Raspberry Pi 3 Model B でファイルサーバーとプリンタサーバーを構築する（その 1） OS のインストールと初期設定
どうも，筆者です．
2017 年 1 月頃に，「Raspberry Pi 3 Model B」を購入した．今回は，CUPS と Samba を導入し，ファイルサーバーとプリンタサーバーを構築しようと思う．
購入した Raspberry Pi
購入したラズパイは，以下のものだ．ついでに，SD と電源アダプターも購入した．
これらを一式揃えて，1 万円以内に収まった．後は，キーボード，マウス，HDMI ケーブル，LAN ケーブルと，必要なものを家の中からかき集めて，他の方のサイトを参考にしながら，セットアップを行った．
OS のインストール
使用する OS は，「RASPBIAN JESSIE」を選び，「DD for Windows」で OS のインストールを行った．この辺は，別の方のサイトを参考にしたので，詳しくはそちらを見て欲しい． Raspberry Pi 3 Model B をインストールしてSSH接続できるようにしてみる
初期設定
上のサイトは，CUI がメインだったので，GUI がメインの以下のサイトの「Raspi-configセットアップ」を参考にしながら，設定を行った． Raspberry Pi 3でRaspbian Jessieをセットアップする方法
まず，パスワードの設定と解像度の設定を行った．
sudo passwd pi
解像度は，テレビ出力をしていたので，設定を行う必要があった．PC のモニタなら，設定する必要はないかも． 32 インチのテレビでは，以下のように設定すると綺麗に出力された．
sudo vi /boot/config.txt # uncomment to force a specific HDMI mode (this will force VGA) hdmi_group=1 hdmi_mode=5
設定後，システムのアップデートと firmware のアップデートを行うために，以下のコマンドを実行した． また，良く使うエディタ，vim と emacs24 をインストールした．この段階では，まだ有線 LAN を使用している．
sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo rpi-update sudo apt-get install -y vim sudo apt-get install -y emacs24 sudo reboot
アップデートは終わったが，個人的に，テレビで操作をし続けるのは大変なため，ssh で遠隔ログインをして操作が行えるように，設定を行う．また，無線 LAN を利用したいので，有線 LAN から無線 LAN に切り替える．
まず，ssh でログインする際の IP アドレスを固定する．設定ファイルは，「/etc/dhcpcd.conf」，「/etc/network/interfaces」，「/etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf」を弄ればよいらしいので，順番に編集していく．
ここでは，IP アドレスとして，192.168.33.12 を使用し，ルーターと DNS は，192.168.33.1 を設定するものとする．「/etc/dhcpcd.conf」をエディタで開き，最後に以下を追加する．
interface wlan0 static ip_address=192.168.33.12 static routers=192.168.33.1 static domain_name_servers=192.168.33.1
次に，「/etc/network/interfaces」の設定を行う．最終的に，中身は以下のようになった．
# interfaces(5) file used by ifup(8) and ifdown(8) # Please note that this file is written to be used with dhcpcd # For static IP, consult /etc/dhcpcd.conf and 'man dhcpcd.conf' # Include files from /etc/network/interfaces.d: source-directory /etc/network/interfaces.d auto lo iface lo inet loopback iface eth0 inet manual allow-hotplug wlan0 iface wlan0 inet manual wpa-conf /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf
最後に，「/etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf」の設定を行う．これは，ルーター側の設定となるので，個人ごとで異なる．
ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev update_config=1 country=JP network={ ssid="接続先のSSID" psk="設定しているパスワード" key_mgmt=暗号化方法 }
一通り設定が終わったら，再起動をして正しく動作するか確認する．
次回
これで，一通り初期設定は終わったので，次は，CUPS と Samba のインストールと設定を行う．ドライバーのインストールにかなり苦労した．
ガウスの消去法（Fortran 自由形式）
Fortran90 の自由形式に関して
どうも，筆者です．何度同じ記事書くんだ？って感じだが，どうも自分が扱っていた Fortran の記述方法は古いらしい． 無料のコンパイラがあることを含めると，Fortran 90/95 の自由形式（free format）が主流らしい．Fortran 2003/2008 とかもあるらしい．
という事で，Fortran 90/95 の自由形式で記述する練習を兼ねてプログラムを書き直した．また，配列の使い方も何となく理解してきた．もっとも，同じプログラムを違う形式で書き換えているだけなので，動作は同じである．
プログラム
まず，ガウスの消去法を行う subroutine を示す．モジュールなるものを使ってみたりした．
! ==================== ! Gaussian elimination ! ==================== !23456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789 ! 1 2 3 4 5 6 7 8 9 module mdlGaussElim implicit none private public :: GaussianElimination real(8), parameter :: eps_default = real(1e-10, 8) contains ! ================================= ! ガウスの消去法 ! ! A: n × n の係数行列，A(row, col) ! b: n 次元右辺ベクトル，b(row) ! ================================= subroutine GaussianElimination(A, b, mineps) ! 引数 real(8), intent(inout) :: A(:, :), b(:) real(8), intent(in), optional :: mineps ! 局所変数 integer(4) :: n, i, id, pivot real(8) :: val, diag, weight, use_eps n = size(A, 1) ! 許容誤差の確認 use_eps = eps_default if (present(mineps)) then use_eps = mineps end if if (n /= size(A, 2)) then write(*, '("A is not square matrix")') return end if ! ================ ! 部分ピボット選択 ! ================ do i = 1, n - 1 id = maxloc(abs(A(i:n, i)), 1) ! 対角要素が最大でない場合 if (id /= 1) then pivot = id + i - 1 ! 入れ替えを行う do id = 1, n val = A(i, id) A(i, id) = A(pivot, id) A(pivot, id) = val end do val = b(i) b(i) = b(pivot) b(pivot) = val end if ! ======== ! 前進消去 ! ======== diag = A(i, i) if (abs(diag) < use_eps) then write(*, '("Error: diagonal component is less than", G15.7)') use_eps return end if do id = i + 1, n weight = A(id, i) / diag A(id, i:n) = A(id, i:n) - weight * A(i, i:n) b(id) = b(id) - weight * b(i) end do end do ! ======== ! 後退代入 ! ======== b(n) = b(n) / A(n, n) do i = n - 1, 1, -1 id = i + 1 val = b(i) - sum(A(i, id:n) * b(id:n)) b(i) = val / A(i, i) end do return end subroutine GaussianElimination end module mdlGaussElim
次に，main routine を示す．
! ============ ! main routine ! ============ !23456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789 ! 1 2 3 4 5 6 7 8 9 program main use mdlGaussElim implicit none character(32) :: fmtstr, fname integer(4) :: n, i, ioerr real(8), allocatable :: A(:, :), b(:) ! ====================== ! === 引数のチェック === ! ====================== if (iargc() /= 1) then call getarg(0, fname) write(*, '("Usage: ", a, "[data file name]")') fname stop else ! ====================== ! === 引数の読み込み === ! ====================== call getarg(1, fname) end if ! ======================== ! === ファイルオープン === ! ======================== open(10, file = fname, status = 'old', iostat = ioerr) if (ioerr /= 0) then write(*, '("Error: ", a, " cannot open")') fname stop end if ! ==================================== ! === ファイルからデータを読み込む === ! ==================================== read(10, *) n allocate(A(1:n, 1:n), b(1:n)) write(fmtstr, '("(", i0, "(E20.13), 3X, E20.13)")') n do i = 1, n read(10, *, iostat = ioerr) A(i, 1:n), b(i) if (ioerr /= 0) exit end do close(unit = 10) ! ============================ ! === ガウスの消去法を行う === ! ============================ call GaussianElimination(A, b) ! ============ ! === 出力 === ! ============ write(*, '(E20.13)') (b(i), i = 1, n) deallocate(A, b) stop end program main
そして，最後に Makefile である．
FC := gfortran FFLAG := -O2 PROG := gaussSolver SRCS := gaussianElimination.f90 mainRoutine.f90 all: $(PROG) $(PROG): $(SRCS) $(FC) -o $@ $(FFLAG) $^ .PHONY: clean clean: rm -f $(PROG) *.mod
ファイル読み込みは，以前と同様で，最初に次元数，次に係数行列，右辺ベクトルという並びのものを用意する．
ガウスの消去法（MATLAB バージョン）
どうも，筆者です．部分ピボット選択付きのガウスの消去法を C 言語と Fortran で書いてきたが，MATLAB のスクリプトを探している人もいた．
目的
なので，今回は，MATLAB 用にガウスの消去法を書き直すことにした．これも久しぶりに使うので，もっと効率化できる部分があるかもしれない．まぁ，MATLAB 用にわざわざ 1 から書く人はいない（組み込みの関数を使うべきである）と思うので，勉強用として考えれば，速度と精度はそこまで必要にならないだろう．
C 言語と Fortran は，以下でコードを公開している．
workspacememory.hatenablog.com workspacememory.hatenablog.com
MATLAB 用のコード
MATLAB 用に書いていて気付いたが，Fortran も同様なコードに落とせるのではないか（確か，ベクトル演算できたよなぁ）．
%===================================% % % % gaussSolver % % % % A: coefficient matrix, A(row,col) % % b: right side vector, b(row) % % % % return: solution vector x % %===================================% function [x] = gaussSolver(A,b) [n, ~] = size(A); for i = 1:(n - 1) % i 列目のうち，最大のものを探す [~, id] = max(abs(A(i:n, i))); if id ~= 1 pivot = id + i - 1; % 行の入れ替え tmpVec = A(i, :); A(i, :) = A(pivot, :); A(pivot, :) = tmpVec; % 右辺ベクトルの入れ替え tmpScalar = b(i); b(i) = b(pivot); b(pivot) = tmpScalar; end diagVal = A(i, i); % 対角成分が eps よりも小さい場合は，エラー処理 if (abs(diagVal) < eps) error('Error: diagonal component is less than eps=%.15e\n', eps); end % ======== % 前進消去 % ======== for row = (i + 1):n idList = i:n; weight = A(row, i) / diagVal; A(row, idList) = A(row, idList) - weight * A(i, idList); b(row) = b(row) - weight * b(i); end end % ======== % 後退代入 % ======== b(n) = b(n) / A(n, n); for row = (n - 1):(-1):1 idList = (row + 1):n; b(row) = (b(row) - A(row, idList) * b(idList)) / A(row, row); end x = b; end
動作確認
筆者は，MATLAB を持っていないので，Octave を利用して，検証を行った．その際，テストスクリプトとして，以下のようなものを作成した．
n = 10; A = rand(n); xexact = (1:n)'; b = A * xexact; xhat = gaussSolver(A, b)
これを，Octave で実行したところ，真の解の近似解が得られたので，正しく動作していると考えられる．
LU 分解で連立一次方程式を解く（Fortran バージョン）
どうも，筆者です．前回に続き，Fortran で LU 分解を行うプログラムを作成してみた．LU 分解については，以前の記事を参照すること．
workspacememory.hatenablog.com
LU 分解のプログラム
需要あるのだろうか．これは，「luDecompSolver.f」というファイル名で保存している．
!----------------------------------------------------------------------! !---------------------- LU Decomposition ----------------------! !----------------------------------------------------------------------! !23456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|12 ! 1 2 3 4 5 6 7 subroutine luDecomp(n,pivot,matrix) implicit none ! === arguments === integer*4 :: n integer*4 :: pivot(n) double precision :: matrix(n,n) ! n: rank, scalar ! pivot: pivot vector, pivot(row) ! matrix: coefficient matrix, matrix(row,col) ! --- local variables --- integer*4 :: row,col,k,ip,iptmp double precision :: tmp,valmax,weight,mineps mineps=1e-10 do k=1,n pivot(k)=k end do do k=1,n-1 valmax=abs(matrix(k,k)) ip=k do row=k+1,n tmp=abs(matrix(row,k)) if (valmax.lt.tmp) then valmax=tmp ip=row end if end do ! the diagonal component is less than mineps if (valmax.lt.mineps) then write(*,100) 'diagonal component is less than',mineps 100 format(a,1X,G15.7) return else if (ip.ne.k) then do col=k,n tmp=matrix(ip,col) matrix(ip,col)=matrix(k,col) matrix(k,col)=tmp end do iptmp=pivot(ip) pivot(ip)=pivot(k) pivot(k)=iptmp do col=1,k-1 tmp=matrix(k,col) matrix(k,col)=matrix(ip,col) matrix(ip,col)=tmp end do end if do row=k+1,n weight=matrix(row,k)/matrix(k,k) matrix(row,k)=weight do col=k+1,n matrix(row,col) * =matrix(row,col)-weight*matrix(k,col) end do end do end do return end !----------------- last line of LU Decomposition ------------------! ! 1 2 3 4 5 6 7 !23456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|12 !----------------------------------------------------------------------! !---------------------- LU Solver ----------------------! !----------------------------------------------------------------------! !23456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|12 ! 1 2 3 4 5 6 7 subroutine luSolver(n,pivot,matrix,b) implicit none ! === arguments === integer*4 :: n integer*4 :: pivot(n) double precision :: matrix(n,n),b(n) ! n: rank, scalar ! pivot: pivot vector, pivot(row) ! matrix: coefficient matrix, matrix(row,col) ! b: right side vector, b(row) ! --- local variables --- integer*4 :: row,id double precision :: tmp,y(n) ! ===================== ! forkward substitution ! ===================== y(1)=b(pivot(1)) do row=2,n id=row-1 y(row)=b(pivot(row))-sum(matrix(row,1:id)*y(1:id)) end do ! ===================== ! backward substitution ! ===================== b(n)=y(n)/matrix(n,n) do row=n-1,1,-1 id=row+1 tmp=y(row)-sum(matrix(row,id:n)*b(id:n)) b(row)=tmp/matrix(row,row) end do end !----------------- last line of LU Solver ------------------! ! 1 2 3 4 5 6 7 !23456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|12
main routine
いつも通り，main routine のコードも載せておく．ちょっと調べて，動的配列を使ってみた．この動的配列は Fortran90 から導入されたらしい．エラー処理等を入れたので，goto 文とかがあって読みにくい．「main_lu.f」として保存した．
!----------------------------------------------------------------------! !--------------------------- main code ---------------------------! !----------------------------------------------------------------------! !23456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|12 ! 1 2 3 4 5 6 7 implicit none character :: fmtstr*32,argv*16,fname*16 integer*4 :: n,i,j integer*4,allocatable :: pivot(:) double precision,allocatable :: matrix(:,:),b(:) ! === check arguments === if (iargc().ne.1) then call getarg(0,argv) write(*,'("Usage: ", a, "[data file name]")') argv stop ! === read arguments === else call getarg(1,argv) read(argv,'(a16)') fname end if ! === read data from file === open(10,file=fname,status='old',err=1) goto 100 1 write(*,'("Error: ", a, "cannot open")') fname stop 100 continue read(10,*)n allocate(pivot(n),matrix(n,n),b(n)) do i=1,n read(10,*,end=200) (matrix(i,j),j=1,n),b(i) end do 200 continue close(unit=10) ! =========================== write(fmtstr,'("("I0"(G15.7,1X),G15.7)")') n do i=1,n write(*,fmtstr) (matrix(i,j),j=1,n),b(i) end do ! execute LU decomposition call luDecomp(n,pivot,matrix) ! solve call luSolver(n,pivot,matrix,b) write(*,'(/ "answer:")') write(*,'(G15.7)') (b(i),i=1,n) deallocate(pivot,matrix,b) stop end
読み込むファイルは，
[次元数（n: rank）] [係数行列 (1,1) 成分] [係数行列 (1,2) 成分] ... [係数行列 (1,n) 成分] [右辺ベクトル (1)] [係数行列 (2,1) 成分] [係数行列 (2,2) 成分] ... [係数行列 (2,n) 成分] [右辺ベクトル (2)] ... ... ... ... ... ... ... ... [係数行列 (n,1) 成分] [係数行列 (n,2) 成分] ... [係数行列 (n,n) 成分] [右辺ベクトル (n)]
という形式にする．前回の例だと，
3 2.0 1.0 -2.0 1.0 1.0 1.0 -1.0 4.0 1.0 -2.0 3.0 -1.0
となる．
Makefile
前回と同様に，Makefile も載せておく．
FC := gfortran PROG := solveLU SRCS := luDecompSolver.f main_lu.f OBJS := $(SRCS:%.f=%.o) all: $(PROG) $(PROG): $(OBJS) $(FC) -o $@ $^ %.o: %.f $(FC) -c -O2 $< .PHONY: clean clean: rm -f $(OBJS) $(PROG)
実行方法
Fortran のプログラムを上から順に，「luDecompSolver.f」，「main_lu.f」として保存したとする．また，Makefile を「Makefile」として保存したとする．その段階で，
[hoge@local]$ ls Makefile luDecompSolver.f main_lu.f
となっているはずである．まず，make コマンドを利用してコンパイルする．
[hoge@local]$ make gfortran -c -O2 luDecompSolver.f gfortran -c -O2 main_lu.f gfortran -o solveLU luDecompSolver.o main_lu.o
「solveLU」という実行ファイルが出来上がる．もし，make コマンドがなければ，上の実行結果（gfortran から始まる部分）をコピペして端末で実行すればよい．後は，データファイル input.dat を用意して，
[hoge@local]$ ./solveLU input.dat
とすれば，計算結果が出力される．また，実行ファイル，オブジェクトファイルの削除は，
[hoge@local]$ make clean rm -f luDecompSolver.o main_lu.o solveLU
とすればよい．
ガウスの消去法（Fortran バージョン）
お久しぶりです．筆者です．
アクセス解析のデータをみた
久しぶりに，ブログに戻ってきた．最初に，アクセス解析のデータをみた． すると，多くの人がガウスの消去法関連でアクセスしている事が分かった．その中でも，Fortran 言語でガウスの消去法を探している人が多い事に気付いた．
ガウスの消去法を Fortran 言語に書き直す
筆者は，ほとんど C 言語を利用するが，Fortran も少しは触れた事があるので，色々調べながら，以前書いた記事「ガウスの消去法のプログラム」を Fortran77 の固定形式で書き直す事にした． 何故，Fortran77 の固定形式かというと，筆者がそれしか読んだ事がないためである．この平成の時代に，Fortran77 の固定形式を勉強するとは思わなかったが，昔の方が書いたプログラムを使う以上，仕方ない事である．
workspacememory.hatenablog.com
書き直したもの
という事で，色々調べながら，C 言語のプログラムを Fortran で書き直した．読んだ事あるのは固定形式だが，書いた事はないので，コンパイルが通る程度にしか書けない．90/95 の表現もあるかもしれない．
!----------------------------------------------------------------------! !---------------------- Gaussian elimination ----------------------! !----------------------------------------------------------------------! !23456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|12 subroutine gaussSolver(n,matrix,b) implicit none ! === arguments === integer*4 :: n double precision :: matrix(n,n),b(n) ! n: rank, scalar ! matrix: coefficient matrix, matrix(row,col) ! b: right side vector, b(row) ! --- local variables --- integer*4 :: i,row,col,pivot double precision :: tmp,valmax,diag,scl,mineps mineps=1e-10 do i=1,n-1 ! execute partial pivoting pivot=i valmax=abs(matrix(i,i)) ! search maximum value in a column do row=i+1,n tmp=abs(matrix(row,i)) if (valmax.lt.tmp) then pivot=row valmax=tmp end if end do ! replace if (pivot.ne.i) then do col=1,n tmp=matrix(i,col) matrix(i,col)=matrix(pivot,col) matrix(pivot,col)=tmp end do tmp=b(i) b(i)=b(pivot) b(pivot)=tmp end if diag=matrix(i,i) if (abs(diag).lt.mineps) then return end if ! =================== ! forward elimination ! =================== do row=i+1,n scl=matrix(row,i)/diag do col=i,n matrix(row,col)=matrix(row,col)-matrix(i,col)*scl end do b(row)=b(row)-b(i)*scl end do end do ! ===================== ! backward substitution ! ===================== b(n)=b(n)/matrix(n,n) do row=n-1,1,-1 tmp=b(row)-sum(matrix(row,(row+1):n)*b((row+1):n)) b(row)=tmp/matrix(row,row) !------------------------------------------------------------ ! do row=n,1,-1 ! valsum=b(row) ! ! do col=row+1,n ! valsum=valsum-matrix(row,col)*b(col) ! end do ! b(row)=valsum/matrix(row,row) ! end do !------------------------------------------------------------ return end
main routine
ついでに，main routine の部分も以下に示しておく．
!----------------------------------------------------------------------! !--------------------------- main code ---------------------------! !----------------------------------------------------------------------! !23456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|123456789|12 implicit none character :: fmtstr*32 integer*4 :: n,i,j parameter(n=3) double precision :: matrix(n,n),b(n) matrix(1,1)=2.D0 matrix(1,2)=1.D0 matrix(1,3)=-2.D0 matrix(2,1)=1.D0 matrix(2,2)=1.D0 matrix(2,3)=-1.D0 matrix(3,1)=1.D0 matrix(3,2)=-2.D0 matrix(3,3)=3.D0 b(1)=1.D0 b(2)=4.D0 b(3)=-1.D0 write(fmtstr,'("("I0"(G15.7,1X),G15.7)")') n do i=1,n write(*,fmtstr) (matrix(i,j),j=1,n),b(i) end do ! output matrix and right side vector open(10,file='input.txt',status='replace') do i=1,n write(10,fmtstr) (matrix(i,j),j=1,n),b(i) matrix(i,:)=0.D0 b(i)=0.D0 end do close(unit=10) ! read data from file open(11,file='input.txt',status='old') do i=1,n read(11,*,end=100) (matrix(i,j),j=1,n),b(i) end do 100 continue close(unit=11) ! execute Gaussian elimination call gaussSolver(n,matrix,b) write(*,'(/ "answer:")') write(*,'(G15.7)') (b(i),i=1,n) stop end
いつも通り，英語が出来ないのはスルーして欲しい．無駄にファイル出力して，ファイル読み込みしているが，これは，単純に，Fortran で読み書きが出来るかどうかを確認しているだけである．たいした意味は無い．
Makefile
上のプログラムは自由に使ってもらってかまわないが，コンパイルに困る可能性もある．そのため，Makefile を作成した．Ubuntu 14.04 LTS でインストールできる gfortran で動作を確認している． Makefile を使った事がない人は，1 つのファイルに全て書いて，それをコンパイルしてもらえればよいと思う． また，この gfortran は，Fortran95 用のコンパイラなので，フリーダムな書き方をしていても文法のミスさえなければ通るみたいだ．以下に，Makefile を示す．
FC := gfortran PROG := solveGauss SRCS := gaussSolver.f prog_main.f OBJS := $(SRCS:%.f=%.o) all: $(PROG) $(PROG): $(OBJS) $(FC) -o $@ $^ %.o: %.f $(FC) -c -O2 $< .PHONY: clean clean: rm -f $(OBJS) $(PROG)
sub routine 「gaussSolver」を「gaussSolver.f」として，main routine 「main code」を「prog_main.f」として保存し，make とすると，実行ファイル「solveGauss」が出来上がる．後は，実行すると解が得られる． make clean とすると，.o ファイルと solveGauss が削除される．
[hoge@local]$ ls Makefile gaussSolver.f prog_main.f [hoge@local]$ make gfortran -c -O2 gaussSolver.f gfortran -c -O2 prog_main.f gfortran -o solveGauss gaussSolver.o prog_main.o [hoge@local]$ make clean rm -f gaussSolver.o prog_main.o solveGauss
