2020-01-01から1ヶ月間の記事一覧

流体シミュレーション研究ログ No.2

はじめに 今回の記事では障害物があった場合でのポテンシャル線がどのように表示されるかを検証したことについてまとめる. 結果はこんな感じ↓(紫:速度) output01 場の初期化 検証するフィールドの広さや、障害物の大きさを決定する. また今回のプログラム…

移流方程式とその数値解法(風上差分、CIP法)

移流方程式 自然界には波に関連する現象が多くあります.水面に伝わる波や携帯電話から出る電磁波、人の声(音)、など様々な波の形態で伝搬が行われます.この伝搬(何かしらの物理量が伝わっていくこと)を表す以下のような方程式を移流方程式と言います. (…

流体シミュレーション研究ログ No.1

ポテンシャル流れ 『渦度0』の理想的な流れをポテンシャル流れと呼ぶ.このポテンシャル流れを解く為には速度ポテンシャルφと流れ関数ψの2つのスカラ関数が必要になる. 流れ関数 $$ \frac{\partial {\Psi}}{\partial y} = u \tag{1.1} $$ $$ \frac{\partia…

PythonとKerasによるDeepLearning個人的なまとめNo.03(CNN)

全結合での内部の行列演算 Denseの第1引数は変換あとの次元数に相当する. inputs = Input(shape=(28,28)) # shape =(28,28) x1 = Flatten()(inputs) # shape (28,28)=>(784) x2 = Dense(512, activation='relu')(x1) # shape (784)=>(512) x3 = Dense(512, …

PythonとKerasによるDeepLearning個人的なまとめNo.02(回帰分析)

回帰分析 モチベーション 13の特徴量を持つデータの住宅の住宅価格の中央値を求めたい データロード 訓練データは404sampleで特徴は13次元存在する.この特徴を元に中央値が決定される from keras.datasets import reuters from keras.utils.np_utils import…

PythonとKerasによるDeepLearning個人的なまとめ No.01

多クラス分類 データの用意 from keras.datasets import reuters from keras.utils.np_utils import to_categorical import numpy as np import keras (train_data, train_labels),(test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000) #こんな感…