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    2024/10~2024/12

    2024.12.29:ExcelVbaを用いた数値解析-線形反復法とエイトケンのδ2乗法-

    収束

    非線形方程式の解を求めることは多くの分野において重要な問題の一つである。 ここでは、非線形方程式の一種である線形反復法とAitkenのΔ2乗法の解説と、それらを行うためのプログラムをエクセルVBAで作成した。

    2024.12.22:社会人の勉強の継続方法について考えたこと

    勉強している所

    社会人になってからも、昇進や転職等のためのスキルアップを目的に勉強を行う機会はあると思います。 これについて、「勉強を詰め込みすぎない」、「勉強をしている人に会いに行く」事が重要と考えたので書きます。

    2024.12.16:[C#]AIの基本的な仕組み-形式ニューロンの作成-

    AI用形式ニューロン

    力学などの物理現象のシミュレーションでは、無次元化を行う事が多い。 これにより、物理の方程式中から、極端に大きい(小さい)パラメータが消え、計算精度の向上が見込まれる。 今回は、無次元化の方法と、具体例について調べた。

    2024.11.26:[物理]無次元化の方法と具体例

    運動方程式

    力学などの物理現象のシミュレーションでは、無次元化を行う事が多い。 これにより、物理の方程式中から、極端に大きい(小さい)パラメータが消え、計算精度の向上が見込まれる。 今回は、無次元化の方法と、具体例について調べた。

    2024.11.24:[ASD]話が通じないと感じた事

    会話をする人

    学生時代の就活の時から、相手にこちらの話の意図が通じにくいと感じる事が多かったです。また相手の話の意図が分からない事があります。 これによって損をしているように感じる部分も多いと考えました。

    2024.11.20:[気づいたこと]人の評価を気にしすぎていたと思った

    評価をする人

    周囲の評価が気になって、自信が持てない時期がありました。それに伴う精神の不安定さからか、新しい知識なども身につきにくかったように感じます。
    しかし、徐々に改善されていき、過度に周囲を気にしても仕方ないと考えられるようになりました。

    2024.11.17:[数値解析]エクセルVBAによるニュートン法の実装

    数値解析 ニュートン法

     非線形方程式の有効な解法の1つにNewton法というものがある。 今回は、関数f(x)=xe x に対し数値解析を行った。

    2024.11.15:生活の工夫-タスクの見える化-

    スクショ

    小さいころから片付けが苦手でした、加えて、学生時代以降は家事をこなすことの苦手さも顕在化してきました。
    それに対しての工夫の本に書かれていたことを参考に自分なりの工夫をした結果、かなり楽になったので書きます。

    2024.11.12:[ASD]周りが敵に見えた話-対人の苦手さを自覚した事-

    スクショ

    対人能力の低さから、周囲の人が敵に見えていた時期があります。
    自分は対人能力の成長が人より遅いと受け入れ、苦手の克服のためのエネルギーをほかに回せばよいと思います。

    2024.10.28:発達障害を意識しながらの一人暮らし

    スクショ

     学生時代と新卒での一人暮らしは失敗した部分が多かったですが、自分の性格や特性を意識しながら一人暮らしをするだけでずいぶん楽になったと感じました。
    一人暮らしを始めてもうすぐで2ヶ月になるので、どう楽になったか書こうと思います。

    2024.10.23:[C#]VisualStudioからSQLServerに接続する方法

    スクショ

    SQLserver(以下SQL)の接続文字列を使うと、プログラム上からデータベースの機能を利用することができる。
    今回は、VisualStudio2022を用い、プログラム(c#)上からSQLに接続する方法ついて記述する。

    2024.10.14:[C#] CSVファイルを利用したDataGridViewの作成方法

    スクショ

    Windowsフォームでは、DataGridViewが用意されており、表データを作成することが出来る。
    この時、Csvファイルに表のフォーマットを記述しておくと、必要に応じてプログラム上から様々な表を作成することが出来る。

    2024.10.7:基本的な常微分方程式の解き方-1階微分方程式-

    スクショ

    微分方程式は物理学等の様々な場面で使われている。
    今回は、基本的な微分方程式の解法についてまとめた。