Tom_Yasukawa | MATLABの中の人 retweeted
【パワーエレクトロニクス制御開発に携わる方へ】
モータ制御の実例で学ぶ、SimulinkとGitHub ActionsによるCIパイプライン構築。品質向上と開発の効率化を紹介します。
9/23 23:00 JST (英語開催)
詳細はこちら 👉 spr.ly/6014B1ArHg
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RoadRunner Scenarioの衝突点合わせ機能をご紹介
衝突ポイントを指定するだけで車両の初期位置やタイミングを自動調整し、効率的に衝突シナリオを作成。
MATLAB連携によるバリエーション生成も含め、約3分半で解説します ⌛
フルビデオはこちら ➡️ spr.ly/6017B1F7zS
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【Copilotで遊んでみた】
Copilotを利用して、簡単な計算を行うコードを自動生成してみました！
一瞬でコードが完成です👀
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Android版のMATLAB MobileでMATLAB Copilotが使えます！📱
自然言語からのコード作成や音声入力、スクリプトの解説、MATLAB Driveとの同期がスマートフォンから行えます。
詳細はブログで 👉 spr.ly/6016B81eqm
（日本語表示にはブラウザーの翻訳機能をご利用ください）
新潟大学、MATLAB Copilot を活用した生成AI×データサイエンス教育を実施 prtimes.jp/main/html/rd/p/00… @PRTIMES_JPより
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【今週の Pick of the week：Artemis II の軌道シミュレーション】
博士課程学生が、数値解析手法を用いてArtemis II の自由帰還軌道を MATLAB でシミュレーションしました。
実際の宇宙ミッションにおける反復計算とシミュレーションの重要性を、ブログで解説しています
👉 tinyurl.com/5a8865by
Pick of the week: Artemis II Trajectory Simulation
PhD student Jacob Honer used MATLAB to simulate an Artemis II–style free‑return trajectory using numerical methods. The result? A clear look at how iteration and simulation power real space missions 👉 spr.ly/6012B62XBE
量子コンピューティングのためのToolbox「QCLAB」がLawrence Berkeley National Laboratoryの開発支援プログラムによって作成されてました。
jp.mathworks.com/matlabcentr…
MATLABのサポートパッケージにも同様のものがありますが、こちらは「数値計算に強いMATLAB」で「回路設計の感覚で構築する」ことを目的として開発されています。オブジェクト指向なので、回路をそのままコード化しているようか感じでより直感的に作成しやすくなっています。
個人的には
circuit.draw;
で回路を実際に描画できるところがGood!
LaTex形式に出力もできるし、QASM形式に変換することもできるので、実機実装も可能。
何かこれで教育用コンテンツ作ってみようかしら…どんな内容だと面白そうでしょうか？？
#MATLAB #Quantum #量子コンピュータ #教育 #Education
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最近公開された MATLAB Agentic Toolkit に入ってる modernizing-code スキルを使って、古い構文を置き換えさせるテスト。
ちゃんと subplot を tiledlayout に置き換えてくれました。
MATLAB Agentic Toolkit👇
github.com/matlab/matlab-age…
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今年はお台場じゃないのでご注意を😁
MATLAB Expo の登録ページがオープンしました！今年もお客様講演が盛りだくさん(25講演)講演アジェンダをチェックしてみてください👇
matlabexpo.com/jp/2026.html
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新学期・新年度のスタートに
MATLABを始めてみませんか？
「MATLAB 入門」なら、ブラウザ上で手を動かしながら、約2時間で基本を習得できます。
インストール不要で、今すぐ無料で始められます。
詳細 ➡️ spr.ly/6016B6QL8r
#MATLAB #プログラミング #スキルアップ
MATLAB高速化Tips6 可視化の高速化
人というのは欲深く、そして罪深く
データのグラフなどでの可視化に慣れてくると、すぐに思っちゃう
あー、グラフ動かしてぇーー
って。すぐ動かしたくなっちゃう。まったく。
そんな時は for文 + drawnow の組み合わせなのですが、毎回plotやscatter関数で描画を作成し直すより、一度figureを作成して、後は表示するデータだけを更新するだけのほうがダントツで早くなります。
どれくらい早くなるかって？いつもは5倍でしたが、今回は私のPC環境でなんと約75倍も。データ更新の方早すぎて分からないので、沢山回して平均取ってます。
動いたらゆっくり見たいですよね。早すぎも考えものですよね。高速化したいって言ってるのにゆっくり見たいって、人間ってほんと…もう…
#MATLAB #高速化 #教育 #Education
