黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2018年04月16日

黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2018年04月16日(月)

日本犬を未来へ、世界へ! Japanes @ayumun31

18年4月16日

今日かかりつけ獣医と話していて、狂犬病ワクチンの接種率低下が話題になった。恐らく5割を切っている。ここまで低下すると飼い主の義務という言い方に説得力がない。かかりつけ獣医は「いつ発生してもおかしくない。そして一度発生したら大変なことになる」と諦め顔だった headlines.yahoo.co.jp/article?a=2018...

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posted at 23:36:41

k @musicisthebest_

18年4月16日

『慣れると、ほとんどの子が、ミニ定規を上手に使いこなす。＋、－、＝のような記号までミニ定規で書くようになる』
誰かこのバカを止めろ。
gendai.ismedia.jp/articles/-/552...

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posted at 21:40:20

井上リサ @JPN_LISA

18年4月16日

やっぱり多くの人が「震災瓦礫受け入れ反対運動」を忘れていなかったんだな。それはそうだろう。あれは本当に酷かったよ。

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posted at 20:19:22

Yuki Nagai @cometscome_phys

18年4月16日

機械学習、笑えるくらい最新の情報は日本語になってなくて面白い

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posted at 20:10:50

Satoshi Ikeuchi 池内恵 @chutoislam

18年4月16日

「研究費は増えている！」て言ったって素人の役人が権限振りかざして「選択と集中」をやってごそっと溶かしているんだから、成果出ないよね。にも関わらず「お前らが無能だから！」と叩きにくる。DVモラハラ系官僚。「国の肝煎り研究迷走」日本経済新聞 www.nikkei.com/article/DGKKZO...

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posted at 19:13:01

國枝歩 (kokupo) @kokuponz

18年4月16日

最近カップ麺にお湯注がずバリバリ食べるのが同期研修医の中でブームになってる。意外とおいしくて、呼ばれても後で食べられるから。
見学の学生さんが来た時も構わず皆でバリバリ食べていたら某病院見学レビューサイトに

「カップ麺にお湯を入れる時間もないくらいのハイパー病院」

と書かれてて草

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posted at 18:47:23

rmsi_isng @rmsi_isng

18年4月16日

名だたる大学の学長が参加したシンポジウムに一緒に登壇していたある高校生が、「さっきからみなさんグローバル社会で役に立つ人材の育成とかそんなことばっかりおっしゃっておられますが、大学は研究をするところではないんですか」と言ったという。何ともしみじみするエピソードであった。

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posted at 16:01:08

José Lozano @leviaingenia

18年4月16日

Edward #Lorenz (RIP April 16, 2008) teoría del #caos #atractorextraño #efectomariposa #strangeattractor #julialang via @_cormullion
pic.twitter.com/8Jhbst7iLG

タグ： atractorextra caos efectomariposa julialang Lorenz strangeattractor

posted at 15:52:01

本間　龍　　ryu.homma @desler

18年4月16日

本日、ある大学の法学部で五輪のタダボラ搾取構造について講義。講義前のアンケートではクラスの8割がボランティア参加に意欲的だったが、講義後はゼロになった。やはり搾取の構造を知れば、誰もタダボラなんてやらない。全国の大学教職員の皆さん、ぜひ私を呼んで話をさせて下さい。

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posted at 15:28:30

RochejacMonmo @RochejacMonmo

18年4月16日

researchmap.jp/?action=cv_dow...
で公開されている新井紀子氏の
「数学レスキュー ―いかにして数学的才能なしに証明を書くか―」
これが（ε-δ論法に苦しむ（？）大学生の）数学レスキューになるとはちょっと思えないのですが...
@genkuroki pic.twitter.com/TwRAjPmkBa

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posted at 14:54:41

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

18年4月16日

これ素晴らしい言語だなーとおもったらJuliaだった。

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posted at 14:42:19

武内　修 @osamu_takeuchi

18年4月16日

Plots.plot に関数を渡してもキレイにグラフが書けないことがあったので、より多くの場合にうまくプロットできる FuncPlot.funcplot を書いた。nbviewer.jupyter.org/gist/osamutake... #Julia言語 pic.twitter.com/72gNIUuXou

タグ： Julia言語

posted at 11:19:16

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

18年4月16日

抽象度を上げて整理したところ、「自明」な解は消えたけれど、fo推定誤差への耐性と位相変動への耐性を統一的に扱える魅力はそのまま残った。先が見通せたので、「静的表現再訪」というタイトルで、7月の札幌の研究会で次を発表する予定。FNVと併せてJuliaで実装するのは、もう一つの目標。 twitter.com/hidekikawahara...

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posted at 11:09:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#Julia言語セミコロンを書かなくてもよいだけで無駄なストレスはかなり減る。しかも結構省略できて、例えば

f(x) = if x < 0 zero(x) elseif x < 1 x else x^2 end

とも書ける。 pic.twitter.com/cqWQ3U6Mx6

タグ： Julia言語

posted at 09:58:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

twitter.com/cometscome_phy...

#Julia言語も文を区切るための「;」が不必要なプログラミング言語。改行だけで区切れる。しかし、文が終わる前に改行を見付けた場合にJulia言語はその改行を無視してくれる。例えば

y=
1+
2

と書ける。括弧を使うと

y = (
1
+2
+3
)

のようにも書ける。 pic.twitter.com/G0tkYXvWYL

タグ： Julia言語

posted at 09:58:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽例えば、学生時代にまじめに数学の授業に出席して、授業内容をきちんと勉強して、試験で良い成績を取るだけだと、応用に必要なレベルの数学の習得は不可能だと思う。

自分なりにテーマを見つけて基本を組み合わせて応用してみた経験を積み重ねるところまでやらないと無理。

タグ：数楽

posted at 09:44:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽現実には、「基本をしっかり理解していれば、それらを組み合わせて個々の問題を解けるようになる」(数学的素養を前もって準備しておく)という発想でうまく行くことは珍しいと思う。実際には、自分なりに試行錯誤して基本を組み合わせて問題を解いた経験がないと、基本も習得できない。

タグ：数楽

posted at 09:44:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽要するに、「基本をしっかり理解していること」と「基本を組み合わせるだけであらゆる問題を解いてしまう能力」の組み合わせが最強。

これは算数レベルからそれなりに高級な数学を実用的に使う場合まで全部同じ。リンク先の引用文中のB君最高。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：数楽

posted at 09:44:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽 det(a_1,…,Δa_i,…,a_n) は det(a_1,…,a_n) の中の a_i をΔa_iで置き換えたもの。det(a_1,…,Δa_i,…,a_n) をΔa_iの成分の1次式で書く公式は、大学1年レベルの行列式の習得において最も基本的な「行列式の余因子展開」の話そのものに過ぎない。

行列式の勾配は本質的の行列式の余因子。

タグ：数楽

posted at 09:44:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽続き：行列AをA=[a_1,…,a_n] (a_iは縦ベクトル)と表示しておくと、行列式det(A)はa_i達の函数 det(a_1,…,a_n)だと思える。detは多重線形＝かけ算の一種なので、

det(a_1+Δa_1,…, a_n+Δa_n)
= det(a_1,…,a_n) + Σ_i det(a_1,…,Δa_i,…,a_n) + (Δa_iについて2次以上)

タグ：数楽

posted at 09:44:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽多重線形性は高校レベルの数学との関係がわかっていれば「かけ算の一種である」という条件に過ぎない。

タグ：数楽

posted at 09:44:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽ヒント続き：多重線形という用語にビビったらだめ。スカラーに関する

(a_1+Δa_1)(a_2+Δa_2)…(a_n+Δa_n)
= a_1 a_2 … a_n + Σ_i a_1…Δa_i…a_n + (Δa_iについて2次以上)

という計算は高校レベル。多重線形性はこれと同様の計算をベクトルについてできるという条件に過ぎない。

タグ：数楽

posted at 09:44:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽練習問題：正方行列f(A)の函数 f(A)=det(A) について f(A+ΔA) を

f(A+ΔA) = f(A) + (ΔAの線形な函数) + (ΔAについて2次以上)

の形に計算してみよ。これをやると行列式の微分がわかります。

ヒント：det(A)はAの列(縦ベクトル)について多重線形であることを使うと、余因子が自然に出て来る。

タグ：数楽

posted at 09:44:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽最初から偏微分 ∂f/∂a_{ij} を扱っても大した計算ではないのですが、x^T A x と行列を使ってシンプルな記号法で書いていた利点はそれをやった途端に失われます。

f(A+ΔA) = f(A) + x^T ΔA x

という超絶シンプルな式で先に理解しておく方が勝ります。

もっと一般の場合もすべて同様。

タグ：数楽

posted at 09:44:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽 ΔAにx^T ΔA xを対応させる線形写像が行列Aの函数 f(A)=x^T A x のAにおける勾配(傾き)です。

Aの(i,j)成分a_{ij}のみをΔa_{ij}だけ動かして他は固定したままにした場合にf(A)は x_i x_j Δa_{ij} だけ変化します。Δa_{ij}の係数x_i x_jが偏微分係数。

タグ：数楽

posted at 09:44:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽上では、勾配の概念が線形写像の特別な場合で表現されることを暗黙のうちにさらりと使ってしまいましたが、まさにそれこそが、大学1年レベルの数学を線形代数と解析に分けることが数学的な本質を損なう理由です。

微分＝勾配(傾き)の概念を真に理解するためには線形写像の概念が必須。

タグ：数楽

posted at 09:44:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽値がスカラーになるような線形写像のことと線形汎函数と呼んだりします。線形汎函数のような言い方をしたくなければ「値がスカラーになるような線形な写像」と言えばよい。専門用語の大部分は自分で考えるときには不要であり、概念を理解していれば十分。

タグ：数楽

posted at 09:44:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽独立変数xが行列Aであっても同様です。例えば、f(A)=x^T A x ならば、

f(A+ΔA) = x^T(A+ΔA)x = f(A) + x^T ΔA x.

o(ΔA)の項は0になる。f(A)はAについて線形なのでこれは当然。AがΔAだけ変化するとf(A)は x^T ΔA x だけ変化する。ΔAにx^T ΔA xを対応させる線形汎函数がf(A)のAにおける勾配。

タグ：数楽

posted at 09:44:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽 f(x)の勾配を求めるときの基本はこうでした：

f(x+Δx) = f(x) + a Δx + o(Δx), o(h)はhより高次に微小量

が成立していれば、aがxにおけるf(x)の勾配になる。

xが多変数でも完全に同様。1変数函数の微分の基本が分かっていれば無限次元の場合も「以下同様」で分かる。1を知れば∞を知る。

タグ：数楽

posted at 09:44:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽続き～、Aの成分 a_{ij} による偏微分をしまくる計算をするのは、基本を忘れていると思う。

多変数函数の微分の基本は何であったか。

それは函数の局所的勾配を求めることでした。個々の偏微分係数は特定方向の勾配(傾き)に過ぎず、すべての偏微分係数を合わせると勾配の全体像がわかる。

タグ：数楽

posted at 09:44:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年4月16日

#数楽行列を含む函数の行列成分に関する偏微分をしまくる計算を「強要」されていると感じたら、それは正常な感覚で、どこかで基本を忘れてよろしくない考え方をしていることになると思います。

例えば、Aが行列でxがベクトルで y = f(A) = x^T A x のような函数を扱うときに～続く

タグ：数楽

posted at 09:44:04