黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年11月22日

昔からなんで小学校では樹形図を数え上げさせるのかと思ってたし中高でも計算式を理解できないフレンズが一定数いるのかと思ってたけどまさか掛け算順序問題のせいなのだ？たしかに順序固定派の論理では3×2×1は明らかに誤りなのだな。

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posted at 00:18:19

PAW @akhdhys

Juliaで配列の中身の型を取得する関数を暫く忘れていた。
そういえばeltypeだ

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posted at 01:15:09

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@nekomath271828 プログラミング経験が全くないなら、Think Juliaがおすすめです。benlauwens.github.io/ThinkJulia.jl/...

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posted at 02:00:09

The Julia Language @JuliaLanguage

*How developers feel when they use Julia to solve their computation problems*

Note: We promise this won't become a meme page, this was just too good not to share #JuliaLang #OpenSource pic.twitter.com/zvtOQYsXy4

タグ： JuliaLang OpenSource

posted at 02:00:33

むううみん @muuumin20

「Julia言語で入門するプログラミング」という記事を書き始めました。プログラミングの入門としてもJuliaは最適だと思ったからです。長いので何回かに分けての記事になりますが、その第1回です。

はてなブログに投稿しました #はてなブログ #Julia言語
Julia言語で入門する…
muuuminsan.hatenablog.com/entry/2020/11/...

タグ： Julia言語はてなブログ

posted at 02:32:56

むううみん @muuumin20

入門者向けのペース感は掴めていなくて、説明がスローすぎるか、早すぎるかもわかっていないので、ご意見いただければ幸いです。#Julia言語

タグ： Julia言語

posted at 02:36:44

統計たん @stattan

キタキタ！ twitter.com/muuumin20/stat...

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posted at 06:07:23

#統計「ベイズ統計もいいよ！」と他人に言いたい人達は、Wagenmakers (2007) というP値の使用に反対してベイズをおしているクズ論文が存在して、沢山引用されていることも知っておいた方が良いかも。

replicationindex.com/2018/12/29/wag...

elsur.jpn.org/mt/2016/08/002...

タグ：統計

posted at 06:33:08

#統計その予備知識の使用例

＞私はWagenmakers (2007)はクズそのものだと思っています。私がベイズ統計の方法を用いていることと、そのようなクズを結びつけるのはやめて頂きたい。

＞なるほど、あなたもWagenmakers (2007)はクズだと思っているのですか。それなら安心だ。誤解をお詫びします。

タグ：統計

posted at 06:33:09

#統計ベイズ統計に関するクズ言説は心理統計学の世界からよく発信されているように見える。

どうしてこういうことになっちゃうのかね？

タグ：統計

posted at 06:55:39

#統計「尤度」=「モデル内でデータと同じ数値が発生する確率(もしくは確率密度)」はモデルのデータへの適合度の指標に過ぎないので、尤度の意味を「もっともらしさ」と説明するのは誤りだし、周辺尤度を「証拠」と呼ぶのも良くない習慣だと思う。

呼び方と意味を分離できている人には無害。

タグ：統計

posted at 07:11:39

#統計 likelihoodとかevidenceのような誤解を助長する専門用語はもう廃止不可能なので、「用語の意味を日常的な意味で解釈してはいけない。純粋に数学的な定義に基いて理解できなければダメだ」という方向の教育を徹底して行くしかないように思われる。

タグ：統計

posted at 07:21:03

#統計例

* 「尤度」を「もっともらしさ」だと説明することは、純粋に数学的な定義に基かないのでダメな説明の仕方である。

* 「尤度」=「モデル内でデータと同じ数値が生じる確率もしくは確率密度」は純粋に数学的な定義に基く説明になっている。「尤度」はそれを超える意味を決して持たない。

タグ：統計

posted at 07:21:03

#統計例

* 「尤度」ではなく、「周辺尤度」になった途端に「証拠」という意味を持つようになるかのような説明はダメな説明の仕方。

* 「周辺尤度」も単なる「尤度」の特別な場合に過ぎないことが分かるような説明の仕方が望ましい。「周辺尤度」は「和もしくは積分で書かれた尤度」という意味。

タグ：統計

posted at 07:24:08

#統計「尤度」=「モデル内でデータと同じ数値が生じる確率もしくは確率密度」のような考え方ができないせいで、「尤度主義」だの「尤度原理」だのについて学べば「尤度」について理解できるかのように誤解してしまっている人達がいる可能性もあると思う。そういう人達は酷くダメな考え方をしている。

タグ：統計

posted at 07:33:34

#統計数学的な事柄を徐々にこなせるようになった後で見えて来る世界と、テクニカルなことを理解できないせいで「主義」「思想」「哲学」に走って全体像をつかもうとする無理な試みをする劣った思考法の持ち主たちが見ている世界は全然違う。

タグ：統計

posted at 07:37:55

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

2019年の間に景気先行指数が単調減少していたという事実があるので、悪いことのすべてを新型コロナに帰着するのは誤りで、新型コロナと無関係に2019年からずっと政府は失敗し続けているという見方が正しいと思う。

すでに失敗していて、そこにさらに新型コロナが襲いかかって来たという感じ。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 07:58:31

失業しても死なない社会とは、戦前の家庭、郷土、国家ではないという統計、ちゃんとみてね。特に新自由主義反対派の人。

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posted at 08:24:48

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

発芽しているドングリをひろって育てることにしました。 pic.twitter.com/tjhCNrPvOj

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posted at 09:03:28

ぴるてぃ @piruty_

片山均@八幡浜の三瀬医院 @katabomb2

ここ数年Julialangを追いかけて、数値計算系はこれでいいと思えたので、来年はRustする

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posted at 09:53:23

100均の毛玉取り等でSPOT廉価版（第3世代）を作りました。蛇行させようとしましたが、今ひとつです。
#毛玉取り #毛玉取りロボット #100円ロボット部 #SPOT #SPOT廉価版 #bostondynamics pic.twitter.com/gWi44LC4na

タグ： 100円ロボット部 bostondynamics SPOT SPOT廉価版毛玉取り毛玉取りロボット

posted at 10:03:53

秋田魁新報社 @sakigake

能代の地ビール第３弾は「ネギ」　香り爽やかに #能代市 #地ビール #akita #秋田 www.sakigake.jp/news/article/2...

タグ： akita 地ビール秋田能代市

posted at 10:14:02

はるまき @xapmakk

ロシア国防省直轄の「ズベズダ」っていうTV局のニュースのOPが胸熱すぎて3000回はみてる pic.twitter.com/thuN5iFCOT

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posted at 10:57:08

中央公論編集部 @chuokoron

感染拡大から「Go To キャンペーン」の見直しが始まりました。

第三波にどう備えるべきか？
今後を考えるための必読対談です。

「解禁ムードの今伝えたい『隙を突くウイルス』の本質」（前編）　西浦博×川端裕人

（対談は10月半ばに行われました）
news.yahoo.co.jp/articles/b7dee...

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posted at 11:28:36

グレッグ @glegory

スーパーマーケットカカム @superkakamu

💴を刷ってバラマキしても、量にも依りますが大したことは起こりませんよ。怒るのは今💴を持ってる人ですね。まあ、過去の苦労がぶち壊されるわけです。それで強力に反対してる。財務大臣に「勘違いするな」と言わせてるでしょ？つまんない理由なんですよ。くだらないです。

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posted at 11:37:08

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タマネギの小皿 pic.twitter.com/j8y72lxEtp

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posted at 12:00:06

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@nekomath271828 なら『1から』でも良いかもしれません。Juliaは環境構築が最も簡単な言語だと思ってます。

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posted at 12:12:41

笹本祐一 @sasamotoU1

一般人がもっとも新型コロナ感染の危険にさらされるのが不特定多数参加の呑み会という事実はもっと広く知られるべき。逆に言えば、それさえ避ければ現状の対策でも感染確率をぐーんと低く出来る。

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posted at 12:59:33

ある意味よく分かってる並び pic.twitter.com/tCT9F4qZ4t

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posted at 13:23:32

JacobZelko @Jacob_Zelko

Inspired by @thecodingtrain's @shiffman, I was able to implement a Marching Squares #algorithm in #JuliaLang using Luxor.jl!

See thread for code & details!

Now the tricky part: applying it to EEG #data and contouring #brain topology.

#programming #dataviz #AcademicChatter pic.twitter.com/mxOiXkXtYV

タグ： AcademicChatter algorithm brain data dataviz JuliaLang programming

posted at 13:36:59

K.B.砂糖 @KB_satou

Makie.jl だと線の太さと、色を同時にパラメータで与えるのが無理っぽい、他のものならできるのか? (どうせ matplotlib なら簡単にできるんだろう) pic.twitter.com/juKUCW5vgH

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posted at 13:56:33

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癒される動物 @cutest_animal1

ママ猫と子猫がかわいい✨ pic.twitter.com/LsRO4i53R4

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posted at 14:12:36

#統計豊田『瀕死本』にもWagenmakers (2007)と同じような話が書いてある。豊田『瀕死本』でその論文は引用されていましたっけ？

見つけた人がいれば引用しているページの番号を教えて下さい。他の文献でも可。「目grep」する気力はない。

関連スレッド↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:00:03

✨わん @SeanKy_

これは有名なパラドックスがあって、人間開発指数系の指標で男女格差がある＝男と女の役割が分離している社会でむしろ女性の理系進学が多く、北欧など女性の自由さが擁護されている国ほど女性の理系を含む一部の職の男女比が偏ってしまう、という現象がある。素朴な選択肢説、刷り込み説は成り立たない twitter.com/AsumiWaffle/st...

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posted at 15:21:31

✨わん @SeanKy_

このパラドックスもあるので、私はどうぐやさん説に近い意見で、「稼がなければ死ぬ、存在証明ができない」というプレッシャーが女性側だけ緩いことが進学先選択に与える影響をまず見るべきかなと思っている。

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posted at 15:24:47

✨わん @SeanKy_

Leclercさんのツイートを引っ張っておこう
twitter.com/3adam15/status...

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posted at 15:33:46

ことり野✎ @DEATHcotori

くろまめ&とうふ&もやし@猫姉弟 @kuromame_touhu

1人でこっそり下見してみた

#いい夫婦の指輪事情 pic.twitter.com/rkDtvTgbLE

タグ：いい夫婦の指輪事情

posted at 15:34:51

チビチビ探検隊。
#猫 #大豆姉弟 pic.twitter.com/5FsJYzjFfv

タグ：大豆姉弟猫

posted at 15:50:31

毎日新聞・囲碁 @mainichi_igo

広島アルミ杯若鯉戦決勝で、藤沢里菜女流立葵杯が孫喆七段に勝ち、初優勝しました。
男女混合棋戦を女流棋士が制するのは史上初の快挙です。 pic.twitter.com/GA0grSNhmI

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posted at 16:24:56

KGN @KGN_works

まあその辺を理解するには「飲用可能なレベルで水道水がきれいになっているのは人工的な処理を経たからである」「石鹸＝界面活性剤が何をしているのか」を理解してないと無理だからなあ。

日常生活に大量に入り込んでる科学と技術、を理解してない人には、非科学的に見えるんでしょう。

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posted at 16:28:16

KGN @KGN_works

「消毒薬をつけた綿でチョンチョンと傷をつつくより、ダバダバ水を流しながら水道で洗った方がよっぽど感染しにくい」

これ、ちゃんとした医学です。
根拠があるからこそ洗浄してます。

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posted at 16:29:40

KGN @KGN_works

手にくっついたウイルスや細菌も、「水という物理でダバダバ洗い流してしまえば」手には残らない。

考えれば「そういうことか」と分かると思います。
簡単に見えますが、こうやって順序だてて考えるのも科学の基礎です。

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posted at 16:31:11

まこ @mako_0722

パトカー爆走。臓器移植の緊急手配でローマまでの500kmを2時間で！
news.yahoo.co.jp/articles/1ef61...
ランボルギーニのスーパーカーで臓器を緊急搬送！　こち亀の世界だ。ドライバーの警官は中川みたいな人に違いない

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posted at 16:38:52

#統計 Wagenmakers (2007)に「BICの差」が出て来るので解説。特に仮説検定との関係を解説しましょう。

簡単のために、1次元パラメータθを持つ確率分布族p(x|θ)における帰無仮説θ=θ₀の検定の場合について考えます。

モデルの正則性などの最尤法が有効になる性質も仮定します。続く

関連スレッド↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:03:15

#統計仮説検定とBICを比較したい。

そこで、データX_1,…,X_nは帰無仮説に対応する確率分布p(x|θ₀)のi.i.d.として生成されていると仮定し、尤度函数

L_n(θ)=p(X_1|θ)…p(X_n|θ)

を最大化するθをθ̂と書きます。

タグ：統計

posted at 17:03:17

#統計このとき、分布族p(x|θ)のBICはパラメータ数d=1なので、

BIC₁ = -2 log L_n(θ̂) + log(n)×d = -2 log L_n(θ̂) + log(n)

となり、帰無仮説に対応する分布p(x|θ₀)のBICはパラメータ数が0なので

BIC₀ = -2 log L_n(θ₀)

になります。続く

タグ：統計

posted at 17:03:18

#統計これらの差は

BIC₁ - BIC₀ = -2(log L_n(θ̂) - log L_n(θ₀)) + log(n).

BICによるモデル選択は「BICが小さい方を選択すること」によって行われます。

続く

タグ：統計

posted at 17:03:20

#統計ゆえに、正しいモデルのBICであるBIC₀の側が大きくなってしまうことは、仮説検定では第一種の過誤が起こることに対応します。この意味で、

第一種の過誤が起こる
⇔ BIC₁ < BIC₀
⇔ 2(log L_n(θ̂) - log L_n(θ₀)) > log(n)

です。続く

タグ：統計

posted at 17:03:21

#統計 Wilks' theorem より、nが十分大きければ、

2(log L_n(θ̂) - log L_n(θ₀))

は自由度1のカイ分布に近似的によく従うようになります。

そこでc(α)を「自由度1のχ²分布においてc(α)以上になる確率はαになる」という条件で定めておきます。

続く

タグ：統計

posted at 17:03:22

#統計 nが十分大きいならば、Wilks' theoremによって、有意水準αの検定を

2(log L_n(θ̂) - log L_n(θ₀)) > c(α) ⇔ 帰無仮説を棄却

によって作れます。

有意水準αは第一種の過誤が起こる確率であったことも思い出しておきましょう。

タグ：統計

posted at 17:03:23

#統計これとBICによるモデル選択の場合を比較すれば、仮説検定の状況におけるBICによるモデル選択を検定の言葉で理解できる。

BICによって帰無仮説が「棄却」される
⇔ 2(log L_n(θ̂) - log L_n(θ₀)) > log(n)

χ²検定によって帰無仮説が棄却される
⇔ 2(log L_n(θ̂) - log L_n(θ₀)) > c(α)

続く

タグ：統計

posted at 17:03:24

#統計要するに「自由度1のχ²分布でc(α)以上になる確率がαになる」という条件で定義されたサンプルサイズnに依存しない定数c(α)を log(n) に置き換えた場合が、χ²検定の状況におけるBICによるモデル選択に一致しているわけです。

続く

タグ：統計

posted at 17:03:25

#統計 c(α)が大きくなるほど有意水準αは小さくなり、BICでのモデル選択ではc(α)をlog(n)に置き換えたものになっています。

χ²検定の状況におけるBICによるモデル選択はサンプルサイズが大きいほど有意水準を小さくする仮説検定と同じになります！

続く

タグ：統計

posted at 17:03:26

#統計 BICはベイズ情報量規準と呼ばれており、ベイズ統計における対数周辺尤度の-2倍の近似値になっている。

ダメな人達は「BICを使うと主義が異なるベイズ統計の話になるので、頻度論の仮説検定とは無関係の別の方法になる」と誤解してしまうでしょうが、普通に数学的に考えれば誤解せずにすみます。

タグ：統計

posted at 17:03:27

#統計以上のパラメータ数1のモデルと帰無仮説を課したパラメータ数0のモデルの比較において、BICによるモデル選択で第一種の過誤と同じことが起こる確率の近似値は

n=32～64 ⇒ α=6.3%～4.1%
n=512～1024 ⇒ α=1.3%～0.85%
n=16384 ⇒ α=0.18%

のような感じになります。他の場合も同様に計算可能。 pic.twitter.com/rPXG6XFBQs

タグ：統計

posted at 17:03:29

#統計再掲。要するに、χ²検定の状況においては、BICによるモデル選択はサンプルサイズnが大きいほど小さな有意水準を採用した仮説検定と同じになるということです。

タグ：統計

posted at 17:03:31

#統計ベイズファクターでもその漸近挙動によってnが大きい場合にはほとんど同じことになります。(BICの差はベイズファクターの対数の2倍の近似値になっています。)

以上によって、χ²検定の状況におけるBICやベイズファクターの使用は有意水準の言葉でも理解可能なことが分かりました。

タグ：統計

posted at 17:03:31

#統計有意水準を小さめに取ったときのトレードオフについて、仮説検定ユーザーは当然知っているはずです。nが大きい場合のBICやベイズファクターの使用においても同じトレードオフが発生するわけです。

魔法は存在せず、トレードオフを気にしながら目的に合わせて適切な道具を使うしかない。

タグ：統計

posted at 17:03:32

#統計以上の議論において最も本質的な数学はWilks' theoremです。Wilks' theoremについては以下のリンク先スレッドを見てください。

数学的な証明遂行スキルが不十分であっても、具体例の数値的確認を十分に行えば、中心極限定理の場合と同様に十分に実用的な理解が可能だと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:03:33

ハガネの連勤術師 @hgn_no_otaku

#統計 AICについて補足

BICによって帰無仮説が「棄却」される
⇔ 2(log L_n(θ̂) - log L_n(θ₀)) > log(n)

χ²検定によって帰無仮説が棄却される
⇔ 2(log L_n(θ̂) - log L_n(θ₀)) > c(α)

AICによって帰無仮説が「棄却」される
⇔ 2(log L_n(θ̂) - log L_n(θ₀)) > 2 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:06:58

我ながらいい提案だと思ったけど無視されて辛いのだ pic.twitter.com/alTEhHj6dt

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posted at 17:11:15

#統計以上においては p(x|θ) の具体形によらない議論にしてしまいましたが、p(x|θ) = (1/√(2π))exp(-(x-θ)²/2), θ₀=0 の場合の計算の詳細が、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』のpp.80-82にあります。

その部分とこのスレッドを比較すれば具体例の計算の重要性も理解できると思います。

タグ：統計

posted at 17:13:16

#統計「ゴールをより厳しめにずらすこと」はBICやベイズファクターを使わない方法でも可能です。豊田『瀕死本』がその手のことをやっていることについては以下のリンク先スレッドを参照。

ゴールをずらしたいなら、ベイズ主義的なデタラメをほざかずに、ゴールをずらすと正直に言えばよい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:21:54

ちなみに別の目立つ場所にもあった。東武百貨店の7階にある書店。 pic.twitter.com/8qsdAWzcom

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posted at 17:27:22

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Yukihiro Matz @yukihiro_matz

Link: Rubyist — Powerful iOS automation for Ruby enthusiasts. rubyist.app/?s=09

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posted at 17:39:23

吉原由香里 @yukariyoshi104

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

今日は息子に付き合って、映画「鬼滅の刃」を観にいったらめちゃ感動して号泣(漫画読んだことないのに)。

そして家に帰って中継を見て里菜ちゃん優勝にまたまた感動で大興奮。すごいよ、すごい、このメンバーで優勝て。。

素晴らしい！！！本当におめでとう😊🎉🏆 twitter.com/asahi_igo/stat...

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posted at 17:47:20

@nekomath271828 いらっしゃいいいいい

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posted at 17:53:23

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ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

密林さんから御本が届いてたので新しい #bookjacket を。適当なやつやけどいつもの #LuaLaTeX な #MetaPost で♬ www.instagram.com/p/CH4zO9PgiFQ/...

タグ： bookjacket LuaLaTeX MetaPost

posted at 18:10:26

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

こんな感じ♬ pic.twitter.com/Ho06ncQllh

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posted at 18:19:18

💴
💵
💶
💷
💸
さつたば

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posted at 18:24:43

≡c⌒っﾟωﾟ)っ @Kgm1500

必要なテスト行列のダウンロードから解凍して所定のフォルダに移動するまでがJulia内で完結できたぞい(oﾟωﾟo)

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posted at 18:54:45

新倉大輔 @U2CtDfgrP438Fua

@bozu_108 これ pic.twitter.com/rSUZOY7Exh

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posted at 19:04:05

揺れてる！

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posted at 19:07:12

積分定数 @sekibunnteisuu

@skboyj2 @HaganeTeturo 私は、掛け算順序指導にしろ、ハジキにしろ、それ自体の害は限定的だと思っています。

　ただ、それらが教えられていることに象徴される算数教育全般が救いようがなく、極めて有害だと思っています。

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posted at 19:35:34

積分定数 @sekibunnteisuu

@skboyj2 @HaganeTeturo 某年某月某日の暴飲暴食が健康に与える被害は限定的でしょうが、暴飲暴食を毎日続けていれば、健康に害があるでしょう。

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posted at 19:36:45

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

部分的におかしいところを修正すればなおるのではなく、全部まるごと駄目なのが、算数教育界。
#超算数 twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ：超算数

posted at 19:55:42

#Julia言語このスレッドに答えの1つがある。

csvファイルに行列の情報を保存する方法。

別の解もあります。

twitter.com/physics303/sta...

タグ： Julia言語

posted at 20:15:12

#Julia言語

 discourse.julialang.org/t/what-is-the-...
What is the preferred way to save variables?

タグ： Julia言語

posted at 20:21:36

すなぁく @s_nkd1024

川端裕人『ドードー鳥と孤独鳥』（国書刊 @Rsider

julia言語？

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posted at 20:29:17

ヒトの４割は「軽微な異常３色型」です。「正常」と思っている人も実は、という話。──なぜ霊長類はまた3色型色覚を獲得したのか、そしてヒトだけの特殊事情とは(ナショナルジオグラフィック日本版)東京大学河村正二　聞き手川端裕人
#Yahooニュース
 news.yahoo.co.jp/articles/16fa2...

タグ： Yahooニュース

posted at 20:40:43

yudai.jl @physics303

julia 行列の要素の欠損値を平均値で補完をするのはどうしましょう．Python みたく DataFrameに渡して，df.fillna( df.mean() ) ですかね．

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posted at 21:01:48

#Julia言語 Hello, Riemann's zeta の例

In[2]の方法を使えば、3行で(遅いけど)そこそこ実用的なリーマンのゼータ函数の近似計算が可能。

リーマン予想の視覚化を自力でできる。

using Plots
In[1]とIn[7]のコード

がそのための必要最小限のコード。

gist.github.com/genkuroki/32d6... twitter.com/nekomath271828... pic.twitter.com/YnyOTuSW7E

タグ： Julia言語

posted at 21:15:21

#数楽 In[2]の解説

カットオフ函数cutoff(x)は急減少かつx=0で1なら何でもよい。

Z(s)=Σ (-1)^{n-1}/n^s をカットオフを入れて近似計算。
驚くべきことにその近似計算は複素平面全体で有効！(非自明)
解説→ nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

リーマンのゼータは (1 - 2^(1-s))ζ(s) = Z(s) より得られる。 pic.twitter.com/sXCCIfK3zA

タグ：数楽

posted at 21:22:30

ヌルヲ @nuruo789

斉藤ひでみ・現職教師（西村祐二） @kimamanigo0815

接触抵抗および電力損失を計測・算出しました。
うずまきバネは板バネの23倍の接触抵抗があり、4A負荷の場合、実に損失の半分は電池ケースで熱として消費されてしまいます。 pic.twitter.com/DSSahNGsTP

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posted at 21:33:45

国会の時から、ずっと変形労働制に反対を唱えて下さっていた嶋﨑量弁護士、渾身の記事。
今からでも遅くない、北海道の変形労働に異議を唱えよう。

記事でも触れられていますが、北海道の変形労働に関するイベントを来週やります。

教員の長時間労働・固定化を食い止めろ！
news.yahoo.co.jp/byline/shimasa...

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posted at 21:44:58

積分定数 @sekibunnteisuu