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mariettarcadia
【本日の活動】母集団と標本集団の違いとは？データサイエンスの勉強。
こんにちは（@t_kun_kamakiri)
本日の活動内容です('ω')
統計学のブログを書き始める
3年ほど運営している物理ブログの内容に「統計学」も追加していこうと考えて、今構成を練っています。
１．統計学の基礎知識
２．Pythonを使った統計学
３．SNS上から抽出したデータを統計解析
本日は「母集団と標本集団の違い」についての統計学シリーズ第一報目を書きました。
計算破壊力学のレビューのため必死に勉強
こちらコロナ社から頂いた書籍です。
レビューを2週間を目安に送付することを前提に書籍を頂きました。
ようやく8章まで来ました。
＝＝＝レビュー内容（下書き）＝＝＝＝＝＝
【ターゲット、こんな方におすすめ】
●大学生で工学を学んでいる方
●企業でCAE解析、シミュレーションをやっている方
●FEM、XFEM
【本書の特徴（メモ）】
材料力学と塑性力学を学んだ方で、これから亀裂解析の学習を進めたい方にとって良い。
亀裂応力の特性を表すJ積分について計算式も書かれており順を追って読み進めていけば理解ができる構成となっています。
途中式などは読者が行間を埋めて理解する必要があるが、文面からどのような式変形をすればよいかなど丁寧に述べられている。
要点を絞った書き方が随所にみられる。
亀裂線をどのようにモデル化するのか？
モデル化には数理モデルによるモデル化と離散化によるモデル化があるがその両方が丁寧に解説されている。
まずは数理モデルによって亀裂線と亀裂を定義し、有限要素法による離散化のモデル化とその問題点など解説がある。※定義がない部分もあるのでじっくり読まなければその理解が難しいところもある。
例題で式の意味が理解ができる。
2次元と3次元の解説も丁寧にあり2次元を理解できれば理解できるという内容構成である。
途中で「体積ロッキングって何？」となったのでこちらを勉強しました。
あとはPythonを使って有限要素法(GetFEM++)を眺めていました。
Pythonデータサイエンス勉強
統計学の勉強に引き続きデータサイエンスを学んでいます。
まずはnumpyやpandasの内容を丁寧に学んでいます。
■はやたす データサイエンス入門
こちらも大変勉強になりますね。
勉強ばかりしているとなかなか先に進めないのでほどほどにして実践に移っていきたいですね。
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