黒木玄 Gen Kuroki
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2020年10月13日(火)
#Julia言語 rdkit julia で検索をかけたら、Julia界のスーパーヒーローのTim Holyさんがissueを立てているのを発見した。そして
github.com/rdkit/rdkit/is...
【Being a Julia developer ("walks like Python, runs like C") I can probably write that myself using LightGraphs.jl.】
と述べていた。 twitter.com/soyukkea/statu...
タグ： Julia言語
posted at 23:41:41
How JuliaHub automates all of the things programmers hate to do.
Nice article about @juliacomputing's #JuliaHub by @emmettboudgie
towardsdatascience.com/juliahub-the-g...
#julialang #cloudcomputing #MachineLearning
タグ： cloudcomputing JuliaHub julialang MachineLearning
posted at 22:46:50
Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara
セットトップボックスがAndroidベースになり、地上波、BS, CS, ケーブルTV, 動画サブスクリプション、インターネットが全部統合された。ロスレス・ハイレゾの再生とMATLAB（Juliaもそろそろ）実験用のmac miniは別系統で接続。第二世代のApple TVは出番が無くなり退場した。 pic.twitter.com/AnWWsoLDsR
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posted at 22:37:01
それにFortran自体Juliaに引けを取らない(逆か...?JuliaがFortranに引けを取らないというべきか...)のでいざとなればそっちにシフトするというのもありだし
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posted at 22:32:31
@erikengheim @JuliaLanguage For every package in General :) The runs take 4-5h and actually runt all the test twice. Once for the baseline and once for the version being tested.
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posted at 22:23:32
Stefan Karpinski @StefanKarpinski
Nice article about @JuliaComputing's #JuliaHub by @emmettboudgie. Yes, these were all the annoyances we were trying to solve with JuliaHub! Coming soon (actually, already there if you log in): run your local code in the could easily!
towardsdatascience.com/juliahub-the-g...
タグ： JuliaHub
posted at 22:17:41
プロフィールでは「プログラミング」初心者みたいに書いてるけど、初心者ではないのです。ただ、初級者なだけです（同じ？）。CやFortran、MATLABはある程度使えるつもり。好きなソフトはGMT。シェルで地図が描けるって最高ですよね！ 地図だけじゃないのも推しポイント。現在はjuliaにどはまり中。
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posted at 22:16:35
@erikengheim @vchuravy @JuliaLanguage The release management folks run this multiple times for every release to ensure there is no accidental breakage across releases. Used to be 13 hours but new AMD hardware has got it down to 4.
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posted at 22:12:56
「ライブラリサイエンティストから卒業したいのですが、c++とjuliaどっちを始めるべきですか？」みたいな質問に答えてくれるクールな先輩と出会えない。こうなったら落ちてもいいからクオンツ面接官に聞くしかないマルよ
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posted at 22:02:04
Juliaで浮動小数点数を整数に変換する
Int(floor(3.14)) # これをInt64の整数3に変換する
qiita.com/mametank/items...
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posted at 21:47:55
@vchuravy @JuliaLanguage You do this on every single package on JuliaHub!? That is pretty impressive. How long time does that roughly take to run? That is quite a lot of tests I would imagine.
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posted at 21:14:28
JuliaでEuler方程式のSodの衝撃波管問題を解きました。初めてEuler方程式を解きました！
出力しているのは密度で、解法はSteger-WarmingのFlux Vector Splittingです。rarefaction、contact discontinuity、shockが観察できます。特に工夫していないのでcontact discontinuityはなまっています。 pic.twitter.com/ImnIIir4hf
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posted at 21:01:33
@giswqs Well, this isn't a full on package for working with EE in #JuliaLang so please don't expect too much. This has just enough to work with the SAR data.
Definitely have it on my to do list to start a full EE package for Julia!
タグ： JuliaLang
posted at 20:59:24
Go to TravelとかGo to Eatとかやめて、10万円給付をもっかいやればGo to あらゆる産業！になるし、行政コストも減らせるし、間に入る業者のピンハネも減らせるのにね。
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posted at 20:39:17
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
あーやっと理解した
> bind_artifact! should take care care of everything.
discourse.julialang.org/t/a-couple-of-...
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posted at 19:50:07
Pythonのテストは中断か全実行か使い分けれるからいいよな。Juliaの場合は基本全実行だけど、中断ってどうやるんだろう？
【Python】unittest.TestCase.subTest ブロックで、データをループするテストケースのエラーをすべて出力する - ざきの学習帳（旧 zackey推し ） kic-yuuki.hatenablog.com/entry/2020/10/...
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posted at 19:49:48
学校に侵入する怪しげなニセ科学 by左巻健男
www.jicl.jp/hitokoto/backn...
○具体例としてのEM
EM側が狙っているのは、日本をEMモデル国家にすることだ。国民が、さまざまなEM商品群を購入し、それらで囲まれた「EM生活」をすることだ。
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posted at 19:46:05
大学生に改行コードのCR、LFの話をするのに、タイプライターから話をするのはどうかと思ったけど、今ならヴァイオレット・エヴァーガーデンで見たことがある人も多いかなと思ってその話をした。
ただ、説明が若干間違っていたので、次回訂正しよう
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posted at 19:45:21
あのね、ぼくがニセ科学ＥＭ菌に危機感を抱くのは自民公明だけではなく野党も本体だということ。例を挙げれば共産党で岩手県議を６期務めた人（ＥＭ菌推進者の自民高橋比奈子議員の父）がＥＭの会社をやっている。
＞「ＥＭの本体は自民党」は間違い。
タグ：
posted at 19:39:52
「EMの本体は自民党」というのを見かけたが、なんか可笑しげな人の投稿。EM菌比嘉照夫氏に感謝状を贈ったのは民主党政権だし、ぼくがしんぶん赤旗にEMを取り上げたら反響が大きかった（つまりEMに親和性の読者多）と言われた。ＥＭを政治的に支えるのはＥＭ菌議連と有機農法議連。共産は幹部だよ。
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posted at 19:33:29
非公開
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posted at xx:xx:xx
@st_red_strat @yuto_te #Julia言語
s2f(x) = parse(Float64, replace(x, 'd'=>'e'))
s2f("1.234d1")
→12.34
タグ： Julia言語
posted at 18:45:01
“C/C++のライブラリをJuliaのパッケージとして登録する(Julia 1.3以降) | mojaie.github.io” (1 user) htn.to/3QqFAqagDk
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posted at 18:36:08
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
日本語で解説があるのはありがたいな．
C/C++のライブラリをJuliaのパッケージとして登録する(Julia 1.3以降) mojaie.github.io/julia-package-... @mojaieより
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posted at 18:33:49
#Julia言語 if文と3項演算子について説明するなら、
① if a b end の代わりによく使われる
a && b
と、if !a b end の代わりによく使われる
a || b
についても説明した方が親切かも。実際によく使う。
②ifelse函数についても説明し、if else 文との違いについても説明しておくと親切。 twitter.com/smj_tcbot/stat...
タグ： Julia言語
posted at 18:19:21
非公開
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posted at xx:xx:xx
Ronny Bergmann (@ron @ronnybergmann_
While this might not be the one useful package in #Julia there is now a new package to play snake in Julia REPL github.com/mossr/Snake.jl
タグ： Julia
posted at 17:11:46
HW_a_pythonista @HW_a_pythonista
@dc1394 @cloez_uya Juliaは、手軽に計算速度が出しやすいので、是非、使ったらよいと思いますが、そこの例は、Eigenが遅いって話でしょ。計算の部分ごとに速度を計測して、書きやすさとのバランス考えて行ったらよいと思います。後は、固有値問題のルーチンは、Solverは何かBLASは何を使っているのかを整理したほうが。
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posted at 15:49:33
@cloez_uya FortranのLAPACK/BLASをC++（のEigenライブラリ）から呼び出すようにしたら、さすがに差は縮まりましたが、それでもJuliaの方が速かったです。
twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 15:20:38
@cloez_uya 私もごく最近までそう思っていたのですが、C++で無茶苦茶遅かったコードを、試しにJuliaに移植してみたら、12倍くらい速くなったので、今は手元のC++のコードを必死にJuliaに移植しています。
twitter.com/dc1394/status/...
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posted at 15:09:22
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
HTTP.jl の練習
Hello を投げたら olleH と逆さまにして返却する例
#Julia言語
github.com/JuliaWeb/HTTP.... pic.twitter.com/O7sJR1tAKu
タグ： Julia言語
posted at 13:52:35
アルゴリズムの解説に「わかりやすい流行りの言語」を使うのは、いろいろ意味があると思う。あるいは実用性を考えて、流行りの言語とそれ用のツールを組み合わせて解説するのはアリだと思う。
でも「流体力学の数値解析」みたいな分野は、それらとはちょっと違うと思うんだな。
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posted at 13:34:08
読んでなくて雑なこと言うけど、なんで「流体力学の数値計算」をPythonでやるんだろうなぁ。Juliaとかならわからんでもないけど。NumPyとか使って多少速くしても、それ「本質」じゃないし。
Pythonで学ぶ流体力学の数値計算法 藤井孝藏 www.amazon.co.jp/dp/4274224708/... @amazonJPより
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posted at 12:14:07
ACTIVE GALACTIC @active_galactic
音速が光速と比べて圧倒的に遅いのは地上（核爆発・核融合炉等を除く）の常識であって，天上のそれではない．
タグ：
posted at 09:38:25
ACTIVE GALACTIC @active_galactic
【音速の上限は36.1 km/s】みたいな表現が流れているが言葉が足りないと考えている．無条件なら，例えば太陽中心は地球表面と比べて温度が5桁くらい高いので音速は光速の0.5%くらいはあるし，（音速が光速の数十%な中性子星ほどまでいかなくとも）末期の大質量星では太陽中心より桁で上がる．
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posted at 09:25:58
非公開
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posted at xx:xx:xx
@golgo_sardine @OokuboTact @vecchio_ciao @1027stesc #超算数 #ドラゴン桜
この暗記数学と言うろくでもない勉強法を推奨するドラゴン桜を押しているのが、
同じく暗記数学を推奨する陰山英男氏であり、@oyanochikara
親野智可等氏である。
www.oyaryoku.jp/books/sansu_ry... pic.twitter.com/tDhk9AfuPX
posted at 06:54:29
#Julia言語 この例はJulia Plots pyplot()で
y軸が左右両側にあるグラフ
を描いている例として結構貴重かも。
現在のPlots.jlではトリッキーなことをしないと、legendを1つにまとめることができない。
gist.github.com/genkuroki/0358... pic.twitter.com/GuyGfiO5m6
タグ： Julia言語
posted at 06:49:31
@toshizumi1225 #統計学 統計的意思決定論は「モデルMが正しいことに一切の疑問を持たない非科学的な狂信者によるモデルMを使った統計分析に基くベストの意思決定」を数学的に扱っているので、統計的意思決定論が「統計学に基く意思決定」の話であるという理解は必ずしも間違いではないです(笑)。
タグ： 統計学
posted at 06:29:22
学生時代に統計学の一般向け解説や入門的教科書を読み漁ったあげく、20世紀に広まってしまったおかしな考え方に染まってしまって、道理が通じないことを言うような人になってしまわないように次の世代の人達は注意する必要があると思う。
「伝統」や「権威」よりも、論理と数学と科学を優先するべき。
タグ：
posted at 06:21:16
@toshizumi1225 #統計 そういう高度に非自明なモデル選択の話と、モデル内での期待リスク最小化しかしていない意思決定論の話を混同するのは非常によくないです。以上で説明終わり。
タグ： 統計
posted at 06:12:41
@toshizumi1225 #統計 渡辺澄夫さんによれば、少なくともi.i.d.でモデル化できるサンプルの場合であれば、サンプルサイズが十分大きなときに、現実の統計分析では計算不能な汎化誤差の代替指標を作って、確率的に失敗はするが、そこそこ実用的にモデル選択が可能なことを数学的に証明できます。続く
タグ： 統計
posted at 06:10:06
@toshizumi1225 #統計 意思決定論の場合との決定的な違いは、最小化したい量が現実の未知の確率分布q(y)を含んでいることです。
だから、意思決定論の場合と違って、最小化したい量の真の値を我々は原理的にも計算できません。
それでは一体どうすればよいのか？(これが面白い！)続く
タグ： 統計
posted at 06:07:16
@toshizumi1225 #統計 予測という観点から最小化したいのは、予測分布p(y)の現実における未知の確率分布q(y)に関するKL情報量です。その最小化は汎化誤差
G(p) = -∫q(y)log p(y)dy
の最小化と同じ。様々なモデルを使って予測分布pを作ってこれを最小化したい。
これは意思決定論とは何も関係がありません。続く
タグ： 統計
posted at 06:04:47
@toshizumi1225 #統計 意思決定論での期待リスク最小化では、現実に立ち向かうときに相手をする必要がある、現実の未知の確率分布q(y)を考慮せずに、モデル内での期待リスクを最小化しているに過ぎません。
このような代物は、現実に立ち向かうためのモデル選択とは何も関係がありません。続く
タグ： 統計
posted at 06:01:01
@toshizumi1225 #統計 事後分布の期待値を期待二乗誤差の最小化で特徴付けたのと同じように、ベイズ予測分布
p*(y|Y) = ∫p(y|w)ψ(w)dw
をモデル内汎化誤差の期待値の最小化で特徴付けることができます。重要なポイントは「モデル内汎化誤差の期待値」が現実の未知の確率分布q(y)を使わずに定義されていること。続く
タグ： 統計
posted at 05:58:31
@toshizumi1225 #統計 続き。意思決定論で最小化されるのは例えば事後分布における期待二乗誤差
R(w) = ∫(w - w')^2 ψ(w')dw'
です。これを最小化するwは事後分布の期待値
w̅ =∫w ψ(w)dw
になります。この話題で重要なポイントは、最小化されるR(w)の中に現実の未知の確率分布q(y)が含まれていないこと！続く
タグ： 統計
posted at 05:47:46
@toshizumi1225 #統計 事前分布φ(w)と確率モデルp(y|w)と現実の未知の確率分布q(y)を考えましょう。Yはq(y)のサンプルだとします。q(y)自体は未知であっても、観測データとしてサンプルYは得られるという設定です。
このとき、事後分布ψ(w)は
ψ(w) = Z⁻¹ p(Y|w)φ(w)
Z = ∫p(Y|w)φ(w)dw
で定義されます。続く
タグ： 統計
posted at 05:44:11
@toshizumi1225 #統計 まずは、私が繰り返し紹介している渡辺澄夫さんによる易しい(優しい)解説を理解するようにすれば、自然に疑問は解消すると思います。
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
続く
タグ： 統計
posted at 05:38:58
@toshizumi1225 #統計 意思決定論で何を最小化しているかが分かっていないからそういう疑問が出て来ます。
意思決定論で最小化されているのは、現実における未知の期待リスクの最小化ではありません。分析に用いた仮想的なモデル世界内での期待リスク最小化に過ぎません。続く twitter.com/toshizumi1225/...
タグ： 統計
posted at 05:36:09
@toshizumi1225 #統計 添付画像
sites.google.com/site/ktatsuya7...
久保川達也『現代数理統計学の基礎』のサポートページ
はより(この本もよく読まれている)。
誰かが、久保川達也さんに
何のために事後分布において
二乗誤差の期待値を最小化するんですか？
と質問するのは良いことだと思います。 pic.twitter.com/4pnWUUAUVw
タグ： 統計
posted at 05:32:00
@toshizumi1225 #統計 【何のために最小化するんですか？】
さあ？
「二乗誤差の期待値の最小化による事後分布の期待値の特徴付け」(これは事後分布に限らず言える)はベイズ統計の意思決定論的な解説では定番になっています。
そういう解説を書いた人に質問して下さい。
タグ： 統計
posted at 05:07:57
#統計 この反応も私がついさっきまで書いたことを理解していれば出て来ないはずの反応。
何をどのように最小化しているかについて曖昧にしか考えていないのかな？
私が出した非常にまずい場合の一例は「事後分布におけるパラメータwの二乗誤差の期待値の最小化」。 twitter.com/toshizumi1225/... pic.twitter.com/exbyutH5HR
タグ： 統計
posted at 04:50:08
#統計 私がツイッターに書き散らかした解説にもよい点はあると思うのですが、渡辺澄夫さんのウェブサイトにある解説が現時点では最高のものだと私は思います。
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
↑これ、ほんとにお勧め。
一度おかしなことを信じてしまうと、訂正は非常に難しくなる。
タグ： 統計
posted at 04:29:57
#統計 この話題を出すとこの手の反応がよく出て来ます。
私が書いたことを理解できていれば決して出て来ないはずの反応。
練習問題：添付画像のような「ベイズ推定」の「頻度論的推定」に対する優位性の主張がひどく間違っている理由を自分の言葉で説明せよ。 twitter.com/benthedpeness/... pic.twitter.com/pBI2xf8Zx7
タグ： 統計
posted at 04:26:49
#統計 例えば巷にはびこる「ベイズ統計は通常の統計学とは主義が異なる統計学である」というようなデタラメを渡辺澄夫さんは以下のように否定しています。
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
↓
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
日本には赤池弘次さんという偉大な先達がいるので、我々は見習うべきだと思う。 pic.twitter.com/uNOB7smlLN
タグ： 統計
posted at 04:03:57
#統計
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
渡辺澄夫さんのウェブサイト
には大学での講義のスライドも沢山置いてあり、これからベイズ統計に入門したい人にとって非常にありがたい教材資料になっていると思います。
全世界にはびこる非科学的なベイズ統計の解釈も明瞭に否定されています。ほんとお勧め。
タグ： 統計
posted at 03:59:03
#統計 具体的には私の過去のツイートを検索してリンクをたどるのがよいと思う。選択肢は少なくて、渡辺澄夫さんのウェブサイトが「主観確率」を持ち出す「主義に基く統計学」を明瞭に否定している解説としては__最高のもの__だと思います。
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
タグ： 統計
posted at 03:56:20
#統計 私が強調したいと思っていることは、Savageとかを読む必要があると主張する人達が主流になっているせいで、全世界の高等教育機関で非科学的なデタラメが教えられるようになってしまったということ。
特に学生の人達は騙されないように注意が必要。
twitter.com/kenmcalinn/sta... pic.twitter.com/Kn31Zgis90
タグ： 統計
posted at 03:50:49
#統計
MCMCは定数倍の不定性のみを持つ確率密度函数のデータから、確率分布のサンプルを近似的に得る手法。
ベイズ統計における近似計算でも使われているが、ベイズ統計そのものの話題ではない。
おそらく、主にMCMCについて学んでもベイズ統計の仕組みは大して理解できない。続く twitter.com/benthedpeness/...
タグ： 統計
posted at 03:20:03
The Julia Language @JuliaLanguage
Happy Monday all! If you have not already, take a moment to consider sponsoring the Julia Language on GitHub. The money goes to help fund student projects, events, D&I Initiatives, and the development of the Language itself. More details here: bit.ly/36LOr9I #JuliaLang pic.twitter.com/Po32CS98H4
タグ： JuliaLang
posted at 01:00:49
解を α, β, γ とすると、
x^3 - (α+β+γ) x^2 + (αβ+βγ+γα) x - αβγ = 0
ですが、3次式は、x^3 +px + q = 0 の形に変形できるので、α+β+γ=0 になる場合を考える。
そうすると、 x^3 + px +q という形の多項式が x+β+γ で割りきれるような因数分解公式があれば3次方程式が解けそうである、そこで…
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posted at 00:02:37
