黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年07月04日

@genkuroki Pontaと申します
私が塾講師のバイトをしてた時、まさに画像の通り教えてました
理解できなくても答えが出せてしまう、、
これに依存してると、答えのない問題に対して考え方を構築して答えを見出すことができなくなる
と思うのです

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posted at 23:54:10

アキ @8Zfec

血迷ってPython何も理解してないし、やりたいこと何もできてないのにjulia本買ったわ、、、 pic.twitter.com/FdBLko8dbv

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posted at 23:53:42

Fractal Bot @fractals_bot

前野［いろもの物理学者］昌弘 @irobutsu

julia(seedR=-0.0787, seedR=-0.0435, zoom=2.7660)
fractals.azurewebsites.net/api/createFrac... pic.twitter.com/53mpcxf0Ls

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posted at 23:39:27

「減点したことあります」と手を挙げた大学教員は今んとこいない(もちろんわしも減点しない)。 twitter.com/f_sei/status/1...

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posted at 22:44:44

@keno_ss @389jan @N_Y_Big_Apple @designpatterngf #数楽特異点解消後の分配函数と対応するゼータ函数の計算の概略については

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

を参照。多分、この私のノートが関連の解説で一番易しい。

特異点解消後の計算は易しい。逆に言えば特異点解消の具体的遂行が重要な問題になるということ。 pic.twitter.com/CxTf9DZcVA

タグ：数楽

posted at 21:39:21

#統計 Y-Ŷ=(I-P)Eが平均が0分散共分散行列がσ²(I-P0の多変量正規分布に従うことより、その成分の二乗和 ||(I-P)E||² の1/σ²倍が自由度n-2のχ²分布に従う。

自由度のn-2はYを射影する先のIm Xの直交補空間の次元。

Im Xからはみ出す揺らぎの自由度がn-2.
χ²分布の自由度は揺らぎの自由度になる。

タグ：統計

posted at 20:39:40

#統計これらの式はŶ-Xβ=PE, Y-Ŷ=(I-P)Eの成分達の分散共分散の公式とみなされる。

ゆえに、E_i達が平均0分散σ²の正規分布に従う確率変数達であるとき、Ŷ-Xβ, Y-Ŷは期待値0で分散共分散行列がそれぞれP=X(X^T X)⁻¹X^T, I-Pのσ²倍の多変量正規分布に従う独立なベクトル値確率変数になる。続く

タグ：統計

posted at 20:39:39

#統計訂正: 𝔼[E_i]=0という仮定を追加。𝔼[]は期待値汎函数。

続き。

Im Xへの直交射影X(X^T X)⁻¹ X^TをPと書く: P^T=P, P²=P.

このとき、

Ŷ - Xβ = PE
Y - Ŷ = (I-P)E.

𝔼[EE^T] = σ²Iより、

𝔼[(PE)(PE)^T] = σ²P
𝔼[((I-P)E)((I-P)E)^T] = σ²(I-P)
𝔼[(PE)((I-P)E)^T] = 0.

続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 20:39:39

ネタナンデス @newsasahicom

@genkuroki @toden8800 激しく同意。逆にバカに一夜漬けするなら公式丸暗記させてどの値を入れるか教えた方が早かった。大学生の時いかーん、こいつらムリー！なおバカなJKを3人救えた。大変喜んでた。それでもギリギリの点数みて俺だけ泣いた。

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posted at 20:32:08

Miyuki Kabaki @hellomiyuki

わたし、理系の科目で大学受験しましたが、公式覚えるのが苦手で、答案用紙の端で二次関数の公式解いてからテストに臨んでいました。覚えたとしても、正しいか不安で、公式に当てはめるのも苦手でした。 twitter.com/conoki69/statu...

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posted at 20:25:24

Juliaのメモリー管理がよく分からなくて、GCが頻繁に発生してしまうんだけど、しょうがないねえ。Julia以外で書こうという気にならんからねえ、もはや

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posted at 19:43:15

み @_haichi_fan

@genkuroki @three_grove 小学生の頭のやわらかさ？があればすごい意外な解法？とか見つけたりしそうですよね…

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posted at 19:25:37

みゆき @miyuki_MathT

「くもわ」とか「きはじ」とかクソみたいな教え方が横行してるから、「モルの意味が分からん」だの「体積の変化量」の意味が分からんだの出てくるのかな

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posted at 19:07:40

やねうら王 @yaneuraou

将棋AIの棋力計測時のノウハウについて記事にまとめました。

将棋AIの棋力計測、こんな方法は駄目だぞ
yaneuraou.yaneu.com/2020/07/04/rat...

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posted at 18:55:14

非公開

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posted at xx:xx:xx

Data Hunter @Julia_Turkey

Franklin.jl is a static site generator specifically for technical blogging written in julia.

Franklin.jl, julia dilinde yazilmis ozellikle tekniksel bloklar icin kullanilan statik site ureticisidir. twitter.com/juliabloggers/...

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posted at 18:43:11

Akinori Ito @akinori_ito

ハガネの連勤術師 @hgn_no_otaku

頭痛を和らげるためにYouTubeで平沢進をかけ続けているが途中で入るWrikeの広告が邪魔

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posted at 18:34:00

あのー、〈時速ａkmで50km進むには何時間かかるか〉がハジキを使って正解を書けて、〈1gでａ円のお肉を50円分買うと何g手に入るか〉が解けなかった高校1年生がいたんですけど、これについてはどうお考えになりますか？ twitter.com/Kageyama_hideo...

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posted at 18:31:58

逃避行動として研究のプログラム書いてました。こういうことをするのは久しぶりです。楽しい。
Juliaのメモリー消費を減らすための勘所がいまひとつわかりませんね。Cなら全部自分で管理できるのだけどね。GCが発生しちゃうのがなあ。でも、Juliaのほうが圧倒的に便利だとなのよねえ

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posted at 18:31:17

#Julia言語 runで実行できる`～`の内側で

files = ["abc0004", "abc0005", "abc0006", "abc0007"]

に対する $ files は

`foo $files`
→ `foo abc0004 abc0005 abc0006 abc0007`

のように展開されます。これはshell scriptでやっていたことをJuliaにやらせたい場合に便利な仕様です。 pic.twitter.com/tSX2usPdOn

タグ： Julia言語

posted at 17:41:04

José A. Alonso @Jose_A_Alonso

Unification in Julia. ~ Philip Zucker (@SandMouth). www.philipzucker.com/unification-in... #Logic #JuliaLang

タグ： JuliaLang Logic

posted at 17:35:07

#Julia言語

例えば「4個ずつに分割する」には、Iterator.partitionを使う。

collect(Iterators.partition(collect(1:10), 4))
→ [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10]]

collect(Iterators.partition(1:10, 4))
→ [1:4, 5:8, 9:10]

よくできている。

gist.github.com/genkuroki/2bdf... pic.twitter.com/6MBEYfACYv

タグ： Julia言語

posted at 17:28:54

栗原裕一郎 @y_kurihara

積分定数さんが！ twitter.com/tokyobunkabu/s...

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posted at 17:27:56

闇のapj @apj

とりあえずこんな感じでカテゴライズしてみた。まだ編集中です。

www.cml-office.org/wwatch/alkalli...

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posted at 17:19:45

ヒカルリ(ハイパー都内勤務エンジニア) @hika_ruriruri

Cと違って、いつ作業配列が作られるのか、いまだにわからん。ガベージコレクションしてるから、作ってるんだよなー。勘所がねえ

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posted at 17:11:38

やるべき言語はJulia

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posted at 17:10:43

Juliaの高速化はなかなか勘所がわからないな。グローバル変数を一切参照せずに、全部引数で渡すのはずいぶんだいじなの

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posted at 17:04:45

#数楽 Vが1個でV*が0個のVの場合の「テンソル」はただのベクトル。

V⊗V*の元(これも「テンソル」)は Σ_{i,j} aᵢʲ vⁱ⊗vⱼは線形写像V→V

vʲ ↦ Σ_i aᵢʲ vⁱ

と同一視でき、a ᵢʲ はその表現行列の成分だと思える。

こんな感じで上で説明した「テンソル」はベクトルや線形写像を含みます。

タグ：数楽

posted at 17:04:13

#数楽続き。V達とV*達のテンソル積を考える。簡単のためVが2個とV*が1個のテンソル積

V⊗V⊗V*

を考える。これの基底として

vⁱ⊗vʲ⊗v_k

が取れるので、その元はスカラーaᵢⱼᵏによって

Σ_{i,j,k} aᵢⱼᵏ vⁱ⊗vʲ⊗v_k

と一意に表されます。これらを「テンソル」と呼ぶ習慣だと思う。続く

タグ：数楽

posted at 17:04:12

#数楽ベクトルのかけ算のボスキャラのテンソル積について理解すると、テンソル積と「テンソル」の関係が気になると思う。大雑把には以下のような話だと思っておけばよい。

ベクトル空間 Vの基底を vⁱ と書き、その双対空間V*の双対基底を vᵢと書く: vᵢとvʲの内積はi=jのとき1で他のとき0. 続く

タグ：数楽

posted at 17:04:09

#統計テンソル積の具体的な場合の例については以下のリンク先を参照

twitter.com/toyo9/status/1...

タグ：統計

posted at 16:44:57

関連：Ŷとかの入力の仕方

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 16:23:52

#統計これに気付けば最小二乗法がらみの事柄が、直交射影の線形代数ですっきり理解できそうなことがわかる。

タグ：統計

posted at 16:20:21

#統計 E =

E_1
…
E_n

とおくと、

Y = Xβ + E
β̂ = (X^T X)⁻¹ X^T Y = β + (X^T X)⁻¹ X^T E
Ŷ = Xβ̂ = Xβ + X(X^T X)⁻¹ X^T E

なので、

Ŷ - Xβ
= X(X^T X)⁻¹ X^T E
= (EのIm Xへの直交射影)

Y - Ŷ
= (I - X(X^T X)⁻¹ X^T)E
= (EのIm Xの直交補空間への直交射影)

となっている。続く

タグ：統計

posted at 16:20:19

#統計続き～直交射影をŶ=

Ŷ_1
Ŷ_2
…
Ŷ_n

と書く。これは

Ŷ = X(X^T X)⁻¹ X^T Y

と書ける。β=

a
b

の推定量(X^T X)⁻¹ X^T Y∈ℝ²をβ̂=

â
b̂

と書く。以上の計算は最小二乗法そのものである。

タグ：統計

posted at 16:20:17

#統計 Y_1,…,Y_nは確率変数で

E[Y_i] = a + bx_i

を満たすものとし、

E_i = Y_i - (a + bx_i)

とおき、

E[E_i E_j] = σ²δ_{ij}

と仮定する。このとき、線形写像X:ℝ²→ℝⁿを行列

1 x_1
1 x_2
……
1 x_n

で定め、rank X=2と仮定する。ベクトルŶ=

Y_1
Y_2
…
Y_n

のIm Xへの～続く

タグ：統計

posted at 16:20:14

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

ゲットしました😃　1から始めるJuliaプログラミング bit.ly/3iE2W30 pic.twitter.com/t2f3nQtYGo

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posted at 15:59:22

ひか @rohika_

今日登校時にまず連絡帳でやりとりし、今できることは一段落かなとなりました

共感や励ましのお言葉ありがとうございます
ただ、学校や先生には今まで良く対応して貰った感謝/信頼もあり、前述のようにこれだけで反発/敵対するつもりはありません
一緒に子供に向き合えるよう一緒にがんばります

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posted at 15:25:35

@mitsuomi_miyata こんなのでOKできゅ？ pic.twitter.com/DRlw1Iet9u

タグ：

posted at 15:17:02

@mitsuomi_miyata できたできゅー。文字小さくてちゅらいできゅ pic.twitter.com/s7B0ziQSnX

タグ：

posted at 15:10:56

にるそん @ohtanilson

juliaでの速度ダウンの鬼門は、interpolation.jlと逆行列計算だな。それがアルゴリズムに含まれてなければ、他言語を凌駕、書き方次第ではC++に肉薄。ただinterpolationに関しては、マクロの人がより賢い書き方知ってそうな気もする。あと多変量cdfのパッケージが薄い、ってのも同期と話した。

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posted at 14:54:09

Julia側のデータをRのplot関数に渡すのが添付の図のようにできて初回の描画実行も（Plots.jlにくらべて）さくっと描画できる。しらなかった〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜 pic.twitter.com/Chwm4nkpFs

タグ：

posted at 14:53:57

おおおお〜〜〜〜〜〜
Ubuntuマシーンで RCall うごいた

$マークで R> Rの REPL モードに移動できる。

PyCall しっていればすぐ慣れそう。 pic.twitter.com/9tqlq1l9My

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posted at 14:43:43

S @shigerufujita

そう言えば・・・

#情報工学科で指定している環境 2019年以降は

Julia「も」入れてあるのよ．特に宣伝もしていなかったけど．

他にも言語，色々と入れてあるからね :-) pic.twitter.com/5q3s3jHTkq

タグ：情報工学科

posted at 14:40:32

みゆき @miyuki_MathT

思考過程を無視した「くもわ」「きはじ」って本当に有害。汚物。毒物。

割合関係で大事なのはAのときはどうか、Bのときはどうか、Cのときはどうか……とたくさんの実験から、数量関係と感覚を身に染み込ませること。

そんな実験してるうちに既に答え出てたり、解法が浮かんだりするもんだ。

タグ：

posted at 14:38:48

l_ppp @ppp3141592ppp

#Julia言語
ただのうなり
目がチカチカする

nbviewer.jupyter.org/github/pppp314... pic.twitter.com/Nb2sO8Uf1f

タグ： Julia言語

posted at 14:12:20

S @shigerufujita

プログラミング言語Juliaを知っている時点で，0から始めるプログラミングではない気がする．

2020年7月4日時点の観測

そういえば，高校生が初めて知るプログラミング言語って，いまなら何なのだろうか？

Pythonかなぁ・・・

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posted at 14:08:29

はい1.6.0 はいりました。（ふつうののーとPCでです） pic.twitter.com/BqLWfDIzkX

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posted at 13:58:44

積分定数 @sekibunnteisuu

@vecchio_ciao 60×6とすべきと、60×3としちゃったんですが、翌日の夕刊あたりに訂正記事は出ていますかね？

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posted at 13:53:03

質問者2 @shinchanchi

山本太郎支持者は、山本太郎氏の原発デマやワクチンデマはどのように捉えているのだろうか？

反◯◯無罪
消費減税無罪

などの臭いがする

景気が悪くなると極端な思想に走る人が増えるという

労働者の味方をやめた政党…
その反動か更に極端な思想に走る人が増えている気がしてます

経済安定化不足

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posted at 13:48:01

「1から始めるJuliaプログラミング」ざっと読んでしまった。知らないことはそんなに書いてなかったけど、不必要な応用例にページを割いてないのはいいかも。本の位置付けとしてはいささか半端で、完全なプログラミング初心者には勧め難い。Juliaに乗り換えようという人向けだな、やはり

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posted at 13:25:53

#Julia言語 Julia自体のリポジトリを見ると、OffsetArrays.jl を使用するテストも書かれていることがわかります。

これより、1始まりでもなく0始まりでもない自由にインデックスの付け方を選べる配列もサポートする意思がJuliaの開発者達にあることがわかります。

github.com/JuliaLang/juli...

タグ： Julia言語

posted at 13:23:11

#Julia言語 Taylor展開を扱う場合には0始まりが便利です(添付画像1)。a_n/n^sの和は1始まりがうれしい。

Juliaの場合には多項式計算を高速にやってくれるevalpolyという函数があって、1始まりを前提としています。

evalpolyを使うと素朴なsumよりもとても速くなります(添付画像2)。 pic.twitter.com/OE84YS1ocV

タグ： Julia言語

posted at 13:19:46

#Julia言語配列のインデックスは0始まりでも1始まりでも困る場合があって、自由に選べて欲しいといつも思います。

Juliaの場合には多くの基本ライブラリが1始まりを前提に書かれています。

それが「嫌い」になる自由はあるが、頭の硬くなっていることを疑われる覚悟する必要はあると思う。

タグ： Julia言語

posted at 13:19:46

#Julia言語 0始まりのインデックスを過学習していても恥じることがない人達がものすごくたくさんいる(恥じるのではなく「嫌い」と言う)ことには驚きなのだが、Fortranでは配列のインデックスの付け方を自由に選べるし、JuliaでもOffsetArrays.jlを使えば自由に選べます。

github.com/JuliaArrays/Of...

タグ： Julia言語

posted at 13:19:46

#Julia言語

-2から始めるJulia(笑)

添付画像中でインデックスが-2から始まるOffsetArrayを扱っている。Fortranと同様にインデックスの付け方を自由に選べるOffsetArrays.jlというパッケージがあります。

gist.github.com/genkuroki/3ccd...

twitter.com/phasetrbot/sta... pic.twitter.com/N0eqFDXu74

タグ： Julia言語

posted at 13:19:45

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posted at xx:xx:xx

非公開

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posted at xx:xx:xx

宮島正 @yasuokajihei

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

日本のJulia言語の第一人者(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ　@bicycle1885　さんが書かないと。 twitter.com/bicycle1885/st...

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posted at 12:30:20

ワシが書くしか…！

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posted at 12:24:27

宮島正 @yasuokajihei

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#JuliaComputing 　#Julia言語　 #Julialang
(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ　@bicycle1885　さんが書くんです。 twitter.com/bicycle1885/st...

タグ： JuliaComputing Julialang Julia言語

posted at 12:21:52

全くのプログラミング初心者向けのJuliaの本…！誰か書いて。

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posted at 12:17:24

ビルドを速くするために64Core CPU 欲しくなってきた，ガクブル．

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posted at 12:10:31

「1から始めるJuliaプログラミング」、0からじゃないだけあって、全くのプログラミング初心者には厳しそう。
ということは「0から始めるJuliaプログラミング」という本の需要もあるわけだなー

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posted at 12:03:38

＃超算数

小学校の掛け順に象徴されるテスト採点は、「総ての生徒の思考が式から読み取れる」という奇跡としか言いようのない無謀さの試みである。
１人の教師が平均で毎年どのくらい算数テスト採点をしているのか私は知らない。
でも相当な枚数だと思う。
１枚の答案にかけれる採点時間は短い

タグ：超算数

posted at 11:59:02

＃超算数

「算数教育の異常さ」は卒業まで続く。
中１からは外国に行った感覚。
しかも生徒に違いについての説明はなし。
中学教師も算数には詳しくない人が多いみたい。
小学算数と中学数学の断絶は酷すぎ

タグ：超算数

posted at 11:44:36

＃超算数

今の算数教育は「式」や「言葉」に呪術的な信頼性を置いていて、生徒に押し付ける。
もちろんテストを採点する教師の負担も異常なくらいに大きいし、不可能なことに挑戦しているからむちゃくちゃな状況。
中学数学の常識からすれば酷すぎ。

タグ：超算数

posted at 11:40:59

てぃむ @Ounier0202

友達が OptimalTransport.jl のパッケージを作っててこれを身近で経験した

使ってみたい人どうぞ
私も研究で使い倒してる

github.com/zsteve/Optimal... twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 11:36:24

#Julia言語あと、Juliaのパワーユーザーは数学強者であることが多いので、Juliaのパッケージの情報を通して、プログラミングではなく、数学の勉強になっている部分もかなりあります。

おそらく、Juliaに触れなければ一生触れることができなかった可能性が高い数学にも触れることができた。

タグ： Julia言語

posted at 11:28:37

#Julia言語「どんどん改良されて行くことの実感」は現在進行中のJuliaのような技術に触れなければなかなか経験できないことだと思います。

リポジトリを見に行って頑張って探せば具体的にどのように改良されたかも知ることができる。

タグ： Julia言語

posted at 11:28:37

#Julia言語そして、v1.0以前からJuliaいじめの遊びを続けていると、

「あれ？以前のJuliaでは激遅になっていたはずなのに、遅くならない！」

と気付きます。末端一般ユーザーには容易に見えないところで、コンパイラの地道な改良が進んでいる。

これはユーザー的には非常にうれしいところです。

タグ： Julia言語

posted at 11:28:37

#Julia言語その過程で気付くことの①は「Juliaは相当にひどく速度的に劣化する場合であっても動いてくれる」です。とにかく動いてくれないと困る場合にはありがたいです。

タグ： Julia言語

posted at 11:28:36

#Julia言語を使い始める人は「堅苦しくなく、高速に動くプログラムを書きたい」という動機の人が多いと思います。そして、速度的に劣化する場合があることを知り、「Juliaをいじめて計算が激遅になるようにする遊び」を始めます。

タグ： Julia言語

posted at 11:28:36

「1から始めるJuliaプログラミング」を1から読み始めた。これまでは完全に我流で、必要なことしか学んでこなかったので、文字列処理は全然理解してない。

でも、もうJuliaじゃないと計算できないんである

タグ：

posted at 11:19:52

#超算数

算数教育専門雑誌のバックナンバーがキンドル読み放題に入っているのは朗報

「新しい算数研究」

タグ：超算数

posted at 11:17:43

数学を使うときにも、目的に合わせて、目的のために必要最小限の予備知識の範囲内で、上手に問題をこなせれば困らない。

#Julia言語は「面倒だから手抜きでいいや」という方針で書かれたコードも動く設計になっているので(もちろん速度的劣化は起こり得る)、数学と同じような感じで使い易いです。

タグ： Julia言語

posted at 11:10:14

#Julia言語しかし、Juliaを超高級電卓として利用している場合にはそこまで細かいことを気にして使うのは合理的ではないと思います。

自分の知識に応じて、例えば、Int64型やFloat64のような基本的な型のみを心にとめて、それらを明瞭に区別するようなコードを書くのでもよいと思います。

タグ： Julia言語

posted at 11:07:34

#Julia言語以上のように、函数の引数 x の型が様々な場合に、xの型から他のものの型が順番に適切に決まって行くようにコードを書けば、その様々な場合のすべてに適用できる函数ができあがります。

タグ： Julia言語

posted at 11:07:33

#Julia言語 SymPyによる数式処理の場合に、

using SymPy
@ vars a
g(a, -2)

とするとまたしてもドメインエラーになる。そこで、Base.:^(::Sym, ::Integer)をオーバーライドすれば、

g(a, -2) → Sym型の1/a^2

となってくれます(添付画像)。

以上のソースコード↓
gist.github.com/genkuroki/6bcf... pic.twitter.com/YobfhKpEG7

タグ： Julia言語

posted at 11:07:33

#Julia言語

g(3, -2) → Float64型の0.1111111111111111

となります。inv(Int64型)の型はFloat64になります。

g(3//1, -2) → 1//9

行列の場合も大丈夫です(添付画像2)。 pic.twitter.com/v5XDyXFwWZ

タグ： Julia言語

posted at 11:07:32

#Julia言語型の伝搬の例

f(x, k) = x^k

と定義すると、当然

f(3, 2) → 9

となるのですが、

f(3, -2) → DomainError with -2

となります。「整数^負の整数」はドメインエラーになる。そこで、

g(x, k) = typeof(inv(one(x)))(x)^k

とxをinv(one(x))の型に変更するようにすると～続く

タグ： Julia言語

posted at 11:07:32

˙˚ʚ @gotothejaeside

私も学生時代に数学がとても苦手でした。それはこういうことか。答えがあっていてもバツがつくからやる気をなくして文系進学コースに変更して、今に至る・・・笑
（今は理系の仕事www） twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 10:59:00

非公開

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posted at xx:xx:xx

ぶく @buku_t

僕も昔小学校で、こういう感じの問題があった時に、手前の面積求めてから奥行き掛けて計算(6×7-3×3)×3したら、先生に「縦に3つに切ってちゃんと(底面積)×(高さ)で計算しなさい」と言われて修正させられて、算数嫌いになりかけたことがある。 twitter.com/conoki69/statu... pic.twitter.com/vSMMShTx4F

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posted at 10:43:26

あおじるPPPP @kale_aojiru

先日の、神奈川かどっかの難関（らしい）高校の子も教員に与えられた呪いを自信満々で吹聴してたが（大学教員が否定してるのに自分のところの教諭がそう言ったからそれが正しいと言い張っていた）、そう考えると指導者は自分の発言にもっと慎重になったほうがいいと思うね

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posted at 10:21:08

ももろず @333march

暗算できるレベルのものも公式を使う必要があって、公式を覚えるのが大変だったしかえって時間かかるっていうね。
そして、現場では私は公式なんて一切使っていない😅

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posted at 10:19:20

あおじるPPPP @kale_aojiru

原理的に考えて入試でa≤bみたいなのを減点できるわけないのに、教員や塾予備校講師が無責任に「リスクを避ける」や「減点される『かもしれない』」という不安につけ込むような呪いをかけて受験生に無用な縛りを与えるのはほんと良くないよね twitter.com/yy_kamen/statu...

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posted at 10:18:52

ももろず @333march

驚くことなかれ。🇦🇺も同じ。
投薬量を算出するテストで、公式を使わないと答があっていてもダメと言われた（白目） twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 10:13:36

#Julia言語このようにしておけば、

x = Foo(123, "hoge")

はFoo{Int64, String}型になり、

y = Foo([1, 2, 3], Float64[1 2; 3 4])

はFoo{Array{Int64, 1}, Array{Float64, 2}}型になり、中身の具体的な型が外部に見えるようになって、型推論がうまく働くようになります。

タグ： Julia言語

posted at 10:08:33

#Julia言語 Juliaの型システムを全然理解していない段階では、自前の型を定義するときに、内容の型の指定を忘れたり、内容の型を抽象型で指定して、速度的劣化を招く可能性があります。この問題の初心者向けにシンプルな解決策は

struct Foo{Ta, Tb}
a::Ta
b::Tb
end

のように書くことです。

タグ： Julia言語

posted at 10:04:36

#Julia言語失敗例の追加。

f(K) = Σ_{k∈K} k^2

を

f(K::Array{Int64, 1}) = sum(k^2 for k ∈ K)

と定義すると

f(1:10)

を実行できない函数fが出来上がります。この問題のシンプルな解決法は、引数に型注釈を付けずに、

f(K) = sum(k^2 for k ∈ K)

と書くことです。速度的劣化は一切ない。

タグ： Julia言語

posted at 10:00:12

#Julia言語

Juliaで函数を定義するときには「定義域と値域を固定して、その間の写像を作る」という発想は通用しません。

Juliaの函数では引数の型から型推論によって返り値の型が決まる！

Juliaの函数は定義域が可変で値域は定義域ごとにダイナミックに変わり得る。

タグ： Julia言語

posted at 09:55:06

#Julia言語続き。これ、初心者だとかなり悩みます。

この問題の最もシンプルな解決法は、函数の引数に型注釈を付けずに、

function f(x)
～
end

と書くことです。

へたに函数の引数に型注釈をつけると、適用範囲が無用に狭くなって部品として使えない函数ができてしまいます。

タグ： Julia言語

posted at 09:50:03

#Julia言語例えば、そのように定義された函数fに、Array{Float64, 2}型のuの境界部分を除いてできる

ũ = @ view(u[2:end-1, 2:end-1])
(@ の後の空白を消す)

をf(ũ)と適用しようとすると、エラーが出ます。その理由はũはSubArray型であり、もはやArray型ではないからです。

続く

タグ： Julia言語

posted at 09:50:03

#Julia言語 Int64やFloat64のような型であればシンプルに理解できますが、配列のようなものの型は大量に種類があってややこしい。

だから、Float64型の2次元配列のようなものを引数とする函数を

function f(x::Array{Float64, 2})
～
end

と定義すると、初心者は後で苦しむ可能性が高い。続く

タグ： Julia言語

posted at 09:40:46

#Julia言語例えば函数中で

y = 2x

と書くと、xがInt64型ならyもInt64型になり、xがFloat64型ならyもFloat64型になります。xがArray{Float32, 2}型ならyもその型になる。

z = 2.0k

と書くと、kがInt64型でもFloat64型でも、2.0に合わせた型の自動プロモートによって、zはFloat64型になります。

タグ： Julia言語

posted at 09:40:46

#Julia言語函数の定義では、引数の型から他のものの型が順番に一意的に決まるように書くことが基本になります。

しかし、数式中では適当に型を自動プロモートしてくれるので、新たな変数を函数内で作るときにのみ型の伝搬に注意すればよいです。

タグ： Julia言語

posted at 09:40:45

#Julia言語函数の実行時に引数の型はすでに確定済みなので、Juliaは引数の型から他のモノの型を推測して、コンパイルを実行します。

そのときに、型推論が一意に確定しないと、複数の型に対応できるようなコードにコンパイルされるので、速度的な劣化が起こり得ます。

タグ： Julia言語

posted at 09:40:45

あかつき塾久暁子(ひさあきこ) @akkocha75857256

#Julia言語続き。上の例では、函数f(k)にInt64型のk=34を渡してf(34)を実行するときに、函数fがネイティブコードにコンパイルされます。

そのとき、引数kに型注釈が付いていなくても、コンパイラは引数kの型を知ることになります。

函数の引数の型注釈はmuliriple dispatchのために利用されます。

タグ： Julia言語

posted at 09:40:44

娘二人は「くもわ」「きはじ」を知らない。知らないのはいいが、小学校の授業を何も聞いてなかったことも判明。教科書も見てなかったのだろうか。

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posted at 09:26:20

残り39件のツイートを見る

Gaml. Y @GY18164253

あかつき塾久暁子(ひさあきこ) @akkocha75857256

Wait pic.twitter.com/kLID5OEYuq

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posted at 09:21:37

単位量あたり・比・割合を根本的に理解していないため高校化学mol計算でもつまずく例、多数。「き・は・じ」「く・も・わ」にこだわらない解答をする生徒が伸びる例、多数。
小学生からの算数の指導は重要。 twitter.com/conoki69/statu...

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posted at 09:21:30

#Julia言語続き～のように書かず、型注釈を

function f(k)
kがInt64型のとき、Float64型のyを計算
(kが他の型のときも計算できてもよい)
return y
end

と完全に省略して、例えば

f(34)

を実行しても、速度的劣化は皆無です。

続く

タグ： Julia言語

posted at 09:19:26

#Julia言語

Juliaの型システムの理解は結構大変です。

理解するまでは「multiple dispatch以外で型宣言(型注釈)を無理してしない」とするのは十分に合理的だと思う。

函数の引数や値の型注釈を例えば

function f(k::Int64)::Float64
Int64型のkからFloat64型のyを計算
return y
end

続く

タグ： Julia言語

posted at 09:19:25

yuriyuriyuri @yuriyur58734483

@genkuroki うーん。長女がまさにこのタイプなんだけど、
数学が超絶苦手な私は彼女が何をやっているのかさっぱりわからなかった。
中学生の数学を小学生のやり方でさっさと解いていて、このままでいいのかわからず。
数学の塾講だった母に聞いたら、そのままでいいと言われたので現在に至る。

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posted at 09:13:50

砂___の___女 @vecchio_ciao

保護者は基本的に学校では正しいことを教えていると思っているので、こういう情報が拡散されることは大事。

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posted at 09:02:12

砂___の___女 @vecchio_ciao

この時に、どうやら小学校での算数教育がおかしなことになっているらしいと知り、そこから次男が高学年になるにつれて出会うさまざまなトラップに、嵌まらず警戒しながら見守ることができた。

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posted at 09:00:11

砂___の___女 @vecchio_ciao

メガネの観察日誌 @BerandaMegane

積分定数 @sekibunnteisuu さんが東京新聞に寄稿された記事が、中日新聞（7/2 夕刊）にも掲載されました。

6年前、次男の単元テストに疑問を持った私のツイートが積分定数さんとの出会いのきっかけ。

＃超算数　＃掛算 twitter.com/vecchio_ciao/s... pic.twitter.com/gpcAwr6VNV

タグ：掛算超算数

posted at 08:54:49

「ツイッターのアカウント名は『積分定数』」

@ sekibunnteisuu って書かいた方が良さそう。 twitter.com/conoki69/statu...

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posted at 08:43:04

JOSIANE MOLINET @molinet_josiane

@nywolforg Ces si belles créatures 🐺😍 ont un rôle essentiel dans le fonctionnement de cette planète. Les crimes contre les Loups 🐺 ne doivent pas rester impunis. 🐺💖🐺💙🐺💜🐺💓🐺💚🐺💞🐺 pic.twitter.com/bXt4p60SHf

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posted at 08:40:00

matsuu @matsuu

awkで実装されたJVM。わいわい。リンク先のHow to write a (toy) JVMが参考になる。 / “GitHub - rethab/awk-jvm: a toy jvm in awk” htn.to/2ce3313TaL

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posted at 07:28:24

積分定数 @sekibunnteisuu

#超算数　緑部分の【学び始めに「式に順序がある」という指導法が広く行われ】は、黒木さんが指摘するように、ミスリーディング
twitter.com/genkuroki/stat...

学び始めも、その後も、「式に順序がある」と指導されるから、間違いではないのだが

「ジャガイモに味噌をつけて食べた人は、必ず死ぬ」は真

タグ：超算数

posted at 07:25:43

積分定数 @sekibunnteisuu

#超算数

一応言っておくと、記事のタイトルと緑の部分は、私ではなく編集の方によるもの。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：超算数

posted at 07:21:01

masafmin @nama_tsuyama

掛け算順序問題には賛否の意見を聞いても疑問がはれないが、割り算何の段使う問題は以前から不思議に思っていた。また、公式の使用についても疑問があったが、これらはある程度解消した。
また、公式を覚えるのが苦手な私にはありがたい話。覚えていない公式は導き出して回答することが多かった。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 07:20:20

Wolf Conservation Ce @nywolforg

This is what an American icon looks like. And she's nearing extinction right under our noses.

With only 10 red wolves known to remain in the wild, she could be the last one you see.

Join us in our mission to #SaveRedWolves: bit.ly/31b5P0Y pic.twitter.com/FxHL2gTQIF

タグ： SaveRedWolves

posted at 04:00:01

Plots.jlイライラする場合はこっちを使って Julia カーネル導入するできゅ〜

#Julia言語

 gist.github.com/terasakisatosh...

タグ： Julia言語

posted at 01:54:54

このツイートのスレッドで出てきたノートブックの話は

github.com/ageron/julia_n...

からとってきた物です．ipynb のリンクをクリックすればブラウザ上で遊べます．

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posted at 01:52:30

やった〜Google Colab で GPU リソース使えるようになったできゅ〜．（実はCuArrays自体はdeprecatedになってるので
using CUDA をするのが良いできゅ．） pic.twitter.com/d3uWeBcaqJ

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posted at 01:46:48

非公開

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posted at xx:xx:xx

こうすると多少マシになるらしい．
#Julialang pic.twitter.com/aTRGOOZ1OK

タグ： Julialang

posted at 01:24:09

@dr3s71ek

同感です。速さは単位量あたりで考えた方が理解しやすい気がします。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 01:17:11

m @SeaofMeat

多様性がどうの違う異なる価値観を認める寛容性がこうのと教えながら「授業で教えた解法に従わない答案には×をつける教育」は矛盾というより破綻している。

個人的には説明や解法の奥にあるロジックと自分の脳が繋がる体験を理解と呼んでいる。あれは気持ちいい。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 01:08:17

using Plots を爆速 pic.twitter.com/S9ZA5i1e3b

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posted at 01:05:41

算数プリントの解答欄の「式　　答え　」の形式に従うことは子供にとって非常に有害だと思います。

使えるのは常識とちょっとした計算力だけ。
公式は暗記していない。
先生が説明したやり方も覚えていない。
しかし、どんな場合でも自力で対応可能。

こうなる方向を目指さないと辛い。

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posted at 01:01:21

ここで PackageCompiler.jl の時間です． pic.twitter.com/6dvOPn4AmC

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posted at 01:01:20

キューン pic.twitter.com/ECWuskgodP

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posted at 00:59:33

一発で答えを出せる必要は皆無。

途中でちょっとした計算ミスをしても責める必要はない。
単に訂正すればいいだけ。

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posted at 00:57:42

12秒で16m進むとする。
倍の24秒で32m進む。
24秒は15秒より長い。
12秒の半分の6秒で16mの半分の8m進む。
さらに半分にすると3秒で4m進む。
3倍すると9秒で12m進む。
5倍すると15秒で20m進む。

解答欄が「式　　答え　」の形式なら、式の字を二重戦で消して、以上の議論を全部書けばよい。

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posted at 00:56:34

あああああああああああああああああああ pic.twitter.com/Fb7UoN9wMs

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posted at 00:56:13

Gabriel D Weymouth @gabrielweymouth

WaterLily (Julia) seems to be roughly as fast as Lotus (Fortran) for these small problems. WaterLily is bare-metal, whereas Lotus has a bunch of extra features which will slow it down. But this is still impressive for #JuliaLang.

タグ： JuliaLang

posted at 00:54:08

Naminoama @Naminoama

@genkuroki 物理畑で定義をいい加減に学んだ（！）小林誠先生（！）がそう仰るのならそうなのかも（権威に弱い人）
益川先生のご意見も拝聴してみたいものです😂

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posted at 00:53:44

数学の極意の1つは問題文にない問題も沢山解いてしまうこと。

例えば「12秒で16メートル進むと、15秒で何メートル進むか？」では15秒以外の場合の問題もたくさん解いてその過程でついでに15秒の場合もわかる、というのが良いのです。

公式に当てはめるだけだと積むべき経験が大量に失われる。

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posted at 00:49:23

Gabriel D Weymouth @gabrielweymouth

WaterLily (Julia) is a port of LilyPad (Processing/Java) and Lotus (Fortran) so I've been trying to compare them directly, but it's proving to be annoying to get a 1-to-1 comparison.

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posted at 00:44:48

これは良記事。

速さや割合が絡む問題では右側に書いてある方法で子供に解いてもらうことが非常に良い経験になります。

最悪なのが公式に当てはめて解く方法。

新聞記事にある方法ならば予備知識は常識だけでよい。色々計算するうちに数と量について、子供の心の中に良質の回路ができて行きます。 twitter.com/conoki69/statu... pic.twitter.com/ZgNmfzDSQb

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posted at 00:43:24

Gabriel D Weymouth @gabrielweymouth

Ok, some benchmarks. Scaling with total number of point on a single CPU is better than linear (yay geometric multigrid!)
N | (2^5)^3 | (2^6)^3 | (2^7)^3
T (s/it) | 0.0086 | 0.062 | 0.47
Factor | 1 | 7.2 | 7.8

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posted at 00:39:53

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

こういうふうに「算数教育の理論体系」を構築してしまうのは、「わり算には包含除と等分除がある」とか「量分数と割合分数は違います」など、いわゆる #超算数　と同様の発想であり、教育的によろしくないと思います。 twitter.com/igarashi_hideo...

タグ：超算数

posted at 00:31:18

清　史弘 @f_sei

ふぅー。
「a≦b」を「a≤b」と大学入試の答案で書いてあるのを見て減点したことのある大学の教員の方いますか。いらっしゃったら手を挙げてください! twitter.com/yy_kamen/statu...

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posted at 00:12:49

#Julia言語 REPLから出ずにちょっとだけ変更したコードを再実行することを楽にできるツールが、Jupyter (IJulia.jl) や Juno です。VS Code 対応も便利らしい(まだ試していない)。

REPLも幾つかパッケージを使えばかなり便利です。

試行錯誤の段階が終わったら julia foo.jl も便利です。

タグ： Julia言語

posted at 00:03:50