2022-04

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G検定

G検定法律問題対策【個人情報保護法、著作権法、特許法、不正競争防止法】

AIに関連する法として以下がある。 個人情報保護法、著作権法、特許法、不正競争防止法。 基本的な考え方は著作権法、特許法で保護できなかったものは不正競争防止法で保護。 これもで保護できないなら契約で保護。 不正競争防止法で保護する際は営業秘密側で保護したい。
株価予測

【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その8【至る道⑥】

フーリエ変換とフーリエ逆変換のもう一つのバリエーションである、数式対称性について。 3パターンある。 1/2πをどちらが持つかって違い。 1/√2πのように折半するパターンもある。 バリエーションを認識していないと異なるバリエーションの変換/逆変換の組み合わせを使用してしまい、元の波形に戻らない事故が発生する。
株価予測

【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その7【至る道⑤】

フーリエ変換とフーリエ逆変換のバリエーション自体もバリエーションがある。 角周波数表現と周波数表現によるバリエーション。 数式対称性によるバリエーション。 角周波数表現は前回&今回再掲したもの。 周波数表現は角周波数を単純に周波数の式を代入したもの。 角周波数は角速度のスカラー量。
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株価予測

【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その6【至る道④】

フーリエの積分公式は「とある関数を畳み込み積分を経ても同じ関数に戻せる」と証明されているもの。 複素フーリエ級数、複素フーリエ係数で証明可能だが、ここでは省略。 フーリエの積分公式の一部をフーリエ変換と定義した。 フーリエ変換の式をフーリエの積分公式に戻すことで逆フーリエ変換の式が完成。
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【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その5【至る道③】

フーリエ変換、逆フーリエ変換の元ネタがフーリエの積分公式。 f(t)とf(x)は同じものだが、複素指数関数との畳み込み積分を経由しても等しい状態を作れることを示している。 複素指数関数はオイラーの公式より三角関数に展開可能。 畳み込み積分は三角関数とf(t)の内積を示しており、同一角周波数のみが取り出せる理屈。
株価予測

【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その4【至る道②】

逆フーリエ変換が正しいのかフーリエ逆変換が正しいのか。 どっちも正しいと思っておいた方が良さそう。 英単語の並びを重視するか、逆変換という日本語としての意味を重視するか。 フーリエ変換/逆変換はバンドパスフィルタ利用が有名。 フーリエ変換、逆フーリエ変換にバリエーションがある点に注意。
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【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その3【至る道①】

フーリエ変換について簡単に説明。 実際には逆フーリエ変換も含めないと全体像は見えない。 フーリエ変換自体は実用されてるツールなので、数学者と言うよりエンジニア側の領域 逆フーリエ変換を知らずにフーリエ変換だけの性質を見ると不透明な感じがして恐怖感が芽生えている可能性が高い。
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【FFT】MATLAB、Pythonで株価予測 その2【導入編②】

業務でFFTを使っていても、FFTそのものが何か知らない人も多い。 見るべき、比較すべきデータが揃っていると割と知らなくても平気。 これ自体は標準化、過去データ利用の結果なので褒められるべき事象。 FFTを知るには最低限以下の知識が必要。 フーリエ変換、DFT、FFTとそれらの逆変換。
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【FFT】MATLAB、Pythonで株価予測 その1【導入編①】

FFTで振動解析を行うことが多い。 自動車だと静粛性評価などが代表的。 株価も振動っぽいからFFTで解析できるかも? 周波数成分を見れることは間違いない。 ただし、そこから予測に至れるかは別問題。 ここでの話を鵜呑みにして株売買をしてもそれは自己責任。
事例

最小構成のMBD事例 第2章 バックナンバー

Modelicaによるプラント設計。 それをFMUにして他のプラットフォーム(Python等)での再利用。 さらに制御器との様々な接続方法(ASAM XCP等)の事例を紹介していく話。 Modelica用ツールとしてはOpenModelicaを使用する。
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