対数を使えるのは高度なことか?

仕事を手伝ってもらう人に、よく『対数の計算できる?』と聞くと、『忘れました』と言う答えがしばしば返ってくる。

log(x)の微分が1/xになる証明は、恥ずかしながら、私もわすれたのであるが(本を見返せば思い出す)。

使うんだよなぁ。対数。 自然現象を扱っている限りは。

対数を使えると言うのは、高度なことなのかなぁ?

日本人の半分が対数と三角関数を使えるだけでも、なにか変わるような気がするんだが、そんなことはないか?

あなたは、対数覚えてますか?

まぁ、私も古文の文法覚えてるかと聞かれたら、『覚えていない』のであるが。

4回20時間でニュートン力学は解らんだろう

雑誌NEWTON 2009年7月号の特集は『ニュートン力学』。

Newton (ニュートン) 2009年 07月号 [雑誌]

ニュートンプレス

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読者とともに4回20時間に渡って検討したと電車の中吊り広告にある。

20時間でニュートン力学を理解は無理だろうと思うのは、私がニュートン力学を真に理解して無いからだろうか?

慣性の法則
F=ma
作用・反作用の法則

この三法則を日常の経験に反してニュートンが発見したことの偉大さを20時間程度で語れるとは思いにくい。

記事をまだ読んでないので批判するのも躊躇われるが、単に広告のコピーが誇大のように思えたのである。

広告を批判した以上、記事は読む=買うつもりである。

力学を仕事の基礎にしている者にとって、20時間程度の議論で理解する方法が有るとは思えないのだ。

あんなに苦労して勉強したのだから。

<追記>
電車を降りて、本屋で買おうと思って立ち読みしたが、買うに値しなかったのでやめた。 やはり20時間程度の検討・論議で力学を理解するのはむずかしいようである。

慣性の法則は相変わらず電車が加減速のときの乗客の傾きたっだし。 作用反作用は床においたタンスだった。 

数式を使わないために、無理して文字で書いてるから、イメージがわき難い。

急がば回れ。 少し敷居が高くとも、普通の力学の教科書を読むに限る。 いきなりはしんどいだろうが、ランダウ・リフシッツ理論物理学教程はよく読めば、非常に美しい説明をしている。 ただし、ニュートンの運動方程式からではなくて、ラグランジェアンから説明してるから、他の演習書で予備知識を入れてからじゃないと挫折するかもしれないが。

力学 (増訂第3版) ランダウ=リフシッツ理論物理学教程
エリ・デ・ランダウ,イェ・エム・リフシッツ
東京図書

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LabVIEW配列と格闘

DAQmxでアナログサンプリングをすること自体は難しくない。

キューでデータを飛ばして、収録ループと解析ループをパラレルに動かすことも難しくは無い。 難しいのはDIOと同期したり、カウンタと同期したりするとき。

でも、LabVIEWの配列処理は毎回悩む。 中途半端にMatlabの行列なんてのを知ってるから、時々混乱する。 いちいち配列サイズを見に行かないと、どっちの指標で部分配列を取り出すかわからなくなったり。

このへんが、コンピュータのユーザーかプロかの違いかもしれない。

私はあくまでユーザー。 データを取りたいから、使ってるだけ。 主眼は解析ループにある。

とりあえず、ダイヤグラムは完了。 明日はフロントパネルのレイアウトをして完とする。 

次の仕事しなきゃ。

気力低下。 アフィリエイトでごまかす。 

Ultrasound and Elastic Waves: Frequently Asked Questions

Academic Pr

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固体中を伝播する弾性波の分散関係を上手く説明してくれる本が中々ない。 中々無いというのは、和書で済まそうとしているからである。 英語で読む気ならば、ある訳で、本書もその一つらしい。 らしい、と言うのはさる先生から紹介されただけで、立ち読みもなにもしていないから。

無限媒体ならば、縦波と横波だけだが、現実には境界条件による分散が生じる。

流体なら所謂ホースインスタビリティが境界条件による分散として有名である。 固体だと薄板を伝播するラム波が知られている。 同じ材料でも板厚によって速度が変わる。 速度を求める公式を持っている人はいるが、その公式がどうやって導出されたかを知る人は回りに居ない。 導出された過程の分からない公式と言うのは使い方を間違える可能性があるので、使いたくないと言う、ひねくれ者だから、自分で嫌になる。

そんなことがこの本に記載があるのかどうか分からないのだが、和書で済まさずに世界共通語の英語で読めというのが、世の習いのようである。

ちなみに、流体の境界条件による分散は、

気体力学 (1982年)
森岡 茂樹
朝倉書店

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に記述がある。 もう、本屋での入手は難しそうではある(私は持っているが)。

まさか、この歳になって固体中の弾性波の分散関係に関わるとは思っても居なかった。 今更、専門書を読むってのは結構しんどいのではあるが。

DAQmx。AIリファレンストリガでDOトリガがかけられない

NIのPCI-6115をDAQmxで、AIをアナログエッジのリファレンストリガで実行して、リファレンストリガの時刻を他の計測器のトリガにするため、Refarence Trigger Startをデジタルアウト(DO)のデジタルエッジトリガをかけようととしたが、出来なかった。

NIのサポートに聞いたが、やっぱり出来ないらしい。 フラットシーケンスを使って、ソフトウェアタイミングも試したが、やはり、トリガ位置が大きくずれる。

仕方ないので、デジタルアウトをあきらめて、アナログアウトで矩形波を作って、AIのReference Trigger Startをデジタルエッジトリガにしてやると、どうにかなる。

ただし、AIのトリガのかかり具合によっては、AOのデジタルエッジトリガが間に合わないことが発生する。

悩む時間は無く、ここでVI作成はやめておく。

DAQmxは時々こういうことがある。 便利なのだが、出来ると思ってVIを作っていくと、実は対応してませんとか、バグですとか。 多くの場合は、トリガのかけ方で起きる。

TOYOTA  iQのキャスタ8.3deg。 FR車なみだね。

本屋で『iQの全て』を立ち読みしたら、キャスタが8.3degとなっていた。

FR車並みのキャスタである。 直進性確保に苦労したみたいだ。

フロントサスペンションのジオメトリに工夫をしたのも分かった。 ステアリングのタイロッドが車両中央部で連結されている。 普通はラックの外側にマウント点がある。 多分ロールステアで良い特性をとるのに知恵を絞ったのだろう。

フロントのスタビライザーがストラットからコネクションロッドでつながっているのも、スタビライザの効率を高めたかったからだろう。 コーナリング時の内外輪の荷重移動を大きくする必要があった。 それだけ、アンダーステアを取るのが大変だったということかもしれない。

苦労したかどうかは分からないが、知恵をたくさん詰め込んだ車に思える。

レクロイとLabVIEW のイーサネット経由の接続

LeCroyのオシロとLabVIEWをLANケーブルで、やっと接続する。

レクロイのオシロは普通のTCP/IPではなく、VICPと言う独自のプロコトルを使っている。 だから、NIの標準のVISAだけでは接続できない。 レクロイのVICP passportでパッチをあてる必要がある。 且つこのドライバはVI上のみで認識して、MAX上ではデバイスの認識がされない。 よって、クエリの確認がMAXで出来ない。 これが分かるまでに一日以上要してしまった。

でも、わかってしまえばあとはどうにかなる。

VI用のドライバが通信用とは別にあるが、これはサンプルVIを参考にすれば、データのPCヘの転送はプログラム作成は問題ない。 取扱も難しくない。

接続方式はあくまでVISAなのだが、GPIBと比べるのが無意味なほど速い。

多分75msec位で50kSのデータを転送してくれる。 私の使っているオシロはActiveX経由で、オシロ単体て、LabVIEWと接続出来るが、CPUの能力上、長いデータでは速度が出ない。

多分、イーサネット経由の方が速い。 ハードウェアトリガにこだわら無い計測なら、十分である。

これで終夜連続運転の実験のデータを夜間も取れる。 今までは日中だけのデータだった。 見張り番も不要になって、工数削減も出来る。

業務効率化の提案書書いて、小遣い稼ぎしよ。

SRS解析について

ブログのアクセス解析結果を見ると、SRS解析を検索ワードにして当ブログにきて頂く方が居ます。 日本語でのSRS解析に関する解説は大変少なく、大学でも教える内容ではないため、勉強したいと思っても苦労される方が多いかと思います。 私が知る限りSRS解析について最も詳しいのは下にリンクしているVibrationdata.comの解説です。 英語ですし、一年間のみのチャージとかありますが、本代と思えば高くは無いと思います。 

SRS解析を理解するためには、機械力学、デジタルフィルタ、ソフトウェアの3つの知識が全て必要ですが、Vibrationdata.comの解説を読めば、それらをまとめて勉強できるはずです。 googleでSRSをキーワードの探せるHPではありますが、参考までに、記事にしておきます。
Vibrationdata.com

労働生産性をあげるなら、算数の学力を上げないとね!

今年の経済白書での最重要課題は労働生産性を向上させることらしい。

労働生産性なんてそんな簡単にあがる訳が無いと信じているが、もし、急務だというなら、急げば回れで、職業教育に英語だのITだのと言わずに、高校入試や大学入試で数学を選択しなかった大人全員に理系の高校卒業レベル、できれば、理系大学の初年レベルの数学(実際は算数だが)を再教育することだ。

世界に冠たる日本工場のQCサークルは、現場品質問題を中学生レベルの算数で分析して、品質向上、ひいては生産性向上につなげることである。

さて、日本の非技術職のホワイトカラーでどれだけ品質問題や生産性に関心あるのはどれほどの割合であろうか? 

労働生産性をあげるには、投下する工数を少なくして、これまでと同等の価値を生み出すことである。 もしくは、一人の工数で生み出す付加価値を増やすしかない。 そのためには、一人ひとりの能力を上げるしかないが、バブル以前のように企業がOJTで教育するのは既に無理になっている。 と、なると、労働者の質を学校卒業レベルで従来に無いほど高める必要があるわけで、その中心となる科目は算数である(大学初年レベルまでを算数といって言る。 微積も行列もベクトルも確立も統計も算数である)。

理系・文系・芸術系・体育系関係なく高校卒業要件、大学入学要件を算数にする。 そうなると、理系の創造性のレベルはさらに高度になる。 高度になるとは、既存も問題を解く記憶力ではなく、自分で問題を見つけ、自分で解を求める能力を高めることである。  

数学だけが全てではないことを承知の上で、せめて、日本人の知的レベルの下限が高校数学教科書を理解して卒業した程度に揃える事ができれば、労働生産性は向上すると思う。

オフィスが使えるだけのPCスキルだの、ポイントを持っているだけのTOEICなんて創造性には活きない。

労働生産性の向上は問題と言うより命題を見つけて、それを自ら解決し、従来にない価値を生み出す労働者を増やすしかないと信じている。 その基礎は算数であると思う。