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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2020年12月18日(金)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

世良公則さん、いいですね。

ほんの数年前までには、池上彰さんが言っていることがおかしいと安易に言ってはいけない雰囲気があった(私は言っていたが)。

世良公則が国民の借金問題に言及「人々は池上彰氏が発する『国民負担説』を信じている」(東スポWeb)
#Yahooニュース
news.yahoo.co.jp/articles/ea211...

タグ: Yahooニュース

posted at 00:06:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

こんな時刻にファンヒーターから「灯油が切れた」と言われてピンチ。寒い😵😨❄️🥶

タグ:

posted at 00:07:56

ʍoɹɐɥs @sharow

20年12月18日

電流の流れ方向の矢印もできたけど、JuliaのPlots(quiver)は微調整が効かないな。 pic.twitter.com/0gieiy9TgJ

タグ:

posted at 00:12:37

非公開

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posted at xx:xx:xx

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 「表が出る確率はθ以上である」という仮説を扱う場合には、「2種類の実験の止め方に対応する片側検定のexactなP値」と「ベイズ統計における事前分布(←モデル内の確率分布であることに注意)で測った仮説成立確率」の対応が非常に易しいです。

添付画像はそのために必要な数学の復習。 pic.twitter.com/jlofhYIAvq

タグ: 統計

posted at 00:17:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

みんなでちょっとずつ賢くなって行ければ楽しいと思う。

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posted at 00:18:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

こんな時刻にファンヒーターに灯油を入れるはめになった。

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posted at 00:20:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#超算数 以下のリンク先のスレッドおよびそこからリンクされている別のスレッド群は、自分ちの子の割合教育についてどうしようか考えている保護者の人達にとって極めて有益だと思います。

理解すれば教科書にある割合に関する非常にまずい教え方から子供を守ることができるようになると思います。 twitter.com/temmusu_n/stat...

タグ: 超算数

posted at 00:35:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#超算数 算数の教科書(小5)を見ると分かるように、割合については、何も覚える必要がない常識的な考え方を基礎とするのではなく、

比べられる量÷もとにする量=割合
もとにする量×割合=比べられる量
比べられる量÷割合=もとにする量

という3つの公式を使って教える論外な方針になっています。続く

タグ: 超算数

posted at 00:43:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#超算数 教科書通りの論外な教え方に子供が従うと、子供は「これ何算?」「かけるのわるの?」「どっちをどっちでもわるの?」のようなことを言うようになります。

そのまま行くと量が絡む科学的な事柄をまともに理解できない人生を歩む可能性があり、周囲の大人は適切な対応をするべきだと思います。

タグ: 超算数

posted at 00:43:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 統計学を「頻度論」と「ベイズ」のように主義で分類すること自体が有害な上に、主義の違いによって、定数と確率変数のどちらになるかが決まると考えることが極めて有害。

その代わりになりそうな考え方を書いておきました(試案です)↓ pic.twitter.com/EcK32QZC24

タグ: 統計

posted at 01:47:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 未知の真の分布の理論的な想定は、分析用のモデルを使った統計分析の結果がどれだけどのように的を外したものになってしまうかについての理論的な分析に使用されます。

自分が行った統計分析がどういうギャンブルになるかを明確にするために、未知の真の分布を想定した数学的議論を展開します。

タグ: 統計

posted at 01:51:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 ベイズ法は内容的にややこしいので、未知の真の分布を想定した理論的結果を知らないと、初歩的でかつひどい失敗をしてしまう可能性が大幅に増えると思います。

例えばの話に続く

タグ: 統計

posted at 01:53:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 例えば、分析用のモデルがひどく不適切であっても、十分なサイズもデータから得られる事後分布が鋭い単峰型になる場合が容易に生じ得ることを、未知の真の分布を想定した数学的議論で示すことができます。

そういう結果はコンピュータによるシミュレーションでも容易に確認可能です。

続く

タグ: 統計

posted at 01:57:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 Stanに代表されるようなベイズ法のソフトを使ってデータから事後分布を作ったとき、事後分布が綺麗な単峰型になり、しかも広がりが小さいという結果が得られたら、多くに人は「やった!」と感じるでしょう。

その危険性を未知の真の分布を使った数学を知っていれば知ることができます。続く

タグ: 統計

posted at 02:05:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 事後分布がいい感じになっているだけでは、自分が設定した分析用のモデルが的を射ていることにはならないのです。

しかもこのようなことは、未知の真の分布を想定した理論的結果の応用の中で最も初歩的なことです。その先の話が沢山あります。

タグ: 統計

posted at 02:05:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 こういう類のことを無視して良いことであるかのように言う人が仮にいるとしたら、真っ当な統計学を学びたい人達にとって非常に危ない人なので警戒した方が良いと思います。

統計学はとても難しい分野なので「立派な人」がおかしなことを言う場合が十分にあり得ます。

タグ: 統計

posted at 02:05:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計

添付画像は、真の分布を指数分布とし、分析用モデルを正規分布族としたときの、平坦事前分布の事後分布のプロットです。データは真の分布の乱数で生成。

分析用モデルが真の分布と全然違うのに、n=160の事後分布はいい感じに台が小さくなっています(添付画像3)。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/nOEh6QJQGq

タグ: 統計

posted at 02:14:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 真の法則は指数分布なのに(正規分布から程遠い分布なのに)、正規分布モデルによるベイズ法の事後分布はいい感じに見えるものが作られてしまいます。

数値実験では真の分布が既知なので的を外していることが明瞭ですが、現実の統計分析では仮に真の分布の存在の想定が正しくても未知のまま!

タグ: 統計

posted at 02:24:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 未知の法則が生成したデータだけを見て、自分が設定した分析用のモデルが的を外しているか否かをどのように判断したらよいかについて、ベイズ法ユーザーは常に不安に思うべきです。

何も道具がないわけではなくて、モデルを相対比較するために使えるツールが使える場合があります。

タグ: 統計

posted at 02:24:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 そのような統計学的ツールの使用がどのようなギャンブルになることを、未知の真の分布を理論的に想定することによって確認できます。

自分が使っている統計学の道具の使用がどのようなギャンブルになるかを知っておくことは大事なことだと思います。

タグ: 統計

posted at 02:24:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計

以下のリンク先の例は、

 妥当なモデル化をできたかどうかは
 事後分布を見ただけでは何も分からないこと

を意味しています。ソフトが表示した事後分布の要約を見るだけだと非常にまずいです。

未知の真の分布を想定した議論を学ばないと危ない。

自分で数値実験すれば色々わかります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 02:32:22

あまど@Timers inc. CTO @amado_tech

20年12月18日

小さな子供のいない人はあまり知らないと思うんだけど、鬼滅の刃は幼稚園〜小学校低学年でもほとんどみんな知ってるレベルで大人気なのに戦闘はグロいから親は大半の親は子供に見せていない。
つまり「みんなごっこ遊びするぐらい大好きなのに誰も内容を知らない」という異常事態になってる。

タグ:

posted at 08:03:01

あまど@Timers inc. CTO @amado_tech

20年12月18日

じゃーどうやって話も知らずごっこ遊びをしてるのかというと、一部の子供は親に見せてもらってるので、彼ら彼女らの証言が伝聞のように伝わって「鬼滅はこんな話でこんな悪者が出てこんな戦いをする」という既成事実が子供達の間で作られているのだ。

社会学的に非常に興味深い現象だと思う。

タグ:

posted at 08:31:55

yamazaks @yamazaksv2

20年12月18日

学習に限らず学校生活全般で全く同じことが起こっています。
「掛け順」や「さくらんぼ」「〇〇式指導法」などを強制して「先生の言う通り、やった通りのやり方以外は不正解」を積み重ねた結果、「言われたこと以外はやらない」ことが最善であると学習してしまっている子どもが多くなっています。 twitter.com/isa_kent/statu...

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posted at 09:16:03

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

20年12月18日

大学入試に関しては、「☆☆を使うと減点」はデマと考えて支障ありません。大学入試の採点をするのは大学教員であって高校教員でも予備校講師でもありません。 twitter.com/lowncrl/status...

タグ:

posted at 09:28:26

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

20年12月18日

デマの被害者かと一瞬思いましたが、「特性方程式を使う部分は証明に書かず、天下りに定数を与えて良い」(これは本当)を誤解した可能性にも思い至りました。 twitter.com/kwang_k0510/st...

タグ:

posted at 09:38:30

ただまご = 永島孝 @tadamago

20年12月18日

@kamo_hiroyasu そもそも採点するとき高校の教科書や参考書に載ってるかどうかなど調べてるゆとりなんかありません.数学的に妥当かどうか見るだけで精一杯.限られた時間内で猛烈に忙しい作業です.

タグ:

posted at 09:40:14

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

20年12月18日

「大学入試の採点者は大学教員である」「大学受験生は日本の高校普通科卒業見込者だけではない」この二つを思い出せば大学入試デマの多くは見破れます。

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posted at 09:42:20

Tom Kwong @tomkwong

20年12月18日

People asked, and so I answer.

So how do you plot 4 dimensional data? Easy as a 🍰! Ask me again when you want 5-D or 6-D 😆

Still powered by #JuliaLang pic.twitter.com/PKDoiEDqdg

タグ: JuliaLang

posted at 09:54:15

加藤公一, 가토우 기미카즈(はむかず) @hamukazu

20年12月18日

「なんで本名出してTwitterしてるの?」って質問してくる人は「匿名でやるのがあたりまえ、本名出すのは変な人」という認識なんだと思うけど、こっちとしては本名出すのが当然って感じでインターネット以前(ニフティサーブとか)からやってるんだよなあ。

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posted at 09:55:50

走る!空心菜 @faidaeng

20年12月18日

@nekomath271828 こんにちは。Julia初心者です。最初「素数」を「素敵」と読み違えてほっこりしていましたが、興味深かったので気を取り直して自分の勉強にやってみました。(おそらく)同じ結果を得られたようなので、プロットしてみました。100年ごとに分けると、12世紀(1100年代)に6回と多かったみたいですね。 pic.twitter.com/K2eLFL9lrK

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posted at 10:00:51

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しげっち @yuunya

20年12月18日

@hamukazu 実名(はむかず)

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posted at 11:34:49

Teruaki Kido @_tkido

20年12月18日

ベイズ塾 Advent Calendar 2020 の 18 日目の記事を書きました
ベイジアンモデリングで使うようなグラフィカルモデルをもっと柔軟にきれいに書きたいな〜というお話です

TikZ でグラフィカルモデルを書こう! tellnnn.netlify.app/post/others/ti...

タグ:

posted at 12:08:00

Teruaki Kido @_tkido

20年12月18日

今回はグラフィカルモデルに限定しましたが、フローチャートでもネットワーク図でもなんでも書けるのが素敵ですね……Overleafのおかげで環境構築を頑張らなくてもいいし

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posted at 12:37:27

らいね @xibritte

20年12月18日

かけ順とかハジキも結局、理解にマイナスだったことを死んでも認めたくない人らが抵抗してるわけじゃん、カラフルでわかりやすい黒板芸術で食ってる人が色覚異常の存在や教育への関与を認めないってのもすごーく分かるんだよ

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posted at 12:57:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 リンク先スレッドでは仮説「表が出る確率は0.5以上」という仮説について「止め方の違い」を扱いました。

今度は、「表の出る確率の推定」について「止め方の違い」を扱ってみました。

gist.github.com/genkuroki/20c0...

twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/CoDbz6LARY

タグ: 統計

posted at 13:21:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 続き。最適な事前分布として Beta(a, a) の形のものを探しました。n=12, k=3の場合を扱う。真の分布での表の出る確率はq=0.005:0.005:1を動かした。

二項分布モデル(試行回数n=12を固定)の場合には、qを動かしたときの期待予測誤差の最大値を最も小さくするaの値は0.51だと計算できました。 pic.twitter.com/62lcQVl1FM

タグ: 統計

posted at 13:21:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 雑な計算なので、二項分布モデルの場合には、おそらく本当は a=1/2 のJeffreys事前分布を使うのがよいということなのだと思います。

タグ: 統計

posted at 13:21:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 この計算はちょっと自信がないのですが(バグを発見したら教えて下さい)、負の二項分布モデル(ちょうどk=3回表が出るまで試行し続ける場合)では、a=0.37の場合がよさそうだというような計算結果が得られました。

しかし、右側のグラフを見ると、a=0.5の場合と最大予測誤差はそう変わらない。 pic.twitter.com/zF7yCB2WpU

タグ: 統計

posted at 13:21:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 負の二項分布モデルの場合の計算についてはまだ自信が持てていません(バグを見付けたり、同結果を再現できた人がいたら教えて下さい)。

しかし、データの取得法によって、データの真の分布の想定は変わるので、期待予測誤差の定義も変わり、最適な事前分布の定義も変わります。

タグ: 統計

posted at 13:21:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 最初に試行回数nを固定した場合の実験結果のデータを使った場合と、表がちょうどk回出るまで試行し続けた実験結果のデータを使った場合で、期待予測誤差の定義は変わり、最適な事前分布の定義も変わります。

事前分布をリスク制御のために使うときにはこのように考えなければいけません。

タグ: 統計

posted at 13:21:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 補足:この場合に、ベイズ法の予測誤差はデータと表が出る確率の真の値だけで決まり、「止め方」によらない。しかし、そのデータの確率的揺らぎに関する期待値の計算では、「止め方」によって変わるデータの分布を使うので、期待予測誤差の定義は「止め方」ごとに違うものになります。

タグ: 統計

posted at 13:21:26

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

20年12月18日

#超算数

掛け算の交換法則は証明できる。
しかし小学校では式を作る時に、交換法則を禁止しているから矛盾が生まれているんだけど pic.twitter.com/i5vLybEYpW

タグ: 超算数

posted at 13:35:18

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 一般に、尤度函数が(定数倍の非本質的違いを除いて)等しくても、データの取得の仕方によって、推定が外れるリスクは変化します。(こういうことは皆さんの方が詳しいでしょう。)

この点を見逃して、尤度函数が(定数倍を除いて)等しければ「同じ証拠が得られたことになる」と考えるのは誤り。

タグ: 統計

posted at 14:17:25

砂___の___女 @vecchio_ciao

20年12月18日

凄いな。
#掛算 順序強制教育擁護派の認知の歪みと理解力の欠如を示す典型的なサンプルじゃないの、これ。 twitter.com/ramenmanteache...

タグ: 掛算

posted at 14:19:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 再掲: データの分布がn=12の二項分布の場合

a>0のa→0の極限が最尤法に対応しています。

期待予測誤差のヒートマップ(添付画像左側)を見ると、aが0付近ではq=0.1, 0.9付近で期待リスクが高めになっています。事前分布を使うとそれを緩めることができるわけです。 pic.twitter.com/9asJumM13s

タグ: 統計

posted at 14:25:46

Mark Kittisopikul ht @markkitti

20年12月18日

We've got to come up with a better name than #ImageJulia for a #JuliaLang image processing platform.

That reminds me that I need to publish the Napari.jl package. twitter.com/herrsaalfeld/s...

タグ: ImageJulia JuliaLang

posted at 14:47:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 補足:「n回中表がk回」のデータから得られる事前分布Beta(a,a) (a>0)のベイズ予測分布は「表の出る確率は(k+a)/(n+2a)」になります。(k+a)/(n+2a)は分布Beta(k+a, n-k+a)の期待値。

最尤法の予測は「表の出る確率はk/n」になります。

このスレッドでは扱っている場合はこんな感じで易しい。

タグ: 統計

posted at 14:51:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 こうやって詳細については書いているのは、もしも私がアホなことをやっていたら(よくある)、見つけ易くするため。

ダメなやつは論争になると自分の発言に間違いを見つけ難くする。議論の帰結よりもそういうことの方が不快だといつも思っているので、心配になって詳細を説明したくなる。

タグ: 統計

posted at 14:59:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 ベルヌイ試行の統計学についてウルトラ精密なことを言っても実用的には意味がないと思っています(√nを計算する人になりたい)。

しかし、最も易しいトイモデルとしての教育的価値は高い。このスレッドでは事前分布を適切に決めれば最大期待予測誤差を下げられる場合があること示したつもり。

タグ: 統計

posted at 15:04:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 統計学は【お墨付き】を得るための道具ではなく、ギャンブルでの勝ち目を増やすための道具です。そのためには、ギャンブルで生じるリスクを分析することが必須。

未知の真の分布に基くデータの分布の理論的想定はリスクの分析のための基本的な道具。事前分布はリスクを下げるために使える。

タグ: 統計

posted at 15:08:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 このスレッドにおける事前分布は「主観確率の表現」に全然なっていないことに注意。「主観」という用語の曖昧さを利用すれば「主観確率の表現」と言えるのですが、そういう詭弁まがいのことを言うのは時間の無駄。

事前分布はリスクを下げるための道具として使われています。

タグ: 統計

posted at 15:12:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 事前情報をもとに偏った事前分布を採用することをこのスレッドの議論が否定していないことに注意(肯定もしていない)。

事前情報をもとに偏った事前分布を採用した場合には、その合理性について別の前提や証拠が必要になります。それだけの話。

タグ: 統計

posted at 15:15:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 事前分布に限らず、どのような数学的道具であろうと、状況と目的に合わせて合理的な使い方であるとみなせる証拠を示せるなら自由に使ってよい。

合理的とみなせる理由はまともであれば何でも良い。

もちろん、既存の陳腐な主義を梃子の支点とするような「正当化」はまともだとみなされない。

タグ: 統計

posted at 15:21:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 まともだとみなされない既存の陳腐な主義には、主観的ベイズ 主義、尤度原理に基く尤度主義などがある。あと、戯画化された頻度主義もまともとみなされるべきではない。

いちから全部考え直して得られた穏健でまともな主義とそれらは異なる。

タグ: 統計

posted at 15:23:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 こういう言い方をしなければいけない理由は、「主義による統計学はダメだ」と言うときの「主義」については具体的な主義を想定していることが文脈的に明瞭であるのに、曖昧に主義一般と解釈しておバカなことを言い出す人達をよく見かけるからである。

タグ: 統計

posted at 15:27:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 補足:予測誤差 PE はKullback-Leibler情報量で定義していますが、添付のグラフの右側の縦軸のスケールは2n倍した値になっています。

KL情報量の2n倍を予測誤差PEの定義としています。

2n倍するとχ²分布のスケールになる点が便利です。

私はこのスケールを多用しています。 pic.twitter.com/sDE6k48q1B

タグ: 統計

posted at 15:32:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 そのスケールで期待予測誤差E[PE]はn→∞で1に収束します。1はモデルのパラメータの個数。

最大期待予測誤差を1に抑えるには事前分布としてJeffreys事前分布を採用すれば良さそうということをグラフは示しています。

警告:特異モデルでJeffreys事前分布は予測誤差を悪化させる。 pic.twitter.com/Wg8xSCXtJu

タグ: 統計

posted at 15:38:31

世良公則 @MseraOfficial

20年12月18日

現在の支援では無理
国民は納税し昨年の収入を税務署は把握している粗利補償を願う

現在音楽業界は無収入〜9割減収

公演は1年-8ヶ月前から準備
支払いは公演後2-4ヶ月
感染収束しても14-16ヶ月収入は無い
融資では救えない

舞台や音楽の関係者が菅首相に継続的な要請 www3.nhk.or.jp/news/html/2020...

タグ:

posted at 15:43:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 関連

仮説「表の出る確率は0.5以上」に関する片側検定と、以下のリンク先の表の出る確率の推測は別の話題になります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 15:44:23

万博@盲学校マジック @bampaku

20年12月18日

高校数学から行列が消えて以来から、盲学校で行列を学ぶ機会がなくなって、つまり点字タイプライターで行列を書くときの略記法なんかはもう学校では教われないんだな。

タグ:

posted at 15:49:38

らいね @xibritte

20年12月18日

タテ÷ナナメのことをサインと呼ぶことにしたからタテはナナメ×サインだねとかが通じない高校生って、この3公式がすべて独立で、テントウムシ書いて使い分けるものって指導の犠牲者よなー twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 16:04:15

らいね @xibritte

20年12月18日

サインコサインタンジェントで3種類の模様のテントウムシを書いて見せてハイ覚えろって言ったらわかりやすい!って食いつくんだろうなーって

タグ:

posted at 16:04:16

World and Science @WorldAndScience

20年12月18日

Tour of Jupiter's moons - The internal structure of Ganymede

(Credit: kelvinsong) pic.twitter.com/cxFbvQPxdd

タグ:

posted at 16:30:09

Yuta Nakamura @iBotamon

20年12月18日

Juliaがどんな言語なのか10分くらいでざっと分かる素晴らしいまとめを発見!
Jupyterでも動かせるんですね

github.com/bicycle1885/Ju...

タグ:

posted at 17:15:57

世良公則 @MseraOfficial

20年12月18日

1年〜1年8ヶ月無収入9割減収
融資は固定費✖️3ヶ月
これは当然借金だ
後は自助でと言われる

これは我々の責任では無い
政府の対応の遅れ・判断の甘さに起因
台湾は政府の万全の対策で感染の影響は皆無

政府組織は公助の為に有り、国会議員は正に公助により運営、生活が成立している

国民は限界だ

タグ:

posted at 17:24:10

世良公則 @MseraOfficial

20年12月18日

自民党安藤裕議員の仰るように、各業種の困窮した状況を官邸、与野党議員のSNSに投稿したり、地元選挙区の国会議員の事務所に電話、メールを送る等、訴える事は重要に思う。 twitter.com/andouhiroshi/s...

タグ:

posted at 17:35:26

The Best Linux Blog @nixcraft

20年12月18日

Wholesome OS debate. I love Linux more but macOS is cool too. pic.twitter.com/nBGPJocG9q

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posted at 17:41:53

松浦 健太郎 @hankagosa

20年12月18日

CmdStanR 0.3.0リリース!ついにchain内並列化が簡単に使えるようになったみたい。
github.com/stan-dev/cmdst...
こんな感じで実行するみたい。
mod <- cmdstan_model("model.stan")
fit <- mod$sample_mpi(data = data, chains = 1, mpi_args = list("n" = 4), output_dir = ".", validate_csv = FALSE)

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posted at 18:07:02

世良公則 @MseraOfficial

20年12月18日

私は音楽業界について述べたが
同時に中小零細企業に属する

現状各業種それぞれ困窮している

国民は必ず納税し昨年の収入は税務署が把握

昨年同月比により基準を設定し
#粗利補償 を行えば経済の傷みが最低限に止まり、当然税金も徴収できバランスは壊れない

日本はその規模の補償はできるはず

タグ: 粗利補償

posted at 18:13:23

Rui Ueyama @rui314

20年12月18日

すごい存在感だな。 pic.twitter.com/ozx7KA8zeP

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posted at 19:22:32

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ワシ・ュバルツシルト半径 @wasisama

20年12月18日

pandasで10秒くらいかかる処理、juliaのDataframeで回すとミリ秒で終わっててワロスwwwww
数値処理だけに限らず、データフレーム処理も普通に爆速やん。
ワイの環境が24コアなのもあるけど、それにしてもjuliaの速度速すぎてpythonがアホらしく見える。
fastapiが今後10年現役だと言ったな、あれは嘘だ

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posted at 19:38:59

OKUMURA, Akira(奥村 曉) @AkiraOkumura

20年12月18日

ものっすごい単純なこと(講義用)を for と if で Python にやらせると遅すぎてびっくりした。N**2 の格子点が単位円の中に入っているかを計算して、円周率を概算するだけなんだけど。N = 10000 だとCling で瞬間、Python で数分。ここまで遅かったっけ。 pic.twitter.com/rx1WS1lKZr

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posted at 19:44:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

すごい存在感のネコがかわいい。 twitter.com/rui314/status/...

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posted at 19:46:31

OKUMURA, Akira(奥村 曉) @AkiraOkumura

20年12月18日

Python の for が遅いのはもちろん知っているのだが、「ほら、10000 回かける 10000 回の計算とかでもコンピュータならすぐでしょ?」という流れを作るのに失敗。

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posted at 19:46:35

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

20年12月18日

甲状腺検査についての僕の考えはこのnoteに書いてありますので、ご一読ください。無症状者への甲状腺エコーが有害無益であることはウェルチの著書「過剰診断」にも書かれているので、一読をお勧めします(ちゃんと日本語訳されています)
note.com/kikumaco/n/nb3... twitter.com/t_kark/status/...

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posted at 19:46:40

mtmt @mtmtlife

20年12月18日

記事を書きました。
早指し豪腕・糸谷哲郎八段、慎重に時間を使って広瀬章人八段に勝利 棋王戦挑決第1局(松本博文) - Y!ニュース news.yahoo.co.jp/byline/matsumo...

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posted at 19:48:05

Francesc Verdugo @francescverdugo

20年12月18日

The new release of the Gridap.jl #opensource #FiniteElement project is finally out 🚀Write down the weak form as you would do on a paper and Gridap.jl will generate an efficient assembly loop for you 🔧 Powered by the amazing @JuliaLanguage 💻

Check out some examples 👇

タグ: FiniteElement opensource

posted at 20:00:29

marble @marble

20年12月18日

永寿総合病院からクラウドファンディングの報告書が届いて、4000万円以上が集まったこと、678人の全職員へ5万円支給できたことなどがきっちり丁寧に書かれていて感動したんだけど、READYFORのシステム利用料が約925万円でなんか言葉がない。

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posted at 20:06:48

tsujimotter 日曜数学者 @tsujimotter

20年12月18日

春から始まる放送大学の「正多面体と素数」という講義、めっちゃ面白そう!初めて放送大学受けたいと思った!

『正多面体に対し、その頂点・辺・面の個数はすべて (素数)+1 であり……。これは偶然だろうか?その謎を解くために、数学の世界の旅に出かけることにしよう。』
www.ouj.ac.jp/hp/kamoku/2021...

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posted at 20:08:10

Hiromitsu Takagi @HiromitsuTakagi

20年12月18日

電波法の通信の秘密と取り違えている者も散見される。 twitter.com/mmtz/status/13...

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posted at 20:11:12

Hiromitsu Takagi @HiromitsuTakagi

20年12月18日

この総務省の悪文が原因か。 twitter.com/winefeel/statu...

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posted at 20:13:47

nut @nut320

20年12月18日

「企業内の有線LANなどの通話の内容を盗聴する場合には有線電気通信法第9条に」

「企業内の無線LANなどの通話の内容を盗聴する場合には……電波法第59条に」

違反し、それぞれ違法な行為として処罰の対象となります。

という日本語では。 twitter.com/winefeel/statu...

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posted at 20:17:44

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tsujimotter 日曜数学者 @tsujimotter

20年12月18日

ほんとに(素数)+1だよなこれ……

今まで考えたこともなかった……なんで?なんで?? pic.twitter.com/aPJKKDQoZP

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posted at 20:24:16

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

20年12月18日

Jupyter Notebook Viewer
此れ良いな。Juliaの高速チュートリアル nbviewer.jupyter.org/github/bicycle...

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posted at 20:26:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#Julia言語 私のちょっと古めのパソコンでも、Juliaならば

N = 10^4
シングルスレッド→ 0.174 sec
8スレッド並列→ 0.047 sec

でした。よくあるπのモンテカルロ計算では

N = 10^9
シングルスレッド→ 3.4 sec
8スレッド並列→ 0.8 sec

ソースコード↓
gist.github.com/genkuroki/7f4c... twitter.com/akiraokumura/s... pic.twitter.com/bPisbXBjki

タグ: Julia言語

posted at 20:29:17

闇のapj @apj

20年12月18日

仕事で必要な研修費用を給料から差し引くのって違法では。逆に、研修の受講を強制契約させる仕組みなら消費者保護の観点から問題があるというか押し売りですよね平たく言えば。 twitter.com/suizou/status/...

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posted at 20:37:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#Julia言語 大雑把に10^9回の単純なループに換算できる計算はすぐに終わってくれないと困る。

タグ: Julia言語

posted at 20:43:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#Julia言語 Juliaを使っていると言語やパッケージの開発者達が気を使ってくれているおかげで大丈夫なのですが、「どのライブラリを使って計算するか」で計算速度が決まってしまう場合が結構あります。

πのモンテカルロ計算では擬似乱数発生器の質と速度が決定的に重要。選択に失敗するとはまる。

タグ: Julia言語

posted at 21:07:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#Julia言語 Isingモデルのシミュレーションでも擬似乱数発生器の選択が非常に重要です。

専門家であればどの擬似乱数発生器を選ぶのが適切かわかっているのでしょうが、私のようなど素人はそういう基本的なことを知らないので、はまってしまうことがある。

タグ: Julia言語

posted at 21:07:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#Julia言語 どのライブラリのrand()を使うかでさえ非自明。

他の決まり切った計算についてもそうです。

統計でよく使われる基本特殊函数の計算速度はCやFortranで書かれた枯れたライブラリでもベストの速さから程遠い場合がある。Julia言語では誤差函数についてはJuliaで書いて解決しています。

タグ: Julia言語

posted at 21:07:47

にょんにょん @kotoito

20年12月18日

添付するとなるとPCから勢が多そう。PCからだと相手もPCで受けそうな気分になって、SNS感なくなり、「夜中に失礼」とかなくなるんじゃないかな。逆に、自分がスマホからメール送るときは相手もスマホにいく気分になるとか。

と思ったけど単に背に腹はかえられぬ案件が8割方かも。 twitter.com/kankimura/stat...

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posted at 21:09:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#Julia言語 しんどい計算をしたい人は、GPUと自動微分を両方同時に使いたくなると思うのですが、GPUにしても、自動微分にしても、専門家が書いたパッケージ経由でないとど素人は手も足も出ない感じ。

そういう専門家の助けが必要な道具を気軽に使えるかどうかも重要。

タグ: Julia言語

posted at 21:10:50

Ninja DAO | CryptoNi @CryptoNlnjaNFT

20年12月18日

なるほど。PCとスマホだと感覚が違う、かも。 twitter.com/kotoito/status...

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posted at 21:10:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#Julia言語 1つの単純な仕事を繰り返すだけの計算によるベンチマークテストの結果を見ても、複数のツールを組み合わせて実行される実戦での性能は分からないと思う。

そういうことを押さえた上で、円周率の簡易計算の計算速度を眺めるとよいと思います。

タグ: Julia言語

posted at 21:14:19

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TaKu @takusansu

20年12月18日

@OokuboTact 小島順氏は以下のように主張していますね。
【我々は 同じ × という記号で,順序依存的な “倍” すなわち” 同数総和” の作用と,順序中立的な,長方形配列による”二数の積”という二項演算,この双方を表現している。】
まともに取り合う必要性は感じませんよね。

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posted at 21:36:09

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ときわ総合サービス研究所 @tokiwa_soken

20年12月18日

野村総研の木内さんに質問です。コロナの財源確保のための国債は償還年数を通常の60年でなく短い期間でというお話は、課税平準化の議論と真逆の話になっているのですが、どのようなロジックでこのような主張をされているのでしょうか。
#primnews

タグ: primnews

posted at 21:40:45

ときわ総合サービス研究所 @tokiwa_soken

20年12月18日

野村総研の木内さんに質問です。まず財源を考えたうえで対策を、というお話もありましたが、財源なくして対策なしというのは、東日本大震災の時に悪手と言われたものだと記憶しています。過去の経緯をどの程度ご存じかわからないのですが、この点どのようにお考えでしょうか。
#primnews

タグ: primnews

posted at 21:43:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 頻度論・頻度主義(←この言い方もよくないと思う)であっても、実際に観測・計測されたデータは確定した数値の表でしかない。

一方、我々は、そのデータと推測用のモデルを使った統計分析の結果がどこまでどのように的を外してしまっているかを心配するべきです。続く

タグ: 統計

posted at 22:15:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 統計分析の結果が的を外してしまっているリスクを分析するためには、「的を外している」という言葉の意味を定義する必要がある。

1つのシンプルな考え方。未知のデータ生成法則を数学的に明瞭な形式で想定し、その未知の法則と統計分析の結果のずれの大きさで的の外し方の大きさを定義する。

タグ: 統計

posted at 22:19:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 例えば、統計学入門の教科書によくあるように、推測用に正規分布モデルを使用するときには、データが未知の真の確率分布によってランダムに生成されていると想定すれば、その想定の範囲内で、正規分布モデルを使用したときの統計分析の結果が的を外すリスクを分析可能になります。続く

タグ: 統計

posted at 22:23:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 例えばなぜか良書扱いされている東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』のような教科書では、以上で述べたような大事な事柄が説明されておらず、読者は

 え?これって正規分布を仮定して良いの?

と疑問に思わざるを得ない書き方になっています。続く

タグ: 統計

posted at 22:26:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 「え?これって正規分布を仮定して良いの?」という疑問を持った人は、データを生成している未知の真の分布が正規分布ではない場合を想定して、推測用に正規分布モデルを使ったときの統計分析で何が起こるか(どのようなリスクがあるか)について調べてみるべき!

これは普遍的な考え方です。

タグ: 統計

posted at 22:30:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 以上のような考え方は、ベイズ統計にもそのまま適用されます。

よく解説されている正規分布モデルのベイズ統計についても、正規分布モデルが的を外していたときにどのようなリスクが発生するかをユーザーは当然知りたいはずです。

そのためのシンプルな考え方が未知の真の分布の想定なのです。

タグ: 統計

posted at 22:34:01

まるこすぎ てんふー @tenfu2tea

20年12月18日

添字が 1 から始まって、等しくない演算子が != で、Pythonに似ているのがよいのなら、高校情報もJulia にしよう #julialang twitter.com/CinderellaJapa...

タグ: julialang

posted at 22:36:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 以上を読めば、「頻度」とか「ベイズ」とかの主義がどうであったとしても、データが未知の真の分布でランダムに生成されているという想定(つまりデータは確率変数であるという想定)のもとなどで、統計分析が的を外している場合のリスクを分析しておくべきであることは明らかだと思います。

タグ: 統計

posted at 22:38:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 注意:以上では「データが未知の真の分布でランダムに生成されている」という想定を強調することになりましたが、そのように想定すること自体が目標ではなく、統計分析の的の外し方のリスクの分析が目標なので、想定はその目標に合わせて幾らでも一般化可能であることを注意しておきます。

タグ: 統計

posted at 22:42:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 以上の考え方は、コンピュータを使えば、さらに強力かつ便利であることがわかります。

自分が用いた推測用のモデルについて、モデルで想定外の法則で生成されたデータを与えたらどうなるかを、コンピュータでシミュレーションを実行してみれば、その推測用モデル使用のリスクを分析できます。

タグ: 統計

posted at 22:45:57

川端裕人 『ドードー鳥と孤独鳥』(国書刊 @Rsider

20年12月18日

2017年のBMJに掲載されたBarbur& Rodriguez-Carmona 論文には英国民航空局が採用した新色覚検査CADの評価が出ていて、古くからの確定診断法とよく一致することが分かっている。で、CADとアノマロの一致を「正常」とした上で、石原表とのマッチングを見ると、石原表がいかに雑だったかがよく分かる。 pic.twitter.com/9Ke8RR19Fq

タグ:

posted at 22:49:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計

①推測用のモデルによる統計分析をコードを書いて自動化しておく。

②「未知の真の分布によるデータ生成」を目的に合わせて適当に定式化して、コンピュータでテストデータを自動生成できるようにしておく。

③そして②のテストデータを①に与えた結果と「未知の真の法則」を比較してみる。

タグ: 統計

posted at 22:50:35

川端裕人 『ドードー鳥と孤独鳥』(国書刊 @Rsider

20年12月18日

ちなみに表の黒丸が正常(アノマロとCADが一致)、横軸は赤-緑軸の弁別能力で「正常」の平均が1としてある。で、従来の石原表の検査で4表以下の「誤答」だと、そのまま正常とされたけれど、かなり弁別が悪い人も混じっている。8表以上「誤答」する、それだけ「異常」とされる人の分布と大きく重なる

タグ:

posted at 22:52:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 現実の統計分析では、データを生成している未知の真の法則はずっと不明のままになりますが、テストデータの自動生成のコードを自分で書いた場合には「未知の真の法則」を知っているので、それと統計分析の結果を比較すれば、その統計分析法のリスクを知ることができます。

タグ: 統計

posted at 22:53:32

川端裕人 『ドードー鳥と孤独鳥』(国書刊 @Rsider

20年12月18日

これを見て石原表の検査だけでは正確なことがわからない、きーっ、となるのは一つの立場。でも、これまで、弁別の悪い人も大量に正常としてきたのだから、結局、それほど気にするものでもなかったということでは? と捉えるのがぼくは健全だと思っている。

タグ:

posted at 22:54:06

川端裕人 『ドードー鳥と孤独鳥』(国書刊 @Rsider

20年12月18日

それでも「検査表が読めないんだから」というなら、それは「検査表を読めない病」を検出しているということなる。実際、日本の医師はかつて、石原表でスクリーニングされて、確定診断のアノマロスコープで正常と出ても、検査表を読めないのだからと「色素色色覚異常」という病名を作ったことがある

タグ:

posted at 22:56:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 例えば、正規分布モデルを使ったt分布を用いる母平均の区間推定(信頼区間)について習った人は、データを正規分布以外の分布でランダムに生成したときに、その信頼区間がどれだけ信頼できてできないのかを、コンピュータを使って確認できます。続く

タグ: 統計

posted at 22:57:02

シータ @Perfect_Insider

20年12月18日

12/23に行う解析学概論講義のテキストを公開しました。naotoshiraishi.files.wordpress.com/2020/12/2020-a... 非数学科(物理学科)の1年生向けに、εーδ論法や実数の連続性から、一様収束とギブス現象や「連続だが至る所微分不可能な関数」などまで、面白そうなトピックスを見ていけたらと思っています。

タグ:

posted at 22:58:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 正規分布モデルとt分布を使った母平均の信頼区間の「誤差」は、中心極限定理が素早く効いて来る分布が未知の真の分布なら小さくなり、そうでないとき大きくなります。

未知の真の分布が正規分布なら最初から中心極限定理の極限状態が実現しているので誤差はゼロになる。続く

タグ: 統計

posted at 22:59:56

川端裕人 『ドードー鳥と孤独鳥』(国書刊 @Rsider

20年12月18日

以上、拙著「色の不思議と不思議な社会──2020年代の色覚原論」(川端裕人 筑摩書房)にて紹介したことを講演などで話すうちにいろんな伝え方を工夫しているところ。気になった方はぜひ読んであげてください。amzn.to/3a8wx2x

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posted at 23:00:01

シータ @Perfect_Insider

20年12月18日

ちなみにテキストは昨年のものとほぼ同じです。余裕があれば測度論とルベーグ積分の初歩から「有界変動関数はほとんどいたるところ微分可能」あたりまで書けたらと思っていたのですが、時間の余裕がとれなかったので、、、

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posted at 23:00:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 大雑把には、左右対称に近い分布については中心極限定理の収束が速くなります。だから、左右対称に近い分布が未知の真の分布なら、正規分布モデルによる母平均の信頼区間の誤差は小さくなり易いです。

こういう場合は結構多いので、正規分布モデルによる母平均の信頼区間は十分実用的。続く

タグ: 統計

posted at 23:02:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 未知の真の分布の左右対称性が大幅に崩れている場合には、正規分布モデルによる母平均の信頼区間の誤差は非常に大きくなります。以下のリンク先では95%信頼区間に母平均が含まれる確率が78%になっている場合を紹介しています。

95%だと思っていたことが78%になるのは怖いでしょう。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 23:07:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#統計 まとめ

「え?正規分布を仮定していいの?」という疑問を自力で解決するためには、未知の真の分布の想定による統計分析のリスクを調べる方法をマスターすることが必要です。

「頻度」「ベイズ」は関係ない。

そして、コンピュータによるシミュレーションを繰り返すと理解がはかどります。

タグ: 統計

posted at 23:11:21

とど @td_jugEL

20年12月18日

MATLABを使ってジャグリングのサイトスワップを立体的に見れるようにした pic.twitter.com/kk2eMulVBh

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posted at 23:25:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月18日

#数楽 橋本義武さんの話なので鉄板で面白いと思います。

内容は群と対称性を軸にした代数学の美味しいところの紹介。

テキストも非常に面白いものになるはず。

www.ouj.ac.jp/hp/kamoku/2021...
の専門科目の真ん中あたり twitter.com/tsujimotter/st... pic.twitter.com/S3uXKiPDnN

タグ: 数楽

posted at 23:31:48

川端裕人 『ドードー鳥と孤独鳥』(国書刊 @Rsider

20年12月18日

いろいろ誤字が多くてすみません。最初のツイートで、英国民航空局となっているのは、英国民間航空局(CAA)です。21世紀になって、海運・航空業界で、旧検査を新しい検査に置き換える動きが加速しており、英国発のCADの他にも、アメリカ空軍発のCCTを、拙著で紹介しています。

タグ:

posted at 23:31:56

Sputnik 日本 @sputnik_jp

20年12月18日

ペテルブルク地方検察 ロシア国内での「デスノート」「ナルト」の禁止を裁判所に求める
sptnkne.ws/EGa5

サンクトペテルブルク地方検察庁は同市コルピンスキー裁判所に、子どもに悪影響を与えるとして複数のアニメを国内で禁止するよう求めた。

タグ:

posted at 23:34:38

@torturesnagumo

20年12月18日

そういえばCellFishing.jlというのがあったな

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posted at 23:34:41

佐藤健太郎 @KentaroSato

20年12月18日

華麗かつ難解な同素体ワールドを誇るのが、炭素の隣人・ホウ素です。三中心二電子結合という独特の結合を基礎に、正20面体構造を単位とした多数の摩訶不思議な構造を作り上げます。その他、多くの美しい多面体構造の分子を作ることが知られており、全元素中でも特異な存在といえます。 pic.twitter.com/7JU1w4h3EQ

タグ:

posted at 23:34:49

@torturesnagumo

20年12月18日

これJuliaで実装されてるぽいけどPythonでも動くだろうか

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posted at 23:35:31

とど @td_jugEL

20年12月18日

最近話題だった97531 pic.twitter.com/hngvSMJGJM

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posted at 23:35:48

とど @td_jugEL

20年12月18日

97531は横から見ると良い(横軸が時間、縦軸が高さ) pic.twitter.com/9npnYas04e

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posted at 23:38:23

Ninja DAO | CryptoNi @CryptoNlnjaNFT

20年12月18日

「一方、全体の中退者は2万5008人、休学は6万3460人で、昨年の同時期と比べると、ともに6833人、6865人減っていた。」←減ってるやん。これ明らかに決めつけの偏向報道だろ。朝日新聞、これは恥を知るべき。 twitter.com/kankimura/stat...

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posted at 23:54:24

非公開

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Ninja DAO | CryptoNi @CryptoNlnjaNFT

20年12月18日

この裏に大学関係者のどれだけの努力があったと思ってんだ。決めつけで「コロナで中退や休学が増えた筈」という前提の報道やめろよ。恥ずかしくないのかよ。

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posted at 23:55:50

@torturesnagumo

20年12月18日

なんか見つけた

ACTINN: automated identification of cell types in single cell RNA sequencing - PubMed pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31359028/

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posted at 23:57:37

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