タグ: シミュレーション

MuJoCo 3.14の新ipcモード：布の貫通を防ぐ仕組みと制限 2026/10/3
MuJoCo 3.14は実験的なipcフラグで、位置の更新が交差しないことを確かめてから確定する方式を、布のような薄い変形体の接触に加えた。Genesisの例と並べ、外れた機能を整理する。
MuJoCo MJXのJAX版とWarp版の違い：接触の扱い・速度・対応GPU 2026/9/30
MJXのJAX実装はどの世界でも同じ個数の接触を生成し、Warp実装は世界ごとに実際に起きている個数だけ接触を生成する。三つの世界の例でこの差を数え、作り手の説明と実測と、高速実行がNVIDIA GPUに限られ自動微分に未対応という制約を一次資料で確かめる。
倒立振子をLQRと強化学習で比べる：学習コストとLQRの遅延の限界 2026/9/2
台車の上の棒を、まず自分で（難しい）、次にLQRの自動操縦で（簡単）、最後に強化学習で。後ろの二つを同じ指標で測ると、賢く見える方法も無料ではないと分かる。さらに制御に60ms遅延を足すと自動操縦の「完璧」は崩れ、80msで倒れる。sim2realギャップを指で触る。
量子コンピュータの化学計算はどこまで来た？量子優位が言えない理由 2026/8/17
量子古典ハイブリッドは12,635原子のタンパク質–リガンド複合体まで届いたが、著者ら自身が量子優位性とは呼ばないと明記している。2026年の別論文は量子アルゴリズムをGPU上で古典的に走らせ、化学での境界を200量子ビット超へ押し戻しうると示唆した。
サロゲートモデルとは？元が取れる条件：解く回数と比べる相手 2026/8/16
訓練済みのサロゲートモデルが数秒で答えを返すという報告があるが、サロゲートモデルはデータ生成と訓練という前払い費用を伴う。採否は実際に解く回数と、誤差を揃えた古典ソルバとの比較で決まる。
NOAAのハイブリッドアンサンブル予報：AIと物理を混ぜる理由と効果 2026/7/27
NOAAは気象のアンサンブル予報に、物理モデルとAIモデルを一つの集団に混ぜたハイブリッドを実運用で入れた。AI版の集団は従来の約9%の計算資源で動くが、設計の芯は置き換えではなく足し合わせにある。初期評価では、混ぜた集団が主要な検証指標の大半でどちらか単独より良かったという。
DFTとは？密度汎関数理論の考え方と、計算が遅い理由・近似の限界 2026/7/25
DFT（密度汎関数理論）は、材料の性質を量子力学の原理から予測する第一原理計算の主力である。全電子の波動関数は厳密には事実上解けないが、DFTは問題を電子の密度で解き直してこれを可能にした。それでも標準実装の計算量は原子数のおよそ3乗で増え、正確さは交換相関の近似で決まる。その遅さと精度の限界の出どころを辿る。
シミュレーションの信頼性はどう確かめる？V&Vと検証範囲の外の危うさ 2026/7/4
「何でもシミュレートできる」という宣伝は、その計算が正しいと誰がどう確かめたのか、という問いを飛ばしている。工学が規格化してきたV&Vの手続き、妥当性確認の範囲の外で使われたコロンビア号のCrater、そしてML代理モデルの弱い基準線まで、シミュレーションの信頼の源泉と限界を辿る。
天気予報は何日先まで当たる？「約2週間」の限界とAIで変わるか 2026/7/4
予報が当たる日数は着実に延びた。現代の5日予報は1980年の1日予報と同じ精度だ。それでも、緯度や規模で幅はあるものの、俗に「約2週間」と言われるあたりで頭打ちになる。延びたのは限界の手前の日数で、限界そのものではない。本稿は予測可能性の地平線を論じる。
Wave Function Collapseの仕組み：地図デモで動かして理解 2026/6/29
海・浜・陸のタイルを隣接規則に従って配置する。あなたがセルを固定し、ソルバが意図の周りを埋め、矛盾した固定には地図を捏造せず「解なし」と返す。価値は生成ではなく制御の側にある。
Leniaとは？人工生命の「生き物」が生まれる条件をデモで探る 2026/6/29
連続セルオートマトンLeniaで測ると分かる。規則を選べば模様は持続する。だが、ランダムな種から局在した「生き物」が出るのは、つまみの端の細い一角だけで、そこでも初期条件次第だった。288通り走らせて2通りである。規則と種をともに合わせた Orbium を置けば、局在したまま泳ぐ。
反応拡散とは？Gray-Scottモデルで模様ができる仕組みとデモ 2026/6/29
二つの仮想化学物質が拡散し、反応する。ルールは一つなのに、feed と kill の2つの数字と撒いた種で、斑点・迷路・サンゴ・指紋へと模様が分岐する。Gray-Scott反応拡散を触り、素の土台が安定で模様は有限の種にだけ応じる点が Turing の機構と違うことを Pearson（1993）で読む。
分子動力学とは？原子の運動を解く仕組みとシミュレーションの限界 2026/6/26
温度とは原子の動きの激しさだ。では、その動きをコンピュータの中で再現できないか。原子一つひとつにニュートンの法則を当てて時間を進める計算を、分子動力学と呼ぶ。実際に走らせたシミュレーションでは、結晶の秩序が崩れていく。
脆性破壊とは？キズから割れる原因と、ものづくりの対策 2026/6/25
脆い材料はなぜ、そこで割れるのか。切り欠きを入れた結晶の板を分子動力学で引き裂くと、ひびはキズの先端から開いて板を横切る。応力集中、Griffith の平方根則、最弱リンクの考え方から、ものづくりがキズを恐れる理由をたどる。
拡散とは？原子が混ざる仕組みと、距離が時間の平方根で伸びる理由 2026/6/25
半導体に不純物をしみ込ませる、鉄を硬くする、セラミックを焼き固める。どれも、原子が別の物質の中へ少しずつ移っていく「拡散」という現象だ。実際に走らせたシミュレーションで、その“遅さ”の正体まで見てみよう。
温度とは？原子の揺れで分かる、材料が伸びる・溶ける・混ざる理由 2026/6/21
「熱い」「冷たい」は、手で触れば分かる。では原子の目線で見ると、温度とは何だろう。材料の中では、温度は原子の揺れの激しさとして現れ、その揺れが伸びる・溶ける・混ざるといった現象を引き起こす。
金属は曲がるのにガラスが割れるのはなぜ？転位とすべり面の有無 2026/6/21
スプーンは曲がるのに、コップは落とすと割れる。違いを主に分けているのは材質名ではなく、動かせるすべり面があるかと、結合が方向にこだわらないかである。金属の転位、ガラスの網目と表面の傷、結晶格子を持たない金属ガラスから、この違いを説明する。
ダイヤモンドと黒鉛の違い：構造・硬さ・電気を通す理由 2026/6/21
地球上で最も硬い天然の物質と、紙の上で崩れていく芯。芯に使われている黒鉛とダイヤモンドは、同じ「炭素」だけでできている。違うのは中身ではなく、原子の“並べ方”だ。材料の性質は組成だけでなく構造で決まる、という見方をこの組で確かめる。
脳データのノイズとは？瞬きやドリフトが検出を狂わせる仕組み 2026/6/19
神経データの信号とノイズを分ける作業は、機械学習以前の問題だ。測定・アーティファクト・解釈のギャップが本当のボトルネックである理由を、触れる合成デモとともに論じる。

← 全タグ