ddtddtddt の回答履歴

添付画像のB3またはB4の式で求めた角-丸変換におけるθの値を B2の表から選定しますが 角-丸の面積比率に関係なくB２の表を採用するのでしょうか？ 絵の表現の問題もあるとは思いますが 拡大の面積比になる場合はB2の表 縮小の面積比になる場合はB６の表に思えるのですが　本文中には一切記載がありません また別の書物を見ても　それらの事が書かれているものが見当たりません この系の書物は非常に不親切です ps.　先の質問で回答していただいた方へ 　　出来ました！　のところでひとつ　書いた式が間違えていました 　　atan・・の部分が抜けていました　すみません 　　実際にはきちんと反映されています

こんにちは。 人権を侵害しないでね。 【訊きたいポイント】・・・「要職」に就いてようが、同じですね。 宜しくお願い致します。

こんばんは。 【訊きたいポイント】・・・何を訊いたらいいのか、判りません。 「人権を侵害しない」は、当たり前ですか。 宜しくお願い致します。

服のメーカーのサイトで、すごい場所でスノボをしている写真や動画がありますが、こういうところへ行って滑る人たちっていうのは、落ちて怪我したりしないか？とか考えないのでしょうか？ リスクをとっていい映像をとったりすることに達成感を感じているということなのでしょうか？

空調便覧のダクトの局部抵抗係数についてですが B4の式で求めたθは　2.5～3.5程度で少数2位以下程度の 変動しかなく（ダクトサイズ丸＝200、角＝200～1000くらいで変化させて みましたが） B2の式から求める　という意味があまりないように思えます 何か間違えているのでしょうか？ 現状では　CAD上で直接部材の開き角度を測定して B2の表に当て込んでいます ※　画像が不鮮明ですみません 　　自分のPC側では普通に見えるのですが・・

添付図書のように、不静定次数を求める式が 2種類見つかりました。その中で n=r+k-3q 　の使い方がよく分かりません。 説明をお願いいたします。

添付図のような構造物の 曲げに対する検定の仕方を ぜひ教えてください。 どうかよろしくお願いいたします。

人は死んだらば「死体」に成り、次に「灰」になるのでは？ 哲学カテゴリー皆さんの ご回答のほど、 お待ちしております。 関連知恵袋 哲学カテゴリー 2017/01/23 13:11 人は死んだらば死体に成り次に灰になるのでは？ http://m.chiebukuro.yahoo.co.jp/detail/q11169573946

添付図をご覧ください。

SFの世界では宇宙空間の離れた2地点を時には光速を超える速度で移動するワープ航法なるものがありますが、このワープ航法では空間の歪みを利用している関係上、ワープ中に宇宙船は通常の宇宙空間の外部に出ていると考えて良いのですか。 宇宙空間には歪みがある。それゆえ近道を通れば短時間に移動できるが、瞬時に行われるワープにおいてはその時に宇宙空間外部に出ているのではないのか？ また、ワープする宇宙船は既にそこにある歪み空間を利用するのか、自ら空間を歪めてワープするのか。 前者なら行きたい地点に向いた空間の歪みがない時にはどうするのですか。後者では空間を自ら歪める仮想原理はどういうものなのですか。 分かるとこだけでもお願いします。

材が曲げを受けるとき、弱軸まわりの曲げに対しては横座屈は生じないと言えますか。 宜しくお願いいたします。

どなたかご教授お願いします。 我々がいま主に使用している古典コンピュータの次の世代、量子コンピュータや脳型コンピュータが近年で開発されており、実際にプロトタイプも作られているそうです。 量子コンピュータ、脳型コンピュータ、どちらのほうが記憶・演算・制御において優れていますか？ また、人工知能に(とくに対話型の人工知能)合っているのはどちらのコンピュータでしょうか？ よろしくお願いいたします。

留数定理は特異点周りの積分値を与えますが、これはとても不思議な感じがします。特異点周りの積分を視覚的なイメージやそれが持つ意味で理解したいので、ご教授の程よろしくお願い致します。 （例えば、w=f(z)=1/(z－a)におけるf(a)は、特異点z=aで発散しますけど、その周りで積分すると値が出ますよね？その値は、特異点を独立変数とする従属変数と言えるのでしょうか？？？）

偏微分方程式の込み入った質問です。 2次元(x,y)の空間で2つの関数f(x,y),g(x,y)を考えます。 そこで、それぞれにラプラス方程式を立てました。 fxx+fyy = 0　 (1) gxx+gyy = 0 (2) です。これは境界値問題で、差分式からSOR法を使って収束計算によって数値解を求めることができます。f, gはそれぞれ独立という形にはなります。 そこにもう1つ式が出てきました。 fxfy + gxgy = 0 (3) というものです。f,gをx,yで1回微分してできる式です。 都合3つの式が出てきました。 この数値解を求めるにはどのような方法があるでしょうか。 数値解ですから近似解です。 3つ目の拘束条件の下でのラプラス方程式とみると、ペナルティ関数とかラグランジュの未定係数法とかいろいろあるかもなと思いますが。 3つ目の式は完全に満たすというより、できるだけ満足するようにしたいというものです。 よろしくお願いします。

添付図をご覧ください。 q:部材数 r:支点反力数 j:節点数 s:構造単位数 ni:内的不静定次数=q+3-2j ne:外的不静定次数=r-(s+2) n:不静定次数=q+r-2j=ni+ne 図1の解説では q=7,r=4,j=5で ni=7+3-2*5=0 ne=4-(1+2)=1 なので、外的1次不静定トラス 図2の解説では q=10,r=4,j=6で ni=10+3-2*6=1 ne=4-(1+2)=1 なので、内的1次不静定トラスであり、外的1次不静定トラスなので 全体では2次の不静定トラス と、解説されています。 質問 節点1はピンなので、r=2なのではないでしょうか。 なぜr=1なのでしょうか。

留数定理は特異点周りの積分値を与えますが、これはとても不思議な感じがします。特異点周りの積分を視覚的なイメージやそれが持つ意味で理解したいので、ご教授の程よろしくお願い致します。 （例えば、w=f(z)=1/(z－a)におけるf(a)は、特異点z=aで発散しますけど、その周りで積分すると値が出ますよね？その値は、特異点を独立変数とする従属変数と言えるのでしょうか？？？）

偏微分方程式の込み入った質問です。 2次元(x,y)の空間で2つの関数f(x,y),g(x,y)を考えます。 そこで、それぞれにラプラス方程式を立てました。 fxx+fyy = 0　 (1) gxx+gyy = 0 (2) です。これは境界値問題で、差分式からSOR法を使って収束計算によって数値解を求めることができます。f, gはそれぞれ独立という形にはなります。 そこにもう1つ式が出てきました。 fxfy + gxgy = 0 (3) というものです。f,gをx,yで1回微分してできる式です。 都合3つの式が出てきました。 この数値解を求めるにはどのような方法があるでしょうか。 数値解ですから近似解です。 3つ目の拘束条件の下でのラプラス方程式とみると、ペナルティ関数とかラグランジュの未定係数法とかいろいろあるかもなと思いますが。 3つ目の式は完全に満たすというより、できるだけ満足するようにしたいというものです。 よろしくお願いします。

添付図をご覧ください。 もやの設計なのですが、荷重wに対して、主軸はどれを使えばいいのですか。 1. u-u,v-vを使うのですか。 2. X-X,Y-Yを使うのですか。 1.　あるいは　2.　にしろ、なぜその主軸なのですか。 宜しくお願いいたします。

＞「それを知るにはドブネズミじゃない人間とはどういう物であるといいたいのかを読み解く必要があります。 ドブネズミじゃないということは、利己のための行動を優先するものであり、恋愛も相手を思ってのことではなく自分がよりよく生きるためであり、それを得るために賢く相手が喜ぶことをする。この場合相手が喜ぶことをするのは、自分が得たいものを得るための手段であり本当の愛ではない。 きれいに生きるということは他人から眉をひそめられるようなことは、本質的に必要なことであっても避けることです。 別にそれがいけないわけではありません。報われない行動は積み重なれば破滅に結びつくからです。 ドブネズミは、見た目やイメージは良くないけど懸命に生きています。 目的のためなら、汚い場所に入って蔑まれる事を躊躇しない。 以上からすると、『自分の愛は利他であり、その愛のためなら周りからどう見られるかなんて気にしない本当の愛だと知ってほしい。』と訴えているんじゃないでしょうか。 同時にこの歌はキレイに生きる事への問題提起も暗喩しているかもしれません」

数値計算で物理現象を解いていく問題では多くの場合、最終的には大規模な連立1次方程式を解くというところに行きつきます（行列を解く）。その場合、解く物理問題によって行列の形式が決まってくる場合とか、あるいはその性質は期待できない問題とがあると思います。例えば、行列が必ず（正値の？）対称行列になることがわかっている問題とか、です。では行列の性質を期待しない場合の高速解法にはどのようなものがあるでしょうか。ガウスの消去法はまるで紙と鉛筆で解いていくことをプログラミングしたようなところがあります。ピボットの問題とかはありますが。でもたぶん遅いんだろうなあとは思いますが。 教科書を読んでみるとだいたい、細かい解説が書いてありますが、ユーザという立場からは内容はどうでもいいから、自分の問題に対して早くて正確な解を得る方法だけ教えて欲しいと思うのですが。共役勾配法を使った計算例があったので、勉強してプログラムを作って走らせてみたら全く結果がおかしいのですが、よく読んでみたら、共役勾配法は正値対象行列に限定だそうで、がっかりしました。 行列の性質を限定しない高速解法にはどのようなものがあるのでしょうか。なお、よく問題になる条件数の問題とか10^10と10^(-10)が係数に含まれるとかいろいろ問題がありますが、今回の問題としてはそのような極端なことが起こらないということではあります。共役勾配法はいろんなファミリーがありますが、その中で正値対象行列でなくてもいいというものあるでしょうか。解説書には解法の冒頭に書いてもらいたいものですが。 よろしくお願いします。