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蔵本シバシンスキー方程式というのがある。
そこまで一般には知られてないし、数値計算もなかなか厄介なのでChatGPTとGeminiに聞いてみよう。
まずはChatGPT。
なかなかいい回答。さすが。ではPythonのコードを書いてもらうと、スペクトル法とルンゲクッタの組み合わせ(実際はオイラー法)で
一見よさそうだが実はオーバーフロー。まあこっちで修正したらいいだけだが、Gemini 1.5 Proはどうなのか見てみる。
こっちもいい回答。だがコードを書いてもらうと
やっぱりスペクトル法とオイラー法の組み合わせでオーバーフロー。
なんかコードの感じが似てるな…学習しているコードが同じかもしれない。
前から疑問だったこと。阪急電車のSDGsトレインに乗ったのだが、再生可能エネルギー100%で運行していますと書いてある。
調べると
https://www.hankyu-hanshin.co.jp/yume-machi/sdgs-train-archive/about.html
最新の省エネ車両を使用するとともに、関西電力の「再エネECOプラン」(※1)を活用することにより、
実質的に再生可能エネルギー100%で同トレインを運行します。
(※1)関西電力が日本卸電力取引所より調達した、太陽光・水力・風力発電などに由来する環境価値を付加した電気を
使用するプランのことです。このプランを利用することにより、実質的に再生可能エネルギーによる電力として
取り扱うことができます
ということでした。で疑問というのはその路線複数の電車走っているが、ある電車にだけ別の電気を供給することってできるのか?
調べると、
https://www.meidensha.co.jp/knowledge/enote/no16/
変電所は区間ごとにあるのか。じゃあうまくやればこの区間を走る電車だけ、みたいにできるのかな。電車は分からん…
このニュース見た。
おお、なんかすごいな。でもこの量がどの程度の量なのか全然想像つかない。
どうやらUSGSという組織が鉱物資源について調査していてそこにコバルトも載っているようだ。
シェア一位は圧倒的にコンゴ。
埋蔵量って毎年減っていくんじゃないかな、とか思っていたらあれ?近年増えてきている。新しい場所が発見されたのか、調査が正確になってきたのか。
せっかくだから日本と比べよう。
こう見ると日本の75年分というのは多いのか少ないのか(地政学的リスクがないという意味ではいいですが)。
これまでテレビのコンセントは地デジとBSで2つ出ていたところに住んでいたのでそのままテレビにある2端子につないでいた。
引っ越すと1つになってた!合成されてるんだな。チェックしたら両方出ていた。それを分けるのも無駄な気がするが、まあ仕方ない。
とりあえずヨドバシで分波器を買ってきた。分配器というのもあった。どう違うか売り場で後の説明を読んで「へえ」と思った。
https://knowledge.support.sony.jp/electronics/support/articles/S1110278021222
分波器がダイプレクサで、分配器がスプリッタだ!ってことは分波器の方がロスが小さいだろうということで。
裏面に通過帯損失の値が書いてあったのでPython+scikit-rfでプロットしてみた。ダイプレクサだから本当は低周波側と高周波側は別ポートだが面倒なのでまとめた。こんな感じ。なかなかいい特性だな!
高周波関係の知識は学習しているのかな?と思ってやってみた。例題はこちら。Microwaves101の
ではまずChatGPTから。
特徴の2番目が惜しい…これは出力が半分(電圧なら1/√2)になるものなのだ。指摘すると
ちゃんと直った。
ではGoogle Gemini 1.5 Proでは?
ああこれは最初から正しい。
どうやら結構高周波関係のものも学習に入っているらしい。
新築一戸建てを買ったという話は書いたが、両親と姉に見てもらおうと今日呼んだ。
15cm、2段程度の階段が玄関にあるのだが、もうそれが登れなくなっていた…体が悪いわけではなく、歩こうとすると頭が真っ白になるようだ。
全く歩けないわけではないので15分くらいかけてようやく登れた。でも降りるときも20分くらいかかった…
家族は手をできるだけ貸さずにリハビリをさせているので私も手伝わなかったが、ここまでとは…
正月に帰ったときにコロナの後遺症で歩くのがそうとうやばくなっていたが、ここまでひどくはなかった。ゆっくりなら歩けていた。
Long COVIDというやつか…もう治らないのかな…
こちらがInverse Symbolic Calculator。
https://wayback.cecm.sfu.ca/projects/ISC/ISCmain.html
こんな感じででた。
2024061377193244 = (0001) W(1)-arctan(1/2)-GAM(5/12)
2024061393974750 = (0003) sum(1/(2^n+(10/3*n^3-9*n^2+32/3*n+2)),n=1..inf)
2024061477915249 = (0323) 14/69*23^(1/2)*3^(2/3)
2024061573219440 = (0001) exp(1/E)^(Gibbs*Li4(1/2))
2024061696237147 = (0001) BesI(0,2)-sin(1)*GaussK
ではPythonで確かめてみよう。
確かに!
さっきテレ東の番組で中華料理店の話をしていて、そこにBGMでかかった曲。これずっと前から何の曲だったっけ…確かドラマの…と思って全く思い出せなかった。すかさずShazamを立ち上げて…
結構時間がかかって一度はあきらめかけたが、捜索範囲を広げて最終的にこれだとでた。
これだこれだ。ようやく思い出せた。ランチの女王のテーマのFlowか!
Shazamは同じくずっと思い出せなかったレニー・クラビッツのIt Ain't Over 'Til It's Overも教えてくれたしほんとに便利。
ピタゴラスの三体問題というのがある。
Python+Scipyでルンゲクッタ8次のDOP853(Dormand Prince)を使う(その5) ピタゴラスの三体問題を計算する。rtolとatolを設定しないと無茶苦茶になる。
質量mが3,4,5の三体が辺の長さが3,4,5の直角三角形の頂点におかれている場合にどのような動きをするか、というもの。とても計算が難しいことで知られている。
これをGPT-4oに見せてみよう。
結構いい線いっている。
ではこれを描くPythonコードを説明を与えて作ってもらおう。
お、それっぽい。実行すると
惜しい…まあ指示がいまいちなのともともと普通のodeintで解くのも簡単じゃないし。
IMAXで観てきました。
壁紙がダウンロードできるQRコードもらった。
とにかく最初からもう北斗の拳のよう(って元祖マッドマックスが最初ですが)。
そしてフュリオサの子供時代の子役がかわいい。と思ったら大変なことになるがお母さんがもう強くてかっこよくて美しくてすごい。
チャーリー・フレイザーさんだそうです。
そして悲劇が起こり、フュリオサがどんどんリンのように(髪の色まで)なっていく。
クリス・ヘムズワースの悪役っぷりも半端ない。がイモータン・ジョーが出てくるとやっぱりこいつの方が悪いな、とか思ったり。
今回の戦闘の見どころは空中戦かな。飛行機ないのにどうやって?というのは見てのお楽しみ。
時がたつのを表す演出も面白かった。フュリオサがメカの技術を持っている理由とかも。
そして再度悲劇が起こり、フュリオサの腕が…これはもうライダーマンだよ。チェンソーマン要素もありますが。
とにかくスピーディーでフュリオサがかっこよくて面白かった。本編とこう繋がるのか、というのもきっちり見せてくれたり。
で、エンドロールでこれを見た。ああ、もうAI使ってるんだな。Metaphysics AI社。
サントリー特茶の電車広告の数学の問題が出るたびに図示している。今回は4回目(過去のは下の方参照)。
問題はこちら。
こちらの問題はどうでしょうか。
— 伊右衛門 特茶 (@suntory_tokucha) June 3, 2024
(今回はシンプルです) pic.twitter.com/20HQgNmAom
それでは今回もdesmosでやってみよう。
こうなった。
ピアノと音程か!運命…
desmosしかしなんでも描けるな。すごい。
desmosリンクはこちら:
これまでやったもの:
サントリー特茶の電車広告、関数を描くとどうなるかをPythonで描いてみる。 https://t.co/gz5oWzBiq9 pic.twitter.com/MdHGh7bFtO
— tomo (@tonagai) December 4, 2023
特茶の電車広告の数学問題第二弾、お腹がx²-y²=1 (x<0)のようになってしまい、体脂肪が気になりだしたらどうしますか?→お腹をx²-y²=a (x<0)にしてaを増やしていく...というのをWindows10,11の標準付属のグラフ電卓で描く。 https://t.co/vkimTZqvBp pic.twitter.com/1OMiKlXWM6
— tomo (@tonagai) December 11, 2023
サントリー特茶の電車広告の数学の問題(関数をたくさん使って絵を描く)に新作が出ていたのでdesmosで描いてみた。前回の直線だけ、とちがって双曲線、楕円、放物線をたくさん使ってかなり複雑な絵になってました。Windows11のSnipping ToolのOCRがなければ描けなかった… https://t.co/SjFE8IbGjn https://t.co/fNC1NvN2Ah pic.twitter.com/z7vt2z3lDX
— tomo (@tonagai) May 20, 2024
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