光学 空が青い理由を突き詰めたら、宇宙規模になった話
はじめに
よく「なぜ空が青いのか？」を解説している記事を見かけます。「レイリー散乱で説明できて、波長が短い色ほど散乱されやすいから」という説明がされます。僕も以前、少しつっこんで解説記事を書きました。
レイリー散乱...
2026-08
光学 
光学 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【結像計算:第5回】
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...
統計・機械学習 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？【統計のモヤモヤ #4】
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 なぜ分散は n−1 で割るのか？頻度主義からNumPyのddofまで【統計のモヤモヤ #3】
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、Gerchberg–Saxton法(ゲルクベルク・サクストン法,以下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...
統計・機械学習 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【統計のモヤモヤ #2】
はじめに
実験データを元にカーブフィッティング(曲線近似)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...