黒木玄 Gen Kuroki
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2021年02月09日(火)
Juliaの型システムについて勉強してるうちに、昔に一度、いや三度くらい挫折したHaskellの型システムが分かりそうな気がしてきた。少なくとも昔よりは勝算がありそう。
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posted at 00:09:43
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posted at xx:xx:xx
#Julia言語
⭕️Problem-type and solver-function パターン
module My
using Parameters, Statistics
@ with_kw struct Problem{T}
a::T = randn(10^5)
end
function solve(prob::Problem)
@ unpack a = prob
mean(a), var(a)
end
end
prob = My.Problem()
sol = My.solve(prob) twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： Julia言語
posted at 00:27:11
#Julia言語 もっと複雑な場合↓
gist.github.com/genkuroki/5c72...
in-place update! function and iterupdate function パターンも使っています。
docs.julialang.org/en/v1/manual/p...
さらに、解がplot(sol)だけでプロットされるようにしてある。
他にも色々詰め込んである。
「問題と解法」のパターンのサンプル！ pic.twitter.com/LNhsb5GtgT
タグ： Julia言語
posted at 00:27:14
#Julia言語 動画も作った。
色々詰め合わせて100行程度です(In [2])。
「問題と解法」のパターンでコードを書いて、解のグラフも表示させれば、ちょっとしたレポートを書くためには十分実用的に使えると思う。
そういうコードのコンパクトな例を作ってみた↓
gist.github.com/genkuroki/5c72... pic.twitter.com/6bOGRsyu7E
タグ： Julia言語
posted at 00:27:18
自民党議員もこう言っているとなると、これはやっぱり事実なのかな？
だとしたら、これまでさんざん聞かされてきた「国の借金が」「行政改革を」って何だったの？
私が高校生のころから、土光敏夫とかが言っていたよ。
それで、自民党政権が民営化や公務員減らしをしたという認識なんだけど。 twitter.com/andouhiroshi/s...
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posted at 00:42:55
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posted at xx:xx:xx
はてなブログに投稿しました #はてなブログ, #Julia言語, #modelica, #openmodelica
Juliaとmodelicaで魚の体重をPI制御する - システムとモデリング
otepipi.hatenablog.com/entry/2021/02/...
タグ： Julia言語 modelica openmodelica はてなブログ
posted at 07:34:02
(2/8) Yahooブックス 数学の本ランキング10位:ベイズ統計の理論と方法 / 渡辺澄夫
amasale.newif.net/ranking/ydetai...
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posted at 08:19:39
追加しました。REPLの使い方がわかります。
Pythonでいうと、PipやCondaです。
ラインブラリーのインストールや
仮想環境を管理できます、、、たぶん。
Julia: 更新とPackage Managerの使用法 www.mishou.be/2021/02/09/jul... via @shibatau
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posted at 09:11:56
Juliaで初めてOffsetArrays.jlを使ってみましたが、これは便利やね。Fortran77で配列の初期値を自由にできるようになった頃を思い出すね
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posted at 10:40:01
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posted at xx:xx:xx
@muuumin20 #Julia言語 Haskellのような代数的データ型のJuliaでの実装は
github.com/thautwarm/MLSt...
MLStyle.jl
が面白いです。
このパッケージのメタプログラミングによる「パターンマッチ力」は非常に高いので、独立に便利だと思う人がいるかも。
サンプルコード↓
gist.github.com/genkuroki/1a82... pic.twitter.com/n22nBZQc5X
タグ： Julia言語
posted at 12:02:10
People often complain about time-to-first-plot with #JuliaLang. I'm now fighting a very-long-compile-time-after-a-single-file-change in a large C++ code base.
Julia's dev workflow is a lot more productive!
タグ： JuliaLang
posted at 12:06:27
#数楽 #Julia言語 x³-x+3/2=0のニュートン法の軌道を初期値を変えてプロット(軌道は縦方向)。繰り返しの100回目以降はオレンジ色に。
0.02, 0.91, 1.50 の周期3の安定軌道に引き込まれる幅が、0.02付近で大きくなっていることからも、その付近で強めの縮小写像になっていることがわかる。 pic.twitter.com/GELRz3OhK7
posted at 12:18:15
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
スクラッチでここまでできるんですね．
同じようなことを Luxor.jl で作れないかな？
#Julia言語 twitter.com/hkr_osc/status...
タグ： Julia言語
posted at 12:20:49
「ずつ」に下線が引かれている時点でパターンマッチ教育が確定している。高尚な理論など後付けの言い訳に過ぎない。 twitter.com/nishigakinouen...
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posted at 13:05:27
#数楽 #Julia言語 Newton法の写像のグラフ
周期3の軌道はこのグラフが見易いと思います。
自分で同様の例を試行錯誤で作りたいなら、写像と45度線のグラフを描いて初期値の選び方を目で見て決めるという手も使えそうです。 pic.twitter.com/IDvdcuhpqP
posted at 13:05:28
#数楽 #Julia言語 微係数の絶対値が1未満の点の近くで縮小写像(2つの点の距離を縮める写像)になっています。
導函数のグラフ
0.02付近で微係数が0に近く、その近くで強めの縮小写像になっていることが分かります。
2つの点の距離を広げる写像の繰り返しは、初期値について不安定になります。 pic.twitter.com/W1eZzUT0U5
posted at 13:09:36
#数楽 こういうのは他人がやっているのを見ているだけだとあまり面白くなくて、自分でやってみると楽しさがわかる。
楽しさがわかった瞬間に実は数学的認識能力が上がっている。
今だと、コンピュータでのプロットが苦手でも、
www.wolframalpha.com
なんかでもグラフを描けるので便利。
タグ： 数楽
posted at 13:18:15
富谷(助教);監修 シン仮面ライダー @TomiyaAkio
「Juliaはインタプリタ型の言語の中では実行速度がかなり優れています。」
コンパイルしてるのでは……🙄 miyabikno-jobs.com/comparison-jul...
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posted at 13:25:11
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
Good to know this example github.com/plotly/Dash.jl... still works fine!
#Julia言語 #JuliaLang pic.twitter.com/I77ow0IsYg
posted at 13:47:10
富谷(助教);監修 シン仮面ライダー @TomiyaAkio
ワイも楽しいし、業績になるし、業界の(julia& LQCD+ML)役にもたつの、最高っすな
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posted at 14:04:53
これちょっと話題がずれるけど、Juliaだと破壊的な処理は!を付けて区別する文化があるので多少気付きやすい(JuliaだとそもそもPythonのようなデフォルト引数の動作をしないので問題にならないけど)
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posted at 14:14:34
#Julia言語 うけるほどひどい(笑)
引用【Juliaはインタプリタ型の言語の中では実行速度がかなり優れています】
Juliaはネイティブコードに実行直前にコンパイルしてから実行しています。
どちらを学ぶべき？JuliaとPythonを比較 miyabikno-jobs.com/comparison-jul... @miyabiknoより
2020年10月6日
タグ： Julia言語
posted at 14:26:32
富谷(助教);監修 シン仮面ライダー @TomiyaAkio
julia, もちろん言語なので好きな所もあまり好きでない箇所もあるけど、(地味だけど)好きなところの1つは、print("$var")とできるところ。perl 時代に重宝したのがつかえるのはうれしい。
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posted at 14:29:39
適切に使うことは使う者の責任なのですがどう使われているか別にすれば、どんどん経験的実用によりその意味と価値が明確になってくるのではと思います。
参考
「数理科学の基礎研究が実問題に役立っているでしょうか」
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
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posted at 14:46:11
タグがおかしかった。#東京 じゃなく #統計
渡辺澄雄さんの「学習くん」による学習理論講座
めちゃくちゃ、かわいい！
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/intro2.html pic.twitter.com/OxVVEvQ57Z
posted at 14:49:58
真の汎化誤差は真の分布がわかっていないと計算できないので、確率的に失敗する可能性に配慮しながら、AICやWAICを使う。
コンピュータでの数値実験なら、真の分布をカンニングして真の汎化誤差も計算できます。そういう遊びを色々やれば、汎化誤差がどういう感じの量であるかが分かります。
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posted at 15:00:20
汎化誤差=予測誤差+定数 で真の分布をカンニングできる場合にはKL情報量で定義される予測誤差を直接計算するべきで、それを実際にやった場合が以下のリンク先で紹介されている。
WAICと真の予測誤差を比較している。
どういう場合にWAICによるモデル選択に失敗するかも分かる。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 15:04:46
統計学のツールは理想化された理論的状況においても確率的に失敗する場合がある道具になります。
そのとき、どのように失敗するかが前もって分かっていることが好ましく、渡辺澄雄さんのWAICも普遍的な良い性質を持っているので、定性的にどんな感じで失敗するかは比較的分かり易いです。
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posted at 15:07:19
統計学でお墨付きが得られる理由を「主義」で説明しようとしている文献に次の世代を担う人達が影響を受けることは望ましくないです。
各ツールがどのような理由でどのような失敗を引き起こす可能性があるかを理解した上で、合理的に道具を使いこなす人達が増えないとまずいと思います。
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posted at 15:10:07
統計学入門で習う統計的検定についても「『統計学的に有意！』と言う権利」や「お墨付きを得る手段」として学んでしまうと、社会的に有害な人物になってしまう危険性があります。
失敗の可能性をコントロールする手段として統計的検定について学ぶ必要があると思います。
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posted at 15:13:45
ああ、これはいかんな。以上のスレッドにおいて、渡辺澄夫さんの名前を「渡辺澄雄」と記してしまっていました。渡辺澄夫さん、ごめんなさい。
iPadが候補として出力した結果をタッチしたせいでそうなってしまったので、他にもやらかしているかも。これからiPadの学習結果をリセットします。
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posted at 15:16:43
コンピュータで数値実験するときに大事なことは、テストサンプルを生成する真の分布をカンニングできるので、
①都合の良いサンプルが生成された場合だけをピックアップしたりしない。
という原則を厳密に守る必要があります。できれば
②多数のテストサンプルを生成して実験
したいです。
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posted at 15:21:43
今までに見た最もひどい例は、真の分布がランダムウォークなのでトレンドが原理的にないのに、都合の良いシード値を選んで都合の良いサンプルを生成して、交差検証によってトレンドを予測できるとした数値実験です。
指摘したらブロックされちゃいました。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 15:27:15
#統計
汎化誤差については、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』が基本的な教科書。最尤法の汎化誤差についても書いてあるので、ベイズ統計を使う気がない人も読む価値がある本です。
あと、ハンドルがhankagosaの松浦健太郎さんの『StanとRで学ぶベイズ統計モデリング』も非常に良い本です。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 15:32:57
#統計 実践的に自分でベイズ統計を使ってみたい人は、RにおけるStanの使い方を解説している
松浦健太郎『StanとRでベイズ統計モデリング』
は購入して損がない本です。私は個人的に松浦さんのファンなので非常にお勧め。ブログも非常に面白いです。
statmodeling.hatenablog.com/archive
タグ： 統計
posted at 15:44:10
#julialang @code extension v1.1 is out, and the documentation browser has finally came out ! discourse.julialang.org/t/ann-vs-code-...
タグ： julialang
posted at 15:52:47
#統計 汎化誤差もしくは汎化損失の定義を「KL情報量＋定数」にした場合が基本的であることは、Sanovの定理を知っていれば納得できます。
Kullback-Leibler divergenceとKL情報量は同じものです。
名前はどうでもよい。
Sanovの定理について知らない人のための解説↓
genkuroki.github.io/documents/2016...
タグ： 統計
posted at 15:53:36
#統計 汎化損失をKL情報量を使わずに、例えば「パラメータの推定値の差の絶対値」で定義した場合の「ギャンブル」の話が以下のリンク先にあります。
得られたデータから真の分布を推定して、それが外れた分だけ損失を負うという設定は非常に基本的です。その外れ方の大きさが汎化誤差や汎化損失です。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 15:57:51
#統計 仮に自分ちの子が大学生で「ベイズ統計について勉強したい」と言って来たなら、以下のリンク先の添付画像中の4冊に中では松浦さんの本を勧めます。
実際にコンピュータを使いながら多くの事柄について勉強できるからです。
松浦さんのブログを発見すればWAICやWBICについても勉強できます。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 16:07:06
松浦さんのブログをWAIC WBICで検索
statmodeling.hatenablog.com/search?q=WAIC+... pic.twitter.com/VlUZs7S5RZ
タグ：
posted at 16:11:46
理論的な事柄への理解と実践的な事柄の両方に秀でている人は非常に珍しく、そういう意味でも松浦さんのような人に影響を受けることは良いことだと私は思っています。
「汎化誤差」=「これから得られる未知のデータにどれだけフィットするか」を問題にすることは非常に基本的です。
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posted at 16:14:56
#統計 松浦さんのブログにおける傑作
複数通りの意味で面白過ぎな話。
2021年現在での追試が待たれる！
statmodeling.hatenablog.com/entry/kivantiu...
2015-05-15
kivantiumさんのブログ記事「アニメキャラのバストサイズとPixiv R-18タグ率の関係」の追加解析 pic.twitter.com/7XwsOMlvj9
タグ： 統計
posted at 16:24:59
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posted at xx:xx:xx
秘書検定準1級持ってて役員秘書実務経験あるけど、この問題自体に不備があると思う。（参考書？）
誰がそのリストを作ったかで対応は変わるでしょ。 twitter.com/puropera44/sta...
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posted at 16:57:16
非公開
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posted at xx:xx:xx
販売部長の指示を受けて秘書A子が作ったリストならば、秘書のミスによる抜けである可能性が高いし、もし部長の指示の段階で抜けていたとしても上司の間違いを指摘せずに訂正する、④で正答。
販売部長に秘書が付くのはやや非現実的だが、「秘書検定2級」の設定にはありがちではある。
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posted at 17:11:43
いろいろな反応を見ると「秘書検定」凄いdisられ様だが、「2級持ってます」っていう人でも「全て上司の言う通り」と言っていてかなり誤解してるというか、そりゃそういう人は持ってても役に立たないだろうね。
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posted at 17:58:39
実社会で「秘書」の扱い（「上司」が「秘書」にどこまで権限を持たせるか、「秘書」がどこまで会社全体の動きを把握しているか…など）は千差万別だし、一つの企業内でも部署によって大きく違ってたし、何より「秘書」個人のスキルの差がありすぎて凄い。
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posted at 18:02:03
Cristóvão D. Sousa @CristovaoDSousa
@tomkwong How much I agree with you! In C++ I have a workflow where I start doing code modifications while the last ones are still being complied due to the VLCTAASFC. But then I often mess everything.
Anyway, I OK with being pushy to lower TTFP, as being greedy has brought Julia this far.
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posted at 18:46:36
BioconductorイコールRと思いこんでる人が多いかと思うがPythonとインタラクトするものがあったり、最近では基礎データ構造をJuliaで実装しようとしたりしている人もいる。いろんな可能性があるのでもし興味を持たれたらreplyなり何なりください
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posted at 18:53:34
#超算数 これ暫くぶりに読んで、情けなさに頭を抱えてしまった。子供たちが可哀想だし、先生もなんだか心がよしなし事に覆われているようだ。 twitter.com/musorami/statu...
タグ： 超算数
posted at 19:31:42
どちらを学ぶべき？JuliaとPythonを比較 - みやびのどっとぴーわい
Juliaってコンパイラするんじゃねーの？ miyabikno-jobs.com/comparison-jul...
タグ：
posted at 19:36:09
Henning Dieterichs @hediet_dev
Github1s is really nice.
Just add "1s" after "github" when viewing code on github.com and VS Code loads up instantly: pic.twitter.com/rW5tdxrqIJ
タグ：
posted at 19:57:09
Henning Dieterichs @hediet_dev
Try it out here:
github.com/conwnet/github1s
->
github1s.com/conwnet/github1s
タグ：
posted at 19:58:47
簡単な整数比だとほとんど計算しなくても分かる（この場合、5たい8なので、増えたあとが168なら、増える前は105）ので、くもわの公式にあてはめると、かえって面倒くさいのですが、、、
#超算数 twitter.com/sekibunnteisuu...
タグ： 超算数
posted at 19:59:49
Ryotatsu Yanagimoto @yanagimotor
DifferentialEquations.jlは課題にエンカウントするたびに解決用の機能が用意されててすごいし、新しい機能に気づくたびにちょいちょい呟いていきたいところ twitter.com/genkuroki/stat...
タグ：
posted at 20:07:40
#統計
①事前分布を使わない最尤法は多くの場合に全然最強ではない。
②損失函数の取り方によっては、真の事前分布に基くベイズ法も最強ではなくなる。
③最尤法君も単純ベイズ統計君もリンク先のギャンブルではフルボッコにされてしまう。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 20:50:30
#超算数
そのひどいスタイルが、小1から小2で終わらずに、高学年で割合について習うところまでずっと続いちゃうんだよね😭
「どの数が、もとにする量で比べ(られ)る量ですか？」な世界。
割合の理解にそれらの用語は一切必要ないのに。 twitter.com/musorami/statu...
タグ： 超算数
posted at 21:49:56
@tomkwong The excellent #JuliaLang time-to-first-compile seems to be under-communicated, too. No arcane dependencies to figure out, no configure, make, install. Makes Julia packages so pleasantly hackable.
タグ： JuliaLang
posted at 21:59:15
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
（続き）
#超算数
倍数の説明では０は無視。
別の頁ではユークリッド互除法について詳しい説明があるのでレベルは高い。 pic.twitter.com/oT1M1qdQq2
タグ： 超算数
posted at 22:26:28
#数楽 以下のリンク先も「ガンマ分布モデルの最尤法」と「工夫されたニュートン法」関連の非常に面白い話。
そういう形でグラフを「直線化」できることには全く気付かなかったし、言われなければ一生気付かないかも。
twitter.com/tchaikovsky102...
タグ： 数楽
posted at 22:52:06
For over 10 months, we've collected #COVID19 forecasts from ~100 teams around the globe, in collaboration with @CDCgov.
Our latest preprint evaluates ~200K forecasts of #COVID19 mortality.
Key point: ensemble forecasts have been the most consistent.
www.medrxiv.org/content/10.110... pic.twitter.com/9QxwRlYwNv
タグ： COVID19
posted at 23:29:17
One thing we've seen is that all #COVID19 forecasting models have _very_ variable performances: one week they're accurate, the next week not so much.
The ensemble was the only model that ranked in the top half for over 75% of the forecasts it made. pic.twitter.com/E7E4v9GYCW
タグ： COVID19
posted at 23:29:18
The ensemble looks 4 weeks into the future. Other models look further, some up to 20 weeks.
We observed:
~2x the error at 4-week ahead vs. 1 wk ahead
~5-6x the error at 20-wk vs. 1 wk pic.twitter.com/70TxbC9X4j
タグ：
posted at 23:29:19
Public health agencies like @CDCgov need dependably accurate models over different time periods and locations. In this way, the #COVID19 Forecast Hub ensemble has delivered. #EPluribusUnum
covid19forecasthub.org
www.cdc.gov/coronavirus/20... pic.twitter.com/RBt7FrElQI
タグ： COVID19 EPluribusUnum
posted at 23:29:20
The ensemble has been accurate many times. An early example: it predicted 100K total deaths by June 1 in early May, a message communicated to the public by @CDCDirector.
twitter.com/CDCDirector/st... pic.twitter.com/wuEqWP6iJS
タグ：
posted at 23:29:21
That said, there have been times when many models, including the ensemble, were not that accurate. In early December, models under-predicted the surge in deaths despite fairly clear evidence from rising cases that deaths would follow. @alexismadrigal
www.theatlantic.com/health/archive... pic.twitter.com/oPfW25egJS
タグ：
posted at 23:29:23
Forecasting failures remind us that predicting epidemics, let alone pandemics, is a relatively new scientific enterprise. With increased funding for public health analytics and infrastructure, gains are possible. @dylanbgeorge @cmyeaton
www.usatoday.com/story/opinion/...
タグ：
posted at 23:29:23
A quick look at the author list of this paper (256 names long!) gives a sense of how many people around the globe have contributed and made this work possible. Special thanks to Estee Cramer who spent months pulling this analysis together! #WisdomOfCrowds pic.twitter.com/2tMHYpBYew
タグ： WisdomOfCrowds
posted at 23:29:25
The #COVID19 Forecast Hub has been run by a tireless team of undergrad and grad students, post-docs, engineers, faculty, and volunteers and supported by terrific collaborators from @CDCgov. What an honor it has been to work with this team.
covid19forecasthub.org/doc/team/ pic.twitter.com/gOJTB5qJjJ
タグ： COVID19
posted at 23:29:26
When you work with these numbers day in and day out, it is easy to grow numb to the fact that every one of these ~500K data points was a person.
So tragic.
So hard to comprehend this magnitude.
So important to put names to the numbers. www.nytimes.com/interactive/20...
タグ：
posted at 23:29:26
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
比較
#超算数
偶数についての説明では、０が出てくる。 pic.twitter.com/fJ6cL4onyH
タグ： 超算数
posted at 23:36:00
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
（続き）
#超算数
編集＆執筆者一覧 pic.twitter.com/s7te2NvZ2e
タグ： 超算数
posted at 23:38:40
@OokuboTact @takusansu #超算数|では0を含めて自然数を構成できないから、整数(小学校用語としての)を0と自然数にわけているっていうことなのでしょうかね。多分そういう主張もなされることはあるんでしょうが、後付けの理由にみえます。つまり伝統的な0を除外した分類、カリキュラムに合わせて理論立てたようにみえる。
タグ： 超算数
posted at 23:47:09
docs.julialang.org/en/v1/manual/e...
これで可能になるっぽい twitter.com/KB_satou/statu...
タグ：
posted at 23:56:41
