黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年02月11日

Next #JuliaLang developer tool I appreciate: github.com/timholy/Revise.... This is hot-reloading/hot-swapping for Julia! Load and run code. Edit source. Run again and changes are picked up automatically! Get this, it even works on the Julia compiler itself, Base, and stdlibs! Magic!

タグ： JuliaLang

posted at 00:00:02

むううみん @muuumin20

いろんなライブラリのコードを見る感じJuliaは割とevalを使ってる。
Lispではあまりevalは使うなって言われるけど、どうなんだろう。
マクロで書き直そうとしても型情報を使ってたり、変数保護を突破できなくて上手くいかないので、必要悪的に使っているのか、それとも別に悪いことではないのかな。

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posted at 00:00:33

むううみん @muuumin20

公式ドキュメントには、evalはマクロの中では使うなとは書いてあるけど、普段使いはいいのかな。
そもそもLispでダメな理由もはっきりわかっているわけじゃない。
ユーザーが入力したコードを実行できてしまって危険だからかな？
となると、そういったことに使われなければいいのかな？

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posted at 00:00:33

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Naoaki ONO @naono_twt

簡単なニューラルネットワークの計算をjuliaに書き直してみたらpythonと比べてえらくスマートに書けて涙している。

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posted at 00:31:03

Mosè Giordano @MoseGiordano

@lpfeed There has been already some discussions about how to mitigate it: github.com/JuliaLang/Pkg..... Julia packages already have a _thin_ layer of extra protection, the UUID, but if an internal Project.toml file is leaked, it'd contain also the UUID of the dependencies

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posted at 01:19:00

@shoyugi 説明をすると、
中学校では「約数と倍数」については小学校で既習として扱うわけです。
そうすると「０」の扱いが論理的に曖昧なまま高校に行くわけです。

＃超算数

タグ：超算数

posted at 02:32:42

＃超算数

最近の中学数学は「チョー算数ウイルスに感染しているんじゃないか？」疑惑がある。

タグ：超算数

posted at 02:36:37

mito @mito2357

Pythonやめて, Node.js xor Juliaでいこうかな.

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posted at 05:06:12

Naoaki ONO @naono_twt

@alltbl Rがメインで渋々Pythonを使っていましたがそろそろ主軸をjuliaにしちゃおうかという気分です(^^)

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posted at 07:20:27

むううみん @muuumin20

Haskellのファンクタ、概念としては理解してたつもりでも、用語として覚えてたみたいなレベルだったんだけど、Juliaでファンクタ(もどき)を実装して腹落ちした。実装大事

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posted at 08:10:30

Stefan Karpinski @StefanKarpinski

@helge_e @miguelraz_ Julia manifests use content hashes, so you could only replace one package version another with the same name, UUID *and* content, at which point, what has the attacker even accomplished?

You can attack the version resolve this way, but manifests are safe

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posted at 09:11:49

ダイソー商品2点(220円)でカードスタンドを作りました。制作時間2〜3秒！
『マグネット付仕切り』(3枚入)と『マグネットバー』(30cm/2本入)をくっつけるだけ！『クローバーブーケ』のカード(88mm×63mm)が少しはみ出て5枚並ぶサイズ。見た目も割とシンプル。
#ボードゲーム #ボドゲグッズ自作 #百均 pic.twitter.com/q5bjSW0Zwh

タグ：ボドゲグッズ自作ボードゲーム百均

posted at 09:49:40

Steven Strogatz @stevenstrogatz

Re-reading the textbook for my asymptotics course, I'm reminded how much I love Bender and Orszag's freewheeling attitude... and their snappy writing. For example: pic.twitter.com/5Thl9OHvMh

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posted at 09:52:01

スチールデスクの引き出し整理用の仕切りなので、当然垂直なんですが、マグネットバーの出っ張り部分を利用して立てかけることで、いい感じの角度になります。
いずれは素敵な木製カードスタンドを買いたいけど、それまでの繋ぎとして活躍しそう♪
#ボドゲ #カードスタンド pic.twitter.com/RLB680gRR1

タグ：カードスタンドボドゲ

posted at 10:01:55

4セット作るなら、『マグネットバー』×2点(4本)、『マグネット付仕切り』×3点(8枚+1枚余り)→トータル550円(税込)
何の加工もしてないから、カードスタンドとして使わなくなったら本来の用途で使用できるし、かなり満足♪

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posted at 10:12:45

Steven Strogatz @stevenstrogatz

"Next, we execute several sleazy maneuvers." pic.twitter.com/jSM2jNUHKv

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posted at 10:34:36

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

#LuaLaTeX と #MetaPost で #数楽してる。#Julia やともっと強力なんだろうけど図の操作の気楽さと結果がPostScript?な図で文書内に現れるところは捨て難い。それはさておき此の酔歩というかランダムウォークの分布が放物線に沿うてるように見えるのは「当然」なんやろか。何でやろ？ pic.twitter.com/alRrUYkgd3

タグ： Julia LuaLaTeX MetaPost 数楽

posted at 11:46:28

エコ鉄 @eco_tetsu

単純ベイズまでは来た．
成功回数とのずれは視覚化で確認．
平均は思ったよりもずれる． twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 12:10:48

エコ鉄 @eco_tetsu

Binomial(n,q) で n=4にして単純化．
qを100等分してジェネレータにした．

横軸 q．
縦軸，宣言された数．
「０」と言われても，平均からの推定値は 0.16．
「１」は0.33 くらい．

さて，勝にはあと何が必要か． pic.twitter.com/DKoWlARMNm

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posted at 12:39:15

Kohei.Sakamoto @KoheiSakamoto88

変数を日本語でかける点で競合する言語だとVBA とJava だろうか.
試してないけどjulia も競合しそうだ. twitter.com/tota13890499/s...

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posted at 13:18:33

#超算数

１９６８年の算数の本に、掛け順について注目すべきことが書いてあった。

＞　さて小学校段階においてこの矛盾をいかに解決すべきかということで現場が困るのは当然である。 pic.twitter.com/hcTmmakURw

タグ：超算数

posted at 13:22:21

#超算数

執筆者一覧
『数学的な考え方と新しい算数』１９６８年 pic.twitter.com/2F7y8pX5L2

タグ：超算数

posted at 13:42:50

taka_horibe @taka_horibe

Juliaで非線形MPC解いてくれるパッケージ見つけた。中でIPOPT叩いてるっぽい。 github.com/JuliaMPC/NLOpt...

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posted at 14:32:17

#数楽真の成功確率qの真の事前分布は一様分布なので、データ「n回中k回成功」の真の事後分布はBeta(k+1, n-k+1)になる。添付画像はそれらのグラフ。

単純ベイズ統計君は、真の事後分布の平均値p=(k+1)/(n+2)をqの推定値として採用した。

最尤法君の推定法はp=k/n.

どちらもギャンブルで負けた。 twitter.com/eco_tetsu/stat... pic.twitter.com/tIGfbI9ZYN

タグ：数楽

posted at 15:40:10

#数楽 #統計推定値と真の値の差の絶対値の期待値を最小化するには〇〇を推定値として採用すればよい。

〇〇を求めるのは統計学や確率論の初歩を知っていれば実は容易である。

タグ：数楽統計

posted at 15:44:59

#数楽この場合には、最尤法君の推定法p=k/nは、真の事後分布における確率密度が最大になるパラメータ値を推定値とすること(いわゆるMAP法)と同じ。

このギャンブルにおいて、この最尤法君の戦略は非常によろしくなく、大きく負け易い。

タグ：数楽

posted at 15:53:47

#数楽要するに、真の事後分布Beta(k+1, n-k+1)における「密度函数最大化」「期待値(平均値)」を推定法として採用した最尤法君と単純ベイズ統計君は負け組。

最尤法君と単純ベイズ統計君はある方法を使えば打ち負かせる。

その方法は私の過去ツイートをあされば分かるはず。

タグ：数楽

posted at 15:58:23

#数楽事後分布Beta(k+1, n-k+1)でのベイズ法における事後予測分布は「成功確率を事後分布の平均値p=(k+1)/(n+2)とするベルヌーイ分布」になるので、単純ベイズ統計君の推定法と本質的に一致します。

最尤法(この場合にはMAP法に等しい)もベイズ法はこのギャンブルでは負け組。

タグ：数楽

posted at 16:02:17

このスレッドで扱っているギャンブルは

　ゲームのルールを決めないと最適な推定法が決まらない

　最尤法、MAP法、ベイズ法がどれも最適でない場合がある

という事実を示すための題材として教育的。

現実への統計学の応用では自分が勝たなければいけないゲームが何であるかが非常に重要。

タグ：

posted at 16:07:47

日本将棋連盟【公式】 @shogi_jsa

#数楽特に最尤法君がやって来て私と戦うと、添付画像のような感じで負け金が増えて行きます。

添付画像の場合には、1000回ワンセットを10回繰り返して、最尤法君は私に60万円以上負けています。これでも期待値よりは負け金が少ない。

現実でも、最尤法君と戦ってみたい。 pic.twitter.com/k6OtWuTW7c

タグ：数楽

posted at 16:13:50

#藤井聡太王位・棋聖が優勝

【第14回 #朝日杯将棋オープン戦本戦】

第14回朝日杯将棋オープン戦本戦トーナメントは、藤井聡太王位・棋聖が渡辺明名人と三浦弘行九段に勝利し、優勝しました。
buff.ly/3d2ctk4

タグ：朝日杯将棋オープン戦藤井聡太

posted at 16:20:43

#数楽真の事後分布の平均値を推定値として採用する単純ベイズ統計君が私と戦った場合のシミュレーションの1つ。

グラフは単純ベイズ統計君の負け金の推移。

1000回のセットを50回やったところまでは運良く善戦できていますが、その後は押し切られている。

単純ベイズ統計君とも戦ってみたい(笑) pic.twitter.com/Am0wnRlNzi

タグ：数楽

posted at 16:21:49

#数楽他の型のゲーム

①子は親にデータ「10回中k回成功」からの推定法Mを宣言。

②親は確率qの値を端末に入力。

③コンピュータはBinomial(10, q)の乱数kを生成して「n回中k回成功」と表示。

④推定法Mで推定値pを計算。

⑤子は親に|p-q|万円の罰金を支払う。

親と子を交代しながら繰り返す。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：数楽

posted at 16:59:22

#数楽例

①子は親にベルヌーイ分布モデルの最尤法で推定すると宣言。

②親は端末にq=0.1と入力。

③コンピュータの表示は「10回中0回成功」

④最尤推定値はp=0/10=0

⑤子は親に0.1万円の罰金を支払う。

親は子の推定法を見て真の成功確率qの値を決定できる。

q=0.1なら0/10になり易いだろう。

タグ：数楽

posted at 16:59:22

#数楽

1つ前の例の子と親はこのギャンブルでは負け組になることに注意！

最尤法はまたしても負け組の推定法になる。

1つ前の親の方法だと罰金の期待値は700円弱になるが、実際には期待値を1200円以上にできる。

問題：あなたならどうするか？特に子の側の立場ならば、どの推定法を宣言するか？

タグ：数楽

posted at 16:59:23

#数楽このスレッドのゲームにおける子の立場は「最悪のケースを想定して推定法を決めなければいけない場合」に対応している。

親が十分に賢いなら、子の側の推定法を見て、罰金の期待値を最大化するようにqを入力するだろう。

いわゆるミニマックス戦略を求めなさいという問題。

タグ：数楽

posted at 17:32:29

以下のリンク先のゲームは「真の事前分布が完全に分かっている場合」に対応し、このスレッドのゲームは「真の事前分布は全く不明であり、最悪の場合を想定して対応の仕方を決めなければいけない場合」に対応しています。

現実はこの両極端の間にある場合が多いと思う。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 17:36:03

黒ラブ教授（科学コミュニケーター、理系文 @kurorabukyouzyu

相互リンク

このスレッドとは別の型のゲーム↓ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 17:37:43

これいい！コンビニとか大学のコピー機これにして(笑) pic.twitter.com/AwcIw2DZ5P

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posted at 17:40:26

複雑な現実世界では真の最善手の実現は望めず、「有段者の手を指せるようになること」を目指すことが現実的な道になる。

厳密な【お墨付き】を得るための現実に可能な手段は存在しないことの方が多い。

各分野の有段者達の力を借りるのは良い方法。

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posted at 17:42:16

確率がらみの話題の解説で、賭けごとの設定にして「1200円」のような具体的な金額を出すと急にわかり易くなったように感じる不思議(笑)

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posted at 17:46:48

@nan_bayesstat

juliaでも内包表記は時折見る気がするけど、あれはインデント関係なく自明な処理を一行で書きたいだけという事なのかな。
（単にPythonでついた手癖かもだけど）

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posted at 17:50:29

#Julia言語定義した型に基本的なメソッドを沢山定義するときには、for ループで回して @ eval でメソッドをまとめて定義することが普通だと思います。

例↓
github.com/JuliaLang/juli...

Juliaのevalはmoduleごとに定義されていることにも注意が必要。 twitter.com/muuumin20/stat...

タグ： Julia言語

posted at 17:58:02

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#Julia言語などにおけるドット記法によるブロードキャストは、函数 f:A→B を函数 f. : Vector{A} → Vector{B} などに対応させる函手(functor)であるとみなされる。

大雑把には、函数の合成を保つような函数を函数に対応させる操作をfunctorと呼ぶ。

ブロードキャストはfunctorの分かり易い例

タグ： Julia言語

posted at 18:04:44

逆に言えば、プログラミング言語の文法に組み込まれたブロードキャストは、よく使われるfunctor達をシンプルな記号で最初から使えるようにしたものとみなされる。

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posted at 18:07:48

ceptree @ceptree

唐突にルンゲクッタが出てくるJuliaの本があるらしい

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posted at 18:09:07

エコ鉄 @eco_tetsu

算数でも金勘定にすると分かりやすい． twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 18:12:24

@tsatie #Julia言語誰がどう見ても放物線(笑)

添付画像は200本のランダムウォーク。

#数楽

シンプルランダムウォークにおける第tステップ目に位置xにいる確率(の母函数)は具体的な式で書けるので、まずそれに挑戦してみるとか。

(母函数化すれば)高校での漸化式の知識で解けます。 pic.twitter.com/y7zzMReWxQ

タグ： Julia言語数楽

posted at 18:15:02

このカードスタンド、私が使用する分には気にならなかったのですが、長男(9歳)と『エバーデール』プレイ時に使用してみた所、くっつく力が少し弱めなのが気になりました(磁極の関係？)。
うっかり者の息子は、何回か手が当たってマグネットバーが外れてしまったんですよね。改善策思案中です。

タグ：

posted at 18:20:46

#Julia言語「これはやめてくれ」と言いたくなる内包表記は

ran = range(0, π; length=10^6)
dx = step(ran)
a = [sin(x) for x in ran]
sum(a)*dx

の類。無駄に配列が確保されている。以下の方がベター。

sum(sin, ran)*dx

a = (sin(x) for x in ran)
sum(a)*dx

sum(sin(x) for x in ran)*dx

タグ： Julia言語

posted at 18:25:34

#Julia言語

sum([sin(x) for x in ran])*dx

だと配列 [sin(x) for x in ran] の分のメモリが無駄に消費される。

[ ] が余計で、

sum(sin(x) for x in ran)*dx

なら生成子(sin(x) for x in ran)の分だけのほんの少しのメモリ消費で済む。

sum(sin, ran)

が最もシンプルでよい。

タグ： Julia言語

posted at 18:30:00

#Julia言語もともとが遅くて、メモリの無駄な消費によるオーバーヘッドが気にならない場合に、メモリを無駄に消費しまくることによる「高速化」(例えばNumPyによるベクトル化)のバッドノウハウを身につけた人が、Juliaのような普通の速さで計算してくれる世界に来るとフォーム矯正が必要になる。

タグ： Julia言語

posted at 18:34:06

#Julia言語に限らず普通の速さで計算してくれる世界に適応するための解説として

biojulia.net/post/hardware/
What scientists must know about hardware to write fast code

は秀逸。

タグ： Julia言語

posted at 18:36:30

最近のプログラミング言語では名前に日本語を含むユニコード文字全般が使えることが普通。

#Julia言語の良いところは、数学でよく使うユニコード文字の入力の仕方まで最初からサポートしていることです。

それによって世界中の人が数学記号を気軽に使ってJuliaのコードを書けるようになっている。

タグ： Julia言語

posted at 18:41:42

プログラミング入門の教科書に書いてあるような「函数名や変数名は常に意味のなる名前を使いましょう」のような方針が嫌で、「教科書通りの数式に近い変数名でコードを書きたい」と多くも人が思っていたのですが、Juliaが数式文字の入力方法までサポートしたのでその夢が実現した。

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posted at 18:47:04

数学を知らない人には理解不可能だが、数式を使って説明すれば基本的な数学を身につけている人には理解可能な仕事を行う函数内において、積極的に数式に見える変数名でコードを書くことは、可読性の観点から極めて合理的だと思う。

私はそういう場面では1文字変数名も多用している。

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posted at 18:52:46

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

ああ，まぁそうなんですけど，何というか，もそっと「なるへそ感」のある判り方？うーん違うなぁ，心が見えたい？うーん伝わらないなぁ。まぁ計算したら見える事もあるのやからとは思うのだけど。単純？な二項分布？な筈やし... まぁ図にすれば見えてるわけやけどそれではなぁというのと同じか... twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 19:16:27

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

そうそう。此のJuliaな図のようなのはそらもう沢山転がってますよね。僕のは色は付けてなくて濃淡だけだけど。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 19:17:48

ryuNagai @yuNagiraML

@beef_and_rice julia だったら FowardDiff.jl あたりを使うと似たようなことになるんじゃないかと思ってて手が空いたらこちらも試したいとは思ってますね
github.com/JuliaDiff/Forw...

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posted at 19:19:24

The Best Linux Blog @nixcraft

Fixing a bug live on production code illustrated ... pic.twitter.com/P6ti2FhMaQ

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posted at 19:44:22

おかゆ @oka_iu_tcan

ワーカプロセス 4つでやってみたけど、やっぱ結構変わってくるんだな pic.twitter.com/aFhX07DWbm

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posted at 19:49:09

#Julia言語

こちらでは Julia v1.6.0-beta1 で Arpack の eigs 使えています。

余談：添付画像のsortの使い方は参考になるかも。

gist.github.com/genkuroki/54f3... twitter.com/sato56513/stat... pic.twitter.com/H14rgFPaJ9

タグ： Julia言語

posted at 19:49:35

@tsatie なるへそ感のある分かり方の候補を私は知っていますが、ネタバレしちゃったら悪いでしょう。

まずはがっつり計算で答えを出せる問題もやってみないと。

ランダムウォークを1ステップが±1だけとは限らない、シンプルでないランダムウォークでも普遍的に放物線が出て来ます。

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posted at 19:52:41

おかゆ @oka_iu_tcan

Pythonシングルプロセスだとやっぱ遅いんだな pic.twitter.com/V4R34Z9eyP

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posted at 19:53:17

おかゆ @oka_iu_tcan

Pythonで1900ms、Juliaで20ms（マルチなら6ms）って、もうJuliaで書くだけで100倍高速なわけだし、（Pythonから乗り換える旨味として）マルチプロセスにする必要性さえないきしてきたな

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posted at 19:55:42

@tsatie ググったりせずに、無数にある母函数の候補を順番にためしてみるといいかも。

ググり難くするために、わざと無数に候補がある「母函数」という言い方をしています。

解き方の決まり切った処方箋があるのですが、そういう「やり方」をいきなり言うのはネタバレでよくないと思いました。

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posted at 19:56:48

@tsatie 積率母函数は関係ない。そういう特別に1つのものが決まる用語として私は「母函数」という用語を使っていません。

ググるなら確率論と無関係に母函数一般について検索するべき。

p_{t,x} = シンプルランダムウォークで時刻tに位置xにいる確率

についての漸化式を立てることが出発点。

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posted at 19:59:37

@tsatie 確率論についてググるなら、中心極限定理とか。

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posted at 20:01:56

@tsatie まあ、でも、p_{t,x}が求まってしまえばそこから沢山の種類の情報を出せるので、色々具合がいいです。高校数学の漸化式がものすごく役に立つこともわかる。

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posted at 20:03:29

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posted at xx:xx:xx

#Julia言語

f(N) = sum(rand(Bool) for _ in 1:N)

よりも

using Random
g(N, rng = Random.default_rng()) = sum(rand(rng, Bool) for _ in 1:N)

の方がかなり速いです。

h(N) = sum(bitrand(N))

だとさらに爆速になる。

私の実力ではgccよりJuliaで書いた方が速いことが多いです。 twitter.com/oka_iu_tcan/st... pic.twitter.com/jWQE1ew5Al

タグ： Julia言語

posted at 20:22:45

#Julia言語 randで1個の数値しか生成しない場合には、

rng = Random.default_rng()

してあるところで

rand(rng)
rand(rng, Bool)

のような形で使うと速いです。

モンテカルロシミュレーションをやるときにこれに気を付けるだけで速くなることがあります。

タグ： Julia言語

posted at 20:25:59

訂正

❌意味のなる
⭕️意味のある

どうしてnが入ったか不明

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posted at 20:30:30

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【生活場面が背景にあり、具体的な量が付着しているため 4本×6 としなければならないのである】

現実の生活では「単価×数量」「数量×単価」のどちらでもよい。😭

【さて小学校段階においてこの矛盾をいかに解決すべきかということで現場が困るのは当然である】

現場が困っていることは既知！😱 twitter.com/ookubotact/sta... pic.twitter.com/wFzhg2Mrnt

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posted at 20:39:57

Otepipi @Otepipipi

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で倒立振子のアニメーション - 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 20:40:53

Otepipi @Otepipipi

Juliaとmodelicaによる倒立振子のアニメーション
otepipi.hatenablog.com/entry/2021/02/... pic.twitter.com/zAWvTlF10m

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posted at 20:47:12

積分定数 @sekibunnteisuu

かぬいしの焼酎漬け @Drmomochan

@OokuboTact ＞現場が困るのは当然である

現場を困らせている張本人が言うセリフとは思えない。

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posted at 21:04:04

掛け算の順番…いわゆる　かける数、かけられる数が逆転するとペケになるのって都市伝説と思ってたんだけど、マジだった…。授業参観でガチで先生が逆は間違いって断言してたわ。

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posted at 21:41:10

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

Julia製のJulia用のトークナイザ、結構出来上がってきている気がする。：JuliaLang/Tokenize.jl: Tokenization for Julia source code github.com/JuliaLang/Toke...

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posted at 22:37:15

ゆーとー Lv.1 @harineducation

うちの学年主任はかけ算順序ない派なので、子どもも私もとっても楽しく算数できている環境です。
もちろんうちは「たて×横」だとか「たて×横×高さ」だとかの順番も関係ありません。

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posted at 22:57:18

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@genkuroki @sekibunnteisuu

補足解説をすると、
この本が出た４年後（１９７２年）に朝日新聞誌上で掛け算の順序が話題になります。

twitter.com/sekibunnteisuu...

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posted at 23:14:37

あいしま @setup_setup

来月で東日本大震災から10年経つという事で
ずっと自分の中にしまっていたんですが、自分の経験した事を描いてみようと思い形にしてみました。読んで頂けると幸いです。
（1/4)
#東日本大震災から10年 pic.twitter.com/ZTGDIsCWPE

タグ：東日本大震災から10年

posted at 23:17:21

#超算数大久保さん情報
1968年に当時の東京都教育委員会指導主事・伊藤一郎氏曰く、
【生活場面が背景にあり、具体的な量が付着しているため 4本×6としなければならないのである】
【さて小学校段階においてこの矛盾をいかに解決すべきかということで現場が困るのは当然である】

タグ：超算数

posted at 23:23:54

ほりたみゅ (mastodonも見てね) @Hyrodium

ダイソー『マグネット付仕切り』＆『マグネットバー』の自作カードスタンド、あまり強力にはくっつきません。お子さんが使用される場合や、奥のトークンに手を伸ばす機会が多いゲームで遊ぶ場合などは、外れないようテープでの補強をお勧めします。
両面テープだと安心。マステ3ヶ所でも割と効果あり。 twitter.com/fg_kacha/statu... pic.twitter.com/CdRoEO4bVE

タグ：

posted at 23:25:17

pic.twitter.com/KEt3uAKqVv

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posted at 23:27:02

ほりたみゅ (mastodonも見てね) @Hyrodium

#超算数|の流儀に従うと、子供がいわゆる逆順の式を書くときに想定される「かけ算の意味」は6本×4であって、6×4本ではない。被乗数×乗数で掛け算を定義しても、乗数×被乗数という解釈を禁じることはできないはず。教育的配慮から、交換法則を指導して以降ならと条件をつけても、それは九九表完成前。

タグ：超算数

posted at 23:31:35

元画像を2^n幅の正方形にリサイズ→4分割→各ブロック内の画素値の変動が小さければ平均値でベタ塗り、変動が大きければ再び4分割

をやってます。変動の大小に関する閾値を変化させてアニメーション化

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posted at 23:32:53

これ、導入しているコピー屋さん印刷屋さん、どこかにありますか？　行きたいです。 twitter.com/kurorabukyouzy...

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posted at 23:33:30

ほりたみゅ (mastodonも見てね) @Hyrodium

背表紙を壊したら大変なことになる書籍がいっぱいコピーされるのを待っています。

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posted at 23:34:18

正規直交以外の座標使ったら面白いかな

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posted at 23:47:57