Suche senden
Hochladen
Igor_pro_ODE_japanese_ver1.0
•
3 gefällt mir
•
1,470 views
Satoshi Kume
Folgen
Bildung
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 5
Jetzt herunterladen
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Empfohlen
임태현, Text-CNN을 이용한 Sentiment 분설모델 구현
임태현, Text-CNN을 이용한 Sentiment 분설모델 구현
태현 임
[유쉘] 2.Score function 과 Loss function
[유쉘] 2.Score function 과 Loss function
lee yuseong
20150306 파이썬기초 IPython을이용한프로그래밍_이태영
20150306 파이썬기초 IPython을이용한프로그래밍_이태영
Tae Young Lee
[CVPR2021] Rainbow Memory: Continual Learning with a Memory of Diverse Samples
[CVPR2021] Rainbow Memory: Continual Learning with a Memory of Diverse Samples
Jihwan Bang
PythonとAutoML at PyConJP 2019
PythonとAutoML at PyConJP 2019
Masashi Shibata
Algoritma dan pemrograman (pengantar 1).pptx
Algoritma dan pemrograman (pengantar 1).pptx
MiaMiftahulRachmawat
Etv
Etv
Jack Brown
Reviewing the Security of ASoC Drivers in Android Kernel
Reviewing the Security of ASoC Drivers in Android Kernel
Shakacon
Empfohlen
임태현, Text-CNN을 이용한 Sentiment 분설모델 구현
임태현, Text-CNN을 이용한 Sentiment 분설모델 구현
태현 임
[유쉘] 2.Score function 과 Loss function
[유쉘] 2.Score function 과 Loss function
lee yuseong
20150306 파이썬기초 IPython을이용한프로그래밍_이태영
20150306 파이썬기초 IPython을이용한프로그래밍_이태영
Tae Young Lee
[CVPR2021] Rainbow Memory: Continual Learning with a Memory of Diverse Samples
[CVPR2021] Rainbow Memory: Continual Learning with a Memory of Diverse Samples
Jihwan Bang
PythonとAutoML at PyConJP 2019
PythonとAutoML at PyConJP 2019
Masashi Shibata
Algoritma dan pemrograman (pengantar 1).pptx
Algoritma dan pemrograman (pengantar 1).pptx
MiaMiftahulRachmawat
Etv
Etv
Jack Brown
Reviewing the Security of ASoC Drivers in Android Kernel
Reviewing the Security of ASoC Drivers in Android Kernel
Shakacon
2016_Ankep_08_-_AHP_2.pdf
2016_Ankep_08_-_AHP_2.pdf
AsepRahmatullah2
Komputasi modern dalam bidang fisika
Komputasi modern dalam bidang fisika
MaulRevil
Media Art II openFrameworks アプリ間の通信とタンジブルなインターフェイス
Media Art II openFrameworks アプリ間の通信とタンジブルなインターフェイス
Atsushi Tadokoro
невласний інтеграл (1)
невласний інтеграл (1)
cdecit
Explicit Density Models
Explicit Density Models
Sangwoo Mo
I3D and Kinetics datasets (Action Recognition)
I3D and Kinetics datasets (Action Recognition)
Susang Kim
[2019] 하이퍼파라미터 튜닝으로 모델 성능 개선하기
[2019] 하이퍼파라미터 튜닝으로 모델 성능 개선하기
NHN FORWARD
Tutorial: Python, PuLP and GLPK
Tutorial: Python, PuLP and GLPK
sucha
Segment Anything
Segment Anything
fake can
Tutorial: Image Generation and Image-to-Image Translation using GAN
Tutorial: Image Generation and Image-to-Image Translation using GAN
Wuhyun Rico Shin
PR-395: Variational Image Compression with a Scale Hyperprior
PR-395: Variational Image Compression with a Scale Hyperprior
Hyeongmin Lee
쫄지말자딥러닝2 - CNN RNN 포함버전
쫄지말자딥러닝2 - CNN RNN 포함버전
Modulabs
Lec17 sparse signal processing & applications
Lec17 sparse signal processing & applications
United States Air Force Academy
Basic Generative Adversarial Networks
Basic Generative Adversarial Networks
Dong Heon Cho
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence
Sungchul Kim
PR-203: Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples
PR-203: Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples
Sunghoon Joo
[2020 CVPR Efficient DET paper review]
[2020 CVPR Efficient DET paper review]
taeseon ryu
Graph Neural Network #2-1 (PinSage)
Graph Neural Network #2-1 (PinSage)
seungwoo kim
Kinect Hacks for Dummies
Kinect Hacks for Dummies
Tomoto Washio
Tutorial pengolahan citra menggunakan octave
Tutorial pengolahan citra menggunakan octave
arif samsul
東京都市大学 データ解析入門 7 回帰分析とモデル選択 2
東京都市大学 データ解析入門 7 回帰分析とモデル選択 2
hirokazutanaka
アルゴリズムイントロダクション15章 動的計画法
アルゴリズムイントロダクション15章 動的計画法
nitoyon
Weitere ähnliche Inhalte
Was ist angesagt?
2016_Ankep_08_-_AHP_2.pdf
2016_Ankep_08_-_AHP_2.pdf
AsepRahmatullah2
Komputasi modern dalam bidang fisika
Komputasi modern dalam bidang fisika
MaulRevil
Media Art II openFrameworks アプリ間の通信とタンジブルなインターフェイス
Media Art II openFrameworks アプリ間の通信とタンジブルなインターフェイス
Atsushi Tadokoro
невласний інтеграл (1)
невласний інтеграл (1)
cdecit
Explicit Density Models
Explicit Density Models
Sangwoo Mo
I3D and Kinetics datasets (Action Recognition)
I3D and Kinetics datasets (Action Recognition)
Susang Kim
[2019] 하이퍼파라미터 튜닝으로 모델 성능 개선하기
[2019] 하이퍼파라미터 튜닝으로 모델 성능 개선하기
NHN FORWARD
Tutorial: Python, PuLP and GLPK
Tutorial: Python, PuLP and GLPK
sucha
Segment Anything
Segment Anything
fake can
Tutorial: Image Generation and Image-to-Image Translation using GAN
Tutorial: Image Generation and Image-to-Image Translation using GAN
Wuhyun Rico Shin
PR-395: Variational Image Compression with a Scale Hyperprior
PR-395: Variational Image Compression with a Scale Hyperprior
Hyeongmin Lee
쫄지말자딥러닝2 - CNN RNN 포함버전
쫄지말자딥러닝2 - CNN RNN 포함버전
Modulabs
Lec17 sparse signal processing & applications
Lec17 sparse signal processing & applications
United States Air Force Academy
Basic Generative Adversarial Networks
Basic Generative Adversarial Networks
Dong Heon Cho
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence
Sungchul Kim
PR-203: Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples
PR-203: Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples
Sunghoon Joo
[2020 CVPR Efficient DET paper review]
[2020 CVPR Efficient DET paper review]
taeseon ryu
Graph Neural Network #2-1 (PinSage)
Graph Neural Network #2-1 (PinSage)
seungwoo kim
Kinect Hacks for Dummies
Kinect Hacks for Dummies
Tomoto Washio
Tutorial pengolahan citra menggunakan octave
Tutorial pengolahan citra menggunakan octave
arif samsul
Was ist angesagt?
(20)
2016_Ankep_08_-_AHP_2.pdf
2016_Ankep_08_-_AHP_2.pdf
Komputasi modern dalam bidang fisika
Komputasi modern dalam bidang fisika
Media Art II openFrameworks アプリ間の通信とタンジブルなインターフェイス
Media Art II openFrameworks アプリ間の通信とタンジブルなインターフェイス
невласний інтеграл (1)
невласний інтеграл (1)
Explicit Density Models
Explicit Density Models
I3D and Kinetics datasets (Action Recognition)
I3D and Kinetics datasets (Action Recognition)
[2019] 하이퍼파라미터 튜닝으로 모델 성능 개선하기
[2019] 하이퍼파라미터 튜닝으로 모델 성능 개선하기
Tutorial: Python, PuLP and GLPK
Tutorial: Python, PuLP and GLPK
Segment Anything
Segment Anything
Tutorial: Image Generation and Image-to-Image Translation using GAN
Tutorial: Image Generation and Image-to-Image Translation using GAN
PR-395: Variational Image Compression with a Scale Hyperprior
PR-395: Variational Image Compression with a Scale Hyperprior
쫄지말자딥러닝2 - CNN RNN 포함버전
쫄지말자딥러닝2 - CNN RNN 포함버전
Lec17 sparse signal processing & applications
Lec17 sparse signal processing & applications
Basic Generative Adversarial Networks
Basic Generative Adversarial Networks
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence
PR-203: Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples
PR-203: Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples
[2020 CVPR Efficient DET paper review]
[2020 CVPR Efficient DET paper review]
Graph Neural Network #2-1 (PinSage)
Graph Neural Network #2-1 (PinSage)
Kinect Hacks for Dummies
Kinect Hacks for Dummies
Tutorial pengolahan citra menggunakan octave
Tutorial pengolahan citra menggunakan octave
Ähnlich wie Igor_pro_ODE_japanese_ver1.0
東京都市大学 データ解析入門 7 回帰分析とモデル選択 2
東京都市大学 データ解析入門 7 回帰分析とモデル選択 2
hirokazutanaka
アルゴリズムイントロダクション15章 動的計画法
アルゴリズムイントロダクション15章 動的計画法
nitoyon
公開鍵暗号7: 楕円曲線の数理
公開鍵暗号7: 楕円曲線の数理
Joe Suzuki
量子アニーリングを用いたクラスタ分析
量子アニーリングを用いたクラスタ分析
Shu Tanaka
「トピックモデルによる統計的潜在意味解析」読書会 2章前半
「トピックモデルによる統計的潜在意味解析」読書会 2章前半
koba cky
単調増加と階数
単調増加と階数
政孝 鍋島
単調増加と階数
単調増加と階数
nabeshimamasataka
単調増加と階乗
単調増加と階乗
政孝 鍋島
情報の表現~コンピュータでの数値の表現
情報の表現~コンピュータでの数値の表現
Tokai University
Ähnlich wie Igor_pro_ODE_japanese_ver1.0
(9)
東京都市大学 データ解析入門 7 回帰分析とモデル選択 2
東京都市大学 データ解析入門 7 回帰分析とモデル選択 2
アルゴリズムイントロダクション15章 動的計画法
アルゴリズムイントロダクション15章 動的計画法
公開鍵暗号7: 楕円曲線の数理
公開鍵暗号7: 楕円曲線の数理
量子アニーリングを用いたクラスタ分析
量子アニーリングを用いたクラスタ分析
「トピックモデルによる統計的潜在意味解析」読書会 2章前半
「トピックモデルによる統計的潜在意味解析」読書会 2章前半
単調増加と階数
単調増加と階数
単調増加と階数
単調増加と階数
単調増加と階乗
単調増加と階乗
情報の表現~コンピュータでの数値の表現
情報の表現~コンピュータでの数値の表現
Mehr von Satoshi Kume
ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
Satoshi Kume
230517_chatGPT_v01.pdf
230517_chatGPT_v01.pdf
Satoshi Kume
20230314_R-universe.pdf
20230314_R-universe.pdf
Satoshi Kume
211204_japan_r_v01
211204_japan_r_v01
Satoshi Kume
211104 Bioc Asia workshop
211104 Bioc Asia workshop
Satoshi Kume
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
Satoshi Kume
Exchange program 071128
Exchange program 071128
Satoshi Kume
D3 slides (Satoshi Kume)
D3 slides (Satoshi Kume)
Satoshi Kume
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
Satoshi Kume
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
Satoshi Kume
Openlink Virtuoso v01
Openlink Virtuoso v01
Satoshi Kume
201209 Biopackathon 12th
201209 Biopackathon 12th
Satoshi Kume
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
Satoshi Kume
201111_biopackathon_11th_v00pre
201111_biopackathon_11th_v00pre
Satoshi Kume
200612_BioPackathon_ss
200612_BioPackathon_ss
Satoshi Kume
How_to_install_OpenCV_ver1.0
How_to_install_OpenCV_ver1.0
Satoshi Kume
CentOS_slide_ver1.0
CentOS_slide_ver1.0
Satoshi Kume
R_note_ODE_ver1.0
R_note_ODE_ver1.0
Satoshi Kume
Mac_Terminal_ver1.0
Mac_Terminal_ver1.0
Satoshi Kume
R_note_02_ver1.0
R_note_02_ver1.0
Satoshi Kume
Mehr von Satoshi Kume
(20)
ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
230517_chatGPT_v01.pdf
230517_chatGPT_v01.pdf
20230314_R-universe.pdf
20230314_R-universe.pdf
211204_japan_r_v01
211204_japan_r_v01
211104 Bioc Asia workshop
211104 Bioc Asia workshop
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
Exchange program 071128
Exchange program 071128
D3 slides (Satoshi Kume)
D3 slides (Satoshi Kume)
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
Openlink Virtuoso v01
Openlink Virtuoso v01
201209 Biopackathon 12th
201209 Biopackathon 12th
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
201111_biopackathon_11th_v00pre
201111_biopackathon_11th_v00pre
200612_BioPackathon_ss
200612_BioPackathon_ss
How_to_install_OpenCV_ver1.0
How_to_install_OpenCV_ver1.0
CentOS_slide_ver1.0
CentOS_slide_ver1.0
R_note_ODE_ver1.0
R_note_ODE_ver1.0
Mac_Terminal_ver1.0
Mac_Terminal_ver1.0
R_note_02_ver1.0
R_note_02_ver1.0
Kürzlich hochgeladen
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
YukiTerazawa
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ssusere0a682
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
yuitoakatsukijp
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
Tokyo Institute of Technology
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
koheioishi1
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ssusere0a682
Kürzlich hochgeladen
(6)
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
Igor_pro_ODE_japanese_ver1.0
1.
130531 ver 1.0 常微分方程式(ODE;
Ordinary Differential Equation) ! d dt [S] = "k1[E][S]+ k"1[ES] d dt [E] = "k1[E][S]+ k"1 + k2( )[ES] " k"2[E][P] d dt [ES] = k1[E][S] " k"1 + k2( )[ES]+ k"2[E][P] d dt [P] = k2[ES] " k"2[E][P] # $ % % % % & % % % % ! S + E ! ES ! E + P k1 k-1 k2 k-2 上記反応モデルの連立微分方程式 4 3 2 1 0 Conc. 1.20.80.40 Time [E] [S] [ES] [P] 数値解析の結果(以下が初期値) k1 = 3, k-1 = 3, k2 = 4, k-2 = 0.2 [E] = 4, [S] = 4, [ES] = 0, [P] = 0 数値的解を得ることにより、反応を 予測することができる。 IGOR PROの使い方(解析編) Presented by Satoshi Kume, Ph.D. 酵素の反応モデル
2.
100 80 60 40 20 0 Conc. 1.20.80.40 Time [E] [S] [ES] [P] 100 80 60 40 20 0 Conc. 1.20.80.40 Time [E] [S] [ES] [P] 数値解析の結果①(以下が初期値) k1 = 100,
k-1 = 100, k2 = 150, k-2 = 5 [E] = 1, [S] = 100, [ES] = 0, [P] = 0 数値解析の結果②(以下が初期値) k1 = 100, k-1 = 100, k2 = 150, k-2 = 5 [E] = 100, [S] = 1, [ES] = 0, [P] = 0 酵素反応の例
3.
数値解析の手順 ① 初期値(A点の値)を設定する。 ② 反応モデル(微分方程式)へ初期値を代入する。 !
A点における微分値が分かる(= 接線の傾き)。 ③ 時間軸を考慮して、 A点からB点への変化を算出する。 ! B点における値が分かる。 A B 時間 傾き ④ 反応モデルへB点の値を代入する。 ! B点における各微分値が分かる(= 接線の傾き)。 ⑤ ②∼④を繰り返すことにより、反応モデルを解く。 上記の手順を、IGOR PROで自動処理する。
4.
スクリプトで記述すると、以下のようになる。
5.
Michaelis() 少し複雑だが、このスクリプトでは、 Michaelis()関数内で、Menten()関数を 実行するように組んである。 ① ② ③ ④ ⑤ ① 『50!4』の行列を作製する。 ② Xスケーリングを調整する。 ③
速度定数 k を格納するwaveを作製する。 ④ ODEコマンドを実行する。 ⑤ 列ごとの結果を表示する。
Jetzt herunterladen