私のポートフォリオ
これまでの数年間、私は航空宇宙工学の専門知識をソフトウェア開発と組み合わせ、複雑で革新的なプロジェクトを幅広く手掛けてきました。私の焦点は、現代の研究、工学、技術のニーズに応えるため、効率的な数値シミュレーションと高性能ソフトウェアの開発にありました。このブログ記事では、数学、物理学、計算モデルにおける私の専門性を反映した主要なプロジェクトを紹介します。
個人ウェブサイト
私のオンラインプレゼンスの中核は、私自身で構築した個人ウェブサイトです。このカスタムビルドされたレスポンシブなウェブサイトは、私のプロフェッショナルなハブとして機能するだけでなく、私のウェブ開発スキルも示しています。デスクトップとモバイルの両方で最適なユーザー体験を提供するために、Bootstrapを活用してレスポンシブデザインを実現しました。さらに、シンタックスハイライトや動的コンテンツ生成などの機能を強化するために、カスタムJavaScriptライブラリを開発しました。
ウェブサイト構築で直面した主な課題は、私のすべてのプロジェクトにおいて維持している高いコーディングとパフォーマンス基準を守ることでした。この課題に対処するため、コードのミニファイ、リント、デプロイ自動化のためにカスタムスクリプトを実装しました。その結果、すべての作業に対する私の細部へのこだわりを反映した、効率的でスムーズなウェブサイトを作り上げました。
MA Libs
私のポートフォリオで最も重要なツールの一つは、C++とFortranで開発された多機能なライブラリセット「MA Libs」です。このライブラリは、C++、Fortran、Python間のシームレスな相互運用性を実現するために開発され、特定の計算問題を解決するだけでなく、複数のプロジェクトで使用できるように統合されています。
MA Libsには、BLAS/LAPACK（高性能数値計算に不可欠なもの）のバインディングや、信頼性のあるデータシリアライズのためのHDF5ユーティリティが含まれています。さらに、数値結果を2Dおよび3Dで視覚化するためのOpenGLインターフェースも備えており、複雑なデータセットの解釈と提示に欠かせません。
量子力学スピンシミュレーション
量子力学は私にとって特に興味深い分野であり、それは量子力学スピンシミュレーションプロジェクトに反映されています。Pythonを使用して、1スピンおよび2スピン系のシステムとエンタングル状態をモデル化するインタラクティブなシミュレーションを開発しました。このプロジェクトには、量子力学によって予測された非古典的な相関を探求できるEPRパラドックスのシミュレーションも含まれています。
シミュレーションには、量子スピン動力学を直感的に理解できるリアルタイムのビジュアライゼーションが含まれており、学生や研究者にとって量子力学の基本原理を説明する優れたツールとなっています。
シュレーディンガー方程式のシミュレーション
私のポートフォリオのもう一つの主要なプロジェクトは、1次元および2次元でのシュレーディンガー方程式の数値シミュレーションです。このシミュレーションは、自由空間、調和振動子、ポテンシャル障壁など、さまざまなポテンシャル下での波動関数の進化をモデル化するために開発されました。また、量子干渉の象徴的なデモンストレーションである二重スリット実験の詳細なモデルも含まれています。
時間発展における高精度を達成するために、クランク・ニコルソン法とルンゲ＝クッタ法を使用しました。これらのシミュレーションの結果はリアルタイムで視覚化でき、さまざまな物理シナリオ下での量子波動関数の挙動について洞察を提供します。
軌道シミュレーション
天体力学の分野では、太陽を中心とした惑星の軌道動力学をモデル化する軌道シミュレーションを作成しました。このプロジェクトは、実際のデータと物理ベースのモデルを使用して、正確な惑星軌道をシミュレートします。シミュレーションは完全にカスタマイズ可能で、初期条件や物理パラメータを変更することで、さまざまな軌道挙動を研究できます。
このプロジェクトでは、結果の解釈を助けるために軌道動力学がグラフィカルに表示されるなど、視覚化が重要な役割を果たしています。このプロジェクトは、モデリングとプレゼンテーションにおいて私が重視している精度と明確さを反映しています。
MNIST分類
ニューラルネットワークと機械学習の探求の一環として、MNISTデータセットを使用した画像分類に焦点を当てたプロジェクトを開発しました。このプロジェクトは、高性能かつ効率的な最適化のために設計された私のカスタムニューラルネットワークリブラリを活用しています。ニューラルネットワークのトレーニングには、確率的勾配降下法（SGD）と遺伝的アルゴリズムの2つのアプローチを実装しました。各アプローチにより、ニューラルネットワークの挙動と最適化の独自の探求が可能となります。
このプロジェクトは、画像分類のような実世界の問題を解決するために高度なアルゴリズムを適用する私の能力を示しており、機械学習への継続的な関心を反映しています。
結論
これらのプロジェクトは、私のポートフォリオの一部を表しています。私の仕事は、量子力学から機械学習に至るまで、多岐にわたる領域にわたり、常に複雑な問題を効率的に解決することに焦点を当てています。
詳細については、こちらから私のポートフォリオをご覧ください。