2026-01

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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第6回：差分法の基礎 ― 微分をコンピュータで扱う方法

こんにちはJS2IIUです。Pythonで攻略する流体力学シミュレーション連載の第6回です。これまで5回にわたり、質量保存則やナビエ・ストークス方程式といった、流体を支配する「物理法則」と「数学的表現」について学んできました。しかし、これらの方程式には大きな問題があります。それは、微分演算子（\(\...
2026/01/10
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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第5回：境界条件と無次元化の基礎

こんにちは、JS2IIUです。Pythonで攻略する流体力学シミュレーション連載の第5回です。前回は、流体力学の王様である「ナビエ・ストークス方程式」を学び、流体が持つ「粘性（粘り気）」が流れを滑らかにする様子をPythonで確認しました。しかし、方程式を知っているだけでは、具体的なシミュレーション...
2026/01/10
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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第4回：粘性流体とナビエ・ストークス方程式

こんにちは、JS2IIUです。。Pythonで攻略する流体力学シミュレーション連載の第4回です。前回は、摩擦のない理想的な「完全流体」を扱い、オイラーの運動方程式やポテンシャル流れの美しさを学びました。しかし、最後に触れた「ダランベールのパラドックス」が示す通り、理想化しすぎたモデルでは現実の空気抵...
2026/01/10
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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第3回：理想流体の世界 ― オイラー方程式とポテンシャル流

こんにちは、JS2IIUです。Pythonで流体シミュレーションを攻略する連載の第3回です。第1回では質量の保存（連続の式）を、第2回では運動量とエネルギーの保存を学びました。これらはいわば流体の「憲法」であり、あらゆる流体現象が従わなければならない絶対的なルールです。しかし、現実の流体は非常に複雑...
2026/01/10
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【Streamlit】st.switch_page 徹底解説：モダンなマルチページアプリの構築

こんにちは、JS2IIUです。Pythonを用いたWebアプリケーション開発において、Streamlitは不動の地位を築いています。データサイエンティストやAIエンジニアにとって、複雑なセットアップなしに数行のコードでダッシュボードを構築できる点は最大の魅力です。しかし、アプリケーションが大規模にな...
2026/01/08
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【Streamlit】st.download_buttonのアップデート

こんにちは、JS2IIUです。Pythonエンジニアの間で、データ分析アプリやAIデモを素早く構築するための標準ツールとなったStreamlit。その進化は止まることを知らず、2025年の最新アップデートの一つであるバージョン1.52.0において、非常に重要な機能改善が行われました。今回スポットを当...
2026/01/07
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【Streamlit】 st.datetime_inputを活用する

こんにちは、JS2IIUです。今回は、Pythonで迅速にWebアプリケーションを構築できるライブラリ「Streamlit」の最新アップデート情報をお届けします。2024年後半から2025年にかけて、Streamlitは急速な進化を遂げてきました。その中でも、バージョン1.52.0でついに導入された...
2026/01/06
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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第2回：流体の記述と保存則(2) ― 運動量とエネルギーの保存

こんにちは、JS2IIUです。前回の第1回では、流体力学の最も基本的なルールである「質量保存則」と、それを数式化した「連続の式」について学びました。流体がいかに形を変えようとも、その質量が勝手に消えたり増えたりすることはない、という当たり前ながらも強力な制約を、コントロールボリューム（固定された領域...
2026/01/05
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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第1回：流体の記述と保存則(1) ― 質量保存と連続の式

こんにちは、JS2IIUです。プログラミングと物理シミュレーションの世界へようこそ。本連載では、Pythonを武器に、複雑で美しい流体の動きを解き明かす「数値流体力学（CFD: Computational Fluid Dynamics）」の世界を覗いてみます。近年、AI技術、特にディープラーニングの...
2026/01/05
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【Streamlit】st.metricの機能紹介：v1.52.0の新機能からAI開発での実践例まで

こんにちは、JS2IIUです。AIや機械学習のプロジェクトにおいて、モデルの性能やシステムのステータスをひと目で把握できるようにすることは、開発効率を左右する非常に重要な要素です。モデルの学習中に損失関数（Loss）が順調に下がっているか、推論サーバーの応答速度が目標値を維持しているか。こうした「数...
2026/01/04
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