iOS17の新機能、Object CaptureをアプリHyper Captureで試す。ゴッホのスヌーピーとフェルメールの牛乳を注ぐミッフィーを3D スキャンでぐるぐる回す。3回角度変えてキャプチャが必要だった。プロセスはiPhone 12 Pro Maxなんで時間掛かるけどかなり綺麗に。

さて昨日、iOS17にアップデートし、アプリもHyper Captureを入れたので準備万端。

https://apps.apple.com/app/hyper-capture-3d-object-scan/id6450518012

題材は…

ゴッホ展＠兵庫県立美術館を観てきた。よかった！ゴッホとスヌーピーのコラボぬいぐるみ買った。 

フェルメール展＠大阪市立美術館を観てきた。牛乳を注ぐ女は大阪には来てません、が牛乳を注ぐミッフィーを買った。前に真珠の耳飾りのミッフィーも買ったので。

の2つの記事で買ったぬいぐるみで。

3回、角度を変えた撮影が必要で、今回は95枚撮影していた。

でプロセスにめっちゃ時間がかかった。まあ対応機種の中で一番古いiPhone 12 Pro Maxだからな…

動画はTwitter（X)にあげたもので。

iOS17の新機能、Object CaptureをアプリHyper Captureで試す。ゴッホのスヌーピーとフェルメールの牛乳を注ぐミッフィーを3D スキャンでぐるぐる回す。3回角度変えてキャプチャが必要だった。プロセスはiPhone 12 Pro Maxなんで時間掛かるけどかなり綺麗に。 https://t.co/8Kfx7FPsKx pic.twitter.com/NzdEP7OtvV

— tomo (@tonagai) September 20, 2023

GIFでも。サイズは小さいけどクリックでアニメーションします。

Google検索の生成AI,SGEが使えるようになっていた。じゃあということでRIS(Reconfigurable Intelligent Surface)について聞いてみた。ChatGPT, BingのAIチャット、Bardと比較。ZTEが先日発表していたので聞いたが、SGEはその話にも触れた。詳しいのはChatGPTだった。

先日、このZTEのプレスリリースを見た。

AIS and ZTE announce world's first dynamic RIS trial in mmWave network

で今日、Google検索にこのフラスコマークがあるのを見つけた。

SGEというのが使えるらしい。

生成 AI による検索体験 (SGE) のご紹介

ということでSGEにRIS(Reconfigurable Intelligent Surface)について聞いてみた。

おお、ちゃんとZTEの件まで触れてるぞ。かなり新しいものまで答えてくれるようだ。

じゃあ同じく検索してくれるBingのAIチャットは？

うーん、ちょっといまいち（間違っているわけではない）。

ChatGPT(GPT3.5）は？

最新情報はないが、かなり詳しい。さすが。

同じGoogleのBardは？

BingとChatGPTの間くらい。

最新情報まで知りたかったらSGEという手もあるか。

PythonのmatplotlibにXKCD（棒人間の理系コミック、ホワット・イフのランドール・マンローさん作）の手書き風グラフが描ける機能があった！せっかくなのでルンゲクッタ法のDormand Prince8次（DOP853）でローレンツ方程式を描く。

XKCDというコミックはとても好きで更新されるたびに読んでいる。

https://xkcd.com/

ホワット・イフ？やハウ・トゥーのランドール・マンローさんが描いている。

で理系コミックらしくたまに味のある手書きグラフが描かれているのだが！

それを模したグラフをPythonのMatplotlibで描けることをしった！

https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.xkcd.html

せっかくなのでローレンツ方程式をDOP853で計算してグラフにしてみよう。

コード：

結果：

おお、それっぽい！

フォントを入れないと警告がでるので必要ならこれも。

Excelの時系列を予測する予測ツールがいつの間にか三重指数平滑化法（ETS、Holt Winters、季節性もトレンドも考慮したAAA)になっていた！せっかくなのでコロナウイルス陽性者数の予測をしてみた（根拠なしなのでご注意）。でも第9波と第10波は予測してるな。

Excelの予測ツールというと勝手に線形回帰のみ、と思っていたが！

実は今は（というか2016年からは…）指数平滑化法が使えるようになっていた。

Windows 版 Excel で予測を作成する

”

数式を使って予測を作成すると、履歴データ、予測データ、グラフを含む表が返されます。 予測では、既存の時間ベースのデータおよび指数平滑化 (ETS) アルゴリズムの AAA バージョンを使って、将来の値が予測されます。

”

だそうだ。指数平滑化についてはこちらを。

Exponential smoothing

AAAってことはAdditiveが3つある3重指数平滑化のようだ。季節性とトレンドを加味している。

Holt Wintersというらしい。

データは厚生労働省のサイトからコロナウイルス陽性者数データを使おう。2023年5月初旬でもうデータを取得しなくなってるけれどその先を予測する。ただし、モデルナの予測でもそうですが、生データそのままだとがたがたすぎてうまくいかないので7日間の移動平均データを使う。

https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html

結果はこちら。おお、なんとなく第9波と第10波を予測している！（根拠レスですので注意）。

Excelにはこんな感じのシートが新規作成される。パラメータのα、β、γもここで見られる。

任意の2次式f(x)に30x² - 24x +3をかけて0から1まで積分するとf(1)が出てくる、というのを見て、任意のn次式でやったらどうなるかをPython＋SymPyで計算してみた。

今日、この話を見た。

El polinomio 30x² - 24x +3 tiene una propiedad sorprendente.

Si integras CUALQUIER polinomio de grado menor o igual a 2 p(x) con respecto a 30x² - 24x +3 entre 0 y 1, la integral siempre devuelve el valor de p(x) evaluado en 1, es decir, p(1).

¿Cómo es esto posible? ⬇️ pic.twitter.com/lSoHTkabbI

— Rayleigh Lord | Javier González Monge (@RayleighLord) August 15, 2023

 これは知らなかった。なんで30x² - 24x +3の形になるかもわからない…ということでPythonとSympyを使って任意のn次式で成り立つものがあるか計算しよう。

コードはこちら。とりあえずn=2から10までの多項式を求めて、実際に積分してf(1)になるか見ている。

（a_n *x^n + a_n-1 * x^(n-1) + …+a0 でx=1なのでa_n+a_n-1+…+a0が出てくれば正解） 

結果はこちら。なるほど、何次式でもなりたつものが得られるようだ。

グラフにしたもの。これを見てもなんでf(1)が出てくるかはいまいちわからん。

TensorFlowとKerasが2.13になったのでアップデートすると、前から使っていたh5フォーマットで保存するとUserWarningがでるようになった。Keras V3フォーマットで保存しろということでした。

以前には

TensorFlow(Keras)でモデルをsaveで保存してload_modelで読み込むときに突然エラー(utf8で読めないとかディレクトリが存在しないとか）が出始めた。なんで？といろいろやると、単に日本語がフォルダ名に使われているときにエラーになるだけだった…（Windowsネイティブの場合） 

というしょーもないミスを保存のやらかしたが、今度も保存の話。

TensorflowとKerasが2.12から2.13にアップデートされた。

https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ja

で早速インストールして使うと、保存のところで

C:\Users\**\Appdata\Local\Program\Python\Python311\lib\site-packates\keras\src\engine\training.py:3000: UserWarning: You are saving your model saving_api.save_model(

という警告が。保存はされてるようだが何？と思ったらこれか！

What's new in TensorFlow 2.13 and Keras 2.13?

h5とKerasのSavedModelはもうレガシーになって、Keras V3がデフォルトになるということだそうだ。

model.save(“your_model.keras”）

とするだけなので全然面倒ではない。だがいろいろハマるな。

これとか。

Tensorflow(Keras)のNormalizationで多次元配列の平均を取るのにaxisの定義がNumpyのmeanなどと違うのにハマる…タプルを使わないとだめなのか。

時代に逆行してCOBOL(GnuCOBOL)を学んでみる(番外編） ChatGPTにCOBOLでナベアツ数（3の倍数と3がつくときだけアホになる）を作ってもらう。3がつくかどうかの判定に再帰を使っているのがやるな！と思った。

Fizzbuzzは絶対どこかにコードがあるからそれじゃないが似てるもの…あ！ナベアツ数にしよう。

ChatGPT無償版の方を使っています。こんな感じで聞くと。。。

おお！それっぽいのを出してきた。しかも再帰的に判定してたりする！

ただこのままでは動かない。。。何回かやり取りをして、最終的にできたコードはこちら。

（ちょっとだけ手直ししてますが）

そして結果。ちゃんと30からアホが続く！

ちなみにナベアツ数はこんなのもやってました。

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） 

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？ 

 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。

これまでのCOBOLシリーズ：

時代に逆行してCOBOL(GnuCOBOL)を学んでみる(1) Windows11のWSL2でインストール、Visual Studio Codeの拡張機能を使い、10進31桁まで計算できることを生かして二次方程式で桁落ちが落ちる例題をそのまま計算。言語そのものはそんな批判されるほどのこともない気がした。

時代に逆行してCOBOL(GnuCOBOL)を学んでみる(2)話題のMojoが例題としてマンデルブロ集合を使っているそうなので、COBOLでマンデルブロ集合を描いてみよう。ただしテキストベースで！ 多重ループの練習。

時代に逆行してCOBOL(GnuCOBOL)を学んでみる(3) ロジスティック写像の分岐図を31桁まで10進計算ができることを生かして描いてみる。テキストベースで！今回は2次元配列の練習。

時代に逆行してCOBOL(GnuCOBOL)を学んでみる(4) 10進31桁まで計算できることを生かして4段4次のルンゲクッタ法でローレンツ方程式を計算して図示してみる。テキストベース（アスキーアート）で！ 時代に逆行してCOBOL(GnuCOBOL)を学んでみる(5)　中二病のような名前のブルースカイカタストロフィ(Blue-sky catastrophe)を生じるGavrilov Shilnikov modelをドルマン・プリンス法（ode45)で計算する。テキストベース（アスキーアート）で！

時代に逆行してCOBOL(GnuCOBOL)を学んでみる(6) 31桁の10進演算で複素数を計算するライブラリを作ってみる。外部ファイルのサブルーチンを呼び出すCALL文とUSINGの練習。

時代に逆行してCOBOL(GnuCOBOL)を学んでみる(7) 31桁の10進演算でLU分解で連立一次方程式を解くサブルーチンを作ってみる。Numerical Recipes（ニューメリカル・レシピ）のFORTRAN77(Cじゃなく）の移植版。

 時代に逆行してCOBOL(GnuCOBOL)を学んでみる(8) 31桁の10進演算でFFT（高速フーリエ変換 Fast Fourier Transform ）サブルーチンを作ってみる。Numerical Recipes（ニューメリカル・レシピ）のFORTRAN77(Cじゃなく）の移植版。matlabと同じ規格化で例題はNumPyから。

QorvoのQSPICEが正式発行された！LTSpiceと同じ作者さんということで両者+QucsStudioと比較。特にLTSpiceと比較してサクサク動くし、C++でモデルが書ける（内蔵してる）し、45°に部品を回転できる。ユーザーフォーラムもすでにできている。

先日この話を書いた。

 LTspiceの作者のMike Engelhardtさん、アナログデバイセズ辞めていてQorvoのQSPICEという新しいスパイス系シミュレータ作ってる！TIは昔のTinaからPSPICE for TIを出してるし各社いろいろ出してきてるな。

この時はまだβ版だったが、7/25に正式にダウンロードできるようになった。

Qorvo® QSPICE™ Revolutionizes Circuit Simulation for Power and Analog Designers

https://www.qorvo.com/newsroom/news/2023/qorvo-qspice-revolutionizes-circuit-simulation-for-power-and-analog-designers

ということで早速ダウンロードして試してみた。

アンプとかがいいのだろうが、まあ私の専門分野の高周波のパッシブ回路で。QucsStudioのフィルタ合成で作った回路をQSPICE、LTSpiceに移してやってみた。

QSPICE

LTSpice

QucsStudio

あきらかにLTSpiceよりめっちゃ速くなっている。まだ慣れてないので回路書きにくいが、

たぶん慣れたら超高速で書けそうな気がする。

で実行するが、QSPICEのみSパラメータに直す機能がないので、電圧でみている。

これもQSPICEのほうがLTSpiceよりかなり速い。

QSPICE

LTSpice

QucsStudio

QSPICEのいいところはこんな風なダイオードブリッジのような45°傾いたように並べられること！

あとC++が内蔵されていて直接モデルをC++で書ける。こりゃすごい。Verilogも。

https://www.qorvo.com/design-hub/videos/using-c-plus-plus-and-verilog-in-qspice

Forumもすでにできている。

https://forum.qorvo.com/c/qspice/9

これはLTSpiceを置き換えていくのだろうか？まだモデルがQorvoのものしかないが、どんどん追加されるような気がする。

※参考

スマホRF駆け出しエンジニアの豆知識: ⑨フリーの高周波シミュレーションソフト（回路シミュレーションはQucsStudio, LTSpice XVII、電磁界シミュレーションはHFSS学生版、Rogersツールで特性インピーダンス計算、PythonはScikit-rf)

LTspiceで高周波解析（１）伝送線路のマイクロストリップライン素子（Microstrip LineのWheelerやHammaerstadモデル）をサブサーキットとして作ってみて、かつSパラメータ解析まで.net文をつけてやってみる。線幅、基板厚、比誘電率などをパラメータで計算できる。

LTspiceで高周波解析（２）伝送線路のマイクロストリップライン素子を作ったのでそれをスタブとして使ってスタブBPF（バンドパスフィルタ）のSパラメータを計算してみる。QucsStudioのツールを使ってフィルタ合成したもの。

LTspiceの作者のMike Engelhardtさん、アナログデバイセズ辞めていてQorvoのQSPICEという新しいスパイス系シミュレータ作ってる！TIは昔のTinaからPSPICE for TIを出してるし各社いろいろ出してきてるな。

たまたまさっきLTspiceをいじっていて（BingのAIチャットの検証）、他にやっている人いないかなと検索しているときに初めて知った情報。

なんとQorvoがQSPICEというシミュレータを準備中で、その作者がLTspiceを作ったのMike Engelhardtさんか！

https://www.qorvo.com/newsroom/trade-shows/pcim-2023

フォーラムで議論もいろいろ始まっているようだ。

https://forum.qorvo.com/t/discussion-of-the-transformer-model/14119/1

あれ？アナデバ辞めた？と調べると2019年に辞めてMarcus Aurelius Software LLCという会社に移られているようだ。Qorvoに移ったわけではなさそう。

https://www.linkedin.com/in/mike-engelhardt-a788a822?challengeId=AQFFSw4gK1A1CQAAAYljQdAIs6odzeSwqoat6RsHIYw7snWZdO7MjoA4hyru8t6PXnUb4zYzt5Vi9PmenjHRsnlaX7j9BoC4jQ&submissionId=4a1ca5e4-ca9e-7217-9568-6b93833c3b70&challengeSource=AgFo4_Zv_vYBqgAAAYljQg-jiT9OBiqT9PzxdA9D2kEa-bI4MOduj_VO0rbyxP0&challegeType=AgFx9I73zuPbZQAAAYljQg-mYljNbkbrMGJmMcO1YHx5mt0gTTt7Stc&memberId=AgFung3oVFb1KQAAAYljQg-pjct0sKFTwRiAyhhK3Qev9Xc&recognizeDevice=AgHnbBwPYoS-hQAAAYljQg-tkac64ruFikRdD9SBoYHykTKOK1g3

あと有名なのはTIのPSPICE for TI。

https://www.ti.com/tool/ja-jp/PSPICE-FOR-TI?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=asc-amps-null-58700006442253294_PSPICE_For_TI-cpc-evm-google-jp&utm_content=PSPICE_For_TI&ds_k=PSpice&DCM=yes&gclid=Cj0KCQjwzdOlBhCNARIsAPMwjbzaPBTb3deBqXLNY0ZBjT7vwfnb7nziWztPGRJST3FP_HYy0sIZEGEaAiNrEALw_wcB&gclsrc=aw.ds

各社いろいろ出してきていて面白いな。でも会社の規模を考えるとQorvoが出すのは意外だった。

BingのAIチャットに電子回路シミュレータLTspiceのネットリストを作ってもらう。ちょっとの助言で意図したものができた。

プログラムなどを作ってもらう話はよく聞くが、それよりは学習はされてないであろうシミュレータのファイルとかは作れるんだろうかとやってみた。

シミュレータはおなじみのAnalog DevicesのLTspiceにする。

https://www.analog.com/jp/design-center/design-tools-and-calculators/ltspice-simulator.html

シャントC＋シリーズLのネットリストを参考にしてもらって、シャントL＋シリーズC＋シャントLのπ型回路が作れるかどうか。

結果はこちら。

１回修正してもらって、

おお、ちゃんとできた。