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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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Favolog ホーム » @genkuroki » 2018年04月10日
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2018年04月10日(火)

TeX and Typography @TeXtip

18年4月10日

MathJax: Open source JavaScript display engine for LaTeX www.mathjax.org

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posted at 23:45:20

園芸家 @engeikana

18年4月10日

なんであの界隈は、デマをやめてほしいという強い願いに対して「左翼を叩くことが目的」だと思い込んでるんだろう?

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posted at 23:30:06

職業的ディレッタント @hide36ous

18年4月10日

「若い時に勉強しておけば良かった」という嘆きはよく分かるけども、「新しいことを勉強し続ける限り若さは保たれる」と考えればいいのでは?
(もちろん勉強し続けることが可能な環境を自ら勝ち取る必要はあるけど)

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posted at 23:18:36

古賀及子(こがちかこ) @eatmorecakes

18年4月10日

小学生、怖い話が好きすぎて書店の児童書コーナーの怖い話ラインナップはかなり充実してるんだけど、そのせいで子どもの憧れと怖い話のミックス文化が生まれたらしく「モデルに聞いた怖い話」というのがすごい勢いでシリーズ出版されてる。 www.amazon.co.jp/dp/4052034635

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posted at 22:51:49

闇のapj @apj

18年4月10日

本日の学生への説明。実験ノートは一定の手順でそれをやったことの証拠物件だから他の紙に書いたりしてはいけない。お勉強の場合は、試験結果が勉強したことの証拠物件で、勉強のノートは証拠じゃないからどんなやり方で書いても良いし書かなくてもいい。

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posted at 22:36:32

名取宏(なとろむ) @NATROM

18年4月10日

「世界的なSSPEの発症をみますと、麻疹ワクチンの普及が徹底している欧米諸国では麻疹の流行はほとんどなく、したがってSSPEも見られなくなっています。ワクチン接種率の低い国ではSSPEが発生しています」。 htn.to/8YbwzX

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posted at 22:35:57

名取宏(なとろむ) @NATROM

18年4月10日

「SSPEは本当に悲惨な病気です。今まで元気に生活し、大切に大切に育ててきた我が子が、ある日突然発症し、数カ月で寝たきりになってしまうのです」。SSPEは麻疹ウイルスによるゆっくりと進行する脳炎。 htn.to/c762HG

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posted at 22:34:53

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posted at xx:xx:xx

ながしゅー@マスクなし生活奮闘中 @nagatashuu

18年4月10日

@golgo_sardine 息子はそのあまりにも乱雑に書く子に当てはまるので、確かに多少は制約は必要なのだとは思うのですが、素直な疑問に答える術がないのが親としては心苦しいです。

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posted at 22:24:14

ながしゅー@マスクなし生活奮闘中 @nagatashuu

18年4月10日

@dhuori 小学校によっても全く違いますもんねぇ。
私の性格的に小学校の方針に全否定もできなくて返答に困った困った\(^o^)/

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posted at 22:21:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#Julia言語 自明な訂正

x = parse.(Int, ["123", "-45", "-0"])

の [ が欠けていました。

タグ: Julia言語

posted at 22:20:38

ながしゅー@マスクなし生活奮闘中 @nagatashuu

18年4月10日

@m_nyangorilla まさにそれですわww
意味不明でしょ?ww
でもまぁ、何だろう…集中力とかつくとか??w
疑問に答えられなくて、つい
「お母さんも何の為なのか分からない」って言ってしまったけど、他の人だったらいい意見が出るかなぁって(´ω`)。

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posted at 22:20:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

@cometscome_phys @ceptree #Julia言語 大学新入生向けの線形代数の授業では、m×n行列とn×p行列の積はm×p行列になると教えるのですが、1×n行列とn×1行列の積を1×1行列ではなく、スカラーとして扱うことがあったりします(論理的には杜撰)。コンピューターではそれは通用しないので、Julia言語はその辺をくそ真面目にやっています。

タグ: Julia言語

posted at 22:13:39

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黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

@cometscome_phys @ceptree #Julia言語 長さnのベクトルvに対する w = v' は長さnの双対ベクトル(とみなされる横ベクトル)になり、1×n行列になりません。そして、n×m行列 A について積 w*A は長さmの双対ベクトル(とみなされる横ベクトル)になり、1×m行列になりません。

これも線形代数の教科書的には当然そうあって欲しい仕様。

タグ: Julia言語

posted at 22:10:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

@cometscome_phys @ceptree #Julia言語 「ベクトル空間VのベクトルvとVの双対空間W=V^*のベクトルwには自然な非退化な内積〈w,v〉が定義されている」というのが線形代数の教科書によく書いてある状況です。長さnのベクトルvに対して、w=v'は双対空間の要素になっているとみなせます。続く

タグ: Julia言語

posted at 22:06:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

@cometscome_phys @ceptree #Julia言語 長さnのベクトルvに対して、w = v' は長さnの双対ベクトルとみなせる横ベクトルとでも呼ぶべきモノになります。 vがn×1でないのと同じように、wも1×n行列になりません。1×n行列aとn×1行列bの積a*bは1×1行列になりスカラーにならないのですが、w*vはスカラーになります。続く

タグ: Julia言語

posted at 22:01:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

@cometscome_phys @ceptree #Julia言語 では、長さnのベクトル v とm×n行列 A の積 A*v は、m×1行列ではなく、長さmのベクトルになります。こうなっていないと計算の途中で無駄にm×1行列が出て来て不便になるので、これはそうあるべき仕様だと思います。

例:

v = [1,2,3]
A = [
1 2 3
4 5 6
]
A*v
-> [14, 32]

続く

タグ: Julia言語

posted at 21:58:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

@cometscome_phys @ceptree #Julia言語 では、「長さnのベクトル」は「長さnの1次元配列」と同じもので、「m×n行列」は「サイズ(m,n)の2次元配列」と同じものです。1次元配列と2次元配列は違うものなので、ベクトルとn×1行列は違うものになります。

n×1行列を使う必然性はほとんどないと思う。続く

タグ: Julia言語

posted at 21:54:44

TESSY @ytessy

18年4月10日

なんか Macにしてから、アニメーションが作れなくなった。
#Julia言語

タグ: Julia言語

posted at 21:49:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

twitter.com/Dsuke_KATO/sta...

#Julia言語

In [1]:
x = parse.(Int, "123", "-45", "-0"])

Out [1]:
3-element Array{Int64,1}:
123
-45
0

In [2]:
a, b, c = parse.(Int, ("123", "-45", "-0"))

Out [2]:
(123, -45, 0)

とかでOK. parse の直後の . に注目。mapは滅多に使わない。

タグ: Julia言語

posted at 21:34:08

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Daisuke KATO @Dsuke_KATO

18年4月10日

v = ["1", "2"]
x = map(x->parse(Int, x), v)

これでいいんだろうか…

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posted at 21:13:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

@toromaki_ どうもありがとうございます!!!

検索語 OR アットマークから始まる存在しないID

を検索する方法で検索語を含む名前を持つアカウントからの発言を除けました!

これ非常に助かります!!!

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posted at 21:06:43

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ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

18年4月10日

@nagatashuu いきなりで失礼します。
【この疑問に対する適切な答え】
とのことですが「適切な答え」は、ありません。
なんでもかんでもキリッと揃っていないと気がすまない、軍隊調の教育をしたい人々がそう決めたのでしょう。
(マジレスすると、あまりにも乱雑に書く子がいるので揃えさせたいのでしょう)

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posted at 19:24:24

Julia News @julialang_news

18年4月10日

Alistair.jl - A minimal regression library www.reddit.com/r/Julia/commen... #reddit

タグ: reddit

posted at 19:22:49

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黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

ツイッター検索で、検索語がアカウント名だけに含まれている場合を除いて検索したいのだが、そうする方法はあるのだろうか?

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posted at 18:49:44

shin @Matz_Shin

18年4月10日

c++を放り出してjuliaがやりたい。

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posted at 18:36:30

伸一 @shinich73918633

18年4月10日

@genkuroki @atsushimiyahara はい、某〇〇〇スーパーで2時間並んで1個500 円の白菜買って家族で鍋。あのときはそれでも有り難かったです。

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posted at 18:36:09

ながしゅー@マスクなし生活奮闘中 @nagatashuu

18年4月10日

@dhuori かけ算とかわり算の筆算の時の答の上とか下に書く線のこと…で伝わるかしらん?w

ウチの小学校では結構あの線を定規で引くように指導されるんだけど、初めてガッツリ指導する先生に当たったのよね(´ω`)。

ああいう細かい事をやることで集中力を養う目的なのかしら?

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posted at 18:35:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

@shinich73918633 @atsushimiyahara そういうのはめっちゃうれしいですよね。

流通が回復していないと野菜に飢えた状態になる。

郡山には学生時代のある一時期に仙台から毎週新幹線でバイトに行ってました。バイト先から出ている新幹線代を一度けちったら体力の消耗が激しくて生活に支障をきたしたので止めました。

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posted at 18:26:00

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伸一 @shinich73918633

18年4月10日

@genkuroki @atsushimiyahara 横からすいません。
あのとき私も仙台でした。
郡山のビアガーデンで隣のおっちゃんから「うちの畑でとれたんだ~」ってキュウリの浅漬くれた思い出がよみがえり。。。
「おっちゃん持ち込みあかんやろ」言いながらいただきました。大変美味しゅうございました。

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posted at 17:53:35

ながしゅー@マスクなし生活奮闘中 @nagatashuu

18年4月10日

ところで小5の息子、今年は

「計算問題の線を定規で引かないとやり直しになる」
らしく
「お母さん、この線を定規で引く意味は何??」

と真剣に聞くのでこの疑問に対する適切な答えがありましたら教えて下さい(´ω`)。
因みに私の小学時代は定規で引けなんて縛りがなかった件…。

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posted at 17:50:59

TOHOKU360 @TOHOKU360

18年4月10日

仙台市に暮らす住民がイチオシのタレを一品ずつ持ち寄り、一番美味しいタレを決める「第1回焼き肉のタレ選手権」が、仙台市で開かれました。予選、決勝戦を経て初代王者に輝いたのは、青森県の「スタミナ源たれ ゴールド中辛」。 tohoku360.com/yakinikunotare/

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posted at 17:42:21

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

18年4月10日

Twitter検索の改悪でJuliaツイートが検索しづらくなったのでツイートしてる人を探しに行けなくなりました。

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posted at 17:29:34

ceptree @ceptree

18年4月10日

「Twitterやめようかな」
「……」
 
「私なんか必要ないんだ」
「……」
 
「誰か反応してよ」
「……」
 
「プログラミングはじめようかな」
「C++はいいぞ」「Haskellはいいぞ」「Juliaはいいぞ」「Rustはいいぞ」

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posted at 16:55:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 KL情報量は、それがSanovの定理に出て来ることを理解せずに、単にその公式だけを暗記して利用するだけでも役に立ちます。

しかし、それをやってしまうと、直観が効かなくなってしまいます。直観が効かないと理解した気分になれないし、実際、理解していることにならないと思う。

タグ: 数楽

posted at 16:52:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 注意:以上は与えられたQについてKL(P||Q)を最小化するPを求める話。それとKL(Q||P)を最小化するPを求める話は全然違う。KL(Q||P)を最小化するPは「それに従う独立試行で生成されたサンプルの分布がQに近くなる確率が最大のもの」になっています。確率分布Qの統計的推測はその例になっている。

タグ: 数楽

posted at 16:52:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 (3)Qが事後分布であるとき、Pに関する「パラメーターごとに独立な確率分布になっている」という条件のもとでKL(P||Q)を最小化することは、事後分布の変分近似(所謂「変分ベイズ」)などと呼ばれています。

KL情報量について直観的な理解があれば、以上の3つの例も直観的に理解可能になるはず。

タグ: 数楽

posted at 16:52:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 (2) Qを混合正規分布にしてPの条件が「正規分布である」の場合には、KL(P||Q) を最小化するPがQの微小な変化によって不連続にジャンプすることがわかります。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

タグ: 数楽

posted at 16:52:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 大偏差原理は条件付き確率を扱うときに威力をはっきします。

(1) 条件が「(f(x)の期待値)=c」の形の場合には(本当は等号を不等号にゆるめた方がよい)、その条件のもとでのKL情報量最小化によって、(独立試行の文脈における)カノニカル分布が得られます。

タグ: 数楽

posted at 16:52:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 与えられたQに対して、KL情報量 KL(P||Q) を条件

(Pにおけるf(x)の期待値) = c

のもとで最小化すれば、カノニカル分布

p(x) ∝ exp(-β f(x)) q(x)

が出て来る。βはcから決まります。

以下のリンク先は「Pは正規分布である」という条件を付けた場合。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 数楽

posted at 16:52:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 KL情報量を用いた独立試行の文脈におけるカノニカル分布(指数型分布族)の導出や統計力学の文脈におけるより一般的なカノニカル分布の導出については以下のリンク先の私のノートに詳しい解説があります(等重率の原理は仮定しない)。

genkuroki.github.io/documents/2016...

タグ: 数楽

posted at 16:52:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 警告:統計力学では独立試行を仮定しないので違いに注意!「統計力学におけるカノニカル分布の導出はKullback-Leibler情報量の最小化に帰着する」という主張は誤りです。物理的に独立試行を仮定していることになるので無茶過ぎ。正しい議論は例えば田崎さんの統計力学の教科書にあります。

タグ: 数楽

posted at 16:52:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 これの簡単な応用例は独立試行の文脈におけるカノニカル分布の導出。

PもQもxの分布だとし、函数f(x)と定数cを任意に与えます。Pをf(x)の期待値がcになる確率分布に制限したとき、KL(P||Q)を最小化するPの確率密度函数は

p(x)∝exp(-βf(x))q(x)

の形になります。q(x)はQの確率密度函数。

タグ: 数楽

posted at 16:52:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 KL情報量KL(P||Q)は次のように登場します。

(確率分布Qに従う独立試行で生成されたサイズnのサンプルの分布がPに近い確率) = exp(-n KL(P||Q) + o(n)).

与えられたQについて、KL(P_A||Q)がKL(P_B||Q)よりもほんの少しでも小さければ、相対的にP_Bの方の確率はP_Aと比較して0とみなせる。

タグ: 数楽

posted at 16:52:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 大偏差原理で分かり難いのはほぼ0の確率どうしを相対的に比較することになる点です。コンピューターによる単純なモンテカルロシミュレーションで大偏差原理を数値的に確認しようとすると、その点で苦労することになります。単純でない工夫が必要になります。

タグ: 数楽

posted at 16:52:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 以下、系のサイズを n と書き, 大偏差原理を

(Aの確率) = exp(-n I(A)+o(n))

と書いておきましょう. I(A)がI(B)よりほんの少しでも小さいならば、Aの確率とBの確率はn→∞で指数函数倍の違いが出て来るので、Aとの相対的比較においてBが起こる確率は0とみなせます。

タグ: 数楽

posted at 16:52:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 その辺のスタイルの統一性がないことが気になる人は、自分のノートでは、エントロピーの-1倍である情報量を最小化するものが実現するというスタイルで書いておけばよいと思います。

これ半分冗談なので本気にしないように!

タグ: 数楽

posted at 16:52:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 大体において、エントロピーと呼ばれる量の-1倍を情報量と呼んでおけば符号で悩むことはないです。

物理学における習慣では「〇〇を最小化するものが実現する」というスタイルになっているのですが、エントロピーだけは例外で最大化するものが実現するというスタイルになっている。

タグ: 数楽

posted at 16:52:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 一般に

(確率) = exp(-(系のサイズ)(系のサイズによらない量) + o(系のサイズ))

の形の漸近挙動が成立していることを「大偏差原理が成立している」と言います。

統計力学でのエントロピー密度の-1倍やSanovの定理におけるKL情報量は上の式の「系のサイズによらない量 」として登場します。

タグ: 数楽

posted at 16:52:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 Sanovの定理は、KL情報量 KL(P||Q) は確率分布 Q に従う独立試行で生成されたサイズnのサンプルの分布がPに近い確率が

exp(-n KL(P||Q) + o(n))

のように振る舞うことを主張しています。「サンプルの分布がPに近い」の定義を変えてもそれによって生じる確率の変化はo(n)の項に吸収されます。

タグ: 数楽

posted at 16:52:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

twitter.com/genkuroki/stat...

#数楽 リンク先の件はKullback-Leibler情報量のSanovの定理(より一般には大偏差原理)について理解するために非常によいネタになっていると思います。

おそらく、すぐにピンとくる話題ではないので、反応が薄い。

タグ: 数楽

posted at 16:52:29

いしたー @sonicair

18年4月10日

実際Julia書きたいってツイートするとbicycleなんとかくんあたりがこんな感じで飛んでくるやん?

タグ:

posted at 16:50:42

いしたー @sonicair

18年4月10日

「Twitterやめようかな」
「……」

「私なんか要らないんだ」
「……」

「誰か反応してよ」
「……」

「Julia始めようかな」
「Juliaはいいぞ!」「速いぞ!」「書きやすいぞ!」「Juliaはいいぞ!!!」

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posted at 16:50:00

Yuki Nagai @cometscome_phys

18年4月10日

@ceptree なるほど…?

タグ:

posted at 16:31:15

ceptree @ceptree

18年4月10日

@cometscome_phys 2x1はこうですね。ただv0.7(2枚目)だとこうなるみたいでもうよくわからないです... pic.twitter.com/aTfQlPh98Y

タグ:

posted at 16:30:12

Daisuke KATO @Dsuke_KATO

18年4月10日

juliaで整数の文字列v = ["1", "2"]をparseで処理する場合、parse(v)で放置するとすごく遅くて、parse(Int, v)でやるとすごく軽くなる。

タグ:

posted at 16:29:30

Yuki Nagai @cometscome_phys

18年4月10日

@ceptree 縦ベクトルは2×1と区別しないということなんですかね…

タグ:

posted at 16:28:02

ceptree @ceptree

18年4月10日

@cometscome_phys [1;2]も[1,2]もベクトルなんすよね... pic.twitter.com/5LAzuoGppB

タグ:

posted at 16:24:56

Yuki Nagai @cometscome_phys

18年4月10日

Juliaでベクトルを定義した時、それは縦ベクトルなのか横ベクトルなのか。
[1 2]は1×2行列、[1 ;2]は2×1行列、[1,2]はベクトル?

タグ:

posted at 16:15:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#Julia言語 #統計 #数楽 以上のように、インプットの混合正規分布 Q をほんの少し変化させるだけで、KL(Normal(μ,σ)||Q) を最小化する P*=N(μ*,σ*) は大きく変化する。P* には3つの異なる「相」(phase)がある。

以上の例はKullback-Leibler情報量に関して理解するために非常によいネタだと思います。

タグ: Julia言語 数楽 統計

posted at 15:51:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#Julia言語 #統計 #数楽 添付画像は左側(3)の「相」のケース。

インプットが青線のQでアウトプットが橙線のP*である。青線の分布で生成されたサンプルの分布が近くなる確率が最も高い正規分布が橙線のP*になる。

上の2つのツイートのQより、このツイートのQの左右の山の間隔はほんの少し狭い。 pic.twitter.com/S8014ZbPLP

タグ: Julia言語 数楽 統計

posted at 15:51:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#Julia言語 #統計 #数楽 添付画像は左側(2)の「相」のケース。

インプットが青線のQでアウトプットが橙線のP*である。青線の分布で生成されたサンプルの分布が近くなる確率が最も高い正規分布が橙線のP*になる。

1つ前のツイートのQより、このツイートのQの右の山はほんの少し低い。 pic.twitter.com/DBj3GfhHDL

タグ: Julia言語 数楽 統計

posted at 15:51:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#Julia言語 #統計 #数楽 添付画像は左側(1)の「相」のケース。

インプットが青線のQでアウトプットが橙線のP*である。青線の分布で生成されたサンプルの分布が近くなる確率が最も高い正規分布が橙線のP*になる。 pic.twitter.com/5CntwTSxd0

タグ: Julia言語 数楽 統計

posted at 15:51:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#Julia言語 #統計 #数楽 理解するべきプロットは添付画像の通り。

(a,b)からKL情報量最小化によって(μ*,σ*)がどのように決まるかをプロットしている。

(a,b)の領域が左側(1), 右上(2), 右下(3)の3つの「相」に分かれていることが見ればわかる。 pic.twitter.com/xiKMirDfw1

タグ: Julia言語 数楽 統計

posted at 15:51:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#Julia言語 #統計 #数楽 Jupyter notebookを公開しているので、セルを複製してパラメーターを変更するだけで別の計算が可能。

他人がやっている計算をどんなに頑張って見ても理解できることは少ないと思う。全部自分で再構成しないと苦しい。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

タグ: Julia言語 数楽 統計

posted at 15:51:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

twitter.com/genkuroki/stat...

#Julia言語 #統計 #数楽

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
正規分布と混合正規分布のKL情報量のプロット

に解説を追加した。そのノートブックのプロットを理解することは、Kullback-Leibler情報量の概念を直観的に理解するために非常に良いネタになっていると思う。

タグ: Julia言語 数楽 統計

posted at 15:51:25

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Yuki Nagai @cometscome_phys

18年4月10日

今日は入学式に参加したので休み。ということで過学習の件を追記。しかしJuliaで1xn行列とn次元ベクトルの区別をちゃんとしないとTensorFlowに入らないというのは学びであった。

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posted at 14:40:51

Yuki Nagai @cometscome_phys

18年4月10日

JuliaでTensorFlow その4: 線形基底関数を用いた回帰 on @Qiita qiita.com/cometscome_phy...

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posted at 14:39:33

稲葉振一郎 @shinichiroinaba

18年4月10日

寺脇や前川のようなある種のリベラルが三浦朱門的愚民思想と共犯してしまう愚

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posted at 14:16:34

稲葉振一郎 @shinichiroinaba

18年4月10日

寺脇研の「ゆとり」も同根の発想に立っていたなと twitter.com/TesseracDB/sta...

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posted at 14:16:08

Baatarism/ちゃんぷるー @baatarism

18年4月10日

Fact Check 福島の記事の魚拓を見たけど、辛淑玉の明らかな間違いを批判しているだけ。これを広めればデマを広めたと呼ばれても仕方ない。それを攻撃して炎上させる人は、デマに加担していると言うしかない。 twitter.com/baatarism/stat...

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posted at 13:25:17

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@koumori_2011

18年4月10日

【定期】日本の財政再建は終わりました。
日本のバランスシートはピカピカの黒字政府です。
官房長官は”財政再建完了宣言”を早くしてください。

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posted at 13:15:06

だるやなぎちゃんはおしまい! @daruyanagi

18年4月10日

「Web で契約できるものは Web で解約できなければならない」
「解約の手順数は、契約の際の手順数を超えてはいけない」

法律にしたい

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posted at 13:10:33

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Toko Shiiki/椎木透子 @tokophotoko

18年4月10日

映画が終わり、思っていたのと福島の状況は違うらしい…と、どこでちゃんとした情報を見れるか?と聞かれたので、福島県の英語のページを伝えた。ご覧になるかも、そして見て信用するのかもその方次第だけれど、陰謀論を読んでいるよりいいと思うしとにかく試写会来てくれてよかったなと思ったのでした

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posted at 11:57:05

おるぐり @allgreen76b

18年4月10日

話を戻すと、女性の雇用増に寄与してる原因がむしろ貧困、準貧困世帯の増加による共働き世帯増にあるんじゃないか、と言うのが気になる。女性の雇用が増えた原因を分析する必要があるのと、元々の労働者の賃金水準の動向はどうなっているか。

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posted at 11:05:13

おるぐり @allgreen76b

18年4月10日

多分今自治体と労基が一緒に監査に入ったら介護施設は相当数が吹っ飛ぶと思う。他所の状況とか聞くに特に職員数が少ない小さな所は労働基準法に違反せずに回せる状況に無い。

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posted at 11:02:11

T.K. fukushimaタグ付けよう @aizujin_k

18年4月10日

これが2011年の講演なら、百歩譲って、情報の混乱で事実誤認のまま話したのだろうと見逃すこともやぶさかでは無いが、何年も経ってから事実誤認だらけの話を講演という形でやるのは批判されても仕方が無いと思う。

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posted at 10:59:35

おるぐり @allgreen76b

18年4月10日

男性は元々働いてる人口が多いことを考えたら雇用増のうち女性が八割、と言うのは別に不自然はないかと。賃金水準が低い業種に集中してるのは問題ありますが、ここ一年ほどでかなり変化してると思います。介護業界、人が他に流れて悲鳴上げてますので。 twitter.com/okaguchik/stat...

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posted at 10:57:00

T.K. fukushimaタグ付けよう @aizujin_k

18年4月10日

1分42秒頃「有る保険会社は福島における癌保険販売を停止した」と言っているけど、当時、業界内にも外資系がガン保険のセールスをトーンダウンさせているという「噂」は在ったらしい程度の話。アフラックなど逆に中川恵一先生の話をリーフレットして配っている。www.youtube.com/watch?time_con...

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posted at 10:55:19

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やねうら王 @yaneuraou

18年4月10日

『3手5手詰パラダイス』の第80問だそうです。

twitter.com/BishopYodaka/s...

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posted at 08:45:50

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やねうら王 @yaneuraou

18年4月10日

将棋クラスタの間で詰将棋カラオケが流行ってるけど、私は将棋クエスト4段なのにこの写真の3手詰めすら解けなかったので、将棋がアマチュアの棋力だと詰将棋カラオケは無理なのでは?と思っている。

①39馬は37香で不詰
②48馬は37歩で不詰
③84馬は67飛62馬同飛で不詰
④93馬は67飛車71馬62歩で不詰 pic.twitter.com/Ob8g1Y6yMq

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posted at 08:44:15

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

不特定多数が読むことを想定したら、

「であれば、その生徒に教えるべきは、「はじき」を使ってとにもかくにも答えを出させることではないだろう。」

という書き方は適切ではなかったかもしれない。もっと分かり易く言うべきでした。

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posted at 08:42:26

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@kuri_kurita

18年4月10日

個人的にはちょっと信じ難い結果が…🤣

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posted at 06:39:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 背景の分布が2つ山の混合正規分布のとき、それが生成するサンプルで正規分布に近くないものは全て捨て去られると仮定する。そのとき、支配的に現れる正規分布が何になるかを計算してプロットしたことになっています。背景の混合正規分布を決めるパラメーターに関する相転移が発生している。

タグ: 数楽

posted at 05:18:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#Julia言語 #統計 #数楽

添付画像は混合正規分布が

Q(a,b) = a N(0,1) + (1-a) N(b, 1)

の形の場合。プロットは左右対称形。

* 右上の相では、左側の山の正規分布が解
* 左上の相では、右側の山の正規分布が解
* 残りの下側の相では、左右の山にまたがる標準偏差σが大きめのの正規分布が解 pic.twitter.com/KBopEDYPFb

タグ: Julia言語 数楽 統計

posted at 05:11:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

twitter.com/hseino1/status...

時間がない人がすぐに不快になりたいなら前半の32分あたりから視聴し始めると良いです。

思い出したこと:3.11直後の仙台で流通が回復していなかったときに、福島産の美味しいトマトが近所のスーパーでに入荷したときに、私は喜びました。新鮮なトマトを食える喜び。

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posted at 04:51:57

@kuri_kurita

18年4月10日

2011年3月10日に「メルトダウン」という言葉を聞いたとして、あなたの想像したであろう事態は?

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posted at 04:45:31

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

疲れてきたので、とりあえずここまで。続きは後ほど。

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posted at 04:30:56

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

また、「3時間で12kmだと時速は?」を「3時間で12km、1時間では?」と言い換えても答えられないとしたら、同じ構造の「12個の蜜柑を3人で分けると1人何個?」も答えられない可能性が高い。

であれば、その生徒に教えるべきは、「はじき」を使ってとにもかくにも答えを出させることではないだろう。

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posted at 04:27:33

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

逆に言えば、

「3時間で12kmだと時速は?」を、「はじき」なしでは求められない。「はじき」を使って「時速4km」と正しく答えられた。

ということだと、これが「1時間あたり4km進む」ということだと理解していないことになる。

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posted at 04:24:26

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

「速さを教えるのは難しい。だから、『はじき』が必要なんだ」という人もいるが、「速さは?」というのを「1時間で進む距離は?」と置き換えるだけで出来るようになる生徒が少なくない。

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posted at 04:21:05

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

そしてここが重要だが

「15分間で30㌖進んだ時の時速は」が分からない生徒に

「15分間で30㌖進む。1時間では進む距離は?」と問い直すと、大抵は「120km」と正しく答えられる。

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posted at 04:17:13

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

あくまで一般的にありがちなケースとして例を挙げた。

それから、このようなケースは入塾間もない生徒でのこと。うちの塾でちゃんと学べばこうはならないから^^

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posted at 04:15:33

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

【塾で「15分間で30㌖進んだ時の時速は」との問題に「30÷15=時速2㌖」と答えた子がいた】

これに関してだけど、具体的にこういうケースがあったと言うよりは、
実際には30÷15=2まで計算して立ち往生したりとかいろいろ。「子」とあるか小学生と思われるだろうが、高校生でも珍しくない。

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posted at 04:11:38

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

「算数や数学の面白さは、図形や数字の背後に隠された法則を発見し触れること。偉い学者が言っているから正しいのではなく、紙と鉛筆があれば自分で正しいかどうかを客観的に検証できる。それを教えるのが本来の目的ではないのか」

====以上引用=======================

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posted at 04:07:33

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

「理屈は後でもいい。まずは問題が解けるようになることが大事」との意見には「問題が解けてマルをもらえらば、よほどの向学心がない限り、後から理屈を考えることはしない」と反論し、疑問を投げかける。

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posted at 04:06:59

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

内容理解せず解答「子どもをダメにする」
理屈は後でもいい「向学心がないと困難」

 「そもそも速度の意味や理屈を分かっていないので、自分が出した答えが直感的におかしいと思えない」と西沢氏。比例の問題を解く際に使われる「二重数直線」や「かけわり図」も、同じ弊害があるという。

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posted at 04:06:31

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

=============以下引用===============

ツイッター上で算数の奇妙な教え方を批判してきた静岡県三島市の学習塾「大場数理学院」の西沢宏明代表も問題視している一人。塾で「15分間で30㌖進んだ時の時速は」との問題に「30÷15=時速2㌖」と答えた子がいたという。

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posted at 04:05:59

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

ついでに、取材を受けて述べたことの一部だけが記事になっているので、そのあたりの補足説明もしていくことにする。

まず私のコメント部分を転載する。

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posted at 04:03:23

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

これ、素直に読めば、

「はじき」「くもわ」批判、“超算数”批判
  ↓ 
マークシートが良くない。入試改革が必要

となっちゃうよね。

やはり「積分定数は、今の大学入試改革の流れには反対である」と言う必要があるな。

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posted at 04:01:28

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

後半の入試改革に関しての書き出しは

>「はじき」や「くもわ」に代表される簡便的なツールの弊害から、考え方を記述し、式を立案する「論述」の力が落ちているとの指摘は以前からあった。マークシート式で解答する大学入試センター試験も、これでは「考える力」が測れないという批判があった。

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posted at 03:57:13

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

こんな補足もあった。

>ツイッターの「#超算数」で、奇妙な指導例が山ほど紹介されている。足し算の文章題では、四季を「7+4」の順に書くことが求められ、「4+7」はバツ。数学的にはどちらも正しいが、題威を理解していないことになるようだ。こんな教えで算数嫌いになる子も多いのではないか。

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posted at 03:56:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 数値計算ではそうなることが明瞭に示せたし、Sanovの定理に基く直観によってもそのようになりそうなことがわかります。残されたのは数学的に厳密な定式化と証明なのですが、知っている人がいたら教えて下さい。

タグ: 数楽

posted at 03:49:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 Sanovの定理の立場からは以下のようなことを見ていることになります。

2つ山の混合正規分布に従う独立試行で生成されたサンプルの分布が近くなる確率が最も高い正規分布は、

* 左側の山
* 右側の山
* 2つの山にまたがった正規分布

のどれかになる。

タグ: 数楽

posted at 03:49:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

#数楽 混合正規分布Q(a,b)の左側の山は平均0,標準偏差1で、右側の山は平均b, 標準偏差0.5です。KL情報量を最小化する(μ,σ)が

* ほぼ(0,1)に等しい領域
* ほぼ(b,0.5)に等しい領域
* μが0とbのあいだにあり、σが1より大きな領域

の3つの領域(相)に分かれていることがわかります。

タグ: 数楽

posted at 03:44:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月10日

twitter.com/genkuroki/stat...

#Julia言語 #統計 #数楽

混合正規分布

Q(a,b) = a N(0,1) + (1-a) N(b, 0.5)

についてKL情報量

KL(N(μ,σ)||Q(a,b))

を最小化する(μ,σ) をプロットしてみました。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

パラメーターa,bについてμ,σは不連続にジャンプします(ある種の相転移)。 pic.twitter.com/sETKcGQJgh

タグ: Julia言語 数楽 統計

posted at 03:38:34

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

@temmusu_n @OokuboTact 蜜柑が8個ある。5人に1個ずつ蜜柑を配ったら何個余るか?
8個ー5人 って書いたらバツを食らいそう。

12個の蜜柑を4人で分けたら1人がもらう個数は?
12個の蜜柑を4人で分けたら1人あたり何個?

「前者は3個、後者は『1あたり量』だから3個/人」

などと言い出しかねない。

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posted at 03:19:50

積分定数 @sekibunnteisuu

18年4月10日

@temmusu_n @OokuboTact 単なる表記上の問題だけど、4÷2mが、4÷2[m]なのか、(4÷2)mなのか一瞬迷った。
これ数教協の教師の授業だとしても違和感がない。

↓これもそうだけど、「この計算は出来るか否か?」って、「意味を考えるいい授業」と思われるかもしれないが、忖度練習になりかねない。
togetter.com/li/1212594

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posted at 03:11:05

Naoki_O @nananao2236

18年4月10日

反原発が「きくまこの『メルトダウンじゃないだす』というデマ」という誹謗を繰り返すのは、自分たちが本物のデマを流しているって自覚があるから、としか考えられないよね

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posted at 01:33:08

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