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¥100が欲しいんじゃなくて1日一杯のセブンカフェのコーヒーが飲みたい人 100円払わ…

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¥100が欲しいんじゃなくて1日一杯のセブンカフェのコーヒーが飲みたい人 100円払わなくてもほぼ読めるので、お布施だと思ってください 中の人を直接知ってる方は会ったときにでも社畜に研究の話聞かせてくれると喜びます

コラッツの問題で出てくる数字についてPythonで解析してみる

まず、コラッツの問題とはなんぞや。 とてもシンプルですね。任意の正の整数 nに対して、 １．　n が偶数の場合、n を 2 で割る ２．　n が奇数の場合、n に 3 をかけて 1 を足す この単純な操作で、どんな初期値でも必ず 1 に到達するんですね。 例えば、３→１０→５→１６→８→４→２→１となります。 これを見ただけでも勘のいい人なら、２の乗数になった時点で、確実に１に到達することや、何やら５の倍数も怪しげだな。。。と思っているかもしれません。 では、実際に１５

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    • Pythonでパチもん画像を300枚作る

      前回は見よう見まねで画像の合否を判定するコードを実装したものの精度が悪いので、元データを増やすべくちっさい部品を1枚1枚おいて写真を撮るのも面倒なので、パチもん画像を300枚作って一気に増やすことにした。参考にしたのは、以下のサイト。 https://keras.io/examples/generative/conditional_gan/ まずは、元なるデータセットを作るため、 keras.preprocessing.image_dataset_from_directo

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      • 画像学習の過程を可視化する

        先日、ワッシャーみたいな部品の検査を目視でやっても、人によって良し悪し違うし、そもそもこれ部品の検査ではなく視力検査なのでは。。。？ などと、末端の兵隊なりにいろいろと思うところがあったので、文句たれててもしゃーねーし、いい方法探すかと思って、いい方法探したら、ありました。 しかも日本語で。 自分の場合は、自動化起案したら早々にリジェクトされたので、自分だけでも楽をできたらいいやと思って、上のコードを実装してみました。 んで、学習済みのモデルを使っての転移学習なので、大

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        • PyhtonのRDKitを使って，DOBNAを作る

          以前の記事で紹介した置換基スクリーニングを活用して，多環骨格を作れないかと思って色々と試行錯誤したので，その記録です。 まず，大前提のDOBNAってなあに？という方のために，一応論文を貼っておきます。 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.201506335 当初イメージした工程は以下の通り。 1. フェニルエーテルを作る。 2. ホウ素を入れる。 3. 結合をつないで，失敗作は消す。 実際，１の工程は簡単でし

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          GaussianのTDのlogの情報を使って放射速度定数を推定する

          大したことはやってないのですが，使うパラメータとしては，振動子強度（双極子モーメント）と極大波長からEinsteinのA係数を計算することで，オーダーが一致するレベルで放射速度定数を推定できます。 オーダーしか一致しない原因はいくつかあります。 一つは計算リソースの問題で，計算レベルを下げたり，励起状態計算をサボっていること。発光側なので，S1の構造最適化を高いレベル（ωB97とかcc-pVTZとか）でするべきですが，特にDonor-Acceptor型の励起状態で捩れる分子

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          GaussianのTDのlogの情報を使って放射速度定数を推定する

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          PyhtonのRDKitを使って，置換基をスクリーニングするDFTxTB計算用のinputを作る方法

          PyhtonのRDKitのrdChemReactionsという模擬反応機能？を応用して，置換基をスクリーニングします。 反応の記述法は種々ブログやHPなどで紹介されているので割愛します。 例えば，ピロールの置換基をスクリーニングしたいときに，いきなり全通りやってもいいのですが，一旦臭素化して重複する可能性のある置換位置を消すやり方が，種々ブログやHPなどで紹介されています。 以下，順を追って説明すると， AllChem.ReactionFromSmarts("[ch:1]>

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          PyhtonのRDKitを使って，置換基をスクリーニングするDFTxT…

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          PythonでGaussianのTDのlogからsingletとtripletのエネルギーを抽出してcsvにまとめる

          前回の応用編ということでだいたいの構成は似てます。 #!/usr/bin/env python# coding: utf-8import sysimport osfrom os import chdirimport reimport argparseimport openpyxlfrom openpyxl.styles import numbersimport openpyxl.drawing.imagefrom io import BytesIOimport glob

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          PythonでGaussianのTDのlogからsingletとtripletのエネル…

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          PythonでGaussianのlogからHOMOとLUMOのエネルギーを抽出してcsvにまとめる

          アプリケーション化する都合でnumpyとか使わずに書いてたり，色々複雑になってます。 #!/usr/bin/env python# coding: utf-8import osfrom os import chdirimport sysimport argparseimport openpyxlfrom openpyxl.styles import numbersimport openpyxl.drawing.imagefrom io import BytesIOimpor

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          PythonでGaussianのlogからHOMOとLUMOのエネルギーを抽出…

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          ProgdynのLSF環境用の書き換えメモ

          計算化学.comで紹介されているProgdynですが，SLURMジョブスケジューラーでの使用を前提に書かれているので，HPCシステムズなどから購入したクラスターマシンではLSFを使用していることも多いと思うので，LSF環境用の書き換えなど 1. githubからディレクトリごとダウンロードする。 git clone https://github.com/nwohlgemuth/ProgdynSuite.git　と打ち込む。 ディレクトリ名をProgdynSuite-mas

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          ProgdynのLSF環境用の書き換えメモ

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          gviewエラー回避

          MacOS Mojave以降でgviewの軌道を可視化する機能などが使えなくなるトラブルの回避策 1. アプリケーションからAutomatorを起動し，Automatorで新規ファイルを作成する 2. 書類の種類を尋ねられるのでアプリケーションを選択する 3. 検索窓で "実行" と検索し，シェルスクリプトを実行をダブルクリック 4. シェルで/bin/bashを選択し，以下のテキストを貼り付ける。 export PATH=/Applications/g16:/Appl

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          gviewエラー回避

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