« 2025年1月 | トップページ | 2025年3月 »
このポスト見て、
ｴｯﾎｴｯﾎ
— うお座 (@zlatanera17) February 24, 2025
ママに夜ご飯いらないって伝えないと
ｴｯﾎｴｯﾎ pic.twitter.com/8dshR7nJgR
さっそくいらすとやさんがイラストにしていたので、
走るフクロウのヒナのイラストhttps://t.co/wXg8Y1ue9I
— いらすとや (@irasutoya) February 28, 2025
さっそくUnityを使って動画にしてみた。
動きがいまいちか…
今回はＳパラメータの表示。dB表示は簡単だが、スミスチャートはどうする？と思ったらもうScottPlotに用意されていた。
https://scottplot.net/cookbook/5.0/SmithChart/
これなら簡単だ。ソースコードはこんな感じで（Touchstone読むところは面倒なので手抜き…）。
|
namespace PlotSmith
{
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
radioButton1.Checked = true;
var axis = formsPlot1.Plot.Axes;
axis.Bottom.Label.Text = "Frequency[MHz]";
axis.Bottom.Label.FontSize = 21;
axis.Bottom.TickLabelStyle.FontSize = 21;
axis.Left.Label.Text = "S parameter[dB]";
axis.Left.Label.FontSize = 21;
axis.Left.TickLabelStyle.FontSize = 21;
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
List<double> freq = new List<double>();
List<List<double>> spara = new List<List<double>>();
StreamReader sr = new StreamReader("dea165550bt-2322a1-h.s2p");
while (!sr.EndOfStream)
{
string? line = sr.ReadLine();
if (line != null && line[0] != '!' && line[0] != '#')
{
string[] data = line.Split(' ');
freq.Add(double.Parse(data[0]));
List<double> list = new List<double>();
list.Add(double.Parse(data[1]));
list.Add(double.Parse(data[2]));
list.Add(double.Parse(data[3]));
list.Add(double.Parse(data[4]));
spara.Add(list);
}
}
int n = spara.Count;
if (radioButton1.Checked)
{
formsPlot1.Plot.Clear();
var fr = new double[n];
var s11 = new double[n];
var s21 = new double[n];
for (int i = 0; i < n; i++)
{
fr[i] = freq[i];
s11[i] = spara[i][0];
s21[i] = spara[i][2];
}
var s11plot = formsPlot1.Plot.Add.ScatterLine(fr, s11);
s11plot.LegendText = "S11";
s11plot.LineWidth = 5;
var s21plot = formsPlot1.Plot.Add.ScatterLine(fr, s21);
s21plot.LegendText = "S21";
s21plot.LineWidth = 5;
formsPlot1.Plot.Legend.FontSize = 21;
formsPlot1.Plot.ShowLegend();
formsPlot1.Plot.Axes.AutoScale();
formsPlot1.Refresh();
}
if (radioButton2.Checked)
{
formsPlot1.Plot.Clear();
var smith = formsPlot1.Plot.Add.SmithChartAxis();
var s11re = new double[n];
var s11im = new double[n];
for (int i = 0;i < n; i++)
{
var db = spara[i][0];
var phase = spara[i][1];
var mag = Math.Pow(10.0, db / 20.0);
s11re[i] = mag * Math.Cos(phase * Math.PI / 180.0);
s11im[i] = mag * Math.Sin(phase * Math.PI / 180.0);
}
var sline = formsPlot1.Plot.Add.ScatterLine(s11re, s11im);
sline.LineWidth = 5;
formsPlot1.Plot.Axes.AutoScale();
formsPlot1.Refresh();
}
}
}
}
|
実行結果の動画。dBとスミスチャートを切り替えられるようにした。
・Rogersがミリ波レーダ用基板の新製品発表
比誘電率3ほどでtanδは0.0015とかなりいい。
・QorvoがXバンドレーダ解説
・Silicon Labsがスマートホーム用新SoC発表
Silicon Labs Redefines Smart Home Connectivity with New Concurrent Multiprotocol SoC
・STMがGNNS受信機を発表
・DesignCon2025でのBroadcomの発表内容
・Qualcommが産業用にDragonwing発表
（その他）
UnityでMath.NET Numericsという数値計算ライブラリを使うシリーズをやっているが、ルンゲクッタ法が4段4次のものしかないのでピタゴラスの三体問題のような精度が問題になるようなものはできず、Pythonで計算したものをCSVファイルにして読み込むということしかできなかった。
しかし、MicrosoftがOpen Solving Library for ODEs(OSLO)を出していることを知ったのでこれならできるな、とやってみた。
AssetsフォルダにMicrosoft.Research.Oslo.dllを置くと自動的に参照してくれた。
ソースコードは以下の通り。
using UnityEngine;
using System;
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.Research.Oslo;
using System.Linq;
public class CsvReader : MonoBehaviour
{
List<float> x1 = new List<float>();
List<float> x2 = new List<float>();
List<float> x3 = new List<float>();
List<float> y1 = new List<float>();
List<float> y2 = new List<float>();
List<float> y3 = new List<float>();
int n;
int count;
GameObject Ball1;
GameObject Ball2;
GameObject Ball3;
// Start is called once before the first execution of Update after the MonoBehaviour is created
void Start()
{
Ball1 = GameObject.Find("Ball1");
Ball2 = GameObject.Find("Ball2");
Ball3 = GameObject.Find("Ball3");
var sol = Ode.RK547M(
0,
new Vector(1, 0, 3, 0, -2, 0, -1, 0, 1, 0, -1, 0),
(t, x) => threebody(t, x),
new Options
{
AbsoluteTolerance = 1e-12,
RelativeTolerance = 1e-12
});
var points = sol.SolveFromToStep(0, 100, 0.01).ToArray();
n = points.Length;
count = 0;
foreach (var s in points)
{
x1.Add(Convert.ToSingle(s.X[0]));
y1.Add(Convert.ToSingle(s.X[2]));
x2.Add(Convert.ToSingle(s.X[4]));
y2.Add(Convert.ToSingle(s.X[6]));
x3.Add(Convert.ToSingle(s.X[8]));
y3.Add(Convert.ToSingle(s.X[10]));
}
}
Vector threebody(double t, Vector x)
{
var f = new double[12];
var m1 = 3.0;
var m2 = 4.0;
var m3 = 5.0;
var qx1 = x[0];
var vx1 = x[1];
var qy1 = x[2];
var vy1 = x[3];
var qx2 = x[4];
var vx2 = x[5];
var qy2 = x[6];
var vy2 = x[7];
var qx3 = x[8];
var vx3 = x[9];
var qy3 = x[10];
var vy3 = x[11];
var Ra = Math.Pow(Math.Sqrt(Math.Pow((qx2 - qx1), 2.0) + Math.Pow((qy2 - qy1), 2)), 3);
var Rb = Math.Pow(Math.Sqrt(Math.Pow((qx3 - qx1), 2.0) + Math.Pow((qy3 - qy1), 2)), 3);
f[0] = vx1;
f[1] = m2 * (qx2 - qx1) / Ra + m3 * (qx3 - qx1) / Rb;
f[2] = vy1;
f[3] = m2 * (qy2 - qy1) / Ra + m3 * (qy3 - qy1) / Rb;
Ra = Math.Pow(Math.Sqrt(Math.Pow((qx1 - qx2), 2.0) + Math.Pow((qy1 - qy2), 2)), 3);
Rb = Math.Pow(Math.Sqrt(Math.Pow((qx3 - qx2), 2.0) + Math.Pow((qy3 - qy2), 2)), 3);
f[4] = vx2;
f[5] = m1 * (qx1 - qx2) / Ra + m3 * (qx3 - qx2) / Rb;
f[6] = vy2;
f[7] = m1 * (qy1 - qy2) / Ra + m3 * (qy3 - qy2) / Rb;
Ra = Math.Pow(Math.Sqrt(Math.Pow((qx1 - qx3), 2.0) + Math.Pow((qy1 - qy3), 2)), 3);
Rb = Math.Pow(Math.Sqrt(Math.Pow((qx2 - qx3), 2.0) + Math.Pow((qy2 - qy3), 2)), 3); ;
f[8] = vx3;
f[9] = m1 * (qx1 - qx3) / Ra + m2 * (qx2 - qx3) / Rb;
f[10] = vy3;
f[11] = m1 * (qy1 - qy3) / Ra + m2 * (qy2 - qy3) / Rb;
return f;
}
// Update is called once per frame
void Update()
{
if (count > n)
{
count = 0;
}
Ball1.transform.position = new Vector3(x1[count], y1[count], 0f);
Ball2.transform.position = new Vector3(x2[count], y2[count], 0f);
Ball3.transform.position = new Vector3(x3[count], y3[count], 0f);
count++;
}
}
|
結果をカメラを回しながら動画にしたもの。せっかくなんで背景に空もつけた。
ちゃんと計算してそうで一安心。
Visual C#で数値計算する時はMath.NET Numericsを使うのが便利だが、常微分方程式が4段4次のルンゲクッタ法しかないので硬い問題などがほぼ無理。そこでもうちょっといろいろあるのはないかなと思って探すとこれがあった。
適応型のルンゲクッタ、Dormand＆PrinceのRK547MとGear の後退差分式(BDF)が使える。まずはダウンロードして、、、
あれ？dllがない？自分でビルドしろということか。早速やってみると（古いバージョンなので）いろいろ怒られながらとりあえずできた。
使い方はとても簡単なので、早速やってみる。4段4次のルンゲクッタで計算するのがとても難しいピタゴラスの三体問題にしよう。
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。
Visual C#のコードはこんな感じで。RK547Mを使った。
using Microsoft.Research.Oslo;
namespace PlotRungeKutta02
{
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
var axis = formsPlot1.Plot.Axes;
axis.Bottom.Label.Text = "x";
axis.Bottom.TickLabelStyle.FontSize = 21;
axis.Left.Label.Text = "y";
axis.Left.TickLabelStyle.FontSize = 21;
axis.Title.Label.Text = "3 body probrem";
axis.Title.Label.FontSize = 32;
axis.SetLimits(-6, 6, -6, 6);
formsPlot1.Refresh();
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
var sol = Ode.RK547M(
0,
new Vector(1, 0, 3, 0, -2, 0, -1, 0, 1, 0, -1, 0),
(t, x) => threebody(t, x),
new Options
{
AbsoluteTolerance = 1e-12,
RelativeTolerance = 1e-12
});
var points = sol.SolveFromToStep(0, 100, 0.01).ToArray();
var x1 = new double[points.Length];
var y1 = new double[points.Length];
var x2 = new double[points.Length];
var y2 = new double[points.Length];
var x3 = new double[points.Length];
var y3 = new double[points.Length];
int i = 0;
foreach (var s in points)
{
x1[i] = s.X[0];
y1[i] = s.X[2];
x2[i] = s.X[4];
y2[i] = s.X[6];
x3[i] = s.X[8];
y3[i] = s.X[10];
i++;
}
var p1 = formsPlot1.Plot.Add.ScatterLine(x1, y1);
p1.LineWidth = 5;
var p2 = formsPlot1.Plot.Add.ScatterLine(x2, y2);
p2.LineWidth = 5;
var p3 = formsPlot1.Plot.Add.ScatterLine(x3, y3);
p3.LineWidth = 5;
formsPlot1.Refresh();
}
Vector threebody(double t, Vector x)
{
var f = new double[12];
var m1 = 3.0;
var m2 = 4.0;
var m3 = 5.0;
var qx1 = x[0];
var vx1 = x[1];
var qy1 = x[2];
var vy1 = x[3];
var qx2 = x[4];
var vx2 = x[5];
var qy2 = x[6];
var vy2 = x[7];
var qx3 = x[8];
var vx3 = x[9];
var qy3 = x[10];
var vy3 = x[11];
var Ra = Math.Pow(Math.Sqrt(Math.Pow((qx2 - qx1), 2.0) + Math.Pow((qy2 - qy1), 2)), 3);
var Rb = Math.Pow(Math.Sqrt(Math.Pow((qx3 - qx1), 2.0) + Math.Pow((qy3 - qy1), 2)), 3);
f[0] = vx1;
f[1] = m2 * (qx2 - qx1) / Ra + m3 * (qx3 - qx1) / Rb;
f[2] = vy1;
f[3] = m2 * (qy2 - qy1) / Ra + m3 * (qy3 - qy1) / Rb;
Ra = Math.Pow(Math.Sqrt(Math.Pow((qx1 - qx2), 2.0) + Math.Pow((qy1 - qy2), 2)), 3);
Rb = Math.Pow(Math.Sqrt(Math.Pow((qx3 - qx2), 2.0) + Math.Pow((qy3 - qy2), 2)), 3);
f[4] = vx2;
f[5] = m1 * (qx1 - qx2) / Ra + m3 * (qx3 - qx2) / Rb;
f[6] = vy2;
f[7] = m1 * (qy1 - qy2) / Ra + m3 * (qy3 - qy2) / Rb;
Ra = Math.Pow(Math.Sqrt(Math.Pow((qx1 - qx3), 2.0) + Math.Pow((qy1 - qy3), 2)), 3);
Rb = Math.Pow(Math.Sqrt(Math.Pow((qx2 - qx3), 2.0) + Math.Pow((qy2 - qy3), 2)), 3); ;
f[8] = vx3;
f[9] = m1 * (qx1 - qx3) / Ra + m2 * (qx2 - qx3) / Rb;
f[10] = vy3;
f[11] = m1 * (qy1 - qy3) / Ra + m2 * (qy2 - qy3) / Rb;
return f;
}
}
}
|
結果はこちら。
ちゃんと計算できてるっぽい。Ode.RK547Mの代わりにOde.GearBDFにしても同様に計算できた。これは使えそう。
姫路に用事があってやってきたが、姫路城の中に入るほどの時間がなかったので周りを歩いてきただけ。
遠くから。
真下で撮った。
さて今回はパワーポイント。
前から高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門というのをやっている。
https://sci.tea-nifty.com/blog/2024/09/post-88d00e.html#more
これをプレゼン資料にタイトルだけ与えてしてもらおう。
1～21までやると長すぎると怒られたので、1～6までだけ。
すると…
おお、結構いい感じのデザインで作ってくれてる。実はこれが一番使えたりして。
ご飯は特盛で注文。やわらかいハンバーグにトマトソースがよく合う。キャベツも食感が感じられる。
特盛でもすぐご飯が枯渇するくらい美味しかった。
父親の足が悪いのでここでお参り。
大きな下駄がある。
白色のお守りを買ってきた。
久しぶりに兵庫県立美術館へ。
阪神・淡路大震災30年 企画展 1995 ⇄ 2025 30年目のわたしたち、を観に来た。
一番最初にあったのがWindows95をモチーフにした展示で、ああ、もう30年ってそういうことかと思う。
当時の写真もあり、ぼろぼろだったりがれきの山だったり、そうだったな…と思い返す。実は当時の上司が震災で連絡が取れなくなり、3日後くらいに捜索に行ったのだった（家は半壊ですがご家族とも無事でよかった）。
神戸の学校、神戸の家、というアニメーション作品も興味深く観たし、黄泉平坂という映像作品も見入った。
実際に動かないのが残念（動画のリンクはあり）だが水中エンジンも面白かった。
・NGMMが6Gに向けたフレームワークを公開
NGMN outlines principles for the continuous evolution towards 6G and beyond
・TDKのμPOL解説
・QualcommのFastConnect 7700 Wi-Fi7解説
今回はダミーデータ作成。
まずは名前、性別、年齢、住所を作ってもらうとすぐできた。なぜか全部住所が東京だが…
次は数値のダミーデータ。
セルにxの値が入っています。yに相関係数が0.8になるようなランダムの値を入れてください。
というと
そのために高度な分析を使用できます。分析開始後に行うこと:
開始しますか?
と出てやってもらうと、
Python in Excelを使ってやってくれた。
Visual C#でグラフを描くには.NET framework 4.xならExcelのグラフのようなものが描けるMS Chartが使える。
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/1007/22/news111.html
しかしもうframeworkを使ってる場合じゃない。今は.NET 9が出ている時代。
しかし残念ながら.NETではChartが使えない。そこで使えそうなライブラリを探すと
ScottPlot
OxyPlot
などがあった。とりあえずScottPlotの方が情報量多そうなのでこっちを使ってみる。今回はVisual C#の.NET 8でやってみる。
まず、インストールはNuGetで簡単にできる。ScottPlot.WinFormsを選択。
するとツールボックスにFormsPlotが現れるので、これをChartと同じようにフォームに貼り付けるだけ。
何のグラフを描こうか、と思ったがここはMath.NET Numericsを使ってルンゲクッタ法でローレンツ方程式を描いてみよう。
ソースコードはこんな感じで。
using MathNet.Numerics.LinearAlgebra;
using MathNet.Numerics.OdeSolvers;
namespace PlotRungeKutta01
{
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
var axis = formsPlot1.Plot.Axes;
axis.Bottom.Label.Text = "X";
axis.Bottom.TickLabelStyle.FontSize = 21;
axis.Left.Label.Text = "Y, Z";
axis.Left.TickLabelStyle.FontSize = 21;
axis.Title.Label.Text = "Lorenz Equation";
axis.Title.Label.FontSize = 32;
axis.SetLimits(-20, 20, -30, 50);
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
double dt = 0.01;
double tmax = 200.0;
int n = Convert.ToInt32(tmax / dt);
var xs = new double[n];
var ys = new double[n];
var zs = new double[n];
var t = MathNet.Numerics.Generate.LinearSpaced(n, 0.0, tmax);
var x0 = Vector<double>.Build.DenseOfArray(new double[] { 1.0, 1.0, 1.0 });
var x = RungeKutta.FourthOrder(x0, 0, tmax, n, Func);
for (int i = 0; i < n; i++)
{
xs[i] = x[i][0];
ys[i] = x[i][1];
zs[i] = x[i][2];
}
var xy = formsPlot1.Plot.Add.ScatterLine(xs, ys);
xy.LegendText = "Y";
var xz = formsPlot1.Plot.Add.ScatterLine(xs, zs);
xz.LegendText = "Z";
formsPlot1.Plot.Legend.FontSize = 21;
formsPlot1.Plot.ShowLegend();
formsPlot1.Plot.Axes.AutoScale();
formsPlot1.Refresh();
}
Vector<double> Func(double t, Vector<double> x)
{
double s = 10.0, r = 28.0, b = 8.0 / 3.0;
double x_dot = s * (x[1] - x[0]);
double y_dot = r * x[0] - x[1] - x[0] * x[2];
double z_dot = x[0] * x[1] - b * x[2];
return Vector<double>.Build.DenseOfArray(new double[] { x_dot, y_dot, z_dot });
}
}
}
|
結果を動画にしたもの。拡大縮小移動が簡単にできる。
このScottPlotでいろいろやってみよう。
・3GPPが6Gに向けAI/ML関連作業
・Xiaomi 15 ProにQualcommのチップ搭載
・CMTの44GHzまでの2ポートUSBネットアナ
・MOKOのアセット・社員トラッカーにNordicのチップ採用
その他：
今回は測定データの分析。コンデンサのキャパシタンス値を分析してもらう。
Excel単体では分布を図示するくらいだが、
高度な分析をしますか？と聞かれやってもらうとPython in Excelを使って分析を開始。
統計量と分布の図示。
異常値を見つけて、というとそれを抜き出し、
それを除去して再計算してくれる。
案外これ手でやるの面倒なので、このくらいやってくれると助かる人は多いんじゃないだろうか。
メールでこの話が来ていた。
これ有料だが、お試しで無料で使えるっぽい（フル機能は有料みたい）。早速やってみた。
要約をお願いしているところ。
結果。
まあまあいい感じでまとめてくれているのではないだろうか。
・ATISのNext G Allianceの6Gに向けたSustainable AIホワイトペーパー
・MIPI Allianceがドイツで12のプレゼンテーション
・QorvoのWi-Fiデザインウェビナー
Key Aspects of Modern Wi-Fi Design
・QualcommがWindows向けSnapdragon Xのバッテリー駆動性能をアピール
・IEEE Spectrumの記事、6Gにそんなに帯域幅が必要か？というもの。
トマトとチーズが合うのはいいとして、明太子とチーズ？どんなものかと注文。
かねふくの明太子がちゃんと主張していて、かつチーズとも合っていてなかなか美味しかった。
新しいキャプテン・アメリカ、IMAXで観てきた。
カードもらった。
レッドハルクが誰なのかは隠していると思っていたらもうCMでやっていた（ハリソン・フォード演じる大統領）。
予告でやっていたのはだいぶミスリーディングするようにさせたた気がする。I am.のシーンもないし。
一番隠していたのは敵の親玉の正体と日本と日本の首相（平さん）がかなり重要な役どころだったこと。結構驚く。
今度のキャップは超人ではない、スーツと盾と鍛えた肉体で戦うので一般人？と戦ってもかなり苦戦するところが多く新鮮だった。
ただ超人ではないことに苦悩する場面も。とはいえ後半はド派手な戦闘シーンが続きます。あの開戦になるか？の空中戦とホワイトハウスでの戦闘はすごい。であの巨大なのなんだっけ？と思ったらエターナルズのティアマットだった。
旧作のメンバーも短い時間ですが重要な役どころで出ます。
個人的にはマルチバースとかもう食傷気味なので、今回のようなのが面白かった。
そして最後はもちろん「キャプテン・アメリカは帰ってくる。」
・Microwave Journal今月号で透明アンテナ、6Gタワー、月面用アンテナなど
https://www.microwavejournal.com/publications/1
・Keysightが6GでEUと提携
・TDKが日本酒の味わいを視覚化
・TDKの車載PoC用巻き線インダクタ
・QualcommがSnapdragon 6 Gen 4 Mobile発表
・5G Americasのポスト量子コンピューティングセキュリティホワイトペーパー
猪名寺駅からすぐです。
猪名目はハート形。
竹久夢二には全く詳しくないがあべのハルカス美術館で観てきた。想像以上に面白かった。
何点か写真が撮れます。なんか今の令和の時代に観ると逆にとても新鮮でかわいらしい絵柄で驚く。
デザイナーでもあったということでそのデザインも古くない。ちょっと家に飾っときたくなった。
「ねたかねなんだか」という作品みてちょっと笑った。
こういうデザイン。
行方不明だったのが見つかったというアマリリス。
海外での作品。これも行方不明なのが見つかったそう。
これが集大成の立田姫。
ちなみにやっぱり女性率90％くらいでした。最近行く美術展はこういうのが多いな…
・iFixitがSamsung Galaxy S25 ultraを分解、ぐりぐり回せる3D CTモデルに
よく見ると5Gミリ波AiPのアンテナ部分、ミリ波が通るように筐体に穴（実際は違う材質で見た目は分からない）が開いてるな。
・Spirentの5G Outlook レポート
・QualcommのオンデバイスAIホワイトペーパー
・InfineonがCoolSiC™ MOSFETs 650 Vを発表
今回はピタゴラスの三体問題。これは刻み幅を自動で変えて精度を出すようなルンゲクッタ法じゃないと無茶苦茶になる。残念ながらMath.NET Numericsは普通の4段4次のルンゲクッタ法しかないのでダメ…
じゃあPythonで計算してCSVファイルを読み込むか、ということでやってみる。Pythonについてはこちら。
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。
UnityでCSVファイルを読み込むのはこちらを参考にしました。
https://note.com/macgyverthink/n/n83943f3bad60
コードはこんな感じ。ただCSV読んで、ボール3つの座標に割り当てているだけ。
using UnityEngine;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using UnityEngine.Rendering;
public class CsvReader : MonoBehaviour
{
List<float> x1 = new List<float>();
List<float> x2 = new List<float>();
List<float> x3 = new List<float>();
List<float> y1 = new List<float>();
List<float> y2 = new List<float>();
List<float> y3 = new List<float>();
int n;
int count;
GameObject Ball1;
GameObject Ball2;
GameObject Ball3;
// Start is called once before the first execution of Update after the MonoBehaviour is created
void Start()
{
TextAsset csvFile;
List<string[]> csvDatas = new List<string[]>(); csvFile = Resources.Load("3body") as TextAsset; // Resouces下のCSV読み込み
StringReader reader = new StringReader(csvFile.text);
Ball1 = GameObject.Find("Ball1");
Ball2 = GameObject.Find("Ball2");
Ball3 = GameObject.Find("Ball3");
while (reader.Peek() != -1)
{
string line = reader.ReadLine();
csvDatas.Add(line.Split(','));
}
n = csvDatas.Count;
count = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
x1.Add(Convert.ToSingle(csvDatas[i][0]));
y1.Add(Convert.ToSingle(csvDatas[i][2]));
x2.Add(Convert.ToSingle(csvDatas[i][4]));
y2.Add(Convert.ToSingle(csvDatas[i][6]));
x3.Add(Convert.ToSingle(csvDatas[i][8]));
y3.Add(Convert.ToSingle(csvDatas[i][10]));
}
}
// Update is called once per frame
void Update()
{
if (count > n)
{
count = 0;
}
Ball1.transform.position = new Vector3(x1[count], y1[count], 0f);
Ball2.transform.position = new Vector3(x2[count], y2[count], 0f);
Ball3.transform.position = new Vector3(x3[count], y3[count], 0f);
count++;
}
}
|
結果の動画はこちら。
カメラを回してみた。
なかなかかっこいい動きをしている。次回からはまたMath.NET Numericsに戻る予定。
・GSAが5G standaloneウェビナー開催
・CTIAと5G americasがケーブルに対抗してSpectrum for Broadband Competitionで連携
・NXPがエッジAIのKinaraを買収
NXP Agrees to Acquire Edge AI Pioneer Kinara to Redefine the Intelligent Edge
・PBKreviewsがSamsung Galaxy 25/plus/ultra全部分解していて5Gミリ波AiPは全部1個
https://www.youtube.com/watch?v=ijEEYwPUEIE&t=386s
さて今回は機械学習入門定番のIrisの分類問題。
聞くと、回帰分析はできるとでるがこの問題はExcelには向いてない、RかPythonを使ってとでた。
じゃあPython in Excelならどうなる？と聞くとコードを答えてくれた。
何回かエラーを出し続けたが、そのエラーのヘルプを出すとCopilotが直接答えてくれる。
でやっとロジスティック回帰で動くものができた。
・IEEE Microwave Magazineは女性マイクロ波研究者特集（インターコネクトやダークマター探査等）
Microwave Magazineは定期的にこの特集をやっている。マイクロ波センサへの機械学習応用などもあり。
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=6668
・Samusungの6GとAIホワイトペーパー
・QualcommとQorixがソフトウェア定義車両で提携
・ATISがOpen RAN Minimum Viable Profile発表
・Nokia Bell Labsが100周年
・ローデ＆シュワルツの5G Advancedレポート
https://content.rcrwireless.com/whats-up-with-5g-advanced-editorial-report
・ベライゾンがスーパーボウル向けに5Gミリ波（MatSingアンテナ）やCバンドを準備
5G, mmWave, C-band, MatSing antennas and more — Verizon preps for Super Bowl LIX
おんたま黒ビビンバ牛丼 とん汁おしんこセットを注文。
これ自体も野菜が多くてなかなか美味しいのだが、
この組み合わせだとハイキュー!!のカードが２枚もらえる。ただハイキュー見たことない…だがたぶん主人公だろう。
（じゃあなんでこのメニューにしたかというと単に美味しそうだったから）
ずっと声だけでていた犯人が出てきたときは、ああ、この人だったのか、と驚いた。がもう解禁しているそうだ。
人気テレビ番組ショウタイムセブンのキャスターをおわれ、ラジオ番組を持っている阿部寛さんのもとに爆破の犯行予告をする男が電話をかけてくる。いたずらだと思って馬鹿にして切ると、本当に火力発電所が爆破される。
また犯人はかけてくる、そこを生放送することでまたキャスターに返り咲こうとする阿部さん。しかし犯人の要求はエスカレート。
一体犯人の狙いは何？
というもの。ずっと緊迫したシーンが続くのでかなり疲れるが面白かった。意外な結末も。
以外と言えばPerfumeのHuman Factory -電造人間-がエンドクレジットに流れるがその入りが斬新だった。
IMAXで観てきた。
事故で無人島（ただし野生動物はたくさんいる）に不時着し、1体のみ生き残ったロボットがたまたま起動することから始まるお話。
人間に奉仕するために作られているので動物たちに何か命令をしてくれと頼むが怖がられるだけ…学習モードに入り動物の言葉を覚えていくロズ。そしてまたアクシデントで雁の巣を壊してしまい、生き残ったのは１個の卵だけ。その卵からかえった雁、キラリを育てていくうちに感情が…
カメラの目ですら感情があるように見えるのがよかった。声もいいな、と思ったら綾瀬はるかさんだった（だいたい映画を観るときは事前情報全くない状態でいくので…）。
動物たちも最初はロズを怖がっていたが、だんだん変わっていくのもよかった。何と言ってもキラリの成長が一番よかった。
ただこれはあまりバイオレンスのない話だと勝手に思っていたので最後の方の展開に驚く…あれを使う方が被害だしてる気がする。
これは誰にでも勧められる良いお話でした。
さて前回はルンゲクッタ法でローレンツ方程式を描いて動かしてみた。
今回はAizawa Atractorを産む方程式でやってみよう。
dx/dt = (z-b)*x - d*y
dy/dt = d*x+(z-b)*y
dz/dt = c+a*z-(z^3)/3 - (x^2 +y^2)*(1+e*z)+f*z*x^3
https://analog-ontology.blogspot.com/2015/06/the-aizawa-attractor-iv.html
前回と違うのは関数だけ。
| Vector<double>Aizawa(double t, Vector<double> x) { double a = 0.95, b = 0.7, c = 0.6, d = 3.5, e = 0.25, f = 0.1; double x_dot = (x[2] - b) * x[0] - d * x[1]; double y_dot = d * x[0] + (x[2] - b) * x[1]; double z_dot = c + a * x[2] - (x[2] * x[2] * x[2]) / 3 - (x[0] * x[0] + x[1] * x[1]) * (1 + e * x[2]) + f * x[2] * x[0] * x[0] * x[0]; return Vector<double>.Build.DenseOfArray(new double[] { x_dot, y_dot, z_dot }); } |
やってみた結果の動画。カメラも回っている。
計算できてそうだ。ちょっと微分方程式を計算するシリーズやってみようかな。
・フジクラがMWCバルセロナでミリ波（28GHz,60GHz）モジュールデモ
・Qorvo、NXP、AMDらのヘルスケアウェビナー
https://event.on24.com/eventRegistration/EventLobbyServlet?target=reg20.jsp&eventid=4804213&sessionid=1&key=ABE687134603B5F59EB90B647AECFD0B&groupId=5870941&partnerref=pdf&sourcepage=register
Title: Innovative Solutions for Modern Healthcare by NXP Semiconductors
Date: Tuesday, February 11, 2025
Time: 10:00 AM Central European Time
Duration: 1 hour
・Samsung Galaxy S25もやはり5Gミリ波AiPは１個
https://www.youtube.com/watch?v=yDjfEGePQ5c
・uu-bloxがBluetooth LEモジュール４種発表
書店で大量に平積みされていて恩田陸さん人気がよくわかる。私も買って一気に読んだ。面白かった。
アマゾンリンク：https://amzn.to/3PUB10A https://amzn.to/4aDtgph
あらすじは
「母方の故郷・磐座を訪れた少女・奈智は、
あるキャンプに参加。その目的は――？
吐血、変質して、どうなる？ 」
というもの。これ以上は事前に情報仕入れない方がいいと思います。
前半は近未来青春小説？と思ったら七夕の国のようなホラー、いやドラキュラのようなホラーファンタジー？と思っていたらいきなりSF（グレッグ・イーガンなのか？幼年期の終わりなのか？）になる。しかもある物理の概念が重要な役割をはたしていたりする。
とにかく面白いのでお勧めです。
・3GPPがRel-20(5G Advancedと6G)の計画を公開
・SEMCOが産業用MLCC(0805 inch, X6S, 22uF, 25V)と車載MLCC(1005,2.2uF,10V)を発表
・KYOCERA AVXのスーパーキャパシタシミュレーションソフト
・AI向けフォトニックチップ解説
さて今回はExcel VBAとOfficeスクリプトを書いてもらえるか検証。
TouchstoneフォーマットはSパラメータデータのためのフォーマットだが3ポート以上変な並び方になる。
5ポートの場合、
一行目 周波数、8個のデータ
二行目 4個のデータ
三行目 8個のデータ
・・・
10行目 4個のデータ
のような形をしている。これを
一行目 周波数、50個のデータのように並び替えたいが
Excelで表計算だけでやるのはとても面倒。一応、Copilotにも聞いてみたが無理と言われた。
そこでまずExcel VBAでできるか聞いてみた。
何度かエラー出したが最終的にできた。
コードはこんな感じ。ただ遅い…
もうExcel VBAは廃止に向かっていくと思うのでOfficeスクリプト（TypeScript）でも聞いてみた。
こっちの方がずっと速く同様にできた。
まずまず使えるイメージ。
・Mavenirの5G NTNホワイトペーパー
・ミニサーキットの1.5mm角QFNパッケージMMIC
・Keysigntがスペインに6G研究ラボ設立
・アイルランドとスコットランドの大学がRIS（reconfigurable intelligent surfaces）で協力
久しぶりに中之島香雪美術館まで来た。ここは日本のものの展示のイメージがあったがこういうのもやるんだな。
20世紀の美術って20世紀に観たときは？？？という感じだったが今見ると面白い。
ウォーホルももちろんだが、リキテンスタインがいい。
最後の茶室にイヴ・クライン《青いヴィーナス》があってそこのみ撮影可能です。
・Samsung Galaxy S25plus、S25ultra分解、やっぱり5Gミリ波AiP（Antenna in Package）は1個だけ
ミリ波、盛り上がるどころかどんどんトーンダウンしている…まずはS25+
https://www.youtube.com/watch?v=0LC9mEP2q-I 
S25ultraははっきりしないがたぶんこの部分に1個。
https://www.youtube.com/watch?v=xgJmQKya4GY&t=750s
・スマートワイヤレス聴診器にNordicのICが採用
・TDKのTMR角度センサ解説
さて前回は複素数データをdBと位相に直してもらった。今回はもう少し複雑な時系列予測。
データはよく時系列予測に使われる空港の利用者データ。まずはグラフにしてもらった。
そして時系列予測をしたいというとFORECAST.ETS関数を使うといいと出た。
これは指数三重平滑化（ETS）アルゴリズムを使う関数。
https://support.microsoft.com/ja-jp/office/forecast-ets-%E9%96%A2%E6%95%B0-15389b8b-677e-4fbd-bd95-21d464333f41
実際やってみるとなかなかいい感じで予測している。
さてさらに複雑な例をやってみよう（続く）。
出るたびに食べに来ているシュクメルリ鍋定食。
鶏肉がゴロゴロ入っていて、サツマイモも大きい。去年より美味しくなった気がする。
ニンニクも大量に入ってる。
山﨑賢人さんのアクションはやはりすごかったが、前半で本気でつられて笑ってるシーンがめちゃくちゃ面白かった。
とにかく佐藤二朗さんとムロツヨシさんがとにかく笑わせに来る。最初から。
白石麻衣さんのアクションもよかったが前半アクション少な目で、あれ？と思っていたら後半めちゃくちゃシリアス（大惨劇）になってすごいアクションの連発。これ面白かった。
でも原作知らなかったので、あの超有名忍者もの○○○○で実際にやった出来事をこっちでもやるとは、と驚いた。
オマージュだったな。
最近のコメント