Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
2018年度 化学工学特論2 第3回
Search
Hiromasa Kaneko
January 27, 2019
Technology
1
3.7k
2018年度 化学工学特論2 第3回
今回の達成目標
アルゴリズム
アレニウスの式および実験データ
Hiromasa Kaneko
January 27, 2019
Tweet
Share
More Decks by Hiromasa Kaneko
See All by Hiromasa Kaneko
決定係数 r2 と相関係数 r
hkaneko
0
10k
ガウス過程による潜在変数モデル(Gaussian Process Latent Variable Model, GPLVM)
hkaneko
0
8.8k
Ensemble Online Support Vector Regression (EOSVR)
hkaneko
0
1.7k
Local Outlier Factor (LOF)
hkaneko
0
11k
転移学習 (Transfer Learning) を用いたデータ解析
hkaneko
0
11k
[解析結果付き] Boruta、ランダムフォレストの変数重要度に基づく変数選択手法
hkaneko
1
20k
PLS における回帰係数
hkaneko
1
10k
勾配ブースティング (Gradient Boosting)
hkaneko
1
20k
2018年度 化学プロセスシステム工学 第1回
hkaneko
0
3.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Trust as Infrastructure
bcantrill
0
330
Pure Goで体験するWasmの未来
askua
1
180
自動テストのコストと向き合ってみた
qa
0
110
pprof vs runtime/trace (FlightRecorder)
task4233
0
160
許しとアジャイル
jnuank
1
120
「AI駆動PO」を考えてみる - 作る速さから価値のスループットへ:検査・適応で未来を開発 / AI-driven product owner. scrummat2025
yosuke_nagai
4
580
リーダーになったら未来を語れるようになろう/Speak the Future
sanogemaru
0
280
実装で解き明かす並行処理の歴史
zozotech
PRO
1
320
PLaMoの事後学習を支える技術 / PFN LLMセミナー
pfn
PRO
9
3.8k
ZOZOのAI活用実践〜社内基盤からサービス応用まで〜
zozotech
PRO
0
170
Large Vision Language Modelを用いた 文書画像データ化作業自動化の検証、運用 / shibuya_AI
sansan_randd
0
100
PLaMo2シリーズのvLLM実装 / PFN LLM セミナー
pfn
PRO
2
970
Featured
See All Featured
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
2.6k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
70
4.9k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
237
140k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.2k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
209
24k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
273
27k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.8k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
81
5.5k
Docker and Python
trallard
46
3.6k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
Transcript
化学⼯学特論2 第3回 2018年10月8日 (月) 0 理⼯学部 応用化学科 データ化学⼯学研究室 専任講師 ⾦⼦
弘昌
今回の達成目標 Jupyter notebook に慣れる 基本的な Python の使い⽅を理解する 関数の使い⽅を理解する numpy, pandas
というモジュールの使い⽅を理解する アルゴリズムについて考えるコツをつかむ 1
アルゴリズム 問題を解くための手順を定式化した形で表現したもの (wikipedia) 解きたい問題を、プログラミングで (Pythonで) どうやって解くか︖ プログラミングが難しい、といっているとき、問題の半分以上は アルゴリズムの問題︕ 2
アルゴリズム 累乗の和 フィボナッチ数列 ソート ある数が素数かどうか判定したい アレニウスの式 [発展] ⼀次反応の反応速度式をシミュレーションしたい 3
アレニウスの式および実験データ 4 k [L・mol-1・s-1]︓反応速度定数 k0 [L・mol-1・s-1]︓頻度因⼦ E [J・mol-1]︓活性化エネルギー T [K]︓温度
R [J・K-1・mol-1]︓気体定数 (8.31) 0 exp E k k RT = − T [K] 300 350 400 450 500 k [L・mol-1・s-1] 7.9×106 3.0×107 7.9×107 1.7×108 3.2×108 実験データ