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エッセンシャル電気化学(2) [学習]

一通り読んでみました。
各章の問題をやってみる。最後に簡単に回答載ってるけど。

1章
1.1 電池の原理と、電池内で起こる電気化学的現象について述べよ。
・ひとりでに進行しうる化学反応を利用して、その反応に伴うギブスエネルギーの減少分を電気的な仕事に変換する。
・酸化還元反応:反応に関与する物質間で電荷が移動する。
・酸化:物質から電子を奪い取る。 還元:物質に電子を付与する。

1.2 電極反応、電池反応とはどのようなものか。ダニエル電池を例に挙げて説明せよ。
ダニエル電池
 正極:銅、硫酸銅水溶液
 負極:亜鉛、硫酸亜鉛水溶液
放電に際して、亜鉛は酸化、銅は還元される。
Cu2+/Cu の標準電極電位は、0.340 V vs.SHE
Zn2+/Zn の標準電極電位は、-0.7626 V vs.SHE
起電力は、0.34-(-0.76)で、1.10V。
亜鉛の酸化で発生した電子e-は、導線を通ってCuに流れる。
電流は、電子と逆方向なのでCu→Znに流れる。

1.3 アノード、カソードの定義を述べよ。
アノード:電極反応が全体として酸化方向に進行している電極、負極
カソード:電極反応が全体として還元方向に進行している電極、正極

LiCoO2は、放電時に Coが還元されているのでカソード、正極
グラファイトは、放電時にCが酸化されているのでアノード、負極



エッセンシャル電気化学

エッセンシャル電気化学

  • 作者: 玉虫 伶太
  • 出版社/メーカー: 東京化学同人
  • 発売日: 2000/01/25
  • メディア: 単行本



エッセンシャル電気化学(1) [学習]

Electrochemical Systemsも読み進めていますが、
そもそも電気化学の知識に乏しいので日本語のテキストも
買ってみました。

「エッセンシャル電気化学 玉虫 伶太」
150頁程度と薄く、値段も2000円を下回ってます。
とっかかりの本として良さそうです。


エッセンシャル電気化学

エッセンシャル電気化学

  • 作者: 玉虫 伶太
  • 出版社/メーカー: 東京化学同人
  • 発売日: 2000/01/25
  • メディア: 単行本



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ジョギング [ジョギング]

現在のNike+アプリでの距離は、トータルで3314 km。
子供から風邪をもらうことが多く、走れないこともしばしば。
体重もベストより数kg重いし、何とかしないと。


名称未設定2.png
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Electrochemical Systems [学習]

電池系の研究開発を行なっているとよくNewmanモデルという言葉が出てきます。

Newmanモデル:電気化学反応とイオン種の輸送方程式を組み合わせて電池の充放電をモデル化したものだそうです。Fickの法則、バトラーボルマー等色々と出てきますが、もう少し深く理解した方がいいと思い、詳しい人にオススメのテキストを聞いたところ、紹介されたのが下記の本。
J.Newman先生らが書いた本ということですが、英語な上にめちゃくちゃ分厚い(600頁超・・・)
値段も高い(2万超えます)

買ってしまったので読み進めていきたいと思います。


Electrochemical Systems

Electrochemical Systems

  • 作者: John Newman
  • 出版社/メーカー: Wiley-Interscience
  • 発売日: 2004/07/02
  • メディア: ハードカバー



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ubuntu16.04のインストール [機械学習]

2010年に購入したNECのノートパソコンLaVie LL750/B。
全く使用していないのでLinuxに入れ替えてみようと考えました。
元のOSはWin7です。
webを参考にしながら作業を進めてみました。


1. 起動ディスクの作成
下記のページからubuntu16.04をダウンロードし、DVDにisoイメージを焼きます。
https://www.ubuntu.com/download/desktop

下記のページからubuntu10.10をダウンロードし、DVDにisoイメージを焼きます。
http://old-releases.ubuntu.com/releases/

2.ubuntu16.04をインストール
ubuntu16.04のディスクから起動したところ、インストール画面に全くなりませんでした。
途中で画面がブラックアウトしていまいそこからどうしようもありません。
PCが古いからでしょうか?16.04を諦めて10.10を入れてみることにします。

3.ubuntu10.10をインストール
ubuntu10.10のディスクから起動したところ、今回はインストール画面が現れ、
インストール作業を行うことができました。いくつかエラーが出た気がしますが。

4. 再度ubuntu16.04のインストール
ubuntu16.04のディスクから起動したところ、16.04でもインストール画面が出現しました。
とりあえず以下を選択して進めてみました。

「日本語」を選ぶ。
「Ubuntuをインストール」を選ぶ。
「Ubuntuのインストール中にアップデートをダウンロードする」、
「グラフィックス、Wi-Fi機器、Flash、MP3やその他のメディアに
必要なサードパーティーソフトウェアをインストールする」をチェック
「安全のため新しいUbuntuのインストールを暗号化する」、
「新しいUbuntuのインストールにLVMを使用する」はチェックしない。
「ディスクを削除してUbuntuをインストール」にチェック。
「Tokyo」を選ぶ。
キーボードは「日本語」「日本語」
「ログイン時にパスワードを要求する」を選ぶ。

とりあえず無事にインストールは完了しました。






線形代数のお勉強(2) [学習]

「線形代数 キャンパスゼミ」を一通りやってから新たに読み始めたのが、

「統計のための行列代数 上」

統計や機械学習を理解するのに必要となる線形代数が詳しく書かれています。
数字がほとんどなく記号だらけなので慣れるまでかなりきついです。
一度最後まで流し読みしてから、また最初からゆっくりと読み直しています。
今年度中に半分ぐらい理解できればいいかな・・・



統計のための行列代数 上

統計のための行列代数 上

  • 作者: D. A. ハーヴィル
  • 出版社/メーカー: 丸善出版
  • 発売日: 2012/04/05
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)



線形代数のお勉強(1) [学習]

線形代数は大学時代に単位を取得するために勉強しました。
その時は逆行列、行列式の値の計算などをやっていましたが、
一体何のために役立つのかわかりませんでした…。

ですが機械学習では、本読んでると行列がかなり出てきます。
思い出すために、今年からいくつか本を読み始めました。

1つ目は「線形代数 キャンパスゼミ」。
計算手法が中心で読みやすいので、この本から始めました。
余因子での展開、掃き出し法など・・・かなり懐かしかったです。
とりあえずの最初の導入としてはオススメです。





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機械学習をのんびり勉強(4) [機械学習]

アマゾンから
「ゼロから作るDeep Learning
―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」
が届いたので早速読んでみました。
1、2章だけですが・・・

1章はpythonの簡単な説明。
普段pythonを使っている人は、読む必要なさそう。

2章はパーセプトロン。
AND、NAND、OR、XORの説明とパーセプトロンの実装。
説明もわかりやすく、コードとのパランスもいい感じ。

これは3章以降も期待できそうです。


ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

  • 作者: 斎藤 康毅
  • 出版社/メーカー: オライリージャパン
  • 発売日: 2016/09/24
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)



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機械学習をのんびり勉強(3) [機械学習]

ひと月ほど前に予約していた
「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」が
アマゾンから発送されました。9/25到着予定。
出版社のウェブで目次を見てみました。

1章 Python入門
2章 パーセプトロン
3章 ニューラルネットワーク
4章 ニューラルネットワークの学習
5章 誤差逆伝播法
6章 学習に関するテクニック
7章 畳み込みニューラルネットワーク
8章 ディープラーニング
http://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/

内容は自分が知りたかったところなので、かなり楽しみです。
なおバージョンはpython3の模様。


ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

  • 作者: 斎藤 康毅
  • 出版社/メーカー: オライリージャパン
  • 発売日: 2016/09/24
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)



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機械学習をのんびり勉強(2) [機械学習]

「 ITエンジニアのための機械学習理論入門」を一通り読み終わりました。
Pythonコードは簡単にしか確認していないので、今後読み直す時に、
確認していこうと思ってます。

本書では、機械学習のアルゴリズムとして主に次の3種類が説明されています。
いずれも数式は最小限で、各手法のイメージが掴めました。

「分類」:クラス判定を生み出すアルゴリズム
決定木、パーセプトロン、ロジスティック回帰など。
複数のクラスに分類された既存データを基にして、新規データがどのクラスに属するかを
予測するルールを導く。
例:スパムメールの判定など。

「回帰分析」:数値を予測するアルゴリズム
既存のデータの背後には、何らかの関数が隠れていると考えて、その関数を推測することで
次に得られるデータの数値を予測する。
例:広告宣伝費と売り上げの関係

「クラスタリング」:教師なしのグループ化を行うアルゴリズム
答えが示されていないデータを元にして、グループ(クラスター)が
形成されていないかどうかを見つけ出す。

理論をもう少し深く理解するには、別の本で補う必要はありそうです。



ITエンジニアのための機械学習理論入門

ITエンジニアのための機械学習理論入門

  • 作者: 中井 悦司
  • 出版社/メーカー: 技術評論社
  • 発売日: 2015/10/17
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)



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