いぬおさんのおもしろ数学実験室

おいしい紅茶でも飲みながら数学、物理、工学、プログラミング、そして読書を楽しみましょう

『ドイルとホームズを「探偵」する』紹介

推理小説は好きですが、考えてみるとホームズはあんまり読んでいません。読んだのは……『踊る人形』だけか?? これは暗号が出てきて、ホームズが暗号を解く過程が詳しく書いてあります。面白かった! TVのシリーズは人形劇を含め結構見ていますが『踊る人…

写真から立体を再現(10) カメラ行列をRQ分解する

QR分解ではありません、RQ分解です。QR分解について書かれているサイトはたくさんありますがRQ分解については少ないようです。しかしこの分野(3Dビジョン)では必要です。 カメラ行列(透視投影行列)Pというのがありました。過去記事にあります…

新年度に向けて

新型コロナで大変な年度替わりですが、それでもとりあえず令和元年度はあと1日で終わります。急な「登校禁止!」に始まり、学校はとにかく振り回されました。余波というか、まだまだ新年度になっても騒ぎは続く見込みです。肺炎に気をつけなければなりません…

大工さんの曲尺(かねじゃく)

大工さんが使う道具に曲尺(かねじゃく)というのがあります。直角に曲がった物差しです。名前は知らなくても家を建てている現場で見たとがあるかも知れません。表には普通の目盛り、裏面はその√2倍(≒1.41倍)の間隔の目盛りがついています。例えば、裏面の目…

高校生に遠足は不要か?

どうも、高校ではここ10年かそこらは「3年生の遠足はナシでなければ!」ということになっているらしい……。アンケートを採ったわけではありませんが、管理職と一部教員の共通認識なんでしょうか。とにかく「授業確保」なのだそうです。変な話です。これは美名…

Python、OpenCVでマウスのクリック位置を取得する

OpenCV(画像処理ライブラリ)でマウスのクリック位置を取得します。画像を表示しておき、その画像上でマウスイベント(右クリック、左ダブルクリック、……)が起こったときにコールされる関数を定義します。ここでは左クリックしたときに画像上の座標を取得…

あの肖像画、聖徳太子ではなかった!?

もうずいぶん前、5千円札、1万円札に聖徳太子の肖像が使われていました。いや、実は違うそうですね。聖徳太子ではない、と。ぼくたちは「聖徳太子」と習いました。初めて「実は違う」と聞いたとき、びっくりしました。教科書にまで載っていて全国の受験生た…

回転の瞬時中心とは何か

タイヤが右に回りながら速さvで動いています。図の点Qの速さがvということです。タイヤの半径はrとしておきましょう。少々無理があるような気もしますが、一瞬だけを考えれば線分PRは点Pを中心に右回りに回転しています。少しでも時間が経てばさっきの点P…

國分康孝先生の本

故・國分康孝先生は心理学者、カウンセラーです。専門書、一般向けの著書がたくさんあります。ぼくは職業柄、カウンセリングにも興味を持っていた時期があり、國分先生の本もずいぶん読みました。どれも主張がはっきりしていて論理が明晰、分かりやすいとい…

『麻酔の科学』紹介

手術を支える麻酔、そして麻酔科医について、麻酔科医が楽しく書いた本です。TVでもコミックスでも、外科医が手術をするとき、大抵は麻酔科医については触れることすらありません。しかし、この本を読むととんでもない、麻酔科医がいかに大事な仕事をしてい…

写真から立体を再現(9) 固有値、固有ベクトル、非自明解を求める

後で使うので、固有値、固有ベクトル、連立方程式の非自明解を求めます。例によってPythonです。 #======================================================== #固有値、固有ベクトル、非自明解 # import sys import numpy as np A = np.array([[3, 1, 2], […

閉所恐怖症。太古の昔から人間は……。

広場(ひろば)恐怖症というのがあるそうです。公共交通機関や、広場などにいると不安を感じたりするのだとか。これに対して「大昔、広いところだと自分が天敵から丸見えで危険であったため、恐ろしかった。その名残」というような説明を聞くことがあります…

読書について、少し

読書についてつれづれなるままに。 ここ数日、本屋さんの前で買おうか、買うまいか逡巡しています。 オペラで楽しむヨーロッパ史 (936) (平凡社新書) 作者:浩子, 加藤 発売日: 2020/03/16 メディア: 新書 学生時代に歴史をあまり真面目に勉強しておらず、基…

写真から立体を再現(8) 再び特異値分解(SVD)してみる

特異値分解の理解を確実なものにするため、サイズの違う行列で試してみます。前回にも書いたとおり、Python(Numpy)で特異値分解をした場合、結果の解釈がやや難しい部分があります。今回、行列は3×3、ランク2のものを使います。前回の表を再び載せておきま…

写真から立体を再現(7) 実際に特異値分解(SVD)してみる

Numpyの特異値分解は、結果の解釈に注意が必要です。説明します。 行列Aは、以下のように特異値分解(SVD)されるのでした。 過去の記事にあります。 www.omoshiro-suugaku.com Pythonのモジュール、Numpyの特異値分解では上のようでなく、別の形の結果が得…