モータはなぜ回るのか。
モーターの仕組みの実験は、自分としては、結構お気に入りの実験です。
○用意するもの
・方位磁針（ダイソーなど）
・棒磁石（ダイソーなど）
・コイル（ストローにエナメル線を巻いて作成）
・乾電池2本
・電池ボックス（あれば）
・導線（模型屋さん、ホームセンターなど）
・モーター（模型屋さん、おもちゃ屋さんなど）
コイルは、今回は作っていないのでエナメル線がいくらぐらいするか、わからないけど、なければ導線なんかでも大丈夫だと思う。
コイルの中には、ネジや針金など鉄心を入れる方がいいです。
電池ボックスはなければ電池の電極にセロテープで直接導線を貼っても大丈夫。
導線は、廃棄するようなおもちゃや電化製品なんかを分解すると簡単に手に入る。
モーターもミニ四駆とか、おもちゃにもよく使われているもので十分。
実験は3段階で行う。
・第一段階
磁石の力で方位磁針の針を回す。
方位磁針に棒磁石を近づけて、方位磁針の針が磁石に引っ張られることを示す。
また、棒磁石を方位磁針の周りを回すことで方位磁針の針が回ることを確認する。
・第二段階
電気の力で方位磁針の針を回す。
コイルに電池をつなぎ、第一段階と同じように電磁石で方位磁針の針を回せることを示す。
また、電池のプラスとマイナスを逆にすることで、コイルを動かさなくても方位磁針の針を動かせることを示す。
・第三段階
モーターが第二段階と同じ構造になっていることを確認する。
モーターの後ろの蓋を外して、中のコイルを取り出す。
蓋は、枠の金属の一部を折って抑えてあるので、マイナスドライバーなどで、この部分を伸ばして外す。
中のコイルは磁力で引っ張られているだけなので、引っ張れば取れる。
実際のモーターは、外側が磁石で、内側がコイルになっていて、第二段階とは逆になっているので注意。
電極が2つに分かれていて、回転するとプラスとマイナスが入れ替わる仕組みになっている。
コイルと蓋を戻して、モーターに電池をつないで、回転することを確認する。
電極の部分が引っかかって蓋が入りにくいので注意。
鉄球の拡散
拡散の様子を観察してみよう！
液体を使った実験だと、時間がかかって飽きそうなので、粒に振動を与える方法で擬似的に実験することにした。
最初は直径18mm程度のプラスチックの玉でやろうと思ったが、大きすぎて、うまくいかないみたいだったので、以前に自転車のベアリング用に購入して余っていた直径3.2mm程度のステンレスの玉を使うことにした。
実験は2段階で、初めに、密度の違うものがある場合には、混ざらずに密度の低いものが浮かんでいくことを確認し、次に、密度が同じ場合には分離していたものが徐々に拡散して混ざっていくことを見てみるというもの。
○用意するもの
・直径3.2mm程度のステンレスの玉500個ぐらい(今回使用したものはベアリング用のものでちょっと高級で1000円ぐらい)
・内径22mm程度の透明なプラスチックのパイプ(空気でっぽうの実験に使ったもの)
・パイプの蓋
・赤い油性マジック
・ステンレスの玉より密度が低いもの(今回は小さいほっぺちゃんを使用)
○浮かんでくる実験
プラスチックのパイプの片方を塞ぎ、ほっぺちゃん、ステンレスの玉の順で入れて、ほっぺちゃんがステンレスの玉に沈んだ状態にする。
↓沈められる前のほっぺちゃん
↓沈められたほっぺちゃん
パイプを下からドンドンと叩いて、振動させる。
徐々にほっぺちゃんが浮かんでくる。
○拡散の実験
ステンレスの玉のうち8個～10個ぐらいに油性マジックで着色しておく。
パイプに着色していないステンレスの玉を入れ、その上に着色したステンレスの玉を置く。
パイプを下からドンドン叩いて、振動させる。
徐々に着色した玉がもぐていき、適当なところでパイプを傾けて中の方を見てみると、着色した玉が全体に広がっているのが観察できる。
今回は、手元にあったステンレスの玉を使ったが、もっと身近にある、ビーズなどでも良いかも。
記事一覧
○科学実験
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/05/01/212018
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/05/01/213116
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/05/01/213930
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/05/03/130101
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/06/07/204310
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/05/06/065837
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/08/30/200555
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/08/30/202453
○Androidアプリの作り方
・画面に合わせてサイズを決める ～Androidアプリの作り方～
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/03/25/203907
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/03/29/200311
・Android上で使われている改行コードは何か～Androidアプリの作り方～
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/04/30/110727
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/05/31/105245
○体調の分析
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/03/23/185228
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/03/28/114209
・うつに効く薬ってなんだろうか？～うつに関するSNSの分析(集合知)～
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/03/27/131226
・うつに効く薬ってなんだろうか？(その2)～うつに関するSNSの分析(集合知)～
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/03/30/131331
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/04/07/095008
・うつに関係する薬名のリスト。(うつ日記のインポートの仕様)
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/04/09/131959
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/07/15/213019
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/07/18/091147
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2016/01/23/124535
・体調の分析～うつ日記の活用～
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2016/04/17/140908
○3DCG
・復活っ！
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/05/05/075525
・慣性。
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/06/21/085232
・バランス
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/08/08/182419
○その他
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/03/21/101424
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/04/30/203242
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/05/06/091330
・AVCHD(.MTSファイル)から日時字幕入りのDVDを作成する。
http://tokin-kame.hatenablog.com/entry/2015/05/31/141023
Rを使った体調の予測～うつ日記の活用～
体調は良くはなっているものの、波があって、朝起きてみたら調子が悪くて起き上がれないって時もたまにあります。
予め体調の変化が予測できれば、仕事の予定をずらすとか、予め最低限は終わらせておくとか、休養を多めに取って体調の波を小さくするなど、対策を取ることができるはずです。
前回は体調の変化を可視化して、周期性がありそうなことがわかりました。
今回は、うつ日記にたまってきたデータを用いて、体調の予測ができないか試してみることにしました。
予測の問題と考えた場合、データを予測する対象と、予測するための手掛かりとに分ける必要があります。
予測する対象は、目的変数と呼ばれるのですが、例えば体調の悪さにということになります。
手掛かりは、説明変数と呼ばれますが、今回は、仕事の負荷や出来事、曜日や天候なんかになります。
○体調の悪さを表すデータ(目的変数になるようなもの)
・調子の良い悪い 5段階の整数
・憂鬱感 3段階の整数
・不安感 3段階の整数
・気が重い 3段階の整数
・つらい、しんどい 3段階の整数
・倦怠感 3段階の整数
・気力 5段階の整数
・日中の眠気 4段階の整数
・早く目が覚める 有無の2値
・朝起きられない 3段階の整数
・頭痛 3段階の整数
・腹痛 3段階の整数
・活動具合 4段階の整数
体調の良い悪いや気力のようなものは、プラスとマイナスがあるため段階数が多くなっています。
○調子の悪さを予測する手掛かりになりそうなデータ(説明変数として使えそうなもの)
・仕事をした 6段階の整数
・つぶやき、日記のデータ 文字列
・起床時間 時刻
・就寝時間 時刻
・簡単な活動内容 文字列
・曜日 7つのカテゴリデータ
・処方箋のデータ 薬の種類と量
・天気 幾つかのカテゴリデータ
・気温 実数
・湿度 パーセント
・気圧 整数
・風速 実数
・風向 0～359の整数
・雲の割合 パーセント
・体調を記録した時の緯度と経度 0～359の実数
Rで簡単に使えそうだったので、ARIMAモデルを用いて、予測を行ってみます。
まずはベースラインとして、体調の良い悪いの過去のデータのみから、未来の体調の良い悪いをどの程度予測できるか試してみます。
3月1日～7月11日 のデータを、3月1日(1日目)～6月2日(94日目)とそれ以降に分けて、6月2日までのデータでモデルを作成し、その後の39日の体調を予測できるか試してみました。
とりあえずは、auto.arimaという関数を使って、予測モデルを作ってみました。
以下のコマンドで予測モデルを作成しました。
library(forecast)
feel <- read.table(“feel5.txt”)
model <- auto.arima(feel, ic=“aic", trace=T, stepwise=F, approximation=F, start.p=0, start.q=0, start.P=0, start.Q=0)
以下のコマンドで予測結果を取得しました。
forecast(model, level = c(50,95), h = 39)
モデルのパラメータは(1,0,0)になったが、予測が良くないみたいでした。
自分の体調の波は、18日周期があるみたいでしたので、今度はauto.arimaに頼らず、適当にパラメータを決めて、モデルを作成してみました。
以下のコマンドで予測モデルを作成しました。
model <- arima(feel, order=c(18,0,1))
こうして作ったモデルで39日間の予測をして、実際の体調と比較してみたところ、上がり下がりの傾向が結構一致しているようでした。
○実測の特徴
・101日目に凄く悪い
・118日～120日の間、凄く悪い
○予測結果の特徴
・100日目で最も悪く、101日目もかなり悪い
・その後回復して、111日目で一旦落ちて、回復
・119日目に向けて落ちて、120日目は一旦上がり121日目に少し落ちてから上がる
まぁ、元々規則性が強かったってのはあるけど、傾向は結構予測できている感じ。
この方法による予測がある程度参考になるとして、私の明日からの体調はいったいどうなるのか、予測してみました。
これによると、今週は金曜まで比較的低調で、木曜日に特に調子が悪くなるとのことです。
なんか、今週の占いみたいな感じがしてきましたが。
これを見ながら、一週間を過ごしてみました。
結果はと言うと、微妙です。
木曜日の体調は、良くはけど、凄く悪いってほどでもなく、どちらかと言えば悪いというぐらいでした。
まぁ、水曜日よりは悪くなっていましたので、調子の上がり下がりの傾向で言えば当たってると言えなくもないのかもしれません。
金曜日には少し回復しましたし。
まぁ、元々、体調の良い悪いのデータだけで予測するのは無理があるとは思ってたんですけどね。
途中で処方も変わってますし。
ここをベースラインとして、他のデータと組み合わせることで、どこまで精度を上げられるかですね。
他のデータを組み合わせるためには、Rの使い方ももっと勉強しないといけません。
それはそれとして、予測結果をもっと簡単に出せるようにしたいです。
うつ日記に、データをサーバへ送る機能を追加したい。
家のパソコンをWebサーバにして、WebAPIを作って予測結果を返すようにすれば、気軽に予測を出して、1日ごとに予測精度を評価できますね。
ということで、今後の課題は、以下のような感じになります。
・体調の良い悪い以外のデータも活用して予測精度を上げること。
・ARIMAモデルのパラメータをもっとちゃんと決めて最適化すること。
・アプリに予測用のサーバとデータをやり取りする機能を実装すること。
うつ日記 ～うつを克服するための日記～
https:/
体調の変化を可視化する～うつ日記の活用～
体調は良くはなっているものの、波があって、朝起きてみたら調子が悪くて起き上がれないって時もたまにあります。
突然動けなくなるのって、困りものです。
うつ日記にデータもたまってきたことですし、体調の変化を分析してみたいと思います。
○活用できそうなデータ
うつ日記を使って体調を記録することで残るデータと、普段のつぶやきや日記などSNSに残っているデータ、そのほかには仕事のスケジュールなどのデータが活用できるかと思います。
・毎日の体調の記録(うつ日記)
・その日ごとの活動具合や活動内容など(うつ日記)
・天候の情報(うつ日記)
・処方されている薬の種類と量(うつ日記)
・つぶやきや日記などの内容(SNS)
・必要があれば業務内容なども(仕事のスケジュールなど)
ちなみに、うつ日記では、以下のような感じで、体調を記録します。
天候は、体調を記録した時に自動的に記録されます。
たまったデータをCSV形式で表示する機能がありますので、それをコピーペーストしてパソコンで処理することにしました。
○体調の可視化
調子の良い悪いがどういう傾向で変化しているか見てみることにしました。
処方の量も安定し、復職した後の3月1日から、7月11日までの期間でグラフにしてみた。
上に行くほど体調が良く、下に行くほど体調が悪いことを表します。
左端が3月1日、右端が7月11日です。
こうしてみると、周期的に体調が変化しているようにも見えます。
4つの深い谷の間を数えてみると、ほとんど正確に18日周期になってることがわかりました。
理由はわかりませんが、周期性があるのなら、予測もできるかもしれません。
ということで、次回は予測を試してみることにします。
慣性。
今日はよく仕事をした、もう時間も遅いし、明日のために今日はもう帰るべき
わかっている、でも、もう少し、
もう少しやれば一区切り、もう少し頑張れば今晩は安心して眠れるはず
なんか今日は、体が重い
やらなきゃいけないことも、やりたいこともある
きっと、パソコンの前まで行って、電源を入れたら始められるはず
でも、起き上がれない
どっちも効率悪くて、非合理的にも思える
だけど、それはきっと自然なこと
動いているものは動き続けようとするし、止まってしまったら止まったままでいようとする
人はそれを慣性と呼ぶ
物理学の基本的な概念
人も自然の一部なら、慣性に縛られるのは当然のこと
それでも慣性に逆らいたいのなら
爪をとげっ！
地面に、壁に、誰かにしがみつくための爪をとげ
自分が動き出そうとする力を地面に伝えるための爪をとげ
爪は何かを、自分自身を、傷付ける
傷付けられないようなら、その爪に意味はない
自然法則に逆らおうというのなら、鋭い爪と、それを使う覚悟が、必要なんだ
誰も傷付くことなく、今が変わったりはしない
傷付けることが怖いなら、衝突するまで、滑り続ける覚悟を決めろっ！
