黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2016年09月20日

『君がなぜ解らないないのかが解らない。』

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posted at 00:41:28

Quine Tweet @quine_tweet

名大先生名言･迷言bot @ngy_digk

This tweet is recursive. twitter.com/quine_tweet/st...

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posted at 05:07:31

数学展望Ⅱ
『慣れてくれば4次元もみえます』

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posted at 05:41:50

Riko Muranaka/村中璃子 @rikomrnk

真空中を一様加速度運動する測定機は、量子場の零点振動を有限温度の熱浴として観測します。これはウンルー効果として知られてます。温度は加速度に比例するので、加速を止めれば何もない真空しか観測できません。この熱浴は無限大質量のブラックホールのホーキング輻射とも同定することができます。

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posted at 06:11:48

9月24日で女優、川島なおみさんが亡くなってから1年。命は儚く1年は短い。一般医療に疑問を抱きさまざまな代替医療を求めた川島さんの著作を読み、医療リテラシーについてまた考えてしまった。wedge.ismedia.jp/articles/-/661...

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posted at 06:13:10

ウンルー効果の熱浴は、観測者に応じて存在したり、しなかったりする不思議なものです。ウンルー熱浴をブラックホールのホーキング輻射とみなす場合、対応するブラックホールのエントロピーやそのミクロ状態は存在するのかという問題も自然に考えられますが、これまで明快な答えはありませんでした。

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posted at 06:15:15

ウンルー熱浴と熱的に釣り合う、そのブラックホールのミクロ状態が、地平面上の超推進対称性（supertranslation, ＳＴ）の電荷励起状態ではないかという話です。これをセミナーでは話します。ちなみにＳＴは、素粒子理論に出て来る超対称性とは違う概念です。

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posted at 06:21:24

昨年スティーブン・ホーキングが提案して話題になった地平面上でのＳＴですが、彼よりずっと前に我々もそのような対称性を見つけて論文にしてました。しかし彼らの採用したＳＴは自由落下座標系での時間推進の一般対称性だったので、静的軸対称なブラックホールでその電荷は零になってます。

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posted at 06:25:09

今回我々は無限大質量のリンドラー地平面の場合に、この複製不可能性定理に対するパラドクスを具体的に解析し、ブラックホール質量無限大極限ではパラドクスはないことを示しました。これもＫＥＫでのセミナーで話します。

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posted at 06:36:39

場の量子論におけるウンルー効果については下記ブログをご参照。
【物理学における存在とは？】- Quantum Universe mhotta.hatenablog.com/entry/2014/05/...

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posted at 06:49:31

もりたま/ayammin @ayammin

以前から感じていたことだけれど、障害者などのマイノリティが求める「合理的配慮」を「他人に迷惑をかけるな」を大義名分にして正義ヅラして撥ね付ける人の多さを見てると、日本人が大好きな「他人に迷惑をかけるな」って精神教育そのものから見直したほうがいいんじゃないかと思うのよ…

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posted at 08:05:24

「他人が嫌がることをしてはいけない」は「無条件では正しくない」と子供にははっきり教えた方がよいと思う。嫌がっている側がクソなことはこの世の中に結構ある。

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posted at 10:00:03

なぎせゆうき @nagise

「『他人がいやがることをしてはいけない』が嫌なのでやめて下さい」

ですね :-P twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 10:00:48

STB a.k.a. さとまる @stb_nissie

自分勝手な発言をしておいて、その発言責任を取るつもりがない人が、批判を不当に退ける時も、「他人が嫌がることをするな」という論法をとったりすることあるよね。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 10:04:21

続き。ゆえに、「1人ひとり異なる正義がある。あなたにとっての正義はわたしにとっての正義ではない」という考え方を子供の心に植え付けることは社会的に極めて有害だと思う。「迷惑がっているあなたの立場はクソである」とはっきり言えないと困る場合は結構多いと思う。

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posted at 10:06:41

続き。

大人「ひとが嫌がることをするな」
子供「そういうことを言われるのは嫌なんだけど」

これは子供の側が正しい。子供には嘘を教えない方がよいと思う。

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posted at 10:21:38

#数楽ベイジアンの話の続き。ベイズ推測の枠組みでは、真の確率分布のモデルになる確率分布を指定するパラメーターの確率分布を考える。たとえば、パラメーターwで決まるxに関する確率密度函数p(x|w)とパラメーターwに関する確率密度函数φ(w)を考える。続く

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posted at 11:47:17

#数楽続き。昨日の結論は、確率分布を指定するパラメーターwの確率密度函数φ(w)を「主観的な確信の強さ」のように解釈する必要はないということでした。観測データから得た真の確率分布の推測結果を真の確率分布に近付けるために毎回残しておくデータがφ(w)だと考えればよい。続く

タグ：数楽

posted at 11:56:33

#数楽続き。真の確率分布の観測データX_1,X_2,…から、パラメーターの確率密度函数達を事前分布φ_0(w)から出発して比例関係φ_n(w)∝p(X_n|w)φ_{n-1}(w)によって帰納的に更新して行くのがベイジアンのやり方です。毎回残しておくデータはφ_k(w)だけ。

タグ：数楽

posted at 12:05:03

#数楽続き。最尤法では過去の観測データをすべて残しておき、尤度と呼ばれるwの函数p(X_1|w)…p(X_n|w)が最大になるw=w_nに対するp(x|w_n)を真の確率密度函数の推測結果だとする。

どちらも目標は真の確率分布に近付くこと。毎回残しておくデータなどは違う。

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posted at 12:10:10

#数楽ベイジアン話を返答連鎖にするのを忘れた！
twitter.com/genkuroki/stat...
twitter.com/genkuroki/stat...
twitter.com/genkuroki/stat...
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タグ：数楽

posted at 12:22:12

Haruhiko Okumura @h_okumura

私の古いiPhone 5cでもできた！ RT @abee2: iPhone 7のシャッター音/スクショ音を消せるiOS 10の裏技 gadget-shot.com/hacks/36850

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posted at 14:45:40

眠る羊 @sleep_sheep2010