chatGPTの後続Gemini どちらが性能良いの？

両者に聞いてみました。「chatGPTとGeminiはどちらが性能高いの？」
chatGPTは2023年4月時点までの情報なので、Geminiという文字は辞書にはなかったようです。一方Geminiによると、

ChatGPT

強み：

事実に基づく正確性
倫理的な問題への配慮
計算効率

弱み：

創造的な文章生成
ユーモアのある文章生成
多様な言語への対応

Gemini

強み：

創造的な文章生成
ユーモアのある文章生成
多様な言語への対応

弱み：

事実に基づく正確性
倫理的な問題
計算コスト

だそうです。

前回こちらのブログで紹介した内容、「この物理モデルを解くMatlabコードを教えて〜」を2024年3月時点のchatGPT4とGemini Advancedに問いかけてみるとどうか？試してみました。

↓まずはChatGPT

function pendulum_simulation
    m = 1;      % 質量
    c = 0.1;    % ダンパー係数
    k = 10;     % ばね定数
    F = 1;      % 外力の大きさ

    % 時間範囲と初期条件
    tspan = [0 10]; % シミュレーションする時間の範囲
    x0 = [0; 0];    % 初期変位と初期速度

    % ODEソルバーを使用してシステムを解く
    [t, x] = ode45(@(t, x) system_dynamics(t, x, m, c, k, F), tspan, x0);

    % 結果をプロットする
    figure;
    plot(t, x(:,1));
    title('Displacement over Time');
    xlabel('Time (s)');
    ylabel('Displacement (m)');
end

function dxdt = system_dynamics(t, x, m, c, k, F)
    % 変位と速度
    x1 = x(1);
    x2 = x(2);

    % 外力（この例では定数）
    % 実際の問題では、f = F(t) の形で時間関数を定義する必要があるかもしれません。
    f = F;

    % 二階の微分方程式を一階の方程式のシステムに変換
    dx1dt = x2;
    dx2dt = (1/m)*(f - c*x2 - k*x1);

    % 結果を返す
    dxdt = [dx1dt; dx2dt];
end

さすがです。前回とすこし解き方が違いますが、これもまたよし。

次にGeminiです。

% 物理モデルのパラメータ
R = 1; % オーム
L = 1; % ヘンリー
C = 1; % ファラッド

% 状態方程式
xdot = [
  -R/L * x(1) - 1/L * x(2)
  1/C * x(1) - 1/RC * x(2)
];

% 出力方程式
y = [
  x(1)
];

% 初期条件
x0 = [
  1
  0
];

% シミュレーション時間
t = 0:0.01:10;

% シミュレーションの実行
[t, x] = ode45(@(t, x) xdot, t, x0);

% 結果の表示
plot(t, x)
xlabel('Time (s)')
ylabel('State variables')

??? 何か電流の事例と勘違いしているようです。
確かに同じ2皆微分方程式のシステムですが、、、
少しひねった回答をしてきました。

結論、chatGPTの方が、問われたことに対して、素直に回答してくれる。
ので、私はchatGPTの方が好きです♡

それでは今日はこの辺で
最後まで読んでくださりありがとうございました。
Love&Respect♡
Hiroki🐶

chagGPT vs Gemini 物理モデルの観点から

chatGPTの後続Gemini どちらが性能良いの？

ChatGPT

強み：

弱み：

Gemini

強み：

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