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2021年5月

2021年5月31日 (月)

新型コロナウイルス、中国、日本、韓国、アメリカ、ドイツ、フランス、イギリスでの感染者数を指数関数&ロジスティック関数&Log-Logプロットでべき関数フィッティングした(5/30更新) 日本も韓国も増加傾向変わらず。緊急事態宣言延長でもどこまで効果があるのか。。。

まずはリニアスケール。緊急事態宣言延長でも増加傾向が止まってなくて効果があるのかとか思うが、

出さなければもっと増加しているのかとおもうとぞっとする。韓国も増えてる。アメリカがちょっと止まりだした?ワクチンか。

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ログログプロット。日本の傾きが急なのは変わらず。そろそろ第四波だけ抜き出したグラフにしたほうがいいかも。

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日本の詳細ログログプロット。

こう見ると、もう減速期は現れず、ただただ増加していくように見えてしまう。

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2021年5月30日 (日)

ココイチで5月末で終わる牛カレー+やさい(400gの3辛)を食べた。前にも思ったけど通常ココイチカレーよりコクがあって美味しい。

前に食べておいしかったので、5月で終わるということで急いで食べに来た。通常のココイチのポークカレーは大抵5辛にするのですが、前回は2辛でちょうどよかった(牛カレーの味がよくわかる)。

もう少し辛くしたらどうだろう、と今回は3辛。やさいはMUSTですね。

3辛もちょっと元の味を消してるかな、、、という印象。やっぱりこのカレーは2辛くらいまでがちょうどいい。

でも美味しいのは美味しかった。期間限定が残念、、、だけどみんな頼んでいて人気ありそうだったのでまた復活する気が。

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松屋で青椒肉絲定食ポテサラセット(ご飯大盛無料)をいただく。青椒肉絲かと言えば違うのかもしれないが、牛肉とパプリカのオイスターソース焼きなので美味しい。

青椒肉絲と言えばピーマン、タケノコ、そして細切り肉が美味しいのですが、これはパプリカ、玉ねぎ、焼肉用に切った肉、なのでまあ違うと言えば違う、、、がこの材料で不味くなるわけがない。なかなか美味しい。ご飯は大盛り無料で。

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パプリカなので彩りもカラフル。

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2021年5月29日 (土)

やよい軒で鉄板餃子とから揚げ定食をいただく。餃子の皮がもちもちでなかなか美味しい。

せせりとどちらにしようか、と思ったがなんとなく餃子かな、ということでこちらを。

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餃子、皮がかなりもちもちで好み。美味しかった。

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もちろん定評ある唐揚げも美味しい(もうちょっと数が欲しいところ)。

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2021年5月28日 (金)

一般化ナベアツ率(一般化ナベアツ数Nab_n(x) (xまでのうちnの倍数とnがつく数のときだけアホになる)をxで割ったもの。xまでにいくらナベアツ数があるか?)をPython+Numbaで計算してプロット。

ナベアツ数シリーズその3。

前2つの

一般化ナベアツ数Nab_n(x) (xまでのうちnの倍数とnがつく数のときだけアホになる)のナベアツ数階段をPythonでプロットする。この前やった加藤文元さんのナベアツ数の図示の続き。どれもNab_n(x)/x→1?

素数階段ならぬナベアツ階段(ナベアツ数 Nab(x)をxの関数としてプロット)を擬ナベアツ関数(quasi-Nabeatsu function)と比較(加藤文元さんの1ページ論文を見て。Pythonで計算)

が評判が良かったので調子に乗って一般化ナベアツ率(一般化ナベアツ数Nab_n(x) (xまでのうちnの倍数とnがつく数のときだけアホになる)をxで割ったもの。xまでにいくらナベアツ数があるか?)を計算してみた。まあ割っただけだけど、、、結果はこちら。n=100まで計算した。
Nabeatsu_ratio

おお、なんか思わせぶりにフラクタルっぽい波形になってる。これでNab_n(x)/x →1 (x→∞)?

 

2021年5月27日 (木)

Apple iMac M1 24インチのiFixitの分解見た。WiFiのアンテナは3つ。1つはリンゴマークの中にある。2つはディスプレイの右下・左下。

M1を搭載したiMacがiFixitに分解されていた。

https://www.ifixit.com/Teardown/iMac+M1+24-Inch+Teardown/142850

かなり詳しく解説されてますが、アンテナについてはアップルロゴ(リンゴマーク)の1つしか記載されてないので、、、

3つがどこにあるかについて。

どうやったらわかるかというと、WiFiのSiPの裏側に同軸コネクタが3つあって、そのX線写真で同軸ケーブルがどう伸びているかを見ればわかる。

Imac1

実際のアンテナはこれ。

Imac2

T型回路⇔π型回路の素子の値の変換をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpに自作式としてUP!

先日たまたま聞かれたのだが、これくらい知っといてよ、、、と思いながら答えた。

ついでなんで自動で計算してくれる自作式を作った。こういう回路の相互変換ができる。

Tpipg

画面:

Tpipg2

リンクはこちら:

T型回路⇔π型回路の相互変換

説明:

T型回路とπ型回路のインピーダンス3つを相互に変換します。インピーダンスは複素数も使えます。デフォルトで入っているのは20dBのアッテネータです。

2021年5月26日 (水)

松のやで麻婆大判ヒレかつ定食をいただく。スリッキーに入った花椒をがりがりがりがりたくさんかけて。

麻婆とは言ってもものすごく粘度の高いひき肉ソースです。辛さは実はほぼ感じない。

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なので、このスリッキーを使ってがりがり花椒をかける。

最初どこから出るんだ?と思ったが、この回すところの横のスリットからでした(だからスリッキーか)。なので回すところを下にして粗挽きできる。

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かけたところ。なかなか痺れがきて美味しくなる。

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2021年5月25日 (火)

Python+Sympy(数式処理)でSパラメータをTパラメータ(転送行列)に変換する。2ポートと2Nポート。

今回は以前にもやりましたがSパラメータをTパラメータに変換する。

まずは2ポートから。

Tpara2port

これはほとんどSパラメータをZパラメータに変換したように書ける。こちら。

Tpara2port2

次は2*Nポート版。とりあえず絵は4ポートですが。

Tpara4port

これは2N x 2N のSパラメータをNxN行列4つに分解してそれをブロック行列として扱うといい。

ただsolveが使えないので、ちょっと途中までは手計算で。。。

Tpara4port2

S11などはNxN行列になります。

2021年5月24日 (月)

新型コロナウイルス、中国、日本、韓国、アメリカ、ドイツ、フランス、イギリスでの感染者数を指数関数&ロジスティック関数&Log-Logプロットでべき関数フィッティングした(5/23更新) 日本も韓国も増加の一途。沖縄に緊急事態宣言もやむなしか。フランスはなぜか集計を変えてる。 

まずはリニアスケール。本当に日本と韓国は増加が止まらない。フランスが集計を変えてるのは気になる。

イギリスは増加は抑えられているとは言うものの微増。

Coronaww202105231

 

次はログログプロット。やはり日本の傾きが急なのは変わらない。

Coronaww202105232

日本の詳細。第4波も第3波の傾きと変わらなくなってきてる。

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2021年5月23日 (日)

Python+Sympy(数式処理)でZパラメータ(インピーダンス行列)からSパラメータに変換する。その3. S=(Z+Zo)⁻¹(Z-Zo)とS=(Z-Zo)(Z+Zo)⁻¹とどちらでもいいことを確認。

SパラメータとZパラメータの変換で、

S=(Z+Zo)⁻¹(Z-Zo)

と書いてあるケースと、

S=(Z-Zo)(Z+Zo)⁻¹

がある。ただしZoは特性インピーダンスZoが対角成分にある行列(ZoI, I=単位行列)行列なので一般には積の順番を変えると成り立たないが、この場合は成り立つ。

Sympyで見てみる。まずは2行2列の成分表示から。

Sympy202105232

S1==S2がTrueなので成り立ってる。ただ、、、simplify入れないとFalseになってしまうのでそこだけ注意が必要。

次はMatrixSympolを使ったN行N列の一般の場合。

Sympy202105242

これも成り立っている。

証明も付けておきます。

 

まずZoZ = ZZoなので

(Z + Zo)(Z - Zo) = (Z - Zo)(Z + Zo)

が成り立つ。この式に左側も右側も(Z+Zo)⁻¹をかけてみる。

(Z+Zo)⁻¹(Z + Zo)(Z - Zo)(Z+Zo)⁻¹ = (Z+Zo)⁻¹(Z - Zo)(Z + Zo)(Z+Zo)⁻¹

もちろん、 (Z+Zo)⁻¹(Z +Zo) = (Z + Zo)(Z+Zo)⁻¹ = Iなので

S = (Z - Zo)(Z+Zo)⁻¹ =  (Z+Zo)⁻¹(Z - Zo)
が成り立つということ。



 

2021年5月22日 (土)

Python+Sympy(数式処理)でZパラメータ(インピーダンス行列)からSパラメータに変換する。その2,行列とベクトルのまま計算する場合。非可換シンボル(commutative=False)を使う。

昨日は行列とベクトルを成分に直して計算した。イマイチかっこわるい、、、ということで行列とベクトルのまま計算する方法。

Sympyで行列はMatrixSymbolで定義できるが、実はこれではどうやら今回のものは計算できないっぽい。

それは、solveがMatrixSymbolに対応してないから。

じゃあどうするか?というと、非可換の変数として定義する。

https://docs.sympy.org/latest/tutorial/manipulation.html

例えば

A=Symbol('A', commutative=False)とすると非可換になる。これならsolveが使える。ただしcollectiveは使えない。

成分と同様、こうやって計算できる。

from sympy import *
init_printing()
#Sパラメータ, Zパラメータの非可換の変数定義
V = Symbol('V', commutative=False)
I = Symbol('I', commutative=False)
a = Symbol('a', commutative=False)
b = Symbol('b', commutative=False)
S = Symbol('S', commutative=False)
Z = Symbol('Z', commutative=False)
#特性インピーダンスを対角成分にもつ行列のみ可換
Zo = Symbol('Zo')
#Zパラメータの定義
expr = V - Z*I
#V,Iを入射波a, 反射波bで書き直す。
expr2=expr.subs([(I, (a-b)/sqrt(Zo)), (V, (a+b)*sqrt(Zo))])
#反射波bについて解いたものがSパラメータ
Sconvert = solve(expr2, b)
#aをくくりだす
display(separatevars(Sconvert[0]))

 

結果はおなじみのものが得られた。

Sympy202105201

答え:

Sympy202105202

2021年5月21日 (金)

Python+Sympy(数式処理)でZパラメータ(インピーダンス行列)からSパラメータに変換する。その1、成分で書く場合

Sympyの使い方を勉強中です。何かよく知っている事例で試せないかな?ということで、

Zパラメータ(Z行列、インピーダンス行列)をSパラメータ(S行列)に変換してみよう。とりあえず2ポートで。

Zパラメータはポート1,2の電流(I1, I2)と電圧(V1,V2)を使って

[V1] = [Z11   Z12] [I1]

[V2]    [Z21   Z22] [I2]

とかける。Sパラメータはポート1、2の入射波(a1,a2)と反射波(b1,b2)を使って

[b1] = [S11   S12] [a1]

[b2]    [S21   S22] [a2]

とかける。ここで

V1=√Zo (a1 + b1), V2 = √Zo (a2 + b2)

I1=(a1 - b1)/√Zo,  I2 =  (a2 - b2)/√Zo

の関係がある。ここまでの情報からSympyに取り込む。collectが大活躍で簡略化してくれる。

やってること:subsでi,vにa,bを入れる。

solveでbについて解く。collectを使って簡略化する(simplifyが全然だめだったので)

係数を求めるのにどうも有理数ではcoeffが効かない?っぽいので、subsで片側を0にして求める。

こんな感じ:

from sympy import *
init_printing()
#Sパラメータ, Zパラメータの変数定義
var('S11,S12,S21,S22')
var('Z11,Z12,Z21,Z22')
var('a1,a2,b1,b2')
var('i1,i2,v1,v2')
S = Matrix([[S11,S12],[S21,S22]])
Z = Matrix([[Z11,Z12],[Z21,Z22]])
a=Matrix([[a1],[a2]])
b=Matrix([[b1],[b2]])
i=Matrix([[i1],[i2]])
v=Matrix([[v1],[v2]])
#特性インピーダンスZo
Zo = Symbol('Zo')
#Zパラメータと電流・電圧の関係
expr = v - Z*i
#Zパラメータの電流、電圧を進行波a, 反射波bで書き直す
expr2 =expr.subs([(i1,(a1 - b1) / sqrt(Zo)), (i2,(a2 - b2) / sqrt(Zo)), (v1, (a1 + b1) * sqrt(Zo)),(v2,(a2 + b2) * sqrt(Zo))])
#反射波bに関して解く
Sconvert = solve(expr2, [b1,b2])
#係数ごとに簡略化する。
Sconvert1 = collect(Sconvert[b1],[a1,a2,Zo])
Sconvert2 = collect(Sconvert[b2],[a1,a2,Zo])
Sconvert11 = collect(Sconvert1.subs(a2,0)/a1,Zo)
Sconvert12 = collect(Sconvert1.subs(a1,0)/a2,Zo)
Sconvert21 = collect(Sconvert2.subs(a2,0)/a1,Zo)
Sconvert22 = collect(Sconvert2.subs(a1,0)/a2,Zo)
#最終的な結果
Sconvert=Matrix([[Sconvert11,Sconvert12],[Sconvert21,Sconvert22]])
display(Sconvert)

結果はこんな感じ。

Sympy202105161

最終結果を拡大すると、

Sympy202105162

と望む結果が得られた。

とはいえ、成分で書くのはイマイチ、、、行列のまま計算したい。ということで(続く)。

2021年5月20日 (木)

一般化ナベアツ数Nab_n(x) (xまでのうちnの倍数とnがつく数のときだけアホになる)のナベアツ数階段をPythonでプロットする。この前やった加藤文元さんのナベアツ数の図示の続き。どれもNab_n(x)/x→1?

この前の

素数階段ならぬナベアツ階段(ナベアツ数 Nab(x)をxの関数としてプロット)を擬ナベアツ関数(quasi-Nabeatsu function)と比較(加藤文元さんの1ページ論文を見て。Pythonで計算)

の続き。

オリジナルのナベアツ数は3の倍数と3がつくときだけアホになる、だがnの倍数とnがつくときだけアホになる、のが一般化ナベアツ数。

Nabn(x)

と書こう。これを10^6まで、n=1-20まで図示するとこうなった。もちろんn=1は全部の数。結構思わせぶりな曲線になってる。

Nabeatsu_n

ではn=20-200では?

 

Nabeatsu_n2

どれもNab_n(x)/x→1?

Pythonのコードはこちら。高速化のためにNumbaを使った。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numba import njit

x=1000000
m=20
n = np.arange(1, x+1)

@njit
def Nab(n, x):
    count = 0
    nb = np.zeros(x)
    for k in range(1, x+1):
        if k % n == 0 or str(n) in str(k):
            count += 1
        nb[k-1] = count
    return nb

 

plt.figure(figsize=(15,15))
plt.grid()
plt.title("Generalized Nabeatsu Numbers Nab_n(x)", fontsize=24)
plt.xlabel('x', fontsize = 18)
plt.ylabel('Nab(x)', fontsize = 18)
plt.tick_params(labelsize=18)

plt.xscale("log")
plt.yscale("log")
for i in range(1,m+1):
    a = Nab(i, x)
    s = 'Nab_' + str(i) + '(x)'
    plt.plot(n, a, label = s)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()

2021年5月19日 (水)

松屋で極上グラナパダーノ チーズトマト厚切りロースかつ定食(コロッケ付き、豚汁変更のフルセット)でいただく。チーズが粉になって風味がよくなった。

トマトチーズかつは大好きでよく頼んでいたのだが、とろけるチーズじゃなくて粉チーズ(グラナパダーノ)になった。

溶けてるのは好きだったのだが、粉になったらさらにチーズ感が増した。これはこれであり。

19日までコロッケがおまけで、豚汁も安いのでフルセットで頼んだ。満足。

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2021年5月18日 (火)

素数階段ならぬナベアツ階段(ナベアツ数 Nab(x)をxの関数としてプロット)を擬ナベアツ関数(quasi-Nabeatsu function)と比較(加藤文元さんの1ページ論文を見て。Pythonで計算)

加藤文元さんがナベアツ数の解析をされているのを初めて知った。

 

 

おお、これは素数階段みたいだ。ということでPythonで描いてみよう。ついでに最後にquasi-Nabeatu function (nab(x))として記載されているものとも比較しよう。とりあえず10^5くらいで数分かかる。

Nabeatsu

Pythonのコードはこちら:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=100000
count = 0
n = range(1, x+1)
Nab = []
qNab = []
for k in range(1, x+1):
    if k % 3 == 0:
        count += 1
    else:
        if '3' in str(k):
        count += 1
    Nab.append(count)
    q = k - (2/3)*k**np.log10(9) - 1
    qNab.append(q)

plt.figure(figsize=(12,8))
plt.bar(n, Nab, label = 'Nab(x)')
plt.plot(n, qNab, label='quasi-Nab(x)', color = 'Red')
plt.grid()
plt.title("Nabeatsu Numbers Nab(x)", fontsize=24)
plt.xlabel('x', fontsize = 18)
plt.ylabel('Nab(x)', fontsize = 18)
plt.tick_params(labelsize=18)
plt.legend(fontsize=18)
plt.xscale("log")
plt.yscale("log")
plt.show()

 

こちらも参照:

一般化ナベアツ数Nab_n(x) (xまでのうちnの倍数とnがつく数のときだけアホになる)のナベアツ数階段をPythonでプロットする。この前やった加藤文元さんのナベアツ数の図示の続き。どれもNab_n(x)/x→1?

2021年5月17日 (月)

新型コロナウイルス、中国、日本、韓国、アメリカ、ドイツ、フランス、イギリスでの感染者数を指数関数&ロジスティック関数&Log-Logプロットでべき関数フィッティングした(5/16更新) 日本も韓国も全然増加スピードが落ちない。イギリスもなんかちょっとずつ増えて行ってる。 

まずはリニアスケール。

日本の増加が半端ない。韓国も何気に増加していっている。しかし増加が収まっていたのがイギリスだけと思っていたらイギリスも徐々に増加していっている。変異種のためか?

Coronaww202105161

 

次はログログプロット。これも日本の傾きが一番急だなあ。次が韓国。

Coronaww202105162

 

日本の詳細ログログプロット。第二波に近い感じで増加という感じか。第三波よりはましだが、、、

Coronaww202105163

2021年5月16日 (日)

高周波(RF・マイクロ波・ミリ波・5G)関連ニュース2021年5月16日 IEEE Microwave MagazineとMicrowave Journalの記事が被った!チップレスRFID。マイクロ波シミュレータの元祖COMPACTの歴史、6Gでグラフェンが重要?そしてEETimesのJunko Yoshidaさんが引退

IEEE Microwave Magazineの今月号、

https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=6668


Chipless RFID Printing Technologies: A State of the Artという記事が出てる。

Chiplessrfid

電池もいらないで、情報をパターンとして描いて受け取った信号をさまざまな周波数で共振させることで情報を読み取り側に渡すもの。

こちらは工法主体。

一方、Microwave Magazineの今月号は、

https://www.microwavejournal.com/publications/1

Design of a Cobweb Shape Chipless RFID Tag

という記事が出ていて被った!珍しい。でもこっちはパターンが主。

Chiplessrfid2

あと、マイクロ波の回路シミュレータの元祖(ADSの前、MDSのさらに前)のCOMPACTの開発の話が出ていた。偉大なり。

The Birth of Commercial RF/Microwave CAD

Compactf2

Microwave MagazineのほうにはUWBを使った広帯域誘電体スペクトロスコピーも出てた。

UWBでタグ(RFID)と言えばApple AirTagも分解されてましたね。

AppleのUWB利用を忘れものタグ(位置タグ) AirTagの分解(iFixitの写真を解説、5/9修正、UWBとBluetoothのアンテナの位置を完全に間違えていた。てことは表側はほぼ100uFの高分子キャパシタが5つが中心)

グラフェンが6Gで大きな役割を果たすというIDTechEXの分析。ほんとかな、、、

Graphene to Play an Integral Role in 6G Technology

Qorvoが出している電源管理回路のDummiesシリーズ。

Power Up Your Power Management Knowledge

ZigbeeがMatterに。普及するのかな、、、

 

The Connectivity Standards Alliance Unveils Matter, Formerly Known as Project CHIP

 

EEtimesの名物エディター、Junko Yoshidaさんが引退!えーそうなのか。記事をいつも興味深く読ませてもらってました。

Au Revoir, Junko

2021年5月15日 (土)

UWBに使われるアンテナ、PICA(ピカ、Planar Inversed Cone Antenna)に2つ穴があるのはまさにスライムアンテナ。ピカチュウの耳から給電すれば5Gミリ波アンテナの水平垂直偏波ができる!

UWB(Ultra Wide Band)、AppleがiPhone11から採用し、AirTagが発売されたことでちょっと盛り上がっている。

AirTagはこちらを参照:

AppleのUWB利用を忘れものタグ(位置タグ) AirTagの分解

で、UWB用のアンテナについて調べていてこれを見つけた。

Ultra-Wideband Antenna and Design

その中でPICAというのがある。Planar Inversed Cone Antennaで、円錐アンテナが逆方向向いていてP板に形成されているようなものだが、、、その中で2つ穴が開いているのがまさにスライム!

Pica

3つ穴タイプは、うーん、キョーダイン、ゲッターロボ、仮面ライダーフォーゼ???

PICAなんでピカチュウもできそうではある、、、

5Gミリ波アンテナは水平(H)と垂直(V)偏波使うので、、、耳から給電すればPichachu-PICAができる!

Pica2

2021年5月14日 (金)

ホワット・イズ・ライフ?生命とは何か(ポール・ナース)を読んだ。評判通り面白い!ウイルスも親戚と思えるように?そして科学を重視しない政治やワクチン拒否にもちくり。一番驚いたのはポールさん自身の生まれ。コロナの中でこそ読みたい本。

あちこちで評判を聞いていて、これは読まねば、と思ってようやく読めた。

確かにこれは面白いです。細胞・遺伝子・自然淘汰による進化・化学としての生命・情報としての生命、の5ステップを説明したのち、生物学で世界をいかに変えることができるか、についての問題提起があり、そしてポールさんの生命とは何か?についての考えが述べられています。

多く挟まれる自分、あるいは別の学者たちのエピソードが非常に面白いです。特にポールさん自身が行った細胞周期についての発見のエピソードはわくわくする感じ。ダーウィンのおじいさんの話も知らなかったので面白い。

一番驚いたのはポールさん自身の生まれというか、出自というかですが、、、ドラマみたいだ。

あとイギリス人らしく、政治やウイルス拒否する人への皮肉も。

読んだ後はウイルスですら親戚と思えるような気がするほど、生命はお互いに関連づいていて祖先も同じ、ということに気付かされます。

コロナの中でこそ、こういう本を読んで生命に思いをはせるのがいいのでは、と思います。

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2021年5月13日 (木)

マイクロ波工学 第4版(David M.Pozar)を買った。あのMicrowave Engineering 4th edition の邦訳。高周波(マイクロ波、ミリ波)でいい教科書ないですか?日本語で!と聞かれてずっと「ない」と言っていたのがこれからはこれを読め!と言える。

昔は小西さんの本とか(まあ元ネタはいろいろ今ならわかりますが)それなりの数の高周波の教科書が書店に並んでいたことがあった、、、が、今はあまりないし、あってもちょっと初歩的すぎる?というのもばかり。

で、高周波(マイクロ波、ミリ波)でいい教科書ないですか?と聞かれることが多いのだが、

洋書ならPozarのとか、と言ってたら日本語じゃないと読めないと言われ(!)

じゃあ「ない」と言ってた。

スマートフォンの時代になってから完全に日本は高周波技術で立ち遅れたからなあ、、、

まあないだろうな、と思っていたらたまたま書店で見つけた。

これ!

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おお、PozarのMicrowave Engineering 4th edition が邦訳されてた!早速買った。

もちろん、今の時代(5Gとか)から見ると古いところも多いですが、すべての基礎はここから。

これ全部読んどけば大抵の新技術にはひるむことなくついていけると思う。

難点は高いことだけ、、、

 

2021年5月12日 (水)

京都の壬生寺でお参り。

本当に人がいないので安全にお参りです。

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2021年5月11日 (火)

松屋で厚切りトンテキ定食(シャリアピンソース、ご飯大盛無料)をいただく。大盛にすると肉の量が足りないがソースがたっぷりなので大丈夫。

玉ねぎの酸味がいい感じのシャリアピンソース。バターもいいですが、まあ肉はそこまで柔らかくは、、、でも十分です。

ただ大盛りご飯だと肉の量とのバランスがイマイチでご飯が残る。。。がソースが大量なので最後はソースご飯で十分

美味しくいただけます。

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2021年5月10日 (月)

新型コロナウイルス、中国、日本、韓国、アメリカ、ドイツ、フランス、イギリスでの感染者数を指数関数&ロジスティック関数&Log-Logプロットでべき関数フィッティングした(5/9更新) 緊急事態宣言が延長だが、やはり日本の伸びが一番ひどい。

まずはリニアスケール。こう見ても日本の伸びが一番ひどい。緊急事態宣言が出ててもこれか、、、延長もやむなしか。

とはいえイギリス以外は特に減ってないですが。

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ログログプロット。もうイギリスはグラフから外してもいいかなと。こう見ても日本の増加が一番ひどいな。

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日本の詳細ログログプロット。とはいえ第三波の始まりよりは第四波はまだましなのか、、、

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2021年5月 9日 (日)

なか卯で鶏天おろしうどん(冷)としらすご飯のセットをいただく。暑い日だったのでちょうどいい涼しさに。

この日は相当暑かったうえにかなり歩いてちょっと汗をかいた。なのでうどんも冷で注文。

これがとても涼しくてよかった。しらすご飯もちょうどいい塩気で塩分補給できた。鶏天もからっとあがっていて美味しい。

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2021年5月 8日 (土)

餃子の王将の5月限定メニュー ニラ玉ラーメンをいただく。ピリ辛でニラ玉+もやしがシャキシャキでなかなか美味しい。

久しぶりに餃子の王将へ。限定メニューのニラ玉ラーメンを食べに来たのだ。

ニラも卵も好きなのでこれはとても美味しい。ちょっとピリ辛なのもいいです。

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フェアセットBで餃子1人前にして注文で完食しました。

2021年5月 7日 (金)

任天堂スイッチのナビつき! つくってわかる はじめてゲームプログラミングのおそらくアルゴリズムを記述する中間ノードンというのを見てみた。これは子供が楽々複雑なプログラムをして大人がてこずるパターンかな。

任天堂が面白いソフトを出すそうだ。

https://www.nintendo.co.jp/switch/awuxa/index.html

スイッチを使ってプログラミングの考え方を学ぶようなもので、既存の言語などではなくてオリジナルでスイッチの機能を活かしたものになっているようです。

で、ノードンというものを並べて線で結ぶ感じのプログラムで、

入力ノードン、中間ノードン、出力ノードン、モノノードンに分かれている。

どうやら中間ノードンというのが動きやセンシングの裏で動く、アルゴリズムを記述するメイン部分になるようだ。

ということでノードンたちを見てみると、

Switchprogramming

うわ、確かにこれだけあればいろんなことができそうだが、大人でプログラム組めるような人が逆にこんがらがって

子供の方がめちゃくちゃ複雑なアルゴリズム書きそう。

どんなものが出てくるか楽しみ。

※どこかの記事でScratchと比べられていましたがだいぶ違いそう。

 Scratchって私もやっているけど数値計算、シミュレーションもできる普通のプログラミング言語としても使えるので。。。

https://scratch.mit.edu/studios/304773/

 Scratch_numerical_calc

金井戸神社(三栖神社御旅所)、伏見でお参り。

巨椋大橋を渡って来た後はこちらへ。ここも誰もいない、密にならずにお参りできる場所でした。隣に川が流れていて落ち着く。

20210504-121613 20210504-121628 20210504-121634 20210504-121709 20210504-121719 20210504-121721

2021年5月 6日 (木)

巨椋大橋を歩いて渡る(帰り)。ヨシ原が枯れていて模型飛行場があるサイド。

さて帰り道。

20210504-114831 20210504-114959

こちらには模型飛行場がある。

20210504-115041 20210504-115045

ラジコンヘリが飛んでいた。

Heli

20210504-115424 20210504-115429 20210504-115246

京都大学の防災研究所の施設がある。

20210504-120309 20210504-120100

結構往復すると疲れます、、、(てかここまでたどり着くのにすでに数時間かかっているし)

本当に誰もいない(自転車で通り過ぎる人はいるが)ので密に全くならないのでお勧め。

 

2021年5月 5日 (水)

地球と月の間の万有引力より太陽と月の間の万有引力の方が強いのか!知らなかった、、、

たまたま月の軌道の摂動計算の話を調べていてこれを見た。

https://eco.mtk.nao.ac.jp/koyomi/wiki/B7EEA4CEB8F8C5BEB1BFC6B0.html

  • 実際に計算してみると、地球が月を引っ張る引力は、太陽が月を引っ張る引力よりも小さいことがわかります。

え!そうなの!

実際に計算してみよう。わからない定数はWolframAlphaが教えてくれる。例えば

Sunmoon3

のような感じ。

で月・太陽・地球の位置関係は

Sunmoon2

のようになるので(惑星の大きさはスケール通りじゃないです)どう見ても地球のほうが強そうだが、

実際に計算するとこうなる。

               
  太陽 地球        
質量(kg) 1.9884E+30 5.9724E+24 7.3458E+22        
太陽からの距離(m)   1.4960E+11 1.4921E+11 地球は平均、月は一番近づくとき  
地球からの距離(m)     3.8500E+08        
半径(m) 6.9634E+08 6.3781E+06 1.7371E+06        
               
万有引力(太陽と地球) 3.54E+22 N   万有引力定数G    
万有引力(地球と月) 1.98E+20 N   6.6743E-11  m3 kg−1 s−2  
万有引力  (太陽と月) 4.38E+20 N          

うわ!本当だ。倍くらい太陽の引っ張る力の方が強いのか!知らなかった、、、

 

巨椋大橋を歩いて渡る(行き)。ヨシ原が青く京都競馬場が見えるサイド。

GWと言ってもどこにも行けないので、誰もいなさそうで天気がいいと眺めがいいところを考えるに、、、

おお、巨椋大橋とかいいんじゃないか、と思い立つ。交通機関なしですべて家から歩きです。

では歩き出す(行き)。

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ヨシ原が青々として綺麗。

20210504-113051 20210504-112740

京都競馬場が見える。

20210504-113101

2か所、環境対策の看板があります。

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さて降りてきた。ここから橋の下を通って反対側へ行く。

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さて帰りは(続く)

2021年5月 4日 (火)

松屋で復活したごろチキ(ごろごろ煮込みチキンカレーミニ牛皿セット大盛)を食す。やはり美味しい!牛皿つけるとカレギュウも楽しめる。

復活するたびに食べてやっぱり美味しいな、と思うごろチキ。今回は牛皿ついたセットにしてみた。

20210502-124203 20210502-124204

牛皿には黒胡麻焙煎七味も付いてきてこれがなかなか辛くて美味しい。カレギュウとごろチキ両方食べられるのは楽しい。

20210502-124207

リピート確定ですなこれは。

2021年5月 3日 (月)

新型コロナウイルス、中国、日本、韓国、アメリカ、ドイツ、フランス、イギリスでの感染者数を指数関数&ロジスティック関数&Log-Logプロットでべき関数フィッティングした(5/2更新) 日本は第4波が進行中、他の国もイギリスを除いて増加している。 

まずはリニアスケール。イギリス以外は(中国は置いといて)増加傾向が止まらない。イギリスは変異種の影響受けてなさそう。

Coronaww202105023

次はログログプロット。日本がやはり傾きが急だが、どの国も似たようなパターンに見える。

Coronaww202105021

日本の詳細ログログプロット。やはり第4波になっている感じ。

Coronaww202105022

2021年5月 2日 (日)

AppleのUWB利用を忘れものタグ(位置タグ) AirTagの分解(iFixitの写真を解説、5/9修正、UWBとBluetoothのアンテナの位置を完全に間違えていた。てことは表側はほぼ100uFの高分子キャパシタが5つが中心)

5/9追記:

いろいろ間違っていたので修正したものをUPします。

 

Airtags20210509

間違っていたところ:

ループアンテナだと思っていたのは、、、コイン電池の+側が当たるところでした、、、なにやってんだ。

UWBとBluetoothのアンテナはNFCコイルと同じくLDS(樹脂に電極を形成したもの)に形成されてます。

 

ーーーーー以下いろいろ間違っているが記録として残すーーーーーーー

5/1時点:

個人的に注目しているUWB利用法の忘れ物タグ、AirTag。iFixitが早速(途中まで)分解していた。重要な部品搭載面は基板の裏側なので、まずはアンテナだけが見える表側から。

https://www.ifixit.com/News/50145/airtag-teardown-part-one-yeah-this-tracks

Airtags001

金色の輪っかになっている3か所がUWBとBluetoothのアンテナだと思う。

※ちなみにiPhoneもUWBアンテナは3つあって水平方向と垂直方向が検知できる。

Ee_l3muuaakmcc

ただそれ以外にかなり大きなチップ部品も周囲にあるのが気になる。一見してタンタルコンデンサみたいなパッケージではあるが、こんなところに使う理由がわからない(まあ裏側に入らないのでこちらに持ってきたのかもしれないが) 位置的にはチップアンテナだとしっくりくるが、、、

X線で観ても中が良く見えない。線があるようにも見えるが基板の線が見えているだけかも。

Airtags002

 

フェライトの色みたいにも見えるのでコイル状のNFCアンテナ?とも思ったがそれは別の動画で見えるように

基板の裏側に載っている。

Airtags003

 

基板の裏側見て判断しよう。今の予想は

・電源用のタンタルコンデンサ

・NFCが色んな方向で使えるようにコイルアンテナ

のどちらかかなと。

※追記 よく見たらJ107Sって書いてある。10×10^7㎊ = 10^8 pF=100uFとでかい容量のコンデンサか。なので積層コンデンサじゃない。

Airtags0011

現時点では裏側はこれだけ。U1チップ指で隠しちゃってる。

Airtags004

5/4追記:

基板の裏側の写真も公開。

https://www.ifixit.com/News/50145/airtag-teardown-part-one-yeah-this-tracks

私が解説した写真がこちら。

Airtag5

思っていたよりSiPが少なくてU1チップ用のみ。特徴はコイン電池用に大容量の高分子キャパシタを使って、その他は既存の部品を使って低コスト化を狙っているようですね。まあApple WatchやAirPodsほど機能に対して小さいわけではないので、これくらいで十分なのかも。

2021年5月 1日 (土)

JR山崎駅のホームに京都府と大阪府の県境(府境)がある。

たまたま山崎駅で降りる用があり、そういやここは県境があるな、と行ってみた。

20210207-152028

あった。これ。

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県をまたいではどこへもコロナのためになかなか行きにくいので、こういうところで県またぎ(府またぎ)をするのもいいかも。

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