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I am an Aerospace Engineer with over 25 years of experience in computer programming. My expertise spans across various fields, including mathematics, physics, and engineering.

Throughout my career, I specialized in numerical simulation, beginning with Fortran and C++, which I still actively use and master. Over the years, I expanded using different tools, and Python has become my go-to language for data analysis and visualization. However, the core computations in my projects are still powered by the efficiency and precision of C++ and Fortran.

• Numerical Simulation: Extensive experience in developing and implementing numerical models for complex systems, particularly in aerospace applications. Strong ability to translate physical problems into computational frameworks.

• Programming Languages: Deep expertise in Fortran and C++, where I manage performance-critical computations. Additionally, I use Python for data analysis and visualization, combining modern tools with traditional high-performance languages.

• Mathematics and Physics: Advanced knowledge in applied mathematics and physics, essential for designing accurate models and simulations.

• Data Analysis and Visualization: Leveraging Python's extensive libraries (NumPy, SciPy, Matplotlib) to efficiently process and visualize large datasets, facilitating insights into the results of simulations.

In parallel, I also refined my skills in web design and full stack development, starting with Ruby over 10 years ago before shifting my focus to Node.js. This journey has equipped me with a deep understanding of both front-end and back-end technologies, including the intricacies of APIs, enabling me to create cohesive, efficient web applications that deliver seamless user experiences.

I am proficient in Node.js and JavaScript, allowing me to develop scalable and performant back-end systems while ensuring responsive, dynamic front-end designs.

• Quantum Mechanics and Classical Mechanics Simulations: Focus on creating simulations that model physical and engineering phenomena in quantum mechanics, classical mechanics, statics, and astrodynamics. These simulations are designed to provide insight into complex physical systems and engineering applications.

• Artificial Intelligence and Machine Learning: Strong interest in exploring advanced AI techniques, focusing on cutting-edge algorithms and neural network architectures. My work aims to push the boundaries of AI research and development.

• Practical Applications of AI: Dedicated to applying AI technologies to real-world challenges, with a particular emphasis on automation, data analysis, and the development of intelligent systems. These systems not only replicate human decision-making but also offer creative and efficient solutions to complex scenarios.

• personal-website: A custom-built, responsive website featuring custom JavaScript libraries, dynamic content generation, and high coding standards here.

• quantum-entanglement-simulation: entangled state of a quantum computer simulation here.

• schrodinger-equation-simulation: Schrödinger equation numerical simulation in 1D and 2D here.

• orbits-simulation: multi-body orbits numerical simulation here.

• MNIST-classification: neural network training for MNIST digit classification using SGD and GA here.

• path-finder-neural-networks: OpenGL application finding the shortest path using neural networks and genetic algorithms here.

• GPT-playground: Generative Pre-trained Transformer (GPT) implementation here.

• HTML5 sandbox: Collection of responsive HTML5 apps for experimenting with web-based interfaces, user interactivity, and adaptive layouts here.

私は25年以上のコンピュータプログラミングの経験を持つ航空宇宙エンジニアです。数学、物理学、工学など、さまざまな分野に専門知識を持っています。

キャリアを通じて、数値シミュレーションを専門としており、FortranやC++から始め、現在も積極的に使用し熟達しています。長年にわたり、新しいツールに適応し、データ分析と可視化のためにPythonを主要な言語として使用するようになりました。しかし、プロジェクトの主要な計算は、依然としてC++とFortranの効率性と精度によって支えられています。

• 数値シミュレーション： 特に航空宇宙分野における複雑なシステムの数値モデルの開発と実装に豊富な経験があります。物理的な問題を計算の枠組みに変換する高度な能力を有しています。

• プログラミング言語： パフォーマンスが重要な計算を管理するために、FortranとC++に深い専門知識があります。また、データ分析と可視化のためにPythonを活用し、最新のツールと従来の高性能言語を組み合わせています。

• 数学と物理学： 正確なモデルとシミュレーションを設計するために必要な応用数学と物理学の高度な知識を持っています。

• データ分析と可視化： Pythonの豊富なライブラリ（NumPy、SciPy、Matplotlibなど）を活用し、大規模なデータセットを効率的に処理・可視化して、シミュレーション結果の洞察を深めています。

10年以上前にRubyから始め、現在はNode.jsに重点を置くことで、ウェブデザインとフルスタック開発のスキルも磨いてきました。この過程で、フロントエンドとバックエンドの両方の技術、特にAPIの複雑さを深く理解することができました。その結果、統合された効率的なウェブアプリケーションを作成し、シームレスなユーザーエクスペリエンスを提供する能力を身につけました。

Node.jsとJavaScriptに精通しており、スケーラブルで高性能なバックエンドシステムを開発すると同時に、レスポンシブでダイナミックなフロントエンドデザインを実現できます。

• 量子力学および古典力学のシミュレーション： 量子力学、古典力学、静力学、宇宙力学における物理および工学的な現象をモデル化するシミュレーションの作成に注力しています。これらのシミュレーションは、複雑な物理システムや工学的応用への洞察を提供することを目的としています。

• 人工知能と機械学習： 最先端のアルゴリズムやニューラルネットワークのアーキテクチャに焦点を当て、高度なAI技術の探求に強い関心を持っています。私の取り組みは、AIの研究と開発の限界を押し広げることを目指しています。

• AIの実践的応用： 自動化、データ分析、知能システムの開発に特に重点を置き、AI技術を現実世界の課題に適用することに専念しています。これらのシステムは、人間の意思決定を再現するだけでなく、複雑なシナリオに対して創造的で効率的な解決策を提供します。

• 個人ウェブサイト：カスタムJavaScriptライブラリ、動的なコンテンツ生成、高いコーディング基準を備えた、独自に構築されたレスポンシブウェブサイト こちら。

• 量子もつれシミュレーション：量子コンピュータのもつれ状態のシミュレーション こちら。

• シュレーディンガー方程式シミュレーション：一次元および二次元におけるシュレーディンガー方程式の数値シミュレーション こちら。

• 軌道シミュレーション：多体系の軌道数値シミュレーション こちら。

• MNIST分類：確率的勾配降下法（SGD）と遺伝的アルゴリズム（GA）を用いたMNIST数字分類のためのニューラルネットワークの訓練 こちら。

• ニューラルネットワークを使用した経路探索: ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを使用して最短経路を見つけるOpenGLアプリケーション こちら。

• GPTプレイグラウンド: 事前学習型生成トランスフォーマー (GPT) 実装 こちら。

• HTML5サンドボックス: Webインターフェース、ユーザーインタラクティブ、アダプティブレイアウトを試すためのレスポンシブなHTML5アプリのコレクション こちら。