2026-01

Streamlit

【Streamlit】st.chat_inputの音声入力対応

こんにちは、JS2IIUです。現代のAIアプリケーション開発において、ユーザーがいかに直感的にAIと対話できるかは、そのアプリケーションの価値を左右する極めて重要な要素です。これまで、LLM（大規模言語モデル）との対話はテキスト入力が主流でしたが、最近ではマルチモーダルな入力への需要が急速に高まって...
2026/01/04
Streamlit
Streamlit

【Streamlit】タブ (st.tabs)を使いこなす

こんにちは、JS2IIUです。機械学習モデルの開発が進み、いざデモアプリを構築しようとした際、多くのエンジニアが直面するのが「画面の煩雑さ」です。推論結果だけでなく、入力パラメータの設定、データセットの統計、学習曲線のグラフ、モデルのアーキテクチャ詳細など、ユーザーに見せたい情報は多岐にわたります。...
2026/01/04
Streamlit
Programming

アルゴリズムの計算量を表す「ビッグオー記法」とは？

こんにちは、JS2IIUです。今回は、プログラミングやアルゴリズムの世界で頻繁に登場する「ビッグオー記法（Big-O notation）」について解説します。今回もよろしくお願いします。ビッグオー記法とは？ビッグオー記法は、アルゴリズムの実行時間やメモリ使用量が入力サイズ \(n\) に対してどのよ...
2026/01/03
Programming
Python

Pythonで学ぶ数値計算のアルゴリズムと実装 第13回：空間の熱と振動を解く：偏微分方程式の差分近似と反復解法

こんにちは、JS2IIUです。全13回にわたる「Pythonで学ぶ数値計算のアルゴリズムと実装」の連載も、ついに最終回を迎えました。第1回で多項式計算の基礎から始まり、積分、線形代数、非線形方程式、そして前回の常微分方程式（ODE）へと進んできた私たちの旅は、最も応用範囲が広く、かつ計算負荷の高い「...
2026/01/03
Python
Python

Pythonで学ぶ数値計算のアルゴリズムと実装 第12回：現象の変化を追う：ルンゲ・クッタ法による常微分方程式の解法

こんにちは、JS2IIUです。数値計算連載の第12回となる今回は、シミュレーション技術の核心であり、現代のAI技術、特に「Neural ODE（神経常微分方程式）」などの基盤ともなっている「常微分方程式（Ordinary Differential Equations, ODE）」の数値解法を扱います...
2026/01/03
Python
Python

Pythonで学ぶ数値計算のアルゴリズムと実装 第11回：行列の本質を捉える：固有値問題の数値解法

こんにちは、JS2IIUです。数値計算連載の第11回目となる今回は、線形代数の華とも言える「固有値問題（Eigenvalue Problem）」の数値解法に焦点を当てます。機械学習を学ぶ中で「主成分分析（PCA）」や「スペクトラルクラスタリング」、あるいは「GoogleのPageRankアルゴリズム...
2026/01/03
Python
Python

Pythonで学ぶ数値計算のアルゴリズムと実装 第10回：非線形方程式の探索：2分法からニュートン法まで

こんにちは、JS2IIUです。数値計算連載の第10回目となる今回は、これまでの「線形（まっすぐ）」な世界から一歩踏み出し、より複雑な「非線形（曲がった）」な方程式を解くアルゴリズムを探求します。これまでの回では \(Ax = b\) のような連立一次方程式を扱ってきましたが、現実の科学やエンジニアリ...
2026/01/03
Python
Python

Pythonで学ぶ数値計算のアルゴリズムと実装 第9回：最小二乗法とQR分解：ハウスホルダー変換による安定化

こんにちは、JS2IIUです。数値計算連載の第9回となる今回は、機械学習や統計学のバックボーンとも言える「最小二乗法」を取り上げます。私たちはこれまで、連立一次方程式 \(Ax = b\) を解く方法を学んできました。しかし、現実のデータ分析では、未知数の数よりも観測データの数の方が圧倒的に多い、い...
2026/01/02
Python
Python

Pythonで学ぶ数値計算のアルゴリズムと実装 第8回：スパース性を活かす：帯行列の高速計算アルゴリズム

こんにちは、JS2IIUです。数値計算の連載も後半戦に入りました。前回までの記事では、密行列（要素のほとんどが0ではない行列）を対象としたLU分解やコレスキー分解を扱ってきました。これらは非常に汎用性が高い手法ですが、計算量が \(O(n^3)\) であり、行列のサイズ \(n\) が大きくなると計...
2026/01/02
Python
Python

Pythonで学ぶ数値計算のアルゴリズムと実装 第7回：行列分解の活用：LU分解とコレスキー分解

こんにちは、JS2IIUです。前回の第6回では、連立一次方程式を解くための最も基本的な手法である「ガウス消去法」を学びました。ガウス消去法は非常に強力ですが、一つの大きな弱点があります。それは、係数行列 \(A\) は同じままで、右辺のベクトル \(b\) だけが次々と変わるような状況において、毎回...
2026/01/02
Python
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