ちょっと考えてみた。 数理工学とは、数学的な理論・モデル・手法を用いて、現実の工学的問題を理解・解析・設計・最適化する学問領域 とでも言えそうか。 工学的問題 → 数理モデル → 解析・計算・最適化 → 工学的知見・解決 の流れ。
はじめに 坪井『多様体入門』p.37 について、以下の記述があった： すなわち， で， に対し，ヤコビ行列 のランクが であるとすると， の近傍で定義された微分同相写像 が存在して， の近傍で となる． この最後の部分が、どうにもおかしいのでは、と思った…
はじめに David MacKay の著書 『Information Theory, Inference, and Learning Algorithms』 の第42章（Hopfield Networks）を読んでいる。本稿では「42.7 The capacity of the Hopfield network」における、最も厳しい条件（stringent definition）での記…
以下の記事を見つけた： Emacs 用モードレス IME を3つ作った話 そのうち、mozc-modelessが面白そうだったので使ってみている。設定は以下。 (global-unset-key "\C-\\") ;; C-\ を無効化 (global-mozc-modeless-mode 1) (setq mozc-modeless-ambient-enable…
先日の記事内で引用した論文に、時間ズレ補正のアルゴリズムが提案されていたので、それを Python で使えるようにしてみたかった、ということ。 [2602.01727] Voting-based Pitch Estimation with Temporal and Frequential Alignment and Correlation Aware…
並べてみるとこんな感じ： RAPT (pysptk) https://pysptk.readthedocs.io/en/latest/generated/pysptk.sptk.rapt.html SWIPE' (pysptk) https://pysptk.readthedocs.io/en/latest/generated/pysptk.sptk.swipe.html pYIN (librosa) https://librosa.org/doc/…
はじめに CA社の記事があった． AI Lab、音声・音響信号処理分野のトップカンファレンス「ICASSP 2026」にて2本の論文採択 | 株式会社サイバーエージェント 同記事では下記論文が採択された旨が書いてあった． [2602.01727] Voting-based Pitch Estimation w…
p.9 の定義 1.1 を引用する。 損失関数 を定めたとき、任意の可測関数 のもとでの予測損失の下限 を、損失関数 のもとでのベイズ誤差（Bayes error）という。下限を達成する仮説が存在するとき、その仮説をベイズ規則（Bayes rule）という。 学習の目標は、…
ここにあります Useful inequalities cheat sheet
一様対数の法則の不等式は以下に示す通り。すなわち、 以上の確率で次式が成り立つ。 不等式の左辺における の中身の符号を反転したものについても同様の不等式が成り立つので、結局 以上の確率で が成り立つ。 右辺の は誤植ではない。実際、 とおくと、 で…
公式の正誤表以外のものを列挙する。 以下の正誤表は私の手元にある第1刷に基づく。 随時追記予定。 p.24 と の共通部分 → と の共通部分 p.28 → p.28 最後の不等式 → 最後の等式 p.68 上から9行目 → p.68 上から13行目 →
p.12に という関係式が現れる。ここで は仮説、TPは真陽性率、AUCは曲線下面積（area under the curve）である。 なぜこの式が成り立つのか？ 左辺はROC曲線のプロットに現れるTPの平均値である。 が値域全体を走るにつれて、 は ROC曲線のTPの値を走るわけ…
主張と証明 内積空間 を考え、ノルムを とする。 あるベクトルの集合 があり、すべての要素の大きさ（ノルム）が 以下であるとする。（つまり、任意の について ）。 関数（ベクトル） が、集合 の要素の凸結合（係数が非負で和が1）で表されているとする。 …
はじめに 以前の記事では、古典的なHopfieldモデルの記憶容量の限界を克服するため、記憶パタンを教師データと見なしてロジスティック回帰によりネットワークの重みを学習する手法を紹介した。その結果、従来のHebb則と比較して、想起性能（特にノイズ耐性）…
こう書く。 #include <M5Unified.h> // 画面の横幅に合わせてサンプル数を設定 (StickC Plus2は横向きで240px) const int32_t record_length = 240; const uint32_t record_samplerate = 16000; // 16kHzサンプリング int16_t* rec_data; // 音声データを格納するバッファ</m5unified.h>…
Finderというかファイルマネージャ（UbuntuだとNautilus）で開く設定。 こうする。 (defun current-dir-open() (interactive) (shell-command "open .")) 押しやすいキーにバインドしておくのもよい。 (global-set-key (kbd "C-1") 'current-dir-open) 参考：…
以下の記事を読んで、bookmarkの使い方を思い出した。 dired バッファに対してもbookmarkはつけられるので、よく使うディレクトリを開くときに便利ということ。 AIコーディング時代にvimへ戻れなかった話。結局Emacsに残った理由 #Vim - Qiita
前回記事で紹介した論文の続編。 アトラクタの安定性が最大化される領域を発見。その起源を考察し、重み行列の「スペクトル集中」にあることを導出。 その領域において、「力」のせめぎ合いによる、自己組織化現象を確認。その場所は不安定ぽく見えるのだけ…
KLRによる学習を導入することで、記憶容量 になることを確認した（ はパターン数， はニューロン数）。 さらに、ネットワークサイズ と最適なカーネル幅 の間に明確なスケーリング則が存在することを発見した。 arxiv.org ※ 2026年4月10日追記：NOLTA誌にア…
はじめに とあることがきっかけで，日本語5母音の声道断面積関数をプロットしてみたくなったので，やってみたということ． 荒井先生の論文には5母音の声道断面の直径パラメタが載っているので（Table 1），これを参考にする． www.jstage.jst.go.jp 直径パラ…
自分用メモ brew install global cp /opt/homebrew/share/gtags/gtags.conf ~/.globalrc .globalrcに対して、 common:\ :skip= ... の最後に mypy_cache/,ruff_cache/,*.pyc,venv/: など、タグづけにあたりスキップしたいディレクトリや拡張子を追記 python…
はじめに 前回記事から引き続き、本記事も「正弦波のパラメタ推定シリーズ」である。 今回は、高分解能な周波数推定手法のひとつであるESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) アルゴリズムについて解説し、Python …
以下のリポジトリより， github.com このコマンドでインストールする． pip install numpy scipy --extra-index-url https://urob.github.io/numpy-mkl 体感で倍速になった気がする（固有値分解，特異値分解）．
Mac でのログ。変換対象のmarkdownはlatexによる数式が混じった文章である（github）。 pandoc はbrewでインストールする Eisvogel のページからテンプレートをダウンロード https://github.com/Wandmalfarbe/pandoc-latex-template/releases テンプレートを…
はじめに 本記事は最近のマイブームとなっている「正弦波のパラメタ推定シリーズ」のうちの一つである。 今回は、高分解能な周波数推定手法の一つである MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) 法 [1-5] について、2つのバリエーションである spectral-MUS…
Markdown-modeを前提として，まず，これを書いている． (setq markdown-command "pandoc") pandocコマンドはレンダラとして優秀である．見た目をgithubに近づけたいときは，以下のブログ記事を参考にして，cssファイルを適当な場所において (setq markdown-c…
Emacsのeglotは，当該のディレクトリに .git があれば、自動的にプロジェクトのルートとして認識してくれる。 これがない場合に、下層のディレクトリにあるファイルは全て、ディレクトリ単位で別プロジェクトとして認識し 、サーバーと接続してしまうので困…
pyproject.tomlには、最低限こんな感じで書いている。 [tool.basedpyright] typeCheckingMode = "recommended" extraPaths = ["/path/to/site-packages/"] reportAny = "none" reportUnusedCallResult = "none" pythonVersion = "3.13" # for override decor…
はじめに 前回までの記事で、正弦波制約微分方程式（SCDE）に基づくパラメータ推定法について、その拡張を含めて紹介してきた。これまでのモデルは単一の音源を前提としていたが、多くの実用的な場面では、複数の音源が混在した信号を扱う必要がある。ピアノ…
はじめに これまでの記事では、正弦波制約微分方程式（SCDE）に基づく周波数推定法と、その拡張を紹介した。特に前回記事では、重み付き最小二乗法（WLS）を導入することで、ノイズ耐性が向上することを確認した。 正弦波制約微分方程式（SCDE）に基づくピッ…
