Programming

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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...
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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...
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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...
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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...
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【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...
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【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。...
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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...
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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「...
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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...
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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...