外為トレードバトル

抵抗とサポートを予測する方法

抵抗とサポートを予測する方法
= Ax_n + Ke_n$" width="119" height="14" />

サポートFAQ

[Static IPv4 address]
network ipv4 interface address /
=ETH1 もしくは ETH2 を指定
ファクトリリセット(シリアル接続から) 1.usernameを聞かれたら、「factorydefaults」を入力し、「Enter」キーを押します。
2.ファクトリ・リセットを行うかどうか確認が求められますので、「y」を入力し、「Enter」キーを押すと、ファクトリ・リセットが実行されます。
3.ファクトリ・リセット後は自動的に再起動が行われます。再起動が終了すると、工場出荷設定が完了します。 ファクトリリセット(Webブラウザから) 1.ログイン後、[Maintenance]-->[Unit Reset]へ進みます。
2.「Reset to Factory Defaults」を選択します。 抵抗とサポートを予測する方法
3.ファクトリ・リセットを行うかどうか確認が求められますので「Factory Reset」を選択し、再起動を待ちます。再起動が終了すると、工場出荷設定が完了します。 USBシリアルコンソール経由で接続するためのUSBドライバ 以下サポートサイトより""Windows driver for USB serial console""をダウンロードしてください。 http://www.raritan.com/jp/support/product/px3 シリアルコンソール接続する際のシリアルポートの設定 Bits per second = 115200 (115.2Kbps)
Data bits = 8
Stop bits = 1
Parity = None
Flow control = None デフォルトのユーザ名とパスワードは何ですか。 デフォルトのユーザ名は admin、デフォルトのパスワードは raritan です (すべて小文字)。ただし最高レベルのセキュリティを確保するため、初回起動時に、デフォルトの管理者パスワードを変更するよう要求されます。 デフォルトのIPアドレス デフォルトではDHCPが有効になっています。コントローラー部の液晶画面にて確認してください。 環境センサーのIDについて 第一世代のセンサー(DPX-**)に関しては、 PDUの内部アドレスに依存するため、割当の順番に関しては、予測することができません。 第二世代のセンサー(DPX2-**またはDX-**)は、通常PDUに 最も近いセンサーから順に検出されます。 Bulk Configのspreadsheetにある「free-form data」では何が設定できますか。 「ブリッジ設定」と「アウトレットの名称」を設定できます。

ブリッジ設定
===========================================
net.interfaces[br0].enabled=1
net.抵抗とサポートを予測する方法 interfaces[br0].ipv4.config_method=static
net.interfaces[br0].ipv4.enabled=1
net.interfaces[br0].ipv4.static.addr_cidr.addr=10.10.10.67
net.interfaces[br0].ipv4.static.addr_cidr.prefix_len=24
===========================================

アウトレット名称設定(アウトレット番号はゼロから始まります)
===========================================
pdu.outlet[0].name=My Outlet
===========================================
JSON-RPCを利用してファームウェアのアップグレードは可能ですか。 可能です。対応ファームウェアは、v.2.5.30以降になります。 JSON-RPCでdatetimeをgetCfgで取得したとき、deviceTimeの値がUTC+18:00相当の値で表示される。 deviceTimeはPDUが保持するlocaltimeです。この値からUTCを換算しています。 絶縁抵抗値は、全てのモデルで同じですか。 いいえ。絶縁抵抗値は、それぞれのモデル毎に設計されています。 Outlets SequenceのDelayの値を設定しても出力遅延が行われない。 v3.4.0の既知問題となります。次期バージョンのv3.5.0で修正予定です。 SCPによる設定のバックアップを行なおうとするとエラーになる。 オンラインヘルプのコマンド例に誤りがあります。コマンドの末尾である"~txt"に「 .」(スペースとピリオド)を追加して実行してください。 Legacy BSD Syslog Protocolを有効にした時に「-」(ハイフン)や「_」(アンダースコア)が抜けて転送される。 こちらは、RFC3164の仕様に倣った動作となります。これにより、英数字以外は、TAGフィールドの終端として処理されます。 PX-1000シリーズにおいて、接地環境且つ入力電源が過電流で無いにも関わらず、Overcurrent Protectorのエラー(open)が発生する。
なお、同じ環境で、PX-5000シリーズは発生しない。 PX-1000シリーズは、PDU搭載のサーキットブレーカのトリップを検知するために、サーキットブレーカより二次側L1回路に物理センサーを配置するグローバル標準仕様となっております。そのため、単相2線環境や逆接配線等で、L1側がニュートラルに接続されたレセプタクルに接続される場合、L1回路側に想定される電圧がかからないため、このエラーが発生することとなります。この場合、設備側のレセプタクル配線の入替によってPX-1000シリーズの製品仕様に合わせていただくことで、対処可能です。
PX-5000シリーズの場合は、各アウトレット毎の計測データによる処理によりサーキットブレーカの状態を判別しておりますので、当該問題には該当いたしません。
製品選定時、また、ご使用に際しては、ご留意の上、ご対応ください。 5000シリーズが納品されましたが、Onにならないアウトレットがあります。解決方法はありますか。 5000シリーズはラッチングリレーを採用していますので、輸送中の衝撃などでリレーが動作しなくなる事があります。ただし、一旦その状態が記録された後にPDUのプラグを抜き差ししますとリレーが正しく動作するように復旧される仕組みが用意されていますので、まずはプラグの抜き差しをお試しください。その後、アウトレットのOff/On動作をWebUI等からお試しいただき、正しく動作するのであれば問題ございません。 Syslog転送でのイベントが全てseverityが「6」で固定されているように見えますが、他の値のイベントはありますか。 他の値はありません。全て「6」となっています。 パソコンのUSBポートにUSBシリアルコンバーターを接続して、【DB9】-【RJ-45】をPX3のCONSOLEポートに接続したが、何も表示されない。 USBシリアルコンバーターのDB9ポートに弊社製「ASCSDB9M(もしDB9がメスの場合は「ASCSDB9F」)」を接続し、UTPケーブルをPX3のCONSOLEポートに接続してください。 「outlet peak current」は、どのPDUモデルでサポートされますか。 PX3-4000(日本未発売)/5000シリーズでサポートされます。PX2は対象外です。以下のオンラインヘルプもご参照ください。

F1で AWS を選んだ理由

イノベーションを加速させ、組織を将来へと駆り立てるテクノロジープロバイダーが必要だったので、AWS をパートナーにするのは明確な選択でした。AWS およびその革新的なクラウドテクノロジーの幅広さと深さを活用することで、ファンをトラック上での瞬間的な意思決定により近づけること、将来の F1 マシンを再設計し、豊富な F1 のデータをさらに理解することが可能になりました。また、分析および機械学習を行い、データの機能を活用することなども可能です。私たちは、今まで達成したことについて嬉しく思っており、さらなることに協力して取り組めるのを楽しみにしています。

- Ross Brawn、 F1、Motor Sports のマネージングディレクター

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- 抵抗とサポートを予測する方法 Ross BrawnF1、Motor Sports のマネージングディレクター

ドライバーは 230 mph という速度で 2 秒以内のピットストップを行いながら、5G の力でコーナーを飛び回ります。そのためフォーミュラ 1 (F1) では、その速度と同じくらいの速さのテクノロジープロバイダーが必要です。F1 は、世界最高のドライバー同士で繰り広げるバトルですが、世界で最も革新的なエンジニアのバトルでもあります。AWS を使用することで、F1 は機械学習 (ML) モデル、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) などの革新的なテクノロジーを利用して、スポーツをデジタルに変換できます。

手順の流れは以下のとおりです。

AWS の最も広範で層の厚い機能および比類のないイノベーションのペースにより、F1 における意思決定ためのデータおよびコンテンツの収集、分析、活用方法が変化しつつあります。F1 の各レースカーには 300 個のセンサーが搭載されており、マシンからピットに送信されるデータポイントが 1 秒あたり 110 万個生成されます。このように、F1 は実にデータに基づいたスポーツです。

アクションの増加
トラックで

F1 および AWS はデータを使用して、車両とドライバー両方のパフォーマンスを向上させています。AWS ハイパフォーマンスコンピューティングを使用することで、F1 は空気抵抗のシュミレーションを実行し、次世代の F1 車の速度を以前より 70% 向上させ、ダウンフォース損失を 50% から 15% まで削減した車を作り出しています。この劇的な削減により、後を追うドライバーが追い越す可能性が高くなり、さらなるホイールツーホイールアクションをファンに提供できます。この次世代の F1 車は 2022 年のシーズンに導入されます。F1 はまた、シュミレーションのプロセスに機械学習の使用も導入しようとしています。これにより、5,000 以上の単独または複数のマシンのシュミレーションを通して収集される 5 億 5,000 万以上のデータポイントに対する新しいインサイトを提供します。

ファンを取り込み
喜ばせる

ファン体験はレースウィークエンド中に変化しています。AWS を使用すると、F1 はマシンおよびトラックサイドから配信される数百万ものデータポイントを F1 Insights を通じてファンを魅了するエクスペリエンスに変えることができます。F1 は Amazon S3 に保存されている 70 年分にものぼるレースの履歴データを使用しています。データは複雑なモデルで分析され、瞬時の意思決定における微妙な差異を明らかにするとともに、高度な統計を使用したパフォーマンスを強調する充実したデータインサイトとしてファンに公開されます。

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ファンとのエンゲージメント

AWS による F1 Insghts は各レース前、レース時、およびレース後のファン体験を変革します。異なるデータポイントを利用して各インサイトの情報を通知することで、F1 のファンはドライバーがどのように瞬間的な意思決定を行ったか、チームがどのようにレースの戦略を考案し実施しているかなど、レースの結果に影響する事項をリアルタイムで把握できます。どのように機能するのか、ここにいくつかの例を示します。

抵抗とサポートを予測する方法

グラフィカルインターフェース
Maxsurfは当初からグラフィカル・ユーザ環境のために開発されたプログラムであり、キーボード操作の熟練を要求することなく、設計者が短時間で覚えられます。
すべてのプログラムは共通のインターフェースを持っていますので同様に簡単に使えます。

曲率評価
Maxsurf は、船体形状の曲率性を評価するための数々のツールを持っています。
中には曲率表示針、側面の圧縮表示、曲率・展開面及び凹凸のカラー表示などがあります。

トリミング
船体形状にアンカーパイプ穴を開けたり、ブルワークを精度よく設計するためにトリミング機能があります。
トリミングはトリムサーフェスを変更すると自動的に再計算され表示されます。


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■ プログラムの位置付け
入力 Fitting 現存線図の自動入力
設計 Maxsurf 自由曲面もしくは可展開のNURBS 曲面による、ハル、上部構造物 、アペンデージその他の3次元モデリング
分析 Stability インタクトもしくはダメージ時のハドロスタティックス、復原性、クロスカーブ、復原性評価、タンク容積、船体縦強度、浸水長さ
性能 Motions デザインの動揺応答を予測する船体動揺解析
Resistance 抵抗及び馬力推定
建造 Structure 初期の構造定義、外板展開、ストリンガー、デッキ、そしてフレーム配置
出力 Link 第三者プログラムとデータ交換用のフォーマット出力

抵抗とサポートを予測する方法
■ Maxsurfユーザ(代表例)
大型船・海軍船 フェリー、高速船、作業船 船舶設計会社コンサルタント
ADI
Bath Iron Works
Tenix Defence
US Coast Guard
US Navy
NASSCO
IHI-MU
Austal Ships
Pt Palindo
Strategic Marine
SwiftShips
Ferretti
FBM Marine
Jongert
John J. McMullen Assoc.
BMT Defense Services
Mulder Design
Burness Corlett
Francis & Francis
Incat Designs
Ron Holland Design

Maxsurf Stabilityはマルチハルを含むいかなる形状の船舶にも対応しています。複雑なタンクや隔壁も簡単に定義できます。隔壁の定義はMaxsurf内でNURBS曲面を使いモデリングも可能です。 Maxsurf Stabilityに含まれる分析計算は次の通りです。

  • 確率的被害損傷復原性機能安定性能力
  • 大角度復原性特性
  • 正立ハイドロスタティックス
  • 静的平衡状態
  • 船体縦方向強度
  • 指定条件シミュレーション
  • クロスカーブ及びKN値
  • 許容KG値計算
  • 座礁シミュレーション
  • スタビリティ基準(IMO, JG, 米海軍等)
  • 波(位相、高さ等)、水の密度
  • 積載条件、タンクダメージ 他

Maxsurf Structure 構造部品の定義

Maxsurf Motions 動揺応答予測

Maxsurf Motions は Maxsurf デザインの動揺応答を予測する船体動揺解析ソフトウェアです。
Maxsurf Motionsは船首からビーム方向にかけての波浪中の船の縦動揺を予測するために、よく知られたストリップ理論法を使っています。 直接 Maxsurf デザインファイルを読み込み、ユーザは波のスペクトラムと方位、船速やその他の解析パラメーターを指定します。 波のスペクトラムに対する船の予測された応答は一連の応答振幅オペレーター(RAO: Response AmplitudeOperators)として計算されます。
また付加抵抗、有義動揺、速度と指定された波浪中の船の加速度が同じく計算されます。

Maxsurf ResistanceはMaxsurfデザインの抵抗値計算を簡単に行なえます。
業界標準の多くの抵抗計算手法を使い抵抗と必要馬力を予測します。
Maxsurf ResistanceはSavitskyの非滑走状態・同滑走状態、Holtrop、Lahtiharju、Van Oortmeersen、Series 60、Delft他の手法を採用し抵抗値計算を行います。

Maxsurf Fitting 既存デザインから自動入力

Maxsurf Fittingは既存のオフセットから自動的にMaxsurfのデザインを作成します。
Maxsurf Fittingは、Maxsurf に統合化された機能であり、既存のオフセットをテキストファイルから読み込み、サーフェスフィッティングを実行します。最先端の最適化方法である遺伝的アルゴリズム(進化シミュレーション)を使用し、提供されたデータ点に近い正確なサーフェスが作成されます。

開発元 : 抵抗とサポートを予測する方法 株式会社ベントレー・システムズ http://www.bentley.com/
(Formation Design SystemsはBentley Systemsに吸収合併)

Maxsurf SELECT Open Access のご案内 ('14.05.08掲載)
1.SELECT Open Access とは
繁忙期や緊急時にライセンスが必要になった場合に柔軟にかつ安価にご利用頂けるサービスです。

vol.46 糖尿病には「1型」と「2型」があるそうですが、どのように違うのでしょうか?

「1型」糖尿病は、膵臓(すいぞう)のランゲルハンス島と呼ばれる部分にあるβ細胞が障害されてインスリンを産生できなくなった結果、高血糖状態が続き、生存を危うくします。このため、高血糖を是正し生存するために、注射によってインスリンを補う治療が必要です。1型糖尿病は子供や青年に多く発症します。
一方、「2型」糖尿病は、遺伝的な要因に運動不足や食べ過ぎなどの生活習慣が加わって発症すると考えられていますが、はっきりとした原因はまだわかっていません。糖尿病患者の95%以上が2型といわれていて、中高年に多く発症します。2型糖尿病では、インスリンは分泌されているものの、働きが悪くて血糖値が下がらない(インスリン抵抗性)場合や、分泌そのものが減っている(インスリン分泌低下)場合があります。高血糖が是正できない場合は、薬やインスリン注射による治療を行うこともありますが、まずは運動療法や食事療法による治療が行われます。
「その他」の糖尿病とは、遺伝子異常により発症する場合や、その他の疾患が原因で起こる場合などです。また「妊娠糖尿病」は、妊娠中に発見された耐糖能異常(血糖をコントロールする機能に異常があり糖尿病に近い状態)のことで、それぞれの病態にあわせた治療法が行われます。
糖尿病に関する正しい知識を身につけ、それぞれの病状にあった治療法を実践しましょう。

先生のプロフィール

山田 信博先生

山田 信博 先生

略歴 昭和51年 東京大学医学部医学科卒業
昭和53年 東京大学医学部附属病院 第三内科医員
昭和58年 カルフォルニア大学サンフランシスコ校留学
昭和61年 東京大学医学部第三内科助手
平成6年 東京大学医学部第三内科講師
平成7年 東京大学医学部第三内科助教授
平成10年 東京大学大学院医学系研究科糖尿病代謝内科助教授
平成11年 筑波大学臨床医学系内科(内分泌代謝)教授
平成21年 筑波大学学長 ご専門 糖尿病、内分泌、動脈硬化

今後の見通しについての時系列による予測および予想

この例では、時系列モデルを作成し、そのモデルを予測、予想および状態推定に使用する方法を示します。測定データは誘導炉のものであり、そのスロット サイズは時間の経過とともに摩損します。スロット サイズは直接には測定できませんが、炉の電流と消費電力が測定されます。スロット サイズが大きくなるほどスロットの抵抗は減ることがわかっています。したがって、測定電力に対する測定電流の二乗の比率はスロット サイズに比例します。測定電流と測定電力の比率 (電流と電力のいずれの測定値もノイズを含む) を使用して時系列モデルを作成し、そのモデルを使用して現在のスロット サイズの推定と今後のスロット サイズの予想を行います。物理的検査により、誘導炉のスロット サイズはいくつかの時点で把握されます。

測定データの読み込みとプロット

測定電流と測定電力の比率データは、MATLAB ファイル iddata_TimeSeriesPrediction に格納されます。データは 1 時間間隔で測定され、時間の経過とともに比率が大きくなって、炉のスロットが摩損していることが示されます。このデータを使用して時系列モデルを作成します。まず、データを同定と検証のセグメントに分けます。

モデルの同定

$x_<n+1></p>
<p> = Ax_n + Ke_n$

ここで、 は状態ベクトルであり、スロット サイズを含みます。 は測定電流と測定電力の比率です。 のノイズと は特定されます。

同定されたモデルでは 1 抵抗とサポートを予測する方法 ステップ先の予測が最小化されます。10 ステップ先の予測子を使用してモデルを検証します。すなわち、 が与えられた場合に、モデルを使用して $" width="32" 抵抗とサポートを予測する方法 height="10" /> を予測します。測定値と予測値との間の誤差 . y_n-\hat$" width="115" height="13" /> が $" width="32" height="10" /> の予測に使用されることに注意してください。

$y_0,y_1. y_n-\hat<y_n></p>
<p>さらにモデルを検証するために予想を使用します。予想では測定データの記録 $ を使用して、タイム ステップ n でのモデルの状態を計算します。この値は、未来の時間範囲でのモデル応答を予想するための初期条件として使用されます。検証データの時間範囲にわたるモデル応答を予想したうえで、この 2 つを比較します。予想に伴う不確かさを計算して、その値の +/- 3 sd をプロットすることもできます。

プロットでは、信頼区間 (赤の破線による曲線) を伴うモデル応答が、検証データに対する測定値とオーバーラップすることが示されています。予測と予想との結果を組み合わせると、モデルが測定電流と測定電力の比率を表現していることが示されます。

また、予想結果には、対象期間が長いとモデルの分散が大きく、実用目的としては将来の予想期間を短期に限定すべきであることも示されています。誘導炉モデルでは、対象期間を 200 時間にするのが妥当です。

最後に、モデルを使用して、将来の 200 ステップでの応答を 502 ~ 701 時間の時間範囲について予想します。

青の曲線は、1 ~ 501 時間の範囲にわたる測定データを示しています。赤の曲線は、測定データの時間範囲を超えた 200 時間で予想される応答です。赤の破線による曲線は、同定されたモデルの無作為抽出に基づいた、予想される応答における 3 sd の不確かさを示しています。

状態の推定

同定されたモデルは測定電流と測定電力の比率と一致しますが、問題となっているのはモデルの状態である炉のスロット サイズです。同定されたモデルには任意の状態があり、これを変換して、今の場合であればスロット サイズとして意味をもたせることができます。

その任意の状態についての予測子を作成します。同定されたモデルの共分散は、 translatecov() コマンドを使用して予測子モデルに変換する必要があります。関数 createPredictor() は、 translatecov() で使用するために、関数 predict() の 抵抗とサポートを予測する方法 3 番目の出力引数を単純に抽出します。

モデル est は 1 ステップ先の予測子であり、元のモデル sys と同じ状態座標で表現されます。モデルの状態を (時間に依存する) スロット サイズに対応付けるには、状態座標をどのように変換すればよいでしょうか。その解決法は、断続的に取得される、スロット サイズの実際の直接測定値に基づきます。これは、測定値を直接取得するためのコストが高く、(コンポーネントを交換する際など) 抵抗とサポートを予測する方法 定期的にのみ行われるような場合、実際問題として珍しいことではありません。

具体的には、 となるように、予測子の状態 を に変換します。ここで、 は測定電流と測定電力の比率、 は炉のスロット サイズです。この例では、炉のスロット サイズの直接測定値 sizeMeasured を 4 つと、炉の電流と電力の比率 抵抗とサポートを予測する方法 ySizeMeasured を使用して、 を推定します。予測子の変換では、予測子の共分散も変換する必要があります。このため、 translatecov() コマンドを使用して状態座標の変換を実行します。

これで、予測子が望ましい状態座標で表現されるようになりました。測定されたシステム出力 (炉の電流と電力の比率) 抵抗とサポートを予測する方法 である入力が 1 つ、予測されたシステム出力 (炉のスロット サイズ) である出力が 1 つ設けられています。予測子がシミュレートされて、システム出力とシステム状態が推定されます。

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