生誕150年記念 上村松園＠大阪中之島美術館を観てきた。10代前半から女性画家として活動していたのに驚く。落ち着いた気品のある美人画がたくさん観られた。最後には文化勲章が飾ってあった。写真も一部OKだった。

久しぶりに大阪中之島美術館へ。上村松園展を観に来た。

上村松園の作品は数枚しか知らなかったが、ここではものすごくたくさんの美人画が観られた。

写真OKなものも多かったのでその一部。

最後の方にあったエッセイの文がすごかった。そして一番最後には文化勲章（女性初らしい）が飾ってあった。

高周波・RFニュース2025年5月23日 HUBER＋SUHNERが76-81GHzのミリ波レーダ向け3D waveguide antenna発表、Silicon LabsがIoT向けシリーズ3 SoC発表、GSMAがM360ユーラシアでAIと5Gのイノベーションと協業について発表、ロームがAIサーバー向けMOSFET発表

・HUBER＋SUHNERが76-81GHzのミリ波レーダ向け3D waveguide antenna発表

HUBER+SUHNER Introduces 3D Waveguide Antenna for ADAS Radar Applications from 76-81 GHz

・Silicon LabsがIoT向けシリーズ3 SoC発表

Silicon Labs Unveils First Series 3 SoCs, Powering the Next Wave of IoT Breakthroughs

 ・GSMAがM360ユーラシアでAIと5Gのイノベーションと協業について発表

GSMA M360 Eurasia Spotlights AI and 5G Innovation and Collaboration in Tashkent

・ロームがAIサーバー向けMOSFET発表

AIサーバー向けMOSFET 業界TOP^※のSOAとON抵抗の両立
～世界的なクラウドプラットフォーム企業の推奨部品にも認定～

NHK 映像の世紀バタフライエフェクト ＡＩ 未来を夢みたふたりの天才を見てメモ。アラン・チューリングとフォン・ノイマンの二人のことで、マービン・ミンスキー、ジョン・マッカーシー、ニューラルネットワーク、ディープ・ブルーそしてデミス・ハサビスが出ていた。

https://plus.nhk.jp/watch/st/g1_2025051927557

2023年3月、30代の男性の自殺が報じられた。男性は死の直前までオンラインチャットをしていた。相手はイライザ。アメリカの新興企業が開発した対話型人工知能だった。6週間やりとりを続けた後、妻子を残して自殺した。

アラン・チューリングの言葉より

「人間の心の動きを忠実に再現した機械を作ることはできる。それは時に興味深いことを言い、時に過ちを犯す、人間のような存在になるだろう」

75年前、イギリスの天才数学者アラン・チューリングは、考える機械、人工知能が生まれる夢を持った。

その夢を引き継いだのは人間のふりをした悪魔と言われた天才数学者ジョン・フォン・ノイマン。

ノイマンはマンハッタン計画に参加し原爆の誕生にかかわっただけでなく、現在につながるコンピュータの基本設計を考案した。

フォンノイマンの言葉より

「私は今、爆弾よりもはるかに重要なものについて考えている。私はコンピュータについて考えているのだ。」

二人が描いた未来は、コンピュータの爆発的進化とともに現実に近づいていく。開発者は困難を打ち破り、考える機械、AIの道を切り開いていった。

アラン・チューリングの言葉より

「世紀の終わりには、もはや当然のように機械は考えることができると言えるようになるはずだ。そしてあらゆる知的な境域において機械は人間と競い合うようになるだろう」

ーーーー

ふたりの天才がいなければきっと今はなかった。

ーーーー

映画イミテーション・ゲーム、第二次世界大戦下で極秘任務についた一人の数学者を描いている。

与えられたミッションはドイツ軍の暗号、エニグマの解読。それを解読できるとしたら、、、アラン・チューリングだった。

ドイツはUボートによる奇襲攻撃で民間船を沈没させ、イギリスは物資の不足に悩んでいた。

ドイツ軍はエニグマを使って暗号化し、縦横無尽に攻撃していた。それは解読不可能と言われていた。アルファベットの26文字から、3枚の歯車と10本のケーブルを組み合わせて暗号化する。

さらに毎日設定を変えており、一京の一万倍の組み合わせがあった。イギリスにとってエニグマの暗号解読は戦争の行方を左右するものだった。

チューリングが足掛かりとしたのはポーランドで開発された暗号解読器。この改良に半年を費やし、36機のエニグマの動きを再現することで自動的に解読する「ボンブ」を作り上げた。

通信文の解読でUボートの位置を把握し、撃沈できた。一人の天才が戦争の流れを変えた。

チューリングの同僚の言葉より

「戦争が始まったときエニグマを解読できると思っていたのはおそらく2人だけだった。絶対に解読しなければと責務に追われた我々の上司と、それを解読するのはとても面白そうだからという理由で参加したチューリングだった。」

アメリカ　ニューメキシコ州。一人の天才科学者が戦争の行方を決定づける発明に取り組んでいた。原子爆弾の開発に携わっていたジョン・フォン・ノイマンである。

数学、物理学、流体力学で天才の名をほしいままにていた。ノイマンはプルトニウム型の最大の難関だった爆薬の配置を設計し（爆縮レンズだ！）核分裂を制御する計算を半年かけて導いた。

フォン・ノイマンの言葉より

「われわれが今作っている怪物は、歴史を変える力を持っている。科学者が科学的に可能であることを実現しないことは倫理に反するのだ。その結果どんなに恐ろしいことになるとしても」

ーーー

原子爆弾は完成の1か月後長崎に落とされ、7万人以上の命をうばった。

巨大な人工頭脳がペンシルベニア大学で動き始めた。

アメリカ陸軍はコンピュータの開発も進めていた。弾道計算のためのコンピュータ、ENIACが完成する。1万8000本の真空管を制御して毎秒5000回の演算が可能だった。

ノイマンはエニアックに可能性を見出した。

フォン・ノイマンの伝記より

「その出会いが彼の人生を変えました。エニアックは爆弾を作る道具としての有用性をはるかに超えて全く新しい構想をノイマンに与えたのです。」

ノイマンは戦前、プリンストン大学に留学していたチューリングと出会い、その論文に影響を受けていた。

チューリング・マシンとよばれる仮想の機械について提唱していた。与えたプログラムに応じて様々な計算ができる万能計算機。

この概念を形にしたのがノイマンだった。ノイマンはエニアックの致命的な欠点を改善しようとした。

エニアックは計算の内容に応じて6000個のスイッチやケーブルを切り替える必要があり、人為的ミスで計算間違いが多かった。

ノイマンは計算の命令を手動ではなくプログラムとして内蔵できる新しいコンピュータを設計する。ENIVACだ。

現在のコンピュータに繋がる設計図がこのとき生まれた。

同じころイギリスでもコンピュータの開発が進められていた。2^127-1が素数かどうか人間なら6か月かかる計算を25分でできる。

しかしその開発の主役はチューリングではなかった。1952年、あるニュースが報じられた。チューリングが男性とわいせつな行為をしたという理由で同性愛の罪で逮捕され、有罪となり、ホルモン治療を受けさせられた。同僚、I.J.グッドは当時をこう振り得っている。

「チューリングが同性愛者であったことは戦後まで知らなかった。もし暗号解読の任務中にこの事実を知られていたら彼は解雇され、その結果私たちは戦争に負けていたかもしれない」

逮捕の2年後、チューリングが自宅で死亡しているのが発見された。部屋には青酸カリの入った瓶とかじりかけのリンゴが残されていた。

死の4年前、チューリングは重要な論文を残している。人間の思考は数学的な計算に置き換えることができ、高性能のコンピュータができれば考える機械が誕生すると予見した。

チューリングの遺産が人工知能研究への扉を開くことになる。

アラン・チューリングの言葉より

「これは将来の予兆である。新しい可能性に到達するには何年もかかるかもしれないが人間の知性が必要とされる分野にそれが進出して人間と対等に競うことになったとしても不思議ではないだろう」

ーーー

戦後、水爆の開発を主導したのもノイマンだった（いやテラーじゃないの？）。ソ連を攻撃すべきか否かはもはや問題でない。問題はいつ攻撃するかだ。明日爆撃するというならなぜ今日爆撃しないのか？今日の5時に攻撃するというならなぜ1時にしないのかと言いたい。

スタンリー・キューブリック監督の「博士の異常な愛情」。登場する科学者はノイマンがモデルともいわれる。

ノイマンは人間のふりをした悪魔と呼ばれるようになっていた。

ノイマンの設計したコンピュータは水爆の核融合反応を計算するのは使われた。プログラム内蔵型コンピュータ、IASマシン。

科学史家ジョージ・ダイソンの言葉より

「人間の発明品のうち、最も破壊的なものと最も創造的なものがまったく同時に登場したのは偶然ではなかった。」

しかしノイマンの興味は脳に移っていた。1950年代。脳の神経による情報伝達の仕組みが解明されようとしていた。ノイマンはニューロンのネットワークが情報を伝える手段が電気信号であることに着目した。

フォン・ノイマンの言葉より

「脳の神経系とコンピュータを比較することは極めて興味をそそる楽しいことです。その仕組みには類似性がある。」

ノイマンは脳を計算機としてとらえ、その機能を数学的に分析しようとした。しかしその研究は未完に終わる。

1956年、ノイマンは大統領自由勲章を受章した。このときノイマンはガンに侵されており、翌年息を引き取った。

ともに水爆を開発したエドワード・テラーはノイマンの最後を語っている。「多くの人々が不思議に思っていた。ノイマンの頭脳はなぜあれほど早く効率的に機能したのかと。病院を訪ねるたびに彼は私と議論しようとしたが、彼の脳はもはや以前のように機能することはなかった。彼は「知性を失う」ということに他のどんな人間よりも苦しめられたことだろう。」

チューリングとノイマン、2人の未完の研究は数十年後大きく世界を変えることになる。

トランジスタの発明だ。真空管が指先ほどのトランジスタに置き換わった。コンピュータもトランジスタ式（608がでてる）に置き換わった。

巨大だったコンピュータは小さく高性能になった。

1956年ダートマス大学に科学者たちが集い、ある会議を開いた。彼らはここで、人工知能　AIという言葉を初めて提案しその研究が始まった。

考える機械を作り出すことが目的だった。

アラン・チューリングの言葉より

「人間の心を模倣しようとするならば心が成長するプロセスを尊重しなくてはならない。子供の心を模倣するものを作ったらどうだろう。これに教育を受けさせれば大人のように考える脳が実現するだろう。」

人工知能研究の第一人者の一人、マービン・ミンスキー。人間の子供が経験を通して成長するプロセスを機械で再現しようとした。

コンピュータに自ら積み木をさせる実験の映像が流れる。

ミンスキーの言葉

「分かったのは人間にとって難しいことが機械には簡単で、人間にとって簡単と思えることが機械には難しいということだった」

さらに研究者たちが注目したのは脳の神経、ニューロンが学習する仕組みだった。

脳の神経回路が学ぶ仕組みをコンピュータで模倣する。ニューラルネットワークと呼ばれる研究が始まった。

たくさんの写真を読み込ませ、男性か女性かの正解を教えることで学習していく。

60年代後半、限界がささやかれ始めた。当時は計算能力が不足していた。チェスもアマチュアの試合で善戦する程度。

莫大な政府予算が投入されたが成果が出ない人工知能研究は批判されていく。

ジョン・マッカーシーが答えていた。非常に厳しいと。しかしこの分野は自分はいなくなっても成長すると。

そこから長きにわたる冬の時代を迎えた。

しかし1997年、計算能力を飛躍的に上げたスーパーコンピュータが現れた。IBMのチェス用、ディープブルーがチェスの王者に勝った。

しかしまだ考える機械とは程遠い。

ジェパディというクイズ番組でIBMが開発した人工知能、ワトソンがクイズチャンピオン2人に挑んだ。

ウェブサイトや書籍などさまざまな画像をワトソンに読み込ませ、過去の数十万の問題で猛特訓した。

間違いを繰り返す中で重要なキーワードを見つけだせるようになっていた。そしてチャンピオンに勝った。

それは人間が手取り足取り教育を重ねたうえの勝利だった。自ら進化する人工知能を目指して開発は続く。

2016年、AlphaGoが登場した。世界最強の囲碁棋士に挑む。この8年後ノーベル賞を受賞したデミス・ハサビスが開発を主導した。

10代のころから天才プログラマーだった。

脳の仕組みをコンピュータで模倣した。直感力を持たせようとした。数多くのデータを学習させ、また人工知能どうしで対局させた。

そしてイ・セドルに勝った。

そして2024年、デミス・ハサビスはAIの開発者として初めてノーベル化学賞を受賞した。受賞理由はアミノ酸の配列からタンパク質の立体構造を予測するAIを作ったこと。

デミス・ハサビスはチューリングマシンはこれまで考えられていたことよりもはるかに多くのことを成し遂げる可能性があると語った。

中国のdeepseekもあらわれ、AI開発競争が繰り広げられている。日々、爆発的な進化を遂げている。

2022年、Gopgleが開発したLaMDAが物議をかもした。意識を持っていると開発者が言ったのだ。

アラン・チューリングの言葉より

「神が機械に魂を授けることなどないと言い切れるだろうか。このような機械を作ろうとするとき、私たちには神のように魂を創造することはできない。むしろ私たち人間はその魂の入れ物を提供するための道具に過ぎないのだ」

ーーーーーー

しかしフォンノイマンはパラメータの多い理論が嫌いで、

（パラメータが4つあったら象だって描けるし、5つありゃ象の鼻を動かせるわ！）

と言ったという話なので今のパラメータが多いAIについては苦々しく思っているのかも…

本当のところはパラメータいくつで象の絵が描ける？　-フォンノイマンとWolframAlpha

高周波・RFニュース 2025年5月22日 三星電機(SEMCO)が165℃対応の車載インダクタ発表、KYOCERA AVXがリップル電流についての技術文書発行、QualcommとXiaomiの契約15年目、OmdiaがNokiaをPrivate 5Gの2025の王者と決定

・三星電機が165℃対応の車載インダクタ発表

Samsung Electro-Mechanics launches new 165°C automotive power inductors in an 0806 inch size

・KYOCERA AVXがリップル電流についての技術文書発行

Ripple Current: An Increasingly Relevant Test to Complement Design Considerations

・QualcommとXiaomiの契約15年目

Qualcomm and Xiaomi Expand Collaboration with Multi-Year Agreement

・OmdiaがNokiaをPrivate 5Gの2025の王者と決定

Nokia sole company recognized as a Champion, Market Momentum Leader in Omdia’s 2025 Private 5G Market Radar report

Omdia: Nokia, ZTE, and Ericsson lead in private 5G – The key enterprise 5G monetization opportunity

Google ColabのJulia言語でFPUT問題(Fermi–Pasta–Ulam–Tsingou、非線形結合した振動子が最初に与えたモードに戻る再帰現象)をDifferentialEquations.jlの2階の常微分方程式ソルバーDynamicalODEProblemでシンプレクティック8次のKahanLi8で計算、振動子の動きも動画にしてみる。

FPU問題というのがある。最近ではFPUT問題（Fermi–Pasta–Ulam–Tsingou）ともいわれる（TはManiacでコードを書いた女性プログラマ）。

https://en.wikipedia.org/wiki/Fermi%E2%80%93Pasta%E2%80%93Ulam%E2%80%93Tsingou_problem

非線形結合した振動子が最初に与えたモードに戻る再帰現象を発見した。

これを確かめてみよう。

まず、必要なパッケージをインストールする。が45分かかった…ここだけがGoogle ColabでJuliaをやるときのネック（Pythonは一瞬）。

using Pkg

Pkg.add("DifferentialEquations")

Pkg.add("RecursiveArrayTools")

DifferentialEquations.jlには2階の常微分方程式専用のソルバーがある。

Dynamical, Hamiltonian, and 2nd Order ODE Solvers

DynamicalODEProblem{isinplace}(f1, f2, v0, u0, tspan, p = NullParameters(); kwargs...)
SecondOrderODEProblem{isinplace}(f, du0, u0, tspan, p = NullParameters(); kwargs...)
HamiltonianProblem{T}(H, p0, q0, tspan, p = NullParameters(); kwargs...)

おお、HamiltonianProblem使えば一瞬じゃないか、と思ったら…そんな関数はないとエラー、じゃあSecondOrderODEProblemは…これもエラー、DynamicalODEProblemは…これは使える。

まあシンプレクティック積分を使うだろうな、と思ったらいろいろある。その中で

”For symplectic methods, higher order algorithms are the most efficient when higher accuracy is needed, and when less accuracy is needed lower order methods do better. Optimized efficiency methods take more steps and thus have more force calculations for the same order, but have smaller error. Thus, the “optimized efficiency” algorithms are recommended if your force calculation is not too sufficiency large, while the other methods are recommended when force calculations are really large (for example, like in MD simulations VelocityVerlet is very popular since it only requires one force calculation per timestep). A good go-to method would be McAte5, and a good high order choice is KahanLi8.
”

ということなのでシンプレクティック8次のKahanLi8を使う。

コードはこんな感じで。RecursiveArrayToolsを使うとsolverから望むデータが取り出せる（とGeminiに教えてもらった）。

using DifferentialEquations

using Plots

using RecursiveArrayTools

using Printf

n = 32 #振動子の数

tmax = 12000.0 #最大時間

dt = 0.2 #時間刻み幅

function Velocity!(dx, x, v, p, t)

    dx .= v

end

#　非線形な結合を設定

function Force!(dv, x, v, p, t)

    dv[1] = 0.0

    dv[n + 2] = 0.0

    for i in 2:(n+1)

        dv[i] = (x[i + 1] + x[i - 1] - 2.0 * x[i]) + 0.25 * ((x[i + 1] - x[i])^2 - (x[i] - x[i - 1])^2)

    end

end

# 初期条件

x0 = zeros(Float64, n + 2)

v0 = zeros(Float64, n + 2)

for i in 2:(n+1)

    x0[i] = sin(pi * (i - 1) / (n + 1))

end

# 2階常微分方程式をシンプレクティック8次で計算

prob = DynamicalODEProblem(Velocity!, Force!, x0, v0, (0.0, tmax))

sol = solve(prob, KahanLi8(), dt = dt)

#モードごとのエネルギーを計算

m = length(sol.t)

a = zeros(Float64, n)

ad = zeros(Float64, n)

E = zeros(Float64, n, m)

for i in 1:m

    for k in 1:n

        a[k] = 0.0

        ad[k] = 0.0

        for j in 2:(n+1)

            a[k] += sol[i].x[1][j] * sin((j - 1) * k * pi / (n + 1))

            ad[k] += sol[i].x[2][j] * sin((j - 1) * k * pi / (n + 1))

        end

        E[k, i] = sqrt(2 / (n + 1)) * ((ad[k] ^ 2) / 2 + 2 * (a[k] ^ 2) * (sin(pi * k / 2 / (n + 1)) ^ 2))

    end

end

#5つのモードのエネルギーをプロット

plot(dt * (1:m), E[1,:], label = "mode 1", xlabel = "time", ylabel = "Energy", legend = :topright, legendfontsize=6, ylim=(0.0, 0.4))

plot!(dt * (1:m),E[2,:], label = "mode 2")

plot!(dt * (1:m),E[3,:], label = "mode 3")

plot!(dt * (1:m),E[4,:], label = "mode 4")

plot!(dt * (1:m),E[5,:], label = "mode 5")

ではプロットした結果。

確かにt=10000くらいで最初のモードに戻ってる！

この振動子の動きを動画にしてみた。

@gif for i in 1:10:m

    plot(sol[i].x[1], xlim=(1, n), ylim=(-1.2, 1.2), title = "FPU problem", label="t=$(@sprintf("%.0f", i*dt))",legend=:bottomleft, xlabel="Position", ylabel="Amplitude", size=(800,500))

end

で動画にできる。

結果はこちら。確かにt=10000くらいで最初の振動に戻っている。

ドラクエウォーク、やっとストーリーの16章をコンプリート。如意棒のおかげで楽にボスが倒せた。

ドラクエウォークはイベントが多くてついストーリーの方を後回しにしてしまう。

ちょうど今のイベントが早く終わったのでここでストーリーを進めた。

#ドラクエウォーク 思い出の冒険旅行、レックスとラグアス＆タバサとフウラのランドマーク、二人の友情どちらもコンプリート！ pic.twitter.com/YvhKiBXqx5

— tomo (@tonagai) May 16, 2025

で一気に現在最新の16章まで終わった。

これはチート級の武器、孫悟空の如意棒のおかげ。

高周波・RFニュース 2025年5月21日 TDKが0201のRFインダクタ発表、InfineonがUWBのFiraコンソーシアムの理事会に、ubloxがロボット用GNSSモジュール発表、FibocomがMediaTekのT930を使った5Gモジュール発表、Motolora Edge 60 Pro分解動画

・TDKが0201のRFインダクタ発表

インダクタ:0201mm形状高周波回路用インダクタの開発と量産

・nfineonがUWBのFiraコンソーシアムの理事会に

Infineon joins the board of directors of the FiRa® Consortium shaping the future of Ultra-wideband

・ubloxがロボット用GNSSモジュール発表

u-blox launches first triple-band GNSS module for fast-scaling robotics

・FibocomがMediaTekのT930を使った5Gモジュール発表

Fibocom Debuts 5G Module FG390 Powered by MediaTek T930 Platform, Accelerating FWA Innovation with the Convergence of 5G-A and AI

・Motolora Edge 60 Pro分解動画

Motorola Edge 60 Proの分解・修理動画レビュー

「ファラオの密室」を読んだ。めちゃくちゃ面白かった！エジプト神話と本格推理が混ざったトリックがすごい。死んでミイラにさらた神官は心臓に欠けがあり冥界の審判を受けられず、3日間地上に戻るが、そのころ先王のミイラが玄室から消える事件が発生。そのトリックとは…？

エジプト展があると絶対行くというほどこの時代には興味がある。

大英博物館　ミイラ展　古代エジプト6つの物語＠神戸市立博物館を観てきた。最近３つくらいミイラ展見てきたが、CTスキャンの性能が一番よくわかる展示。古代の人も歯では苦しんでたんだなとか。 

ライデン国立古代博物館所蔵　古代エジプト展@兵庫県立美術館を観てきた。ヒエログリフの読み方がちょっとだけわかったり、古代のポケモン・デジモン？？イクニューモンがいたり、ミイラの詳細なCT動画があったり興味深かった。 

古代エジプト展　天地創造の神話＠京都市京セラ美術館を観てきた。死者の書、がチートアイテムだと初めて知った！あと猫は当時から癒し。 

ティラノサウルス展の後は特別展 ミイラ 「永遠の命」を求めて＠大阪南港ATCギャラリーを観てきた。CTスキャンで結核があったことも腰を痛めていたことも分かるのか！そして子供を抱いたミイラや、猫の立ったミイラが印象的。 

書店で平積みになっていてとても面白そうなのでこの「ファラオの密室」買って読んでみた。めちゃくちゃ面白かった！

アマゾンリンク：https://amzn.to/458KM3W

あらすじは

「紀元前1300年代後半、古代エジプト。
死んでミイラにされた神官のセティは、心臓に欠けがあるため冥界の審判を受けることができない。
欠けた心臓を取り戻すために地上に舞い戻ったが、期限は３日。
ミイラのセティは、自分が死んだ事件の捜査を進めるなかで、やがてもうひとつの大きな謎に直面する。
棺に収められた先王のミイラが、密室状態であるピラミッドの玄室から消失し、外の大神殿で発見されたというのだ。
この出来事は、唯一神アテン以外の信仰を禁じた先王が葬儀を否定したことを物語るのか？
タイムリミットが刻々と迫るなか、セティはエジプトを救うため、ミイラ消失事件の真相に挑む！ 」

というもの。

ミイラが現世に戻ってくるとか、冥界に神がいるとかエジプト人には普通になっていてちょっと面白い。異国の奴隷の少女カリが信じてないのも。そういう世界観の中で密室消失事件が起き、それがものすごく本格的な推理と、エジプト神話では当たり前の話が一緒になって、おお、すごい、と思った。エピローグからそれにつながることが書いてあった（これどういう意味？と気になっていたらそういうことかと）。

東大の松尾研で機械学習を学んでいたという異色の経歴の作者さんですが、とても面白いのでこの本お勧め。

PythonでFDTD法で電磁界シミュレーションできるopenEMSを使う(2)例題にあるマイクロストリップパッチアンテナ（MSA）を計算する。Sパラメータや入力インピーダンスだけでなく近傍界から遠方界の変換で指向性も計算できる。電流分布も動画で見る。給電はLumpedポートが使える。

前回はマイクロストリップラインのノッチフィルタを見てみた。

今回はマイクロストリップパッチアンテナ。

チュートリアルはPythonとMatlab/Octaveを両方見ないと分からない。

https://docs.openems.de/python/openEMS/Tutorials/Simple_Patch_Antenna.html

https://wiki.openems.de/index.php/Tutorial:_Simple_Patch_Antenna.html

まずはモジュールをインポート。

import os

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from CSXCAD  import ContinuousStructure

from openEMS import openEMS

from openEMS.physical_constants import C0, EPS0

物理量を設定。Sim_Pathは各自の環境に合わせて変更。後で出ますが今回は寸法は㎜単位。

Sim_Path = os.path.join("C:\\Users\\tomoh\\Documents\\Python Projects\\OpenEMS", 'Simp_Patch')

post_proc_only = False

# patch width (resonant length) in x-direction

patch_width  = 32 #

# patch length in y-direction

patch_length = 40

#substrate setup

substrate_epsR   = 3.38

substrate_kappa  = 1e-3 * 2*np.pi*2.45e9 * EPS0*substrate_epsR

substrate_width  = 60

substrate_length = 60

substrate_thickness = 1.524

substrate_cells = 4

#setup feeding

feed_pos = -6 #feeding position in x-direction

feed_R = 50     #feed resistance

# size of the simulation box

SimBox = np.array([200, 200, 150])

# setup FDTD parameter & excitation function

f0 = 2e9 # center frequency

fc = 1e9 # 20 dB corner frequency

FDTDの設定。ここでパラメータの意味は

• NrTS – シミュレーションするタイムステップの最大数（例：デフォルト=1e9）

• EndCriteria – 終了基準（例：1e-5）。エネルギーがこの値まで減少するとシミュレーションが停止します（<1e-4 が推奨、デフォルト = 1e-5）。

で、境界条件は全方向でMurの吸収境界条件。SetDefaultUnitは1e-3なのでmm単位。メッシュサイズは波長の20分の1。

FDTD = openEMS(NrTS=30000, EndCriteria=1e-4)

FDTD.SetGaussExcite( f0, fc )

FDTD.SetBoundaryCond( ['MUR', 'MUR', 'MUR', 'MUR', 'MUR', 'MUR'] )

CSX = ContinuousStructure()

FDTD.SetCSX(CSX)

mesh = CSX.GetGrid()

mesh.SetDeltaUnit(1e-3)

mesh_res = C0/(f0+fc)/1e-3/20

Jt = CSX.AddDump('Jt', dump_type=3, file_type = 0)

Jt.AddBox([-substrate_width/2, -substrate_length/2, substrate_thickness], [substrate_width/2,  substrate_length/2, substrate_thickness])

パッチアンテナのモデルを作る。金属のパッチとGNDは端をグリッドにするとあるが一切説明ないがどうやらメッシュを見ると1/3ルールを自動でやってくれているようだ。基板の厚み部分は細かくメッシュ。給電はLumpedポート。遠方界のためのBoxも作る。

#initialize the mesh with the "air-box" dimensions

mesh.AddLine('x', [-SimBox[0]/2, SimBox[0]/2])

mesh.AddLine('y', [-SimBox[1]/2, SimBox[1]/2])

mesh.AddLine('z', [-SimBox[2]/3, SimBox[2]*2/3])

# create patch

patch = CSX.AddMetal( 'patch' ) # create a perfect electric conductor (PEC)

start = [-patch_width/2, -patch_length/2, substrate_thickness]

stop  = [ patch_width/2 , patch_length/2, substrate_thickness]

patch.AddBox(priority=10, start=start, stop=stop) # add a box-primitive to the metal property 'patch'

FDTD.AddEdges2Grid(dirs='xy', properties=patch, metal_edge_res=mesh_res/2)

# create substrate

substrate = CSX.AddMaterial( 'substrate', epsilon=substrate_epsR, kappa=substrate_kappa)

start = [-substrate_width/2, -substrate_length/2, 0]

stop  = [ substrate_width/2,  substrate_length/2, substrate_thickness]

substrate.AddBox( priority=0, start=start, stop=stop )

# add extra cells to discretize the substrate thickness

mesh.AddLine('z', np.linspace(0,substrate_thickness,substrate_cells+1))

# create ground (same size as substrate)

gnd = CSX.AddMetal( 'gnd' ) # create a perfect electric conductor (PEC)

start[2]=0

stop[2] =0

gnd.AddBox(start, stop, priority=10)

FDTD.AddEdges2Grid(dirs='xy', properties=gnd)

# apply the excitation & resist as a current source

start = [feed_pos, 0, 0]

stop  = [feed_pos, 0, substrate_thickness]

port = FDTD.AddLumpedPort(1, feed_R, start, stop, 'z', 1.0, priority=5, edges2grid='xy')

mesh.SmoothMeshLines('all', mesh_res, 1.4)

# Add the nf2ff recording box

nf2ff = FDTD.CreateNF2FFBox()

モデルを確認するとこんな感じ。

ここから実際の計算。

if 1:  # debugging only

    CSX_file = os.path.join(Sim_Path, 'simp_patch.xml')

    if not os.path.exists(Sim_Path):

        os.mkdir(Sim_Path)

    CSX.Write2XML(CSX_file)

    from CSXCAD import AppCSXCAD_BIN

    os.system(AppCSXCAD_BIN + ' "{}"'.format(CSX_file))

if not post_proc_only:

    FDTD.Run(Sim_Path, verbose=3, cleanup=False)

電流分布を見てみた。

そしてSパラメータ、入力インピーダンス、指向性の図示。

f = np.linspace(max(1e9,f0-fc),f0+fc,401)

port.CalcPort(Sim_Path, f)

s11 = port.uf_ref/port.uf_inc

s11_dB = 20.0*np.log10(np.abs(s11))

plt.figure()

plt.plot(f/1e9, s11_dB, 'k-', linewidth=2, label='$S_{11}$')

plt.grid()

plt.legend()

plt.ylabel('S-Parameter (dB)')

plt.xlabel('Frequency (GHz)')

idx = np.where((s11_dB<-10) & (s11_dB==np.min(s11_dB)))[0]

if not len(idx)==1:

    print('No resonance frequency found for far-field calulation')

else:

    f_res = f[idx[0]]

    theta = np.arange(-180.0, 180.0, 2.0)

    phi   = [0., 90.]

    nf2ff_res = nf2ff.CalcNF2FF(Sim_Path, f_res, theta, phi, center=[0,0,1e-3])

    plt.figure()

    E_norm = 20.0*np.log10(nf2ff_res.E_norm[0]/np.max(nf2ff_res.E_norm[0])) + nf2ff_res.Dmax[0]

    plt.plot(theta, np.squeeze(E_norm[:,0]), 'k-', linewidth=2, label='xz-plane')

    plt.plot(theta, np.squeeze(E_norm[:,1]), 'r--', linewidth=2, label='yz-plane')

    plt.grid()

    plt.ylabel('Directivity (dBi)')

    plt.xlabel('Theta (deg)')

    plt.title('Frequency: {} GHz'.format(f_res/1e9))

    plt.legend()

Zin = port.uf_tot/port.if_tot

plt.figure()

plt.plot(f/1e9, np.real(Zin), 'k-', linewidth=2, label='$\Re\{Z_{in}\}$')

plt.plot(f/1e9, np.imag(Zin), 'r--', linewidth=2, label='$\Im\{Z_{in}\}$')

plt.grid()

plt.legend()

plt.ylabel('Zin (Ohm)')

plt.xlabel('Frequency (GHz)')

plt.show()

だいぶ雰囲気は分かってきた。次は導波管系をやってみよう。

追記：

Et = CSX.AddDump('Et', dump_type=0, file_type = 0)

Et.AddBox([-SimBox[0]/2,-SimBox[1]/2,-SimBox[2]/3],[SimBox[0]/2,SimBox[1]/2,SimBox[2]*2/3])

を追加すると電界分布も見られる。

こちら。

松屋で本格四川風麻婆豆腐定食をいただく。水煮牛肉がめちゃくちゃ辛かったのでこれも期待していたがそれほど辛くはなく、どちらかというと塩辛い感じ？でもご飯にはよく合う。

結構期待していた本格四川風麻婆豆腐定食。あの水煮牛肉と同等かと思いきや…

1/10くらいかな。それほど辛くはない。何故か塩辛くはあった。

でも味が濃いのでご飯によく合う。特盛にしていて正解。

ミッション インポッシブル／ファイナル・レコニングの先行上映をIMAXで観てきた。すごかった！陸海空で体を張るトム・クルーズが仲間と同時にピンチの連続。過去作からびっくりの人も出演。ただ重要デバイスが電子工作のオペアンプみたいなのとソースコードを変な意味で使ってる。

I劇場満席でした。さすが超人気作品。IMAXで見ると最初にちょっとサプライズがあります。

とにかくトム・クルーズが体を張りすぎるほどに張る。深海のシーン（もう死にそう）や空中のシーン（風圧で顔が崩れてもリアルにやる）がとんでもない。でとにかくピンチの連続で、しかもチームと別行動のときはそれぞれでピンチ。まったく息つく暇もない。

またトップガンを思わせるシーンもあったり。そういやドガどこかで見た…と思ったらトップガンマーヴェリックにも出ていた。

5秒で消滅も最後に粋な使い方してたり。

ストーリーはどうでもよくてとにかく楽しめる作品なんですがとても気になったこともある。

まず、重要デバイスがどうみても電子工作のオペアンプ、しかも紙フェノール基板みたいなものにはんだごて実装。その人が5次元のなんちゃらメモリを作るのか？

もっと気になるのはエンティティはどこが本体？

そもそも深海では無線が使えない（と本編でも出る）し、もちろん有線もできないので潜水艦の中にいたらネットワークに繋げられない。

どうやって世界のネットワークに入ってるのか？しかもソースコードってどういう話…バイナリとかじゃなくて？

意味が分からないので、勝手に話を補間すると…

・エンティティ本体は地上のロシアの基地のコンピュータ内に最初にいた。潜水艦のはそのコピー

・ただしソースコード（一瞬映ったがロシア語だった）があるのは潜水艦なのは確かでエンティティはそれを解析されたくない

・毒薬はそのソースコードを解析し、ウイルスのような形であのオペアンプのような装置で無線でネットワークに繋がって感染し、5次元なんちゃらに入るように誘導される。

ことくらい？

しかしどう見ても最終作なんだけどどうするんだろう。

高周波・RFニュース 2025年5月17日 QualcommがSnapdragon 7 Gen4発表と6Gウェビナー開催、Broadcomが200G/レーンの第三世代CPO発表、IEEE Antenna and Propagation Magazineは電磁気解析の計算再現性・ベンチマーク、Perasoがミリ波デバイスを200万個出荷と発表

・QualcommがSnapdragon 7 Gen4発表

Qualcomm Unveils the Snapdragon 7 Gen 4 Mobile Platform: A Multimedia Powerhouse Fueling the Next Generation of Mobile Experiences

・Qualcommが6Gウェビナー開催
https://content.rcrwireless.com/6g-webinar-qualcomm

・Broadcomが200G/レーンの第三世代CPO発表

Broadcom Announces Third-Generation Co-Packaged Optics (CPO) Technology with 200G/lane Capability

・IEEE Antenna and Propagation Magazineは電磁気解析の計算再現性・ベンチマーク
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=74

・Perasoがミリ波デバイスを200万個出荷と発表

Peraso Shipments of mmWave Devices Exceed 2 Million Units

追記：Akoustisの件は正式にプレスリリースされた。

Akoustis Successfully Completes Sale of Assets to SpaceX

空想旅行案内人 ジャン=ミッシェル・フォロン＠あべのハルカス美術館を観てきた。リトル・ハット・マンやオリベッティの広告が面白い。色がとてもきれいなのと、レイ・ブラッドベリの火星年代記の挿絵も描いていたのに驚く。最後に水彩画を描く動画が観られた。

日本国宝展＠大阪市立美術館の後はあべのハルカス美術館まで。

写真OKだったのでいくつかを。

リトル・ハット・マン。

レイ・ブラッドベリの火星年代記。

彫刻も面白い。

アニメーションも２本あり、また最後に水彩画を描く動画が観られた。

なかなか面白かった。

高周波・RFニュース 2025年5月16日 BAWフィルタのAkoustisがSpace Xの子会社に売却へ、DuPontがPyraluxなどのエレクトロニクス部門をスピンオフさせQnityという名前に、Microwave Journal5月号でローデ・シュワルツが最新スペアナ解説、GSAが5G Advancedレポート発行

・BAWフィルタのAkoustisがSpace Xの子会社に売却へ

 Tune Holdingsというらしい。

https://cases.stretto.com/public/x368/13098/PLEADINGS/1309804302580000000088.pdf

・DuPontがPyraluxなどのエレクトロニクス部門をスピンオフさせQnityという名前に
DuPont Unveils Brand Identity for Qnity, Future Electronics Spin-Off

https://www.qnityelectronics.com/

・Microwave Journal5月号でローデ・シュワルツが最新スペアナ解説

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

・GSAが5G Advancedレポート発行

https://gsacom.com/paper/5g-advanced-may-2025/

特別展 日本、美のるつぼ―異文化交流の軌跡―＠京都国立博物館を観てきた。日本独自のもの、海外から入ってきたもの、海外のものを日本向けにしたものなど興味深い展示が多く、また風神雷神図屏風や豊臣秀吉のペルシャ絨毯の陣羽織、富嶽三十六景など様々なものも観られる。

大阪、奈良で国宝展を観てきたので今度は京都へ。

風神雷神図屏風が一番見たかったが、ものすごく近くで観られた。人もそんなには多くなかった。

富嶽三十六景や、あの顔が割れたら顔、の仏像も観られた。

異文化交流の軌跡というだけあって海外から入ってきたもの、それを取り入れたものなど興味深い展示がたくさん。

トピック　誤解　改造　MOTTAINAI、というのも面白かった。

十八羅漢坐像のうち羅怙羅尊者像だけは写真撮影OKだった。

最後の吉備大臣入唐絵巻にはちょっと笑った。

高周波・RFニュース 2025年5月15日 2025 104th ARFTG のプロシーディング公開、R＆SがRF Testing Innovations Forum開催、IEEE Journal of Microwaves5月号発行、Microwave Journal5月特別号は宇宙特集、QorvoがMatter用SoC 3種発売、MediaTekが5G FWA用T930発売

・2025 104th ARFTG のプロシーディング公開
高周波測定の最も大きな会議のプロシーディング。

https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10989784/proceeding

・R＆SがRF Testing Innovations Forum開催

https://www.rohde-schwarz.com/cz/solutions/events/rf-testing-innovations-forum_258185.html

・IEEE Journal of Microwaves5月号発行

https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=9171629


・Microwave Journal5月特別号は宇宙特集

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

・QorvoがMatter用SoC　3種発売

Qorvo® Adds Three New SoCs to Matter™ Solutions Family

・MediaTekが5G FWA用T930発売

MediaTek T930 enhances FWA cellular broadband applications with R18 5G-Advanced modem and AI technologies

PythonでFDTD法で電磁界シミュレーションできるopenEMSを使う(1)例題にあるマイクロストリップラインのノッチフィルタ（スタブ）を動かして電磁界分布を動画で見てみる。CSXCADでモデルは確認できるし、ParaViewで電磁界分布が見られる。Sパラメータも計算できる。

オープンソースの電磁界シミュレータはいろいろある。

Open-Source Electromagnetic Simulation: FDTD, FEM, MoM

今回はその中でEC-FDTE法のopenEMSをPythonから使ってみる。

まず公式サイトはこちら。

https://www.openems.de/

WindowsでPythonを使うときのインストールはこちら。

https://docs.openems.de/python/install.html#windows

Pythonのバージョンは3.10か3.11でないと動かないっぽいので3.11を仮想環境をvenvで作って使う。

以下をpipでインストールして、

openEMS-0.0.36-cp311-cp311-win_amd64.whl

CSXCAD-0.6.3-cp311-cp311-win_amd64.whl

環境変数を設定。

setx OPENEMS_INSTALL_PATH インストールしたフォルダ

これで動く。

問題はPythonで使うときのドキュメントがものすごく不親切（もともとMatlab/Octaveから使うもの）で、両方見ないと分からん…
とりあえず例題のマイクロストリップラインのノッチフィルタ（スタブ）やってみよう。
PythonとMatlabを見比べないと分からない部分が多くある。

https://docs.openems.de/python/openEMS/Tutorials/MSL_NotchFilter.html

https://wiki.openems.de/index.php/Tutorial:_Microstrip_Notch_Filter.html

まずは必要なモジュールをインポート。

import os

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from CSXCAD  import ContinuousStructure

from openEMS import openEMS

from openEMS.physical_constants import C0

設定。ここでPathは各自保存したいところに変更。 

Sim_Path = os.path.join("C:\\Users\\tomoh\\Documents\\Python Projects\\OpenEMS", 'NotchFilter')

post_proc_only = False

unit = 1e-6 # specify everything in um

MSL_length = 50000

MSL_width = 600

substrate_thickness = 254

substrate_epr = 3.66

stub_length = 12e3

f_max = 7e9

FDTDの設定。ここで励振はガウシアンで、

• f0: the center frequency of the pulse
• fc : 20dB cutoff frequency --> bandwidth is 2*fc

また境界条件は [xmin xmax ymin ymax zmin zmax]の順で、PML-8は完全吸収層で8セル使うもの、MURはムーアの吸収境界条件、
PECは完全導体でGNDを表している。x方向がPML-8なのはポートがつく方向で、終端したいので。

FDTD = openEMS()

FDTD.SetGaussExcite( f_max/2, f_max/2 )

FDTD.SetBoundaryCond( ['PML_8', 'PML_8', 'MUR', 'MUR', 'PEC', 'MUR'] )

メッシュの基本設定。電流分布はAddDumpで設定する。

CSX = ContinuousStructure()

FDTD.SetCSX(CSX)

mesh = CSX.GetGrid()

mesh.SetDeltaUnit(unit)

resolution = C0/(f_max*np.sqrt(substrate_epr))/unit/50 # resolution of lambda/50

third_mesh = np.array([2*resolution/3, -resolution/3])/4

Jt = CSX.AddDump('Jt', dump_type=3, file_type = 0)

Jt.AddBox([-MSL_length, -MSL_length, substrate_thickness], [MSL_length, MSL_length, substrate_thickness])

でここが一番面倒なところで、メッシュを細かくする部分を手動で記述する。HFSSのようなアダプティブメッシュに慣れきっていると
これがわからないところかも。基本は1/3ルール（2D 金属のエッジでは電界が強くなるため、FDTD では正しく計算するのが困難になります。

つまり、例えばマイクロストリップライン（MSL）の場合、線路インピーダンスと波動伝播はシミュレーションと実測で多少異なります。そのため、精密計算では、金属の1/3を内側、2/3を外側に配置するメッシュラインを配置することが推奨されます。）を使う。メッシュは円筒形もあり。

mesh.AddLine('x', 0)

mesh.AddLine('x',  MSL_width/2+third_mesh)

mesh.AddLine('x', -MSL_width/2-third_mesh)

mesh.SmoothMeshLines('x', resolution/4)

mesh.AddLine('x', [-MSL_length, MSL_length])

mesh.SmoothMeshLines('x', resolution)

mesh.AddLine('y', 0)

mesh.AddLine('y',  MSL_width/2+third_mesh)

mesh.AddLine('y', -MSL_width/2-third_mesh)

mesh.SmoothMeshLines('y', resolution/4)

mesh.AddLine('y', [-15*MSL_width, 15*MSL_width+stub_length])

mesh.AddLine('y', (MSL_width/2+stub_length)+third_mesh)

mesh.SmoothMeshLines('y', resolution)

mesh.AddLine('z', np.linspace(0,substrate_thickness,5))

mesh.AddLine('z', 3000)

mesh.SmoothMeshLines('z', resolution)

基板の設定。Rogersを使うこと想定。

substrate = CSX.AddMaterial( 'RO4350B', epsilon=substrate_epr)

start = [-MSL_length, -15*MSL_width, 0]

stop  = [+MSL_length, +15*MSL_width+stub_length, substrate_thickness]

substrate.AddBox(start, stop )

マイクロストリップラインポートの設定。ポートをx=0で交差させると勝手にスルーラインができるそうだ。

port = [None, None]

pec = CSX.AddMetal( 'PEC' )

portstart = [ -MSL_length, -MSL_width/2, substrate_thickness]

portstop  = [ 0,  MSL_width/2, 0]

port[0] = FDTD.AddMSLPort( 1,  pec, portstart, portstop, 'x', 'z', excite=-1, FeedShift=10*resolution, MeasPlaneShift=MSL_length/3, priority=10)

portstart = [MSL_length, -MSL_width/2, substrate_thickness]

portstop  = [0         ,  MSL_width/2, 0]

port[1] = FDTD.AddMSLPort( 2, pec, portstart, portstop, 'x', 'z', MeasPlaneShift=MSL_length/3, priority=10 )

 スタブを追加。

start = [-MSL_width/2,  MSL_width/2, substrate_thickness]

stop  = [ MSL_width/2,  MSL_width/2+stub_length, substrate_thickness]

pec.AddBox(start, stop, priority=10 )

計算。確認のためにCSXCADでメッシュも見てみる。

if 1:  # debugging only

    CSX_file = os.path.join(Sim_Path, 'notch.xml')

    if not os.path.exists(Sim_Path):

        os.mkdir(Sim_Path)

    CSX.Write2XML(CSX_file)

    from CSXCAD import AppCSXCAD_BIN

    os.system(AppCSXCAD_BIN + ' "{}"'.format(CSX_file))

if not post_proc_only:

    FDTD.Run(Sim_Path, cleanup=False)

でSパラメータを計算して図示。

f = np.linspace( 1e6, f_max, 1601 )

for p in port:

    p.CalcPort( Sim_Path, f, ref_impedance = 50)

s11 = port[0].uf_ref / port[0].uf_inc

s21 = port[1].uf_ref / port[0].uf_inc

plt.plot(f/1e9,20*np.log10(abs(s11)),'k-',linewidth=2 , label='$S_{11}$')

plt.grid()

plt.plot(f/1e9,20*np.log10(abs(s21)),'r--',linewidth=2 , label='$S_{21}$')

plt.legend()

plt.ylabel('S-Parameter (dB)')

plt.xlabel('frequency (GHz)')

plt.ylim([-40, 2])

plt.show()

ParaViewで電磁界分布見てみる。ファイル開いてApply、リスケールするのと、表示をSolid ColorからRot-H Fieldに変更しないと見られない。
実はここにハマって時間消費した…

なるほどもっともらしい。メッシュを切る部分さえ慣れれば何でも計算できそうだ。

次はパッチアンテナやってみよう（続く）。

高周波・RFニュース 2025年5月14日 TDKが8A流せる積層チップビーズを発表、Samsungが5.8㎜の薄さのGalaxy 25 Edge発表、InfineonがマルチセンステクノロジーのPSOC 4100T Plus発表、u-bloxがPointPerfect Global発表、下院委員会が3GHzと6GHzをオークションから除外

・TDKが8A流せる積層チップビーズを発表

EMC対策部品: 電源回路用積層大電流チップビーズの開発と量産

・Samsungが5.8㎜の薄さのGalaxy 25 Edge発表

Meet the Samsung Galaxy S25 Edge: An Engineering Marvel of New Slim Hardware Innovation

・InfineonがマルチセンステクノロジーのPSOC 4100T Plus発表

PSOC™ 4100T Plus microcontroller offers advanced sensing capabilities and system control in a single chip

・u-bloxが高精度GNSSサービスPointPerfect Global発表

u-blox introduces PointPerfect Global, completing its GNSS correction service portfolio with seamless worldwide coverage

・下院委員会が3GHzと6GHzをオークションから除外

House committee takes lower 3 GHz, 6 GHz off the auction table in reconciliation mark-up

高周波・RFニュース 2025年5月13日 Mini-Circuitsが2～65GHzのIQミキサ発表、Matter-over-ThreadのスマートロックにNordicのSoC採用、フジクラの切り折り紙構造のFPC、TDKが燃料電池のアプリケーションガイド発表、InfineonがCoolGaN双方向スイッチ650 V G5発表

・Mini-Circuitsが2～65GHzのIQミキサ発表

Mini-Circuits Introduces MMIC IQ Mixers with RF Frequency from 2 to 65 GHz

・Matter-over-ThreadのスマートロックにNordicのSoC採用

Matter-over-Thread smart lock provides interoperability with a range of smart home ecosystems using Nordic wireless connectivity

・フジクラの切り折り紙構造のFPC

Fujikura News5月号（No. 504）を発行

・TDKが燃料電池のアプリケーションガイド発表

アプリケーションガイド　デジタル家電 / 家電燃料電池

・InfineonがCoolGaN双方向スイッチ650 V G5発表

Infineon introduces CoolGaN™ bidirectional switch 650 V G5 for enhanced efficiency and reliability in power systems

「数学がゲームを動かす！ ゲームデザインから人工知能まで」を読んだ。面白い！パックマンのアルゴリズムやドラクエの計算式、ドンキーコングはベルレ法でジャンプ、カルマンフィルタ、遺伝的アルゴリズム、セガの線形代数本を書かれた方は理論物理出身など話題が豊富。

アマゾンリンク：https://amzn.to/42UHyQb

以下、目次と感想など
Chapter 1　『パックマン』を動かす数学
パックマンの動き、こんなシンプルなアルゴリズムであたかも意志があるような動きをしていたのにびっくり。

Chapter 2　理想の楽しさの式を求めて
ウォーゲームやD&Dの歴史的な話は初めて知った。また「ドラクエの計算式」も。

Chapter 3　シミュレーションをゲームにすること／石川淳一氏インタビュー

パラメータをバランスがとれたものにするのは難しい…

Chapter 4　ゲームと乱数
ドルアーガの塔の線形帰還シフトレジスタにびっくり。今はメルセンヌツイスタも使われているのか。

Chapter 5　「8bit」の動きの計算
ドンキーコング、ベルレ法で動きを計算していたのか！スーパーマリオブラザーズはオイラー法。

Chapter 6　デジタルゲームの時間と空間

最近Unityを使い始めたのでこの辺りの話は参考になった。


Chapter 7　デジタルゲームに必要な数学とは？／株式会社セガ開発技術部・山中勇毅氏インタビュー
セガ的基礎線形代数講座を書かれた山中さんは物理出身。重力理論や素粒子論。

Chapter 8　対戦のおもしろさを支える数学
レーティングってこうやって計算するのか！知らなかった…

Chapter 9　入力を処理する数学

ARにもカルマンフィルタやパーティクルフィルタが使われるのか！

Chapter 10　ゲームにおける自動生成アルゴリズム
星系生成にDLAが使われるとは！

Chapter 11　ゲームにおける進化アルゴリズム
遺伝的アルゴリズムを使ったゲームすごいな。オンラインマッチングにも使えるとか。

Chapter 12　ゲーム，数学，人工知能／森川幸人氏インタビュー
企画が通ったのでAIを使ったゲームを一から開発し始めたのは面白い。

Chapter 13　ゲームにおける強化学習の数理
私も強化学習は最近勉強していて、高周波用途ないかな、と思っているがやっぱり動きがあるというか時間で変わるものじゃないと面白くない。ゲームはぴったり。

Chapter 14　ゲームにおけるニューラルネットワークの数理
ニューラルネットワークの分かりやすい解説。ニューロエボリューションは初めて知った。

Chapter 15　深層学習と生成AI
ゲームにもLLMがどんどん取り入れられていくのだろうと実感。

Chapter 16　ゲーム空間の多様性／特殊相対性理論のゲーム空間
これ昔考えたことあったが、もうやっている人がいたのか。

関数型プログラミング言語 F# (fsharp)の数値計算ライブラリ Math.NET Numericsを使う(7) OptimizationのLevenberg-Marquardt法（LevenbergMarquardtMinimizer）で非線形最小二乗法（回帰）でNISTの例題Rat43を計算する。

今回はこの例題。

 Visual C# (C_sharp)の数値計算ライブラリ MathNET Numericsを使う(7)　OptimizationのLevenberg-Marquardt法（LevenbergMarquardtMinimizer）で非線形最小二乗法（回帰）でNISTの例題Rat43を計算する。

コードはこんな感じで。

open MathNet.Numerics.LinearAlgebra

open MathNet.Numerics.Optimization

open Plotly.NET

let xdata = vector [ 1.00; 2.00; 3.00; 4.00; 5.00; 6.00; 7.00; 8.00; 9.00; 10.00; 11.00; 12.00; 13.00; 14.00; 15.00]

let ydata = vector [16.08; 33.83; 65.80; 97.20; 191.55; 326.20; 386.87; 520.53; 590.03; 651.92;724.93; 699.56; 689.96; 637.56; 717.41]

let InitialValue = vector [100.0; 10.0; 1.0; 1.0]

let OptimizeFunction (p : Vector<float>) (x : Vector<float>) =

    vector [for i in 0..x.Count-1 -> p[0] / Math.Pow(1.0 + Math.Exp(p[1] - p[2] * x[i]), 1.0 / p[3])]

let Gradient (p : Vector<float>) (x : Vector<float>) =

    let m =

        matrix [

            [for i in 0..x.Count-1 -> 1.0 / Math.Pow(1.0 + Math.Exp(p[1] - p[2] * x[i]), 1.0 / p[3])]

            [for i in 0..x.Count-1 -> -p[0]* Math.Exp(p[1] - p[2] * x[i]) / (p[3]*Math.Pow(1.0 + Math.Exp(p[1] - p[2] * x[i]), 1.0 / p[3]+1.0))]

            [for i in 0..x.Count-1 -> p[0] * x[i] * Math.Exp(p[1] - p[2] * x[i])/(p[3]  * Math.Pow(1.0 + Math.Exp(p[1] - p[2] * x[i]), 1.0 / p[3] + 1.0))]

            [for i in 0..x.Count-1 ->Math.Log(1.0 + Math.Exp(p[1] - p[2] * x[i])) * p[0] /(p[3] *p[3]* Math.Pow(1.0 + Math.Exp(p[1] - p[2] * x[i]), 1.0 / p[3] ))]

        ]

    m.Transpose()

let obj = ObjectiveFunction.NonlinearModel(OptimizeFunction, Gradient, xdata, ydata)

let solver = LevenbergMarquardtMinimizer()

let result = solver.FindMinimum(obj, InitialValue)

let x = vector [ for i in 0..100 -> 1.0 + (float)i * 14.0/100.0 ]

let y = OptimizeFunction result.MinimizingPoint  x

[Chart.Point(xdata, ydata, ShowLegend = true, Name = "Data");

Chart.Line(x,y, ShowLegend = true, Name = "Nonlinear Fitting")]

|> Chart.combine |> Chart.withXAxisStyle("x") |> Chart.withYAxisStyle("y")

|> Chart.withTitle("Levenberg-Marquard Method") |> Chart.withLayoutStyle(Width = 800, Height = 500)

結果はこちら。

高周波・RFニュース 2025年5月12日 IEEE Microwave Magazineでミリ波ガラス基板・超伝導・液晶などの記事、Pythonの高周波ライブラリscikit-rfがv1.7.0に、Megamagneticsの希土類を使わないミリ波サーキュレータ、CoilcraftのRFインダクタホワイトペーパー

・IEEE Microwave Magazineでミリ波ガラス基板・超伝導・液晶などの記事
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=6668

・Pythonの高周波ライブラリscikit-rfがv1.7.0に
Sパラメータの誤差が計算できるようになった。

https://github.com/scikit-rf/scikit-rf

・Megamagneticsの希土類を使わないミリ波サーキュレータ

Metamagnetics Unveils mmWave Circulators and Isolators without Rare Earth-Based Magnet

・CoilcraftのRFインダクタホワイトペーパー

eBook: The Fundamentals of RF Inductors

松屋でロゼクリームチキンをいただく。初めて食べたが豆板醤とトマト合うな。固形燃料コンロで熱々で、チキンも大きいのがごろごろ入っていてこれはなかなか美味しかった。

松屋の説明によると

「ロゼクリーム」は、牛乳やトマト、豆板醤などを混ぜて「ロゼ色(ピンク色)」に仕上げた韓国発祥のクリーミーなソースです。

ということだが、これ結構好き。ご飯にとてもよく合う。

いつまでも熱々なのもいいな。松屋のチキン系には外れがない。これも美味しかった。

超 国宝―祈りのかがやき―＠奈良国立博物館を観てきた。入るとすぐ百済観音がお出迎え。重源上人坐像や大日如来坐像のようなすごい仏像や金亀舎利塔のような細かい細工の道具がずらっと並び壮観だった。最後は七支刀と菩薩半跏像が観られた。

大阪市立美術館で国宝展を観たばかりだが今度は奈良国立博物館で超国宝展を。

入口で並んでいるのは当日券買う人で、オンラインチケットを持っているとほぼ並ばずに入れた。

中も大阪のような異常な人の多さではなくて、多いけどちゃんと観られるくらい。

で入るとすぐに百済観音があって圧倒される。奈良は仏像が多くてとても満足。

重源上人坐像や大日如来坐像などすごい仏像や、コミカルな天燈鬼立像、龍燈鬼立像などがよかった。

とにかく全てが壮観で、最後は名前しか知らなかった七支刀があった。金印に勝るとも劣らない歴史的に貴重なものだった。

最後の最後は菩薩半跏像で、これもすばらしい。

次は京都へ。

日本扇の謎(有栖川有栖さん)を読んだ。舞鶴で見つかった扇だけ持った記憶喪失の青年が岩倉の実家に戻され、そこで殺人事件が起き彼は行方不明になる。彼は犯人なのか？というもの。記憶喪失の経緯を知った後すぐに火村さんが謎を解くが犯行の動機が…

これずっと前に買ったけれどようやく読めた。

アマゾンリンク：https://amzn.to/4lHsFYH

あらすじは

「舞鶴の海辺の町で発見された、記憶喪失の青年。名前も、出身地も何もかも思い出せない彼の身元を辿る手がかりは、唯一持っていた一本の「扇」だった……。そして舞台は京都市内へうつり、謎の青年の周囲で不可解な密室殺人が発生する。事件とともに忽然と姿を消した彼に疑念が向けられるが……。動機も犯行方法も不明の難事件に、火村英生と有栖川有栖が捜査に乗り出す! 」

トリックはすぐに火村さんが見破りますが、記憶喪失の謎（これは帯通りの真相）が明らかになるとすぐに犯人も見破る。

しかし犯人の動機が…いやあんまり書けないけどひどいな。

高周波・RFニュース 2025年5月9日 QorvoがスマートファクトリーにUWB利用の解説、KYOCERA AVXがUHF,VHF向け高方向性カプラ発表、Wireless Broadband Allianceが企業向けWi-Fi 7トライアル結果報告、NXPが第三世代イメージングレーダプロセッサ発表

・QorvoがスマートファクトリーにUWB利用の解説

Inside the Smart Factory Revolution: How UWB Redefines Manufacturing Efficiency

・KYOCERA AVXがUHF,VHF向け高方向性カプラ発表

KYOCERA AVX Launches New CP2816 Series High-Directivity Couplers

・Wireless Broadband Allianceが企業向けWi-Fi 7トライアル結果報告

Wireless Broadband Alliance Wi-Fi 7 Trials Demonstrate Significant Performance Gains for Real-World Enterprise Environments

・NXPが第三世代イメージングレーダプロセッサ発表

NXP Unveils Third-Generation Imaging Radar Processors for Level 2+ to 4 Autonomous Driving

関数型プログラミング言語 F# (fsharp)の数値計算ライブラリ Math.NET Numericsを使う(6) OptimizationのNelder-Mead SimplexでRosenbrock関数（５パラメータ）を最小になる点を探す。

今回はこの例題。

 Visual C# (C_sharp)の数値計算ライブラリ MathNET Numericsを使う(6)　OptimizationのNelder-Mead SimplexでRosenbrock関数（５パラメータ）を最小になる点を探す。

いつものように

#r "nuget: MathNet.Numerics.FSharp, 5.0.0"

#r "nuget: Plotly.NET.Interactive, 5.0.0"

してからこれ。

open MathNet.Numerics.LinearAlgebra

open MathNet.Numerics.Optimization

let  Rosenbrock (x : Vector<float>) =

    List.sum [for i in 0..x.Count - 2 -> 100.0 * (x[i+1] - x[i] * x[i]) * (x[i+1] - x[i] * x[i]) + (x[i] - 1.0) * (x[i] - 1.0)]

let objFunc = ObjectiveFunction.Value(Rosenbrock)

let solver = NelderMeadSimplex(1.0E-9, 1000)

let initialGuess =  vector [1.3; 0.7; 0.8; 1.9; 1.2]

let results = solver.FindMinimum(objFunc, initialGuess)

results

とにかく短く書けるのがいい。

高周波・RFニュース 2025年5月8日 6Gにはテラヘルツどころか7-14GHzも向いてないという意見、フィンランド企業が6G推進コンソーシアムRF ECO3発表、Infineonが7P7T内蔵７ch-LNA発表、SpirentがOctoboxにWi-Fi 6/7自動テスト追加

・6Gにはテラヘルツどころか7-14GHzも向いてないという意見

The 6G 'golden band' is probably worthless in mobile

・フィンランド企業が6G推進コンソーシアムRF ECO3発表

Consortium of leading Finnish businesses launches initiative to advance 6G

・Infineonが7P7T内蔵７ch-LNA発表

Infineon Launches 7-Channel LNA Module with 7P7T Switch for 4G/5G from 600 to 2700 MHz

・SpirentがOctoboxにWi-Fi 6/7自動テスト追加

Spirent adds Wi-Fi 6/7 automated tests to Octobox

日本国宝展＠大阪市立美術館を観てきた。金印「漢委奴國王」が今日までの展示なのでぎりぎり間に合った。それ以外にも教科書で見るようなすごい国宝、洛中洛外図屏風や深鉢形土器、伊藤若冲、鷹見泉石像などなど見られて満足。でもめちゃくちゃ人は多かった。

金印は一度は見ておこうとギリギリだが行ってきた。

もう入るところから並んでいる。当日券を買う人はさらに並ぶので入るのに1時間くらいかかるそうだ。

中洛外図屏風や深鉢形土器、伊藤若冲、鷹見泉石像などなど教科書に出てくる国宝が見られて満足。

この薬師寺東塔　水煙のみ写真OKでした。

そして最後の展示は金印「漢委奴國王」。これを見るのも並ぶ…そして皆が「小さい！」とつぶやいていた。

確かに小さいがすごい細工だった。４回、展示替えがあるそうで４回とは言わずとももう一回くらい行きたい。

そして次は京都と奈良の展覧会へ。

皇大神社（尼崎）でお参り。

ぶらぶら歩いているときに見つけてお参り。幼稚園が中にあって賑やかでした。

神戸須磨シーワールドへ行ってきた。昔、神戸市立須磨海浜公園には行ったことがあるがすっかりきれいになっていた。そしてイルカとシャチのショーをみる。

以前と全然違ってる！

入るとシャチがお出迎え。

ドルフィンスタジアムではイルカショーを、

オルカスタジアムではシャチのショーをやっている。前の方の席に容赦なく水を浴びせていた。

アクアライブではクラゲが見られて満足。

ただ相当歩いたので疲れた…

松屋で牛焼肉ピリ辛炒め定食をいただく。豚キムチの牛肉版と言った感じで、にんにくの芽がいいアクセント。

松屋は今、チーズバーガー丼やニンニク野菜牛めしというのもやっているが、なんか食指が動かず、無難に味が想像できる牛焼肉ピリ辛炒め定食を注文。

想像通りの味（ピリ辛度は低い）で、安心して食べられる。まさに豚キムチの牛肉版。

「サンダーボルツ*」をIMAX（カウントダウンでまず驚く）で観てきた。ダメダメな元ヴィランたちがヒーローとチームになった瞬間はグッとくる。でも最後に一杯食わされるのも面白い。サンダーボルツの名前の由来も面白いが＊の意味は…ああそういうことか！本当にそうするの？

IMAXの大画面で観ようと109シネマズ大阪エキスポシティまで。

カードもらった。

IMAXは最初にカウントダウンが入るが、そこでまず驚く。

で、出てくるのがアヴェンジャーズでヴィランだった連中で、さらにダメダメになっている。

だが戦うのがもう宇宙人とかじゃないのも新鮮。裏切られ、消されそうになり仕方なく協力しあう。

そこでボブという何の能力もなさそうな青年と一緒になるが…これがポイントなので書かない。

ただそういう連中が人々を助け、チームでありヒーローになる瞬間があってそこはグッとくる。

でも最後はまあ一杯食わされる…相手の方が上か。

サンダーボルツの名前の由来がわかるが最後に*(アスタリスク）の意味も分かる。これはやっぱり上付きの＊だな。

でも本当にそうするのか？

本物のキャップがどう思っているかもポストクレジットでちゃんと描かれるし、意外な作品とクロスオーバーするのも面白い。もちろん帰ってくる。

高周波・RFニュース 2025年5月2日 everythingRFが6GのeBook発行、FCCが37GHz帯の共用規則策定、Spirentが5Gクラウドネイティブについてレポート、ローデ・シュワルツが高速差動伝送の測定について解説、Qualcommが2025Q2の決算発表

・everythingRFが6GのeBook発行

everything RF Publishes New eBook on 6G Technology

・FCCが37GHz帯の共用規則策定

FCC pushes forward with 37 GHz sharing rules

・Spirentが5Gクラウドネイティブについてレポート
https://content.rcrwireless.com/editorial-report-navigating-the-5g-cloud-native-transition

・ローデ・シュワルツが高速差動伝送の測定について解説

Optimize Differential Measurements On High-Speed Interfaces

・Qualcommが2025Q2の決算発表

Qualcomm Announces Second Quarter Fiscal 2025 Results

ユニクロとAkamaiのコラボTシャツに書かれているコードを解読してみる。base64でデコードするとbashのシェルスクリプトが出てきて実行すると♥PEACE♥FOR♥ALL♥FOR♥ALL♥PEACE♥FOR♥ALL♥という文字が色付きで正弦波で流れた。

この記事を見た。

ユニクロからAkamaiコラボTシャツ再び　前回はGoのコードをプリント、今回は……

以前、ソースコードという名前のエンジニア向け日本酒を解読したことがあったが、今回もやってみよう。

まずはWindows11に付属のSnipping ToolにはOCR機能があるのでそれで読む。1とlとか0とOはよく間違っているので面倒だが修正して

Pythonでbase64デコードすると、、、

bashのシェルスクリプトだな。全体はこちら。

#!/bin/bash

# Congratulations! You found the easter egg! ❤️

# おめでとうございます！隠されたサプライズを見つけました！❤️

# Define the text to animate

text="♥PEACE♥FOR♥ALL♥PEACE♥ FOR♥ALL♥PEACE♥FOR♥ALL♥"

# Get terminal dimensions

cols=$(tput cols)

lines=$(tput lines)

# Calculate the length of the text

text_length=${#text}

# Hide the cursor

tput civis

# Trap CTRL+C to show the cursor before exiting

trap "tput cnorm; exit" SIGINT

# Set freqeency scaling factor

freq=0.2

# Infinite loop for contineous aniiation

for (( t=0; ; t+=1 )); do

    # Extract one character at a time

    char="${text:t % text_length:1}"

    # Calculate the angle in radians

    angle=$(echo "($t) * $freq" | bc -l)

    # Calculate the sine of the angle

    sine_value=$(echo "s($angle)" | bc -l)

    # Calculate x position using the sine value

    x=$(echo "($cols / 2) + ($cols / 4) * $sine_value" | bc -l)

    x=$(printf "%.0f" "$x")

    # Ensure x is within terminal bounds

    if (( x < 0 )); then x=0; fi

    if (( x >= cols )); then x=$((cols - 1)); fi

    # Calculate color gradient between 12 (cyan) and 208 (orange)

    color_start=12

    color_end=208

    color_range=$((color_end - color_start))

    color=$((color_start + (color_range * t / lines) % color_range))

    # Print the character with 256-color support

    echo -ne "\033[38;5;${color}m"$(tput cup $t $x)"$char\033[0m"

    # Line feed to move downward

    echo ""

done

そしてWSL2のUbuntuで動かした結果を動画で。

♥PEACE♥FOR♥ALL♥FOR♥ALL♥PEACE♥FOR♥ALL♥という文字が色付きで正弦波で流れてる。凝ってるな。

明石海峡大橋を真下から見る。

たまたま舞子に来ていたついでに見学。

すごいな、という感想しか出てこない。

高周波・RFニュース 2025年5月1日 Qorvoのミリ波FWA解説、SamtecがIC冷却機構の下における低背高速コネクタ発表、IEEE MTT-S WAMICONの内容、MediaTekが語るWi-Fi 7、GSAの5G RedCapレポート、FibocomのAIと5G FWAレポート

・Qorvoのミリ波FWA解説

Boosting Coverage and Capacity: The Future of mmWave Fixed Wireless Access

・SamtecがIC冷却機構の下における低背高速コネクタ発表

Samtec Si-Fly^® LP, Low-Profile Cable Assemblies
Capable of Residing Under IC Cooling Hardware

・IEEE MTT-S WAMICONの内容

WAMICON 2025 – A Family Affair on Cocoa Beach

・MediaTekが語るWi-Fi 7

MediaTek on the ‘radical change in architecture’ for Wi-Fi 7

・GSAの5G RedCapレポート

5G RedCap April-2025

・FibocomのAIと5G FWAレポート

How the fusion of AI and 5G Fixed Wireless Access will deliver a new era of intelligent connectivity