テーラー展開は、CAE関連書籍に割りと掲載されていますが、3次は精度が悪いいう話

テーラー展開は、CAE関連書籍に割りと掲載されています。

三角関数ですと、X＝０近傍は

　Sin（X)≒X-X＾3/3！+X＾5/5！-X＾7/7！+X＾9/9！…

　Cos（X)≒１-X＾2/2！+X＾4/4！-X＾6/6！+X＾8/8！…

ググルと出てくるいう。次数が上がる程に精度UP。

F(X)みたいに、変数が一つはOKとして、技術計算は、

幾何空間全域を扱うので、F(X,Y） や F（X,Y,Z）　にてどうかが問題。

実は、3次は精度が悪いいう話も聞きます。

やってみたら予想外の結果だった！。

てな事は、技術系は分野問わず良くあります。　メカ分野はそれが多く注意。

CAEの場合、解く問題は　F(X,Y）  F（X,Y,Z）。　対して、F(X)みたいに、変数一つの例は、

偏微分を扱わず、基礎にならない。　私はそう思いますが。単純化されたものが、

基礎として扱われ、拡張＆応用すると問題発生。メカは、その類が多い思います。

例えばエレキは、電圧電流の基礎が実態に近い。対して、メカは実態が複雑です。

その複雑な実態を、丸ごと計算可能になった今日ですが…

理屈そっちのけ気合派が成果を出し、理論派を粉砕。そんな事が実は多い。

試作できる分野ほど、気合派優勢だったりの体質の企業が多い、メカ分野です。

理論そっちのけ派は、ガリガリ試作して、失敗重ねるうちに技術獲得＆エースに。

一方、理論派は地味に終始しががち。メカ分野はそんなもので…。

知る範囲、厳しい学風出身者も、（メカでは）地味な傾向。失敗恐れ、大胆さ喪失か？

勿論、市場での失敗は不祥事。試作＆実験で失敗重ね仕上げるのがメカですが。

一方で、勘に頼る、切った貼ったでは、良い商品は出来ん訳ですが。

企業が、大学起点に展開されたり、ソフトウェア業や電気電子分野はよくありますが、

メカ全般それも少ないいう。(ロボット等でありますが、機械系は学術との関連は…)

メカ設計分野は、理屈屋・理論屋は粉砕され易く、注意が必要。それを教科書に…

メカは教科書理屈通り行きにくい＝３次元を扱い、想定外が起こり易い故と思います。

それに合致した体質に染まるのか、メカ設計は、適当にモサモサ、アホっぽい体質になりがち。

教科書通り＝二番煎じ。非常識的アホっぽさが一流の道。エレキ等と体質違いに注意。

特に、理学系出身者に、メカ屋は随分アホに写るのか？　理学系から、メカ設計エ-スに…　

その例は少ない思います。

「CAEは理論しっかりしてて大丈夫」　当初、私は、そう思っとりましたがぁ、

実は理論は少々怪しい思います。例えば、幾何の偏微分は、差分法と解法酷似。

故に、差分法同様、メッシュ直交性必須な筈。しかし、教科書に書いてないッ！

「直交」　いう、言葉を知らない技術者も普通。大丈夫なのか！？

FEMの理論万能視する人は多いですが、賢人は見切り、判ってない人が熱心？。

罠に注意！　　学問学術分野も、欠点短所、十分紹介する体質に変わるべき思います。

でないと、万能視する勘違い・信頼失墜・実用での事故もあり得る懸念。

多くの問題は、短所無頓着・軽視で発生している事が多い思います。また、

魔法的で便利が当然な昨今、短所克服せぬままの推進＝無責任・嘘つき

煽り屋になりかねない危険性注意。私は教訓あり。推進的立場の人は、短所に十分注意。

CAEのみならず、前職で研究所が２度潰れた理由＝短所配慮克服、甚だ不十分だったいう。

無責任のレッテルは、研究職も陥り易い罠です。実用は十分な短所克服が不可欠。

メカは、想定外が起こり易く、理論が現実と乖離しがち。理論が当てにならない.

メカ分野独特の特徴も注意。「理論・理屈通り行かん」「やったが出来んゾ？」

アレッ？！そんな筈では…　みたいな事態に陥り易く注意。それを教科書に…

（設計は、地震・落下・衝突・事故.・種々の劣化 等 実態不明な想定外の対処次第いう事が多い）

CAEの場合、短所克服の理想・究極は、教育人材テクニック不要。パラドクスめいて、そこも注意、

CAEは、普及済ですが、万年克服されないのがメッシュ依存症

CAEは、既に普及済で、万年実用途上でもないのですが

メッシュや点群に解が依存する問題は、万年克服されず

普及がニッチ分野限定ですので、車でいえば、燃料電池カー程度の水準

（よりはもっとマシか？）　偏微分が完全に厳密に解けるならば、

内燃機関並みに普及するのではないか？　その点で、惜しい技術。

私はそう思いますが。問題は部分的にしか克服されない予想。

完全に、厳密に解けるならば、真っ黒メッシュで大規模計算して出来上がり。

そう行かぬ現実。　対処法等、書籍は未記載。抽象論、頑張りましょう的

精神論っぽいものも目立つ印象。　メッシュ依存等の抜本解消は期待薄。

私は、偏微分が良好に計算できるモデルで計算するしかない！　と思います。

が、適切なモデル化＆諸設定を、ガリガリ頑張り実施＝それでは万年実用途上のまま。

教育スキルテクニック不要。数学物理などの勉強苦手でも大丈夫、

でこそ設計支援。しかしながら、設計業もですが、　出来る人が、

簡単便利＆人材不要化等拒否る点も読む必要あり。それを教科書に…

その難題をせねばらなんのがＣＡＥいう。

難解な理論＝皆判らない＆多数派は間違える。そこも読む必要もあり。

低Re数や非粘性流や伝熱問題等等の分布緩慢な問題＝メッシュ依存殆どなし。

シビアな問題は、メッシュ依存が起こり易く注意。

理屈判ってない人が、トンテンカンテン頑張り世界一の商品開発。一方で、知識豊富な人は、

失敗恐れ地味に終始。難課題から逃れたりでエースになれず。メカ分野はそんな傾向あり。

（お利口さんが強いエレキ等と違ってて注意）

失敗恐れる人は喋り達者になれない。語学と似た傾向。

3次元に関わる離散計算=計算技術の中で超難。欲しいのは簡単堅実な定量評価術。

便利なものに囲まれ皆目が肥えて…便利で魔法的＝それが普通な世の中。色々判る人が、

（簡単便利的）解決策作る必要性。しかし、賢い人は、難儀・難解なものを作ってしまう感。

理論はじめ色々難しく、使う上で努力必須＝解析分野の常識＝なので難解でOK！じゃない筈。

大半の）離散化計算に必須なもの ← 偏微分を完全厳密に解く事 如何に実現させるかが問題

計算技術は、十分に発展。結果、「流体も構造も、やる事がなくなった

後は、マルチフィジクス」　なんて　よくある見解。

「私が行いたい事はマルチフィジクスまでは不用」「なので簡単」　考えがち

支配式が完全に解けるならそうなります。　しかし、現実に、そうは行かない

例えば、メッシュ依存が起こってしまう、痛い問題があります。(他も色々)

構造解析の場合、（簡略や理想モデルでない）現実的モデルで①②を行うのは

超絶厄介ですが、教科書は殆ど触れてなく、注意が必須です。　昨今は

不完全な解法が盛ん。完全に解く事をめざす研究は後退にも見えます。

悪くみれば、問題を隠すため。専門家が動員されてるようにも見える。

ガリガリ頑張って、出来るのは簡単な問題限定。　

出来ても、精度生産性信頼性に問題あり。楽すべく、精度・生産性・堅実性

上げるべく、自動化が出番になる筈。思いますが、その方向に向かってるようにも見えない。

色々方向性に疑問を感じるのは私だけか？

技術が十分開拓され、問題①②が存在しない事になっており、

残る課題はマルチフィジクスであったり、利便でクラウド活用等、盛んですが

万年解消しない問題を、読んでおく必要あり。　解析に限らず、実用上の

現実への適応難=よくある話。後で気付く手遅れ注意。解法は、写像変換で、

直角との相対差異を補填する手法しかない筈。

http://ameblo.jp/jishii/archive1-201701.html　　リンク先の写像変換式が

誤差の元。解消は、大変難しい点に注意。細かいとOKみたいな、

微妙な記述にも注意。理論＝万能と考える、過信は危ない思います。