Drkcore

02072009 life

またまた本を購入

ボーナスが出るのでさらに本を。

アニマルでPPKをやれると色々良い気がする。

母集団薬物データの解析 (統計科学選書)
矢船明史
朝倉書店 / 3045円 ( 2004-02 )

Rのnlmeも同じ作者っぽいので、これを買っても役に立つだろう的な期待感から。

Mixed-Effects Models in S and S-PLUS (Statistics and Computing)
José Pinheiro
Springer / 2859円 ( 2009-04-15 )

上司の薦め。いい本らしいので、読んでみる。

Drug-like Properties: Concepts, Structure Design and Methods: from ADME to Toxicity Optimization
Edward Kerns
Academic Press / 9726円 ( 2008-02-19 )

学会に参加するなら、発表する方向で臨まないと得られるものがないよね。

国際学会English―挨拶・口演・発表・質問・座長進行
C.S.ラングハム
医歯薬出版 / 2625円 ( 2007-04 )

02072009 life

「はじめての現代数学」を読んだ

面白い。

はじめての現代数学 (数理を愉しむ)シリーズ (ハヤカワ文庫NF)
瀬山士郎
早川書房 / ￥ 777 ()
在庫あり。

現代数学を観光気分で満喫する本。小難しい数式とか証明はほとんどでてこないので、気張らずに読めた。

「モノ」から「コト」へ。

無限の大小とかトポロジーの話とか面白かったが、ゲーデルの不完全定理がいまいちつかめなかった(が、チューリングの停止問題は理解できるんだけど)。

文庫本なので鞄にしのばせておくとよい。

02072009 Python matplotlib

matplotlibでgumowski

ローレンツのついでにgumowski

gumowski

class Gumowski:
    "Gumowski-Mira Map"
    def __init__(self, x0, y0, a):
        self.x0 = x0; self.y0 = y0
        self.a  = a;

    def f(self,x):
        return self.a*x + 2*(1-self.a)*x**2/(1+x**2)

    def calc(self, n):
        dat = []
        x,y = self.x0, self.y0
        for i in range(n):
            nx = y  + self.f(x)
            ny = -x + self.f(nx)
            dat.append([nx,ny])
            x,y = nx,ny
        return dat

if __name__ == "__main__":
    from pylab import *
    from random import random
    n = 3
    for i in range(n*n):
        p = str(n) + str(n) + str(i+1)
        subplot(p)
        a = random() * 0.1 + 0.3
        gumow = Gumowski(20, 20, a)
        dat = gumow.calc(1000)
        x = [d[0] for d in dat]
        y = [d[1] for d in dat]
        plot(x,y,'bo', alpha=0.1,ms=5)

    savefig("gumow.png")

01072009 Python matplotlib

matplotlibでローレンツアトラクタ

どう書くより。

python+matplotlibで。

lorenz

class Lorenz:
    "Lorenz attractor"
    def __init__(self, x0, y0, z0, p, r, b, dt):
        self.x0 = x0; self.y0 = y0; self.z0 = z0
        self.p  = p;  self.r  = r;  self.b  = b
        self.dt = dt

    def calc(self, n):
        dat = []
        x,y,z = self.x0, self.y0, self.z0
        for i in range(n):
            dx = (-1 * self.p * x + self.p * y) * self.dt
            dy = (-x * z + self.r * x - y) * self.dt
            dz = (x * y - self.b * z) * self.dt
            x += dx; y += dy; z += dz
            dat.append([x,y,z])
        return dat

if __name__ == "__main__":
    from pylab import *
    lorenz = Lorenz(1.0, 1.0, 1.0, 10.0, 28.0, 8.0/3.0, 0.01)
    dat = lorenz.calc(5000)
    x = [d[0] for d in dat]
    y = [d[1] for d in dat]
    plot(x,y)
    savefig("lorenz.png")

30062009 chemoinformatics