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複雑な数式処理も朝飯前！理系の頭を持ち合わせた簡単操作の文書作成ソフト
シンプレックスの『カルキング12』は、ワープロ感覚で使える技術計算・ドキュ メント作成ソフトです。 分数から指数表記まですべての数式での計算が可能。文章の入力や数式の計算だ けでなく、表計算や2D・3Dグラフ描写機能など豊富な連携インターフェースで 幅広いユーザーの要望に対応します。 純国産ソフトでしかできない、日本人にフィットするよう無駄をなくし、 快適・軽快な動作を実現しました。 【特長】 ■理系用統合ソフト ■使い勝手の良いインターフェース ■1000桁の計算精度 ■2D・3Dのグラフ描写機能 ■HTML、LaTeXに変換可能 詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
教材作成に最適なワープロ感覚で使える数式計算／ドキュメント作成ソフト 中小企業ご来場者様のみ【特価 15,000円（税込 ）】！
「カルキング8 アカデミック版」はワープロ感覚で使える数式計算／ドキュメント作成ソフトです。 小学・中学・高校・大学教師様の教材作成に最適です！ 大学や研究機関に在籍する方の技術論文作成・レポート作成・報告書作成、土木・建築、機械、電気・エレクトロニクス・光学分野、バイオ・医療・薬学等に携わるすべての研究者・エンジニア様に、カルキングユーザが急増中です。 この機会に是非気軽に数式を入力・計算してみてください。 あなたの動作に、キビキビ反応するカルキングが、そこにいるはずです。 詳しくはお問い合わせください。 ●◎●キャンペーンご案内●◎● 中小企業総合展（2012/10/10～12）ご来場社様のみ、特価にてご提供いたします。会場予約も受付中です。 キャンペーン対象製品： 「カルキング10 プロフェッショナル版／スタンダード版」 「カルキング 8 アカデミック版（学生証/身分証明 要提示）」
すべてのノートブックに標準搭載されるAI
『Mathematica』では、すべてのノートブックへのAI Assistantの標準搭載をはじめ、データ分析・数式処理・グラフィックス・化学・地学・開発環境に至るまで、幅広い領域で機能が拡張されています。
アイデアから結果までをシームレスに。数えきれないほどの関数を内蔵しています
『Mathematica』は、科学・工学・バイオテクノロジー・医学・金融・芸術・教育から趣味の世界まで、多彩な分野で利用可能な数えきれないほどの関数を内蔵した処理システムです。 利用者にアイデアを具現化する為のツールとして、また、ご自身の研究・開発のパートナーとして、驚きと発見を常に提供してくれることは間違いありません。 【特長】 ・すべてが統合されたシステム ・パワフルで使いやすい ・シームレスにクラウドと統合 ・現実世界のデータを即座に取得
教育現場のアイデアを形に。数えきれないほどの関数を内蔵
教育現場では、生徒の理解を深めるための教材作成において、複雑な概念を分かりやすく提示し、実践的な演習を提供することが求められます。特に、科学、数学、工学などの分野では、具体的なデータに基づいたシミュレーションや、視覚的な表現が学習効果を高める上で重要となります。不十分な教材は、生徒の学習意欲の低下や、理解の遅れにつながる可能性があります。 『Mathematica』は、これらの課題に対し、数えきれないほどの関数を内蔵した処理システムとして、教育者がアイデアを具現化し、生徒に驚きと発見を提供する教材作成を支援します。 【活用シーン】 ・複雑な数式や現象の可視化 ・インタラクティブな演習問題の作成 ・データ分析に基づいた教材の作成 ・プログラミング学習の導入 【導入の効果】 ・生徒の学習意欲向上 ・抽象的な概念の理解促進 ・実践的な問題解決能力の育成 ・教育者の教材作成負担軽減
金融リスク分析を加速する、数えきれないほどの関数を内蔵
金融業界では、複雑な市場の変動や多様なリスク要因を正確に分析し、将来の動向を予測することが求められます。特に、市場リスク、信用リスク、オペレーショナルリスクなどの評価においては、高度な計算能力と柔軟なモデリング機能が不可欠です。不十分な分析は、予期せぬ損失や機会損失につながる可能性があります。『Mathematica』は、これらの課題に対応するため、金融分野に特化した数多くの関数を内蔵した処理システムであり、アイデアから結果までをシームレスに導きます。 【活用シーン】 ・市場リスクモデリング ・信用リスク評価 ・ポートフォリオ最適化 ・デリバティブ価格設定 ・アルゴリズム取引戦略開発 【導入の効果】 ・高度なリスク分析の迅速化 ・精緻な予測モデルの構築 ・データに基づいた意思決定の支援 ・新たな金融商品の開発促進 ・分析プロセスの効率化
データサイエンスのパターン認識を、アイデアから結果までシームレスに。
データサイエンス分野では、複雑なデータの中から意味のあるパターンを抽出し、予測や意思決定に活用することが求められます。特に、パターン認識においては、精度の高い分析と迅速な結果の提示が、研究開発のスピードを左右します。不十分な分析ツールは、見落としや誤った結論につながる可能性があります。 『Mathematica』は、ニューラルネットワークや機械学習を含む、データサイエンスのあらゆる技術計算分野で卓越した機能を搭載しており、パターン認識における高度な分析を強力に支援します。 【活用シーン】 ・大規模データセットからの特徴抽出 ・異常検知アルゴリズムの開発 ・画像認識におけるパターン特定 ・時系列データのトレンド分析 【導入の効果】 ・パターン認識精度の向上 ・分析時間の短縮 ・新たな知見の発見促進 ・研究開発の効率化
経済学の統計モデリングを、アイデアから結果までシームレスに。
経済学の分野では、複雑なデータ分析や統計モデリングにおいて、精緻な計算と柔軟な対応が求められます。特に、経済現象の予測や政策立案においては、精度の高いモデル構築と迅速な結果の導出が重要となります。不適切な分析ツールは、誤った結論や非効率な意思決定につながる可能性があります。Mathematicaは、経済学における統計モデリングのニーズに応えるべく、数えきれないほどの関数を内蔵した処理システムです。 【活用シーン】 ・経済データの統計モデリング ・計量経済学モデルの構築 ・シミュレーション分析 ・予測モデルの開発 【導入の効果】 ・高度な統計分析の効率化 ・精度の高い経済予測の実現 ・研究開発のスピードアップ ・新たな発見と洞察の促進
科学研究のシミュレーションを、アイデアから結果までシームレスに。
科学研究分野では、複雑な現象の解明や予測のために、高度なシミュレーションが求められます。特に、精緻な計算と柔軟なデータ処理能力は、研究の質を左右する重要な要素です。不十分な計算能力や使いにくいインターフェースは、研究の遅延や新たな発見の機会損失につながる可能性があります。『Mathematica』は、数えきれないほどの関数を内蔵し、科学研究におけるシミュレーションのアイデアを具現化するための強力なツールとして、研究開発のパートナーとなり、驚きと発見を提供します。 【活用シーン】 ・複雑な物理現象のシミュレーション ・データに基づいた予測モデルの構築 ・アルゴリズム開発と検証 ・数理モデルの設計と解析 【導入の効果】 ・研究開発の効率化と加速 ・新たな知見や発見の促進 ・高度な計算処理による精度の向上 ・研究成果の可視化と共有の容易化
設計最適化を支援する、数えきれないほどの関数を内蔵
エンジニアリング分野、特に設計最適化においては、複雑な計算やシミュレーションを正確かつ効率的に行うことが求められます。設計の初期段階から最終段階まで、様々な条件やパラメータを考慮し、最適な解を導き出すことが、製品の性能向上や開発期間の短縮に繋がります。不十分な解析や計算ミスは、設計のやり直しや製品の性能低下を招く可能性があります。 『Mathematica』は、これらの課題に対し、アイデアの具現化から結果の導出までをシームレスに支援する処理システムとして、設計最適化に不可欠なツールとなります。 【活用シーン】 ・複雑な数理モデルの構築と解析 ・パラメータスタディによる設計空間の探索 ・最適化アルゴリズムの適用 ・シミュレーション結果の可視化と評価 【導入の効果】 ・設計プロセスの効率化と迅速化 ・より精度の高い設計解の発見 ・開発コストの削減 ・製品性能の向上
製造業の品質管理を支援。アイデアから結果までをシームレスに。
製造業の品質管理においては、製品の安定した品質維持と、不良発生の早期発見・原因究明が求められます。特に、複雑なデータ分析や、製造プロセスにおける微細な変動の把握は、製品の信頼性に直結します。不適切な分析や、データに基づかない判断は、品質低下や生産ロスにつながる可能性があります。 『Mathematica』は、これらの課題に対し、数えきれないほどの関数を内蔵した処理システムとして、アイデアの具現化と研究開発のパートナーとなり、驚きと発見を提供します。 【活用シーン】 ・製造ラインのデータ分析による異常検知 ・製品の性能予測と品質改善 ・実験データの統計解析と可視化 ・画像処理を用いた外観検査の自動化 【導入の効果】 ・品質管理業務の効率化 ・製品の品質向上と安定化 ・不良発生率の低減 ・データに基づいた迅速な意思決定
分子モデリングのアイデアを、迅速な結果へ。数えきれないほどの関数を内蔵。
製薬業界における分子モデリングでは、複雑な分子構造の解析やシミュレーションにおいて、高度な計算能力と柔軟なデータ処理が求められます。特に、新薬開発の初期段階では、候補化合物の特性を正確に予測し、効率的にスクリーニングすることが、研究開発のスピードと成功率に大きく影響します。不十分な解析ツールは、時間とコストの増大、さらには開発の遅延を招く可能性があります。 『Mathematica』は、これらの課題に対し、数えきれないほどの関数を内蔵した統合システムとして、アイデアの具現化と研究開発のパートナーを提供します。 【活用シーン】 ・分子構造の可視化と解析 ・化合物の物性予測シミュレーション ・ドラッグデザインにおける候補化合物の探索 ・タンパク質構造解析 ・ケモインフォマティクスへの応用 【導入の効果】 ・分子モデリングにおける計算効率の向上 ・研究開発サイクルの短縮 ・新たな発見と洞察の促進 ・複雑なデータからの知見抽出
軌道力学のモデル化から検証まで、ひとつの環境で。
宇宙開発の研究や教育では、軌道力学のモデルを試作し、計算結果を検証する作業が研究の核になります。重力場や摂動を考慮した運動方程式を立て、数値積分し、結果を可視化して妥当性を確かめる。この試行錯誤を一つの環境で素早く回せることが、研究のスピードと深さを大きく広げます。 『Mathematica』は、微分方程式の求解、数値積分、記号計算、可視化までをシームレスにつなぐ、6,000を超える関数を備えた統合システムです。アイデアを思いついたその場で計算式に起こし、結果を確かめ、次の一手へ進められます。研究・検証・教育のあらゆる場面で、軌道力学の探究を力強く後押しします。 【活用シーン】 ・運動方程式の記号的な導出と数値解の検証 ・摂動を考慮した軌道モデルのプロトタイピング ・軌道計算アルゴリズムの試作と妥当性確認 ・教育・研究目的での軌道の可視化 【導入の効果】 ・モデルの試作から検証までを一つの環境で完結 ・記号計算による手計算の検算をスマートに ・計算結果の鮮やかな可視化で理解が深まる ・研究・教育のプロトタイピングを加速
交通データの分析からモデル検証まで、ひとつながりに。
交通分野の研究や計画検討では、交通量データを分析し、交通流のモデルを試作して挙動を確かめる作業が研究の出発点になります。統計分析、機械学習、微分方程式によるモデル化、可視化までを一つの環境で扱えれば、仮説の検証もモデルの比較も思いのままに、素早く進められます。 『Mathematica』は、科学・工学分野で活躍する6,000を超える関数を備えた統合システムです。データからモデルへ、モデルから検証へと無理なく進められます。交通流の探究を、研究と教育の現場でしなやかに支えます。 【活用シーン】 ・交通量データの統計分析と傾向の把握 ・交通流モデルのプロトタイピングと挙動の検証 ・予測モデルの試作と手法の比較 ・分析・シミュレーション結果の可視化 【導入の効果】 ・データ分析からモデル試作・検証までを一つの環境で完結 ・モデル比較・手法検討をスムーズに ・分析結果の可視化で理解が深まる ・交通分野の研究・教育のプロトタイピングを加速
エネルギー需要予測を高度化。数えきれないほどの関数を内蔵。
エネルギー業界では、安定供給と効率的な運用のため、正確な需要予測が求められます。特に、気候変動や社会情勢による需要の変動に対応するには、高度な分析能力と迅速なデータ処理が不可欠です。不確かな予測は、供給過剰や不足による機会損失、コスト増大につながる可能性があります。 『Mathematica』は、これらの課題に対し、数えきれないほどの関数を内蔵した処理システムとして、アイデアの具現化と研究開発のパートナーとなり、驚きと発見を提供します。 【活用シーン】 ・過去の気象データ、経済指標、イベント情報を基にした需要予測モデルの構築 ・リアルタイムデータの取り込みと分析による予測精度の向上 ・機械学習を用いた将来の需要パターンの特定 【導入の効果】 ・需要予測の精度向上による、在庫管理や発電計画の最適化 ・エネルギー供給の安定化とコスト削減への貢献 ・新たなビジネス機会の発見
画像処理のアイデアを、試作から評価までシームレスに。
医療画像を対象とした研究では、ノイズ除去や領域抽出といった処理アルゴリズムを試作し、その効果を定量的に評価する作業が繰り返されます。手法を比べ、パラメータを調整し、結果を可視化する。この一連のサイクルを素早く回せる環境が、研究のアイデアを次々と形にします。 『Mathematica』は、画像処理・機械学習・ニューラルネットワークを一つの環境で扱える、6,000を超える関数を備えた統合システムです。思い描いた手法をその場で試し、定量的に評価し、改良へとつなげていく。医療画像処理の研究とプロトタイピングを強力に支えます。 【活用シーン】 ・ノイズ除去・鮮明化アルゴリズムの試作と比較 ・研究目的での領域抽出（セグメンテーション）処理 ・画像データの定量的な評価手法の検討 ・機械学習を用いた画像解析モデルの研究開発 【導入の効果】 ・処理手法の試作から評価までを一つの環境で完結 ・アルゴリズム比較・パラメータ調整をスムーズに ・解析結果の可視化で検討が前に進む ・画像解析研究のプロトタイピングを加速
