#pymc3
出来た出来た！
#scipy.stats の #gaussian_kde を使って密度分布関数を推定する。それが$kde$ね。グラフは適当な区間で表示したもの。 https://mathtod.online/media/x8hPrBRDvz1pBwQKrEY

#pymc3 ソースを文字で書こうとしたけど、インテンドを正しくする方法がわからなかったので画像で。 https://mathtod.online/media/cwqDpm0jV3SxMcGavJo

とりあえず実験回路の動作は成功。$EPS8266$で$NICT$の$NTP$から時刻を取得し$RTC$に入れ時刻同期。ネットに接続出来ない状況でも$RTC$で（ほぼ）正確な時刻をカウント。$DA$も正常に動作。今日はここまで。（この文章、無意味に$LaTeX$使って書いているw） https://mathtod.online/media/Eqv2twD6MQ6b5R48olI

当然、LaTeX表示もできるし、インタラクティブだし、結果を表出力したり、グラフ表示したり、作業過程をPDF出力できたりとチョットしたことをやらせるには良いみたい。
今まではemacsで結構大きなプログラムばかり書いていたけど、こういう使い方（jupyter notebookでインタラクティブにpythonを使う）もいいもんだな。画像はPDF変換後をキャプチャーしたもの。 https://mathtod.online/media/lyhPvbSsS3d4_NlCL9w