光学 【結像計算:第5回】散乱光は結像するとどう見えるのか？デルタ関数から考える
はじめに
散乱光分布を計算していて、ふとこれレンズで結像するとどう見えるんだろう？と思ったので波動光学に基づいてPythonで計算してみたシリーズの第5回です。前回までで結像計算を一通り扱い満足していたのですが、散乱光を結像すること...
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統計・機械学習 【統計のモヤモヤ #4】データは正規分布していないのに、なぜ正規分布を使うのか？
はじめに
実験データの解析などで正規分布を仮定した見積もりや議論によく出くわします。よく分からないからとりあえず正規分布としておこう、ってしたことありませんか？僕は何度も数えきれないほどあります。そしてあまり人からつっこまれないし、...
統計・機械学習 【統計のモヤモヤ #3】なぜ分散は n−1 で割るのか？頻度主義からNumPyのddofまで
はじめに
大学の統計の授業で分散はn-1で割ると習いました。(nはデータ点数)なぜnではなくn-1で割るのでしょうか？
この記事ではn-1で割る理由、実際のデータ解析での考え方、NumPyを使って求めるときにはどうしたらいいか...
光学 【位相計算:第2回】ホログラムを綺麗にしたい ― WGS法とPyTorchでどこまで改善できるか
はじめに
前回の記事で、特定の光強度パターンを作るための位相を求めるアルゴリズムとして、GS法を解説しました。実際に「YOHAKU」という文字を作ってみると、文字の形は綺麗に再現できました。ところが、よく見ると輝度がボツボツしてい...
統計・機械学習 【統計のモヤモヤ #2】決定係数R²が低いとフィッティングしてはいけない？実例で理解するR²の本当の意味
はじめに
実験データを元にフィッティングを行い、グラフを描いたときに決定係数 $R^2$（R2、coefficient of determination）がよく併記されています。もし $R^2 = 0.99$ のように1に近い値な...
光学 【スペックル:第4回】スペックル(Speckle)の統計的性質とクロスオーバー
はじめに
前回までに3回にわたってスペックル(speckle)で生じる光の分布の計算方法を詳細に解説しました。実際にスペックルの影響を考える際にはここまで詳細に扱う必要性に迫られることは少なく、スペックルの統計的な性質を押さえてお...
光学 【位相計算:第1回】SLMの位相パターンはどう設計する？Gerchberg–Saxton法をPythonで実装してみる
はじめに
以前浜松ホトニクス社のセミナー動画でLCOS-SLMの解説動画を見ることがありました。LCOS-SLMは空間位相変調器のことで、液晶を使って位相を制御することで任意のビームを形成する素子です。色々設定した後にONすると複...
光学 【フレネル反射:第2回】吸収を考えるとブリュスター角が存在しなくなる話
はじめに
光を吸収する物質の界面にてフレネル係数とブリュスター角を考えると、分からなくなったので解説する記事の第2回です。 前回記事で周辺知識と吸収のないときのブリュスター角の求め方について説明しました。今回は、吸収がある場合を考...
光学 【フレネル反射:第1回】吸収を考えた途端にフレネル係数が破綻した話
はじめに
大学の電磁気4で初めてフレネル反射やブリュスター角を習いました。 社会人になって仕事で新人の頃に吸収がある物質のブリュスター角の計算をしようとしたとき、屈折角が複素数になってしまい、これどうしたらいいんだ、、？となってし...
光学 【スペックル:第３回】斜方照明と材料特性を考慮した、よりリアルなスペックル(Speckle)計算
はじめに
スペックル(Speckle)をPython使って計算してみるシリーズの第3回です。前回は実際の試料表面の高さ場を求めて、スペックルの計算を行って高さが1nm程度のばらつきでもスペックルが発生することを確認しました。 今回...