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講義で使ったLLM: 2024年度Q4 材料計算科学基礎 

• 特に書いてなければ、Microsoft 365 Copilot (GPT4モデルとのこと) を使っている

関連Web

• チュートリアル： 学生と教員のためのpythonとChatGPT活用法
• 以下のWebページには生成AIで作成したプログラム、サーバのインストール方法、フレームワークの説明などを修正して掲載しています
  Webプログラミング
  python 基本的なプログラム例と文法

生成AIの活用に関する報告書作成

• LLM_report.docx

講義で用いたプロンプト

• 状況: Visual Studio Codeのpython拡張のJupyter notebookが実行できなかった
  プロンプト:　VSCodeにipykernelをインストールする方法を教えてください
  回答: pip install ipykernel
   
• 状況: Jupyter notebookファイルをpythonスクリプトに変換するコマンドがわからなかった
  プロンプト： VSCodeでJupyter notebookファイルをpythonスクリプトに変換する方法を教えてください
  回答: jupyter nbconvert --to script test.ipynb
   （Jupyter notebook編集画面のツールバーの"エクスポート"メニューでも変換できる）
   
• 状況: pythonのimportについて、exp()関数を例に説明したので、他にどのような関数が使えるかを示した
  プロンプト: pythonのmathライブラリで使える数学関数を全て挙げてください。結果はコピペできる形で出力してください
  回答: Pythonのmathライブラリで使える数学関数は以下の通りです。これらの関数をコピーして、コード内で自由に使うことができます:
  import math
  
  # 数学関数一覧
  math.acos() # 逆余弦関数
  math.acosh() # 逆双曲線余弦関数
  math.asin() # 逆正弦関数
  math.asinh() # 逆双曲線正弦関数
  math.atan() # 逆正接関数
  math.atan2() # y/x の逆正接関数
  math.atanh() # 逆双曲線正接関数
  math.ceil() # 切り上げ関数
  math.comb() # 組み合わせ
  math.copysign() # 符号のコピー
  math.cos() # 余弦関数
  math.cosh() # 双曲線余弦関数
  math.degrees() # ラジアンを度に変換
  math.dist() # 距離
  math.erf() # 誤差関数
  math.erfc() # 余誤差関数
  math.exp() # 指数関数
  math.expm1() # e^x - 1
  math.fabs() # 絶対値
  math.factorial() # 階乗
  math.floor() # 切り捨て関数
  math.fmod() # 浮動小数点数の剰余
  math.frexp() # 仮数と指数を得る
  math.fsum() # 精度の高い合計
  math.gamma() # ガンマ関数
  math.gcd() # 最大公約数
  math.hypot() # 直角三角形の斜辺の長さ
   
• 状況: 最小二乗法のプログラムで使うデータファイルを作成する必要があった
  プロンプト: y=3xに従い、ノイズを含むデータのCSVフォーマットのテキストを出力してください。xの範囲は0~10で１置きで
  回答:
  
  
   
• 状況: 2023年のチュートリアルで、ChatGPT3.5に線形最小二乗法のプログラムについて質問した
  プロンプト: pythonで logN = a + b * Tinv にフィッティングするプログラムを作ってください
  回答: 以下が回答のプログラム
  # numpyライブラリを 別名 np でimport 
  import numpy as np
  # numpy.polyfit() の呼び出し。
  a, b = np.polyfit(Tinv, logN, 1) 　
  問題点: 戻り値の順番を間違えている。チュートリアルでは、Bingで検索した記事を参照して修正する例を紹介
  修正プログラム:
  b, a = np.polyfit(Tinv, logN, 1) 

 
• 状況: プログラムの自習に便利なプロンプトを紹介
  プロンプト: 以下のプログラムが何をしているか、わかりやすく説明してください
  
  回答: 以下、抜粋
  このプログラムは、CSVファイルからデータを読み取り、線形回帰を実行し、その結果をプロットするものです。
  以下に詳細を説明します： 
  １．CSVファイルの読み込み:
  　　・ data2.csvというファイルを開きます。
  　　・ 空のリスト xs と ys を初期化して、CSVファイルから読み取る x 値と y 値を保存します。
  　　・ファイルの最初の行を読み取り、x 軸と y 軸のラベルを取得して xlabel と ylabel に格納します。
  ２． データの処理
  　　・ 残りの行をループで読み取ります。
  　　・ 各行をカンマで分割し、x 値と y 値を取得します。
  　　・ これらの値を浮動小数点数に変換して、それぞれ xs と ys のリストに追加します。
  　　・ 各行の x 値と y 値を表示します。 
  以下、続く

 
• 状況: 講義では、一般的なプログラム言語の書き方でpythonプログラムを作ってきたが、pythonにはpython固有の書き方もあり、場合によっては高速化、可読性の向上ができる
  プロンプト: 次のプログラムを、リスト内包表記、sum, map関数などを使って、pythonらしいプログラムに書き直してください
  
  回答:
  

 
• 状況: 非線形最小二乗法のプログラムを作成した
  プロンプト: pythonのcurve_fit()を使って、非線形最小二乗法を行うプログラムを作成してください
  回答:以下は、回答プログラムを修正したもの
  

 
• 状況: 試作プログラムを汎用的に使えるようにするため、
  ハードコーディング部分を外部入力(起動時引数、入力ファイルの内容)で設定できるように修正する
  プロンプト: 以下のプログラムに次の修正をしてください
  #グラフで日本語が表示できるように
  #入力ファイル名をargvでうけとれるように
  #初期値p0はプログラムの最初の方で定義し、argvでも受け取れるようにする
  #Excelのラベル文字列決め打ちではなく、１列目をx、2列目をyに入れる
  #グラフのxlabelは、Excelの1列目のラベル、ylabelは2列目のラベル
  #titleは入力ファイル名
  
  回答:
  

 
• 状況: 生成AIで作ったプログラムが動かなかったときのトラブルシューティングを学ぶ。
  pythonはデフォルトではUTF-8の日本語ファイルしか読めないので、Shift-JISコードを含むCSVファイルを読み込ませてみる
  CSVファイル:
  プロンプト: CSVファイル peaks.csv を読み込み、複数のGaussian関数でフィッティングするpythonプログラムを作ってください。
  argvが存在すれば、読み込むファイルの変数 infile、ピーク数 npeakをargvで設定してください
  回答:
  

その他、プログラムを改善するプロンプト例:

• プロンプト: 以下のプログラムに例外処理を追加してください
   　　# 例外処理： ファイルが無いのにopen()しようとしたなどの
     　　　　　　　　　 エラーを処理するプログラムコード
  　
• プロンプト: 以下のプログラムにコメント、docstringを追加してわかりやすくしてください
  　
• プロンプト: 以下のプログラムをなるべく関数でまとめたうえ、リファクタリングしてください
   　　# リファクタリング: プログラムを読みやすくしたり例外処理を加えて、
    　　　　　　　　　　　　　保守性・堅牢性の高いプログラムになおすこと
  　
• プロンプト: 以下のプログラムのコードレビューをお願いします
  　
• プロンプト: 以下のプログラムのtestプログラムを作ってください