる様な事はあるのでしょうか。 宜しくお願い致します。
@sugaku_kyoshitsu 2 ай бұрын
会社のサイズとかによるとは思いますが、研究開発の部署は修士持ってる人が多いです。 英語はできた方が有利だと思います。TOEICの点数は指標として分かりやすいのか就活で見られました。僕は結構高かったので面接でどんな勉強してたのか聞かれた記憶があります。 周りを見ていると、研究開発量産の分かれ目は学歴で決まり、その部署で何をするかは大学時代の専門に依存する、と言った感じです。大学院の研究と同じ分野の会社に行けば研究チームに入れる確率高いです。
@hashzbedu2-23 2 ай бұрын
@@sugaku_kyoshitsu 早速の返信ありがとうございます。 電気専攻としてこの材料の授業とった方が良いよ、他と差別化できるよみたいなおすすめの授業ありますか？ 何となくエンジニアリングの範疇で材料をやるとよりローレベルな部分を理解できそうなきがします。 宜しくお願いいたします。
@sugaku_kyoshitsu 2 ай бұрын
動画内で言っていたのは「サプライチェーンの上流のトップ企業がおすすめ」ということで、そこには材料だけではなく製造装置やその部品なども含まれます。 よって電気専攻らしい研究をしてそれに近い会社を探すのでも大丈夫だと思います。 もちろん単位があればその分野を勉強したことの証明になるので、幅広い分野をとってそれをアピールするのもありと思いますが。 それよりも「学生時代に力を入れた事」が大事です。これは「研究内容」と並んでどこに行っても聞かれる話なので、今のうちにネタ作りしておくと良いでしょう。
@hashzbedu2-23 2 ай бұрын
@@sugaku_kyoshitsu なるほどです。細かくご指導ありがとうございます。電気にするか情報にするかで迷い、全部そこそこ好きなので電気にしたものの、何かをやりたいという事が特に無い。。。す。 これからより専門的な授業受けたりクラブ活動等で見つかれば良いかなと思っています。
@sugaku_kyoshitsu 2 ай бұрын
会社説明会に参加するといいと思います。色んな会社が大学に来て、その会社の良さをアピールするイベントです。 無数にある会社から選ぶのは難しいですが、説明を聞いた中でどの会社がいいかを判別するのなら簡単に出来ると思うので。 英語堪能な電気専攻はかなり市場価値高いので、頑張ってください。
@user-gk7vn9qg6t 2 ай бұрын
ありがとうございます。
@sugaku_kyoshitsu 2 ай бұрын
いえいえ！(^^)
@user-vg3kh1bf6e 2 ай бұрын
ty
@sugaku_kyoshitsu 2 ай бұрын
ありがとうございます(笑)
@kissy-t4w 2 ай бұрын
ラグランジュの時代はエネルギー保存則は知られていたのでしょうか？
@sugaku_kyoshitsu 2 ай бұрын
現代的な意味でのエネルギー保存則はJoule(エネルギーの単位の人)により1840年代に確立されましたが、Lagrangeの時代（1700年代後半）にも運動エネルギーとポテンシャルエネルギーは知られていたようです。よく出てくる対称性と保存則の話（Noetherの定理）は1910年代になります。
@user-dt4zo7il9v 3 ай бұрын
固有値問題との繋がりという自分になかった視点を教えていただけたおかげで詰まっていた問題が解けました！ ありがとうございます🙏
@sugaku_kyoshitsu 3 ай бұрын
コメントありがとうございます！よかったです！
@user-yf9hj2mc2c 3 ай бұрын
分かりやすかったです！
@sugaku_kyoshitsu 3 ай бұрын
ありがとうございます！
@user-oo9zu9gw5d 3 ай бұрын
具体例における幅dtとは結局何なんでしょうか？あまりイメージできません。
@sugaku_kyoshitsu 3 ай бұрын
dI=Fdt(力積=力×時間)みたいなイメージです。 システムへの単位時間あたりの入力fに微小時間dtをかけて、それをインパルス応答gで重み付け積分する。言葉だとこんな感じです。
@user-nr5qi1tv3e 3 ай бұрын
sinとcosの関係の話すごすぎる、いや、すごすぎ
@sugaku_kyoshitsu 3 ай бұрын
多分そんなすごくはないですけど、コメントありがとうございます(笑)
@user-yutatarow 3 ай бұрын
簡単なステップから説明されて下さったためとても分かりやすかったです！
@sugaku_kyoshitsu 3 ай бұрын
お役に立てて嬉しいです！コメントありがとうございます！
@user-og2gp9sv5s 3 ай бұрын
ラプラス変換勉強中の者です。 sがλより大きいことを 2:12 「そんなあんまり気にしない」のはなぜですか。sはめっちゃ大きいんですか。ていうかそもそもsは複素数だから大小とかないんじゃないんですか。 他の方の指数関数のラプラス変換の動画を見たら「sはλより大きいとする」みたいな条件を言ってました。じゃあsがλより小さかったらどうなっちゃうんでしょうか。
@sugaku_kyoshitsu 3 ай бұрын
re(s)>λを持ってくれば積分が収束しますが、実用上ラプラス変換G(s)の定義域を気にすることはないからです。 ラプラス変換G(s)の極や零点の配置は考えても、具体的なs=aを代入してG(a)の値を求める、みたいなことはしません。 周波数応答を求めるときに G(s)/(s2+ω2)=G(jω)/(s-jω)+... みたいなs=jωの「代入」が発生しますが、展開係数で現れる代入操作なのでG(s)/(s2+ω2)の定義域自体は守られます。
@user-zf9er6he1v 3 ай бұрын
これって例えば 5,700,000+2,500,000+1,800,000って足し算があったとして、このままじゃ桁数が多いから計算しにくい。 なので1/10000の世界で考えると570+250+180=1000って出して最後に10000倍して10,000,000っていう計算に似てると思ったんだけど、 そう言ったイメージで合ってますか？ そうなるとtが1/s^2になるのとsintが1/s+1になるってのは最低限覚えておかないといけないっぽい？
@sugaku_kyoshitsu 3 ай бұрын
単位の取り直しも一種の線形変換ですからね。良い捉え方だと思います。ラプラス変換の場合は微分方程式を計算しやすくする変換ですが、方向性は同じです。 必要最低限覚えるべきという意味だと下の2つですね。 e^at→1/(s-a)...① d/dt→s(初期値無視)...② ①でa=0とすれば1→1/sとなり、これに②を繰り返し持ちいれば多項式のラプラスは導出可能です また①でa=±iωとしてオイラーの公式を使えば三角関数のラプラス変換が求まります(線形性があるので)
@user-zf9er6he1v 3 ай бұрын
@@sugaku_kyoshitsu おお助かります！ラプラス変換とやらが初見なもんで、、、こういうイメージと分かれば一気に理解が深まりました＾＾
@sugaku_kyoshitsu 3 ай бұрын
役に立ったようで嬉しいです。コメント頂きありがとうございます。
@osinko 4 ай бұрын
素晴らしい動画だと思います。とても分かりやすかったです。❗
@sugaku_kyoshitsu 4 ай бұрын
ありがとうございます。 嬉しいです！
@kaibou1 4 ай бұрын
何のためにあるものなのかを知れば、あとは変換をとりあえず覚えちまえばいいか・・・？
@sugaku_kyoshitsu 4 ай бұрын
はい。覚えてしまえばOKです。ラプラス変換は物理的意味というより実用性重視で開発された手法なので。 多項式は1→1/sだけ覚えれば、あとは微分=s倍(初期値0のとき)をつかって 1→1/s t→1/s2 t2/2!→1/s3 t3/3!→1/s4 とするとよいでしょう。 指数・三角はe^at→1/(s-a)とオイラーの公式で何とかなります。
@superbotamochi 4 ай бұрын
T-S 線図の解説もあるとありがたいです。
@sugaku_kyoshitsu 4 ай бұрын
TS線図、ランキンサイクルとかブレイトンサイクルとかよく使うやつですよね。動画出す予定ないですが、とりあえず ①PV線図と同じく熱量がグラフの面積になる ②水→水蒸気などの相変化が見やすい ③断熱過程、等温過程が見やすい とかを抑えておくと良いでしょう。湿り度とかの計算は、、慣れましょう。 www.ifs.tohoku.ac.jp/~maru/sub/lecture/thermodynamics2015.10/data/2015.12.17/chapter09.pdf
@toy-box12 4 ай бұрын
なぜか今更お勧めに出てきました やっぱり関数で混乱する人多いので、私が教えるときは"関数"ではなく"Function"と教えるようにしています それでイメージは工場(factory)としてますね 材料(引数)を投入すると製品(戻り値)ができてーみたいな
@sugaku_kyoshitsu 4 ай бұрын
今もやはりプログラミングの勉強混乱するのはこの辺りなのでしょうね。 そのような教え方をされている方がいてとても嬉しいです(笑)やらり"function"とか"subroutine"ならしっくり来ますが、"関数"は良くないですよね笑。 すごく昔の動画ですがありがとうございます。
@hinobobu411 4 ай бұрын
微分方程式 f"(θ)=λ^2f(θ)の解がわかっています。 f(θ)=c0{1+(λθ)^2/2！+(λθ)^4/4!+･･･} +c1{(λθ)/1!+(λθ)^3/3!+・・・｝です。λ＝iでcosθやsinθのべき級数が現れます。さらにexp(iθ)も現れ オイラーの公式 へと進みます。かなり直線的な証明になります。
@sugaku_kyoshitsu 4 ай бұрын
そのやり方でもいいと思われます。 f(x)=cosx+ i sinxはf'(x)=i*f(x)の解になっているため、形式的にe^ixとかける、ということですよね。
@user-xl3jd5up3w 4 ай бұрын
中3だけど(数ⅲまでやってる)前よりちょっとテイラー展開が理解できた！ありがとう！
@sugaku_kyoshitsu 4 ай бұрын
中学3年でそこまで達するなんて凄すぎです。その感じなら高校で場の量子論までいけると思います。 コメントありがとうございます。
@user-xl3jd5up3w 4 ай бұрын
@@sugaku_kyoshitsu ありがとうございます！ 一応確認なんですけど、マクローリン展開とは、ある関数をa+bx^c+dx^e…という形で表すために一次の項、二次の項と足していき微分することでそれ以下の次数の項を消して係数を求めて近似するという認識で正しいでしょうか？
@sugaku_kyoshitsu 4 ай бұрын
はい。ざっくりは。もし(x-a)^nで展開するとしたら、最低限、微分係数たちがx=aで一致する必要があり、そこから係数がもとまります。 ただ、そもそも展開して良いのかどうかはこの議論だけでは分かりません。あくまでもオリジナルの変化率を模倣した多項式にすぎず、必然性がないためです。 そのため、上記の方法で作った多項式と元の関数の誤差をとって、近似の次数とともにその誤差が収束することを調べる必要があります。 勉強熱心で素晴らしいです。
@user-xr2cn3vx1u 4 ай бұрын
関数が冪級数展開できたとしたら その係数はテイラー展開の係数となる他ない という議論が、必要性の話でしかない という指摘は全く正しい。 その正しさは、いわゆるスロースターター関数 f(x) = (x≠0のとき) e^(-1/x^2) f(0) = 0 などを考えれば解る。
@sugaku_kyoshitsu 4 ай бұрын
コメントありがとうございます。その関数は初めて聞きました。お詳しいですね。
@user-xr2cn3vx1u 4 ай бұрын
テイラー展開は、微分の基礎の基礎なので、 その説明に積分を援用するのは 不用意な大鑑巨砲主義に感じられる。 年配の先生なら、「びぶんのことはびぶんでしろ」 と言うかもしれない。
@sugaku_kyoshitsu 4 ай бұрын
それもそうかもしれませんね。 失礼しました。
@user-xr2cn3vx1u 4 ай бұрын
テイラー展開は「近傍での」近似なので、 大域でグラフが似てる似てないという話は たいへん嘘くさい。
@sugaku_kyoshitsu 4 ай бұрын
失礼しました。。
@ooMaguro21 5 ай бұрын
ハピネス関数わかりやすい！天体の例も分かりやすかったです！
@sugaku_kyoshitsu 5 ай бұрын
よかったです(笑) ありがとうございます！
@23aa98 5 ай бұрын
ラプラス変換の前にフーリエ解析教えた方が良くない？ってカリキュラム見て思う 物理で習ったf=1/tが結びついてくるから面白いのに…
@sugaku_kyoshitsu 5 ай бұрын
確かにそうですね。仰るようにフーリエの方が物理との繋がりがあり面白いほか、微分方程式への応用もあって便利なので。 積分による変数変換って意味ではどっちからでもいいですが。
@seigoajigawa6032 5 ай бұрын
すごい、もやもや霧がどんどん晴れていく。 わかりやすい。 この調子で電験二種・二次試験突破します。
@sugaku_kyoshitsu 5 ай бұрын
コメントありがとうございます！ お役に立てたようで嬉しいです！
@seigoajigawa6032 5 ай бұрын
伝達関数の問題で昨日から10時間くらい悩んでいます。たった１問が解けません。解答・解説を読んでもチンプンカンプン。もしかすると解答作成者もしっかりと理解していないのかもしれません。 この動画はとても解りやすいです。難しいことを解りやすいように伝えるのが賢識というもの。先生の他の動画も参考にしてみます。
@sugaku_kyoshitsu 5 ай бұрын
演習問題は解答見てもわからないこと結構ありますよね。ぼくも苦労した覚えがあります。思い切って授業後などに質問してみるのもありかもしれませんね。 あるいは先生が忙しそうなときは演習付きの参考書を買ってみるのもありかもしれません。ぼくはやさしく学べる制御工学という本を買って、それを見ながら授業の演習問題を解いていました。 参考になりましたら幸いです。 コメントありがとうございます。
@user-bf1nd8zi1s 5 ай бұрын
『ベルヌーイ』で検索しなかったんですがねぇ😄✴️ いやぁ、大変助かります。『Wolfram|Alpha 日本語版：計算知能』じゃ絶対浮かばなかったので､はい😏☕️❤️🌃🎶✴️ すげえ使える内容の動画だったんで、うっす、チャンネル登録させていただきま～す😊
@sugaku_kyoshitsu 5 ай бұрын
Wolfram alphaって微分方程式も解けるんですね。今度試してみます。コメントありがとうございます！
@中川圭一 5 ай бұрын
Azamasu！
@sugaku_kyoshitsu 5 ай бұрын
いえいえ。どういたしまして。コメントありがとうございます！
@김진수-b7y 5 ай бұрын
韓国から動画見ています。韓国語では資料があまりにも少すぎて探している中この動画を見つけました。感謝いたします。
@sugaku_kyoshitsu 5 ай бұрын
韓国の方にも届いていたとは驚きました。役に立てて嬉しいです。あと日本語上手ですね！コメントありがとうございます！
@user-mk2dg3lq3o 6 ай бұрын
めっちゃわかりやすかったです！ラグラジアンを速度で微分して時間でさらに微分したものがラグラジアンを一般化座標で微分したものと等しい。覚えておきます！
@sugaku_kyoshitsu 6 ай бұрын
役に立ったみたいでよかったです！符号など忘れた時は調和振動子の例なんかに戻るのがおすすめです。コメントありがとうございます！ L=1/2 mv2 - 1/2 kx2 dL/dx = -kx(一般化力) dL/dv = mv(一般化運動量) d/dt (dL/dv) = dL/dx →d/dt (mv) = -kx
@user-ef9rd1ul3k 6 ай бұрын
現代微分幾何入門(基礎数学選書 25)∥野水 克己/著∥裳華房 多様体:増補版(岩波全書 288)∥服部 晶夫/著∥岩波書店 微分幾何学(大学数学の世界 1)∥今野 宏/著∥東京大学出版会 接続の微分幾何とゲージ理論∥小林 昭七/著∥裳華房 などで出てくる接続の解説をお願いします
@sugaku_kyoshitsu 6 ай бұрын
コメントありがとうございます。 動画作るのは大変なので、Twitterとかで分からないpointだけ質問するなど頂けると助かります。
@user-nw4wp1qf4i 6 ай бұрын
精密機械工学を専攻してましたが、材力を教えるのに参考になりました。これからも視聴させていただきます！
@sugaku_kyoshitsu 6 ай бұрын
よかったです！ ありがとうございます！
@rintarokobayashi 6 ай бұрын
すごく分かりやすかったです！ つまづいてたので、本当に助かりました！
@sugaku_kyoshitsu 6 ай бұрын
ありがとうございます
@user-dg5dq8ho4e 6 ай бұрын
ありがたい動画；；
@sugaku_kyoshitsu 6 ай бұрын
どういたしまして。
@MultiYUUHI 6 ай бұрын
99%挫折するからなプログラミングは
@sugaku_kyoshitsu 6 ай бұрын
何の役に立つのか分からない基礎的なコードをずっと練習させられますからね。 コメントありがとうございます。
@user-yr1qe5eh6r 6 ай бұрын
面白い〜！わかりやすく教えてくださってありがとうございます♪
@sugaku_kyoshitsu 6 ай бұрын
お役に立てたようで嬉しいです。 コメントありがとうございます！