数値の科学的表記

科学技術に関する文書においては、数値を表示する際に、桁数と数字を分離した -1.602×10-19 のような記法が頻繁に用いられます。これを、科学的表記(Scientific Notation)とか科学的記法とか科学的記数法とか指数表示などと呼んだりしますが、本記事では科学的表記で統一します。

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指数関数フィッティングの2方法の比較(データ生成編)

前回までのシリーズ「指数関数でフィッティングしても残差平方和が最小にならない」(前編後編)のスピンアウト的な記事になります。仮想的な計測データに対して2つの方法での指数関数フィッティングを試みて、どちらの方法がよさそうかを見てみます。

例によって大河記事になりましたので、2編に分けました。まずはこちらのデータ生成編です(結論は解析編で述べています)。仮想的な計測データを用意するところまでの手順を述べていきます。

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指数関数でフィッティングしても残差平方和が最小にならない(後編)

汎用的な表計算ソフトで2つの量(あるいは数)の関係を指数関数でフィッティングしても、それが残差平方和を最小にするものにならない、というケースを前編の記事で見ました。
後編では、どうしてそういうことが起こるのか、そしてその現象についてどう考えるべきなのか、という話をしていきます。
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指数関数でフィッティングしても残差平方和が最小にならない(前編)

2つの量(あるいは数)の関係を2次元平面にプロットしてそれを何らかの関数でフィッティングする、ということはある種の学問や現場ではよく行われます。そして与えられた関数の形に対して最もよくフィットするパラメータを求める方法として、最小二乗法(Least Squares Method)が非常によく使われます(他の方法を使おうものなら「それには何か意図があるのですか?」と問い詰められるレベルで標準的な方法だと思います)。最小二乗法とは、文字通りに残差の二乗の和(残差平方和)が最小になるようなパラメータを求める、というものです。

与えられたデータを簡単な形の関数でフィッティングする機能は、汎用の表計算ソフトにも当然に備わっています。深く考えずに「このソフトの出力結果は最小二乗法で求めたものでしょ」と思い込んでしまいがちですが、例えば指数関数でフィッティングすると、ソフトの出力結果は一般に残差平方和を最小にするものにはなりません。

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学術雑誌に掲載された論文を機関リポジトリに登録する

だいぶ前の話になりますが、ちょっとした論文を学術雑誌に投稿して掲載されました。それを、弘前大学の機関リポジトリである弘前大学学術情報リポジトリに登録しました。そのときの手続きの流れなどを紹介します。

(※2018年度の話ですので、現在は異なる部分があるかもしれません。)

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附属図書館の検索用端末を安心して使う方法

本学の附属図書館には、検索用端末としてデスクトップPCが設置されており、Web版OPACを通して蔵書検索ができるようになっています。それを安心して使えるようにする方法を紹介します。

※私は本館しか使ったことがありませんので、本記事の「附属図書館」は本館を指しています。分館では状況が異なる可能性があります。

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学生実験の指導書をコレクションしています

学生実験の指導書(いわゆる「実験テキスト」)を集めています,という話です.特に私の業務と関連の深い,物理学系の専門基礎科目のものを中心にコレクションしています.おっと,そんな予算が職場から降ってくるはずはないので,なけなしの貯金をはたいて購入しています.

コレクションの紹介は別の機会に譲り,ここでは実験テキストの入手方法について語ってみます.

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