黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年03月22日

#超算数　 #超国語　 #十分　 #星はキラキラorきらきら

文科省は「大臣の記者会見や、」
www.mext.go.jp/b_menu/b002.htm

傘下の文化庁は「政府は，」www.bunka.go.jp/seisaku/bunka_...

タグ：十分星はキラキラorきらきら超国語超算数

posted at 00:02:41

もふもふ動画 @tyomateee2

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

猫が伸びをしている画像4選 pic.twitter.com/ZEbmFpstMr

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posted at 00:15:04

村上真雄 MURAKAMI Shinyu @MurakamiShinyu

自分の作った TranscodingStreams.jl がどれくらい使われてるのかJuliaHubで見てみたら、841パッケージもこのパッケージに直接・間接的に依存しているらしい。全Juliaパッケージの16%にもなる。

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posted at 00:24:44

PDFの漢字が康熙部首に化ける問題、Chromeの最新Canary版(Chrome 91)のPDF出力では直っていること確認しました🌟
PDFから元のテキストを取り出せるようになり、アクセシビリティがだいぶ改善します。

ChromeのPDF出力を利用する #CSS組版 @Vivliostyle で問題だったことがやっと解決へ。 twitter.com/MurakamiShinyu...

タグ： CSS組版

posted at 00:35:59

テッポウエビのキャビテーション砲
撮影は京大白浜水族館
2018年6月28日 pic.twitter.com/hlk9B3lQc9

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posted at 01:05:55

乾いたパチンという音はハサミがぶつかって出ている音ではなく、キャビテーションの泡がはじけるときに出る音です。その撮影には数万フレーム毎秒のハイスピード撮影が必要です。このテッポウエビはハサミも大きく、ほんとにパッチンするのかなと疑問でしたが、実際に聞いて納得したときの動画です。

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posted at 01:13:10

検索してみるとこちらの鈴木雅大さんの記事が良かったのでリンクします。tonysharks.com/Tree_of_life/E...

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posted at 01:20:38

キャビテーションが音の原因であることを実証したのは上の記事でも紹介されている次の論文です。

Versluis, M., Schmitz, B., Von der Heydt, A., & Lohse, D. (2000). How snapping shrimp snap: through cavitating bubbles. Science, 289(5487), 2114-2117.

science.sciencemag.org/content/289/54...

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posted at 01:25:17

ただし、ハサミの形からも分かるかもしれませんが、異なる種のテッポウエビです。

どのような形ゆえにキャビテーションがハサミからある程度離れたところではじけるのか、関心ある謎でまだよく分かってません。

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posted at 01:28:32

#Julia言語正五角形上の自由境界条件のもとでの波動方程式の数値解の動画。値がNaNだと作画しないことを使っています。

実際には23729個の質点がバネで繋がっている状況の運動方程式をDifferentialEquations.jlで数値的に解いています。

こういうことがシンプルなコードで可能。 pic.twitter.com/chZvlwq2zB

タグ： Julia言語

posted at 01:29:54

madfish @madfish19

この動きは何だか可愛いですね。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 01:34:18

この論文のすごいところは、方程式から導出される圧力の変化と、水中マイクの時系列データとがほぼ一致しているというところです。理論と現実がほぼ一致しているのです。

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posted at 01:38:43

:|| L4y 〽 @Ray_model2K00

今見てる物理科などの界隈，C使う人とPython使う人とJulia使う人で分かれていては？ってなってる．統一できんのか．

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posted at 01:40:25

:|| L4y 〽 @Ray_model2K00

つってもたぶんそんなに余裕ないから当面はJuliaとFortranでいいんじゃね的なところある．

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posted at 01:41:33

#Julia言語ソースコード↓

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

In[4]より前の部分は準備です。

以下の添付画像中の解説を見てから、In[4]より前の部分を見た方が多分楽に解読できる。

これと似たような時間で重力で相互作用している300体問題の数値解を求められると思います。誰かやらないかな？ pic.twitter.com/mwnjUp1fPh

タグ： Julia言語

posted at 01:57:34

#Julia言語 #数楽こういう動画を作るときには、境界での値が固定されるディリクレ境界条件よりも、境界での値もびらびら動くノイマン境界条件の方が見た目的に面白い動画が出来上がります。

境界条件は私のコードでは力(もしくは加速度)を記述する函数 g! の定義の中に自然に組み入れられている。 pic.twitter.com/DH2bwGEMoy

タグ： Julia言語数楽

posted at 02:04:38

Judy @judy_jose_007

Tried Julia for first time...🤩🤩🤩🤩. Cool one, give it a try.

@JuliaLanguage

#julialang
#DEVCommunity
#javascript

タグ： DEVCommunity javascript julialang

posted at 02:06:59

Matt Henderson @matthen2

amazing technique by @zozuar for creating an infinite mountainscape, by adding ridged details at increasing frequencies twitter.com/zozuar/status/... pic.twitter.com/LxtIbFc5h8

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posted at 02:15:11

Matt Henderson @matthen2

source code: smoothstep.io/anim/b5a59afdf...

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posted at 02:15:49

In 1930 the Indiana Bell building was rotated 90°. Over a month, the structure was moved 15 inch/hr, all while 600 employees still worked there. There was no interruption to gas, heat, electricity, water, sewage, or the telephone service they provided. No one inside felt it move. pic.twitter.com/07lf2hsgGT

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posted at 03:11:37

People could still enter/exit the building thanks to an entryway which was connected to a special curved sidewalk.

Bell had planned to demolish it but that would've interrupted phone service for a big chunk of Indiana, which they didn’t want to do.

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posted at 03:11:37

They lifted the whole building with steam-powered hydraulic lifts, then set it on enormous pine logs. It was moved via hand-operated jacks, which pushed it over the logs 3/8" at a time. Once the building rolled far enough forward, the last log would be moved to the front.

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posted at 03:11:37

ﾜｼ・ｭﾊﾞﾙﾂｼﾙﾄ半径 @wasisama

The rotation plan was conceived & executed by famous architect Kurt Vonnegut Sr (father of the famous author).

The building was demolished in 1963.

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posted at 03:11:38

パターン青、使途です！！！ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 03:32:16

第1種カニンガム鎖の桁数と長さの表を3つ作ってみた。2つ目は各長さについて、その桁数までの累計。3つ目はさらに各桁数について、長さ以上の合計。2つ目は twitter.com/nekomath271828... と一致。3つ目は arxiv.org/abs/2103.04483 の推定値と比較するため。 twitter.com/kazmuzik/statu... pic.twitter.com/uEMp12I3hc

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posted at 04:45:01

小菅信子 Nobuko M KOSUG @nobuko_kosuge

19桁の第1種カニンガム鎖は現在処理中なので、前のtweetの表で、19桁の列の値は暫定。

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posted at 04:49:56

今回の妖怪大戦争で「人文系は信頼をなくした」とツイートされているかたがた、

人　文　系　は　こ　れ　が　デ　フ　ォ　で　す。

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posted at 08:20:53

arxiv.org/pdf/2103.04483... のConjecture 3.7の式で、Table 7にあるadjustment factor Bkの値を使って、N=10^9のpredicted ratioを求めてみた。k>=8についてはBkの値が乗っていないので、 Hardy-Littlewood constantsを使って計算しなければならない。 pic.twitter.com/ujSJ9uZbJg

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posted at 08:32:25

Shisato @4310sy

Julia版詳解確率ロボティクスの第3章をスタート。
まずは2輪モデルのロボットが別々の動きをするアニメーション実装。徐々にロボティクスらしくなってきた。
アニメーション実装はPythonよりもJuliaの方が書くのが楽です。
github.com/ShisatoYano/Ju... pic.twitter.com/boymQE18fd

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posted at 08:56:35

Akinori Ito @akinori_ito

げんたろう@虹のわっか @yamayama196

工学系だと「X氏の提案したAという手法はここが不十分なので新たにBという手法を提案します」みたいな流れだけど、ある種の人文系だと「X氏の主張は不十分なので俺がより正しい主張をします」みたいな言い方になるのかなあ

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posted at 09:00:55

DaiGoの動画見ると「この人ビジネス数学界隈とすごく気が合いそうだな」と思う。

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posted at 09:41:06

Ninja DAO | CryptoNi @CryptoNlnjaNFT

ハーディ・リトルウッド定数のリストがどこかにないか探してみたけど見つからない。とりあえず、ハーディ・リトルウッド予想 ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8F... について理解を深めるところから。日本語のブログでは、integers.hatenablog.com/entry/2019/04/... や python.atelierkobato.com/twin/ など‥

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posted at 10:27:57

Ninja DAO | CryptoNi @CryptoNlnjaNFT

嫌韓的な発言の内容は、自分の専門からして困ったなぁ、やめて欲しいなぁ、と思うけど、今の日本では余りに多すぎて、この点をつつきだしたら、かなりの割合の人がアウトになると思うんだよね。それくらい広がってしまってる。

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posted at 10:42:52

Ninja DAO | CryptoNi @CryptoNlnjaNFT

自分がブロック中心の対応になっているのも、こういう状況に対して強い無力感があるからなんだよね。だって我々が袋叩きになってても皆さん、助けてなんかくれないもんね。

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posted at 10:46:26

以上、愚痴でした。

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posted at 10:46:49

福島の甲状腺検査については、手術実施が10年間で200例という圧倒的な多さを問題にすべきだと思います。これが全て「必要な手術」だったとするなら、2000人にひとり程度の子どもが手術を必要としていることになります。全国では膨大な数の子どもが放置されているはずというその結論は正しいのか

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posted at 11:33:03

常識で考えて正しくない。スクリーニングをしなければ小児甲状腺がんは年間100万人あたり数人ですから、これが「手術が必要な子ども」の上限です。

必要を遥かに超える多数の子どもたちの甲状腺を手術してしまったことは認めるしかないのではないでしょうか

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posted at 11:36:03

#Julia言語普通にJuliaの(野良または公式)パッケージ化した方がよいかも。(Juliaなら野良パッケージ作成は相当に簡単)

ただしその場合にはパッケージ名に"Julia"も文字列は入れない方がよい。
pkgdocs.julialang.org/v1/creating-pa...

野良及び公式パッケージ作成の基本→ github.com/invenia/PkgTem... twitter.com/4310sy/status/...

タグ： Julia言語

posted at 11:49:54

かつどん @nozma

本屋で立ち読みしたビジネス数学検定のテキストでベン図が「べん図」と表記されていたという極めてどうでもいい事項を思い出した

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posted at 11:57:14

#Julia言語

Juliaでは入力の値の具体的な型を見てからそれに合わせてネイティブコードにコンパイルする仕組みで、支払わなければいけないトレードオフは当然発生する。

しかし、入力の値の型ごとに最適化されたネイティブコードに自動的にコンパイルされる仕組みは多くの場合に便利です。 twitter.com/ray_model2k00/...

タグ： Julia言語

posted at 11:59:34

年間100万人あたり数人を超える多数の甲状腺がんを治療するのがなんらかの意味で有効というエビデンスはありません。

逆に、もし有効なのだとしたら、全国の子どもたちに甲状腺検査をするべきだという結論になるはずですが、それは相当に常軌を逸しています

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posted at 12:00:43

#Julia言語 PkgTemplates.jlについて巷に出回っている解説で注意するべきことは、GitHubでmasterではなくmainを使うようになったこと。

masterと書いてあったらmainと解釈しなければいけない。注意しないと、mainブランチと別にmasterブランチを作ることになってしまう。

(((私は実際にやらかした)))

タグ： Julia言語

posted at 12:13:46

#Julia言語自分のパソコン内にしかないパッケージをJuliaで作るのは非常に簡単。適切なディレクトリで

pkg> generate MyFoo
pkg> dev MyFoo
julia> using Revise
julia> using MyFoo
julia> MyFoo.greet()
MyFoo/src/MyFoo.jl内のgreet()の内容を変更
自動的にREPLに反映
julia> MyFoo.greet()

タグ： Julia言語

posted at 12:19:52

#Julia言語 Juliaでは include を使うことを考えたくなったら、

pkg> generate MyFoo
pkg> dev MyFoo

して、

julia> using MyFoo

のように使うようにした方が楽で便利なことが多いです。

プログラミングど素人でもおっそろしく簡単に自分専用のパッケージを作成できる。

タグ： Julia言語

posted at 12:23:22

#Julia言語私はよく使う自分専用の道具を、自分専用のパッケージMyUtils.jlに入れて使っています。野良パッケージとして公開もしています。

github.com/genkuroki/MyUt...

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
①前処理と後処理付きの@ my_threadsおよび@ my_distributed
②printfの函数版
③インデックスを1つ削除

タグ： Julia言語

posted at 12:29:26

#Julia言語

Juliaで函数f(x)のコードを書くときには、単純に

f:A→B

のようになるとは考えずに

xの値の具体的な型が決まると、xの値の具体的な型が伝搬して行って、f(x)の値の具体的な型も決まる

となるようにコードを書くことを考えます。

確認には @ code_warntype などを使う。

タグ： Julia言語

posted at 12:42:59

タグ： Julia言語

posted at 12:44:29

#Julia言語数値計算が主な目的で、自前で型を定義したりせずに、forループを素朴に回すコードを書きたい場合には、整数(Int64)の123などと浮動小数点数(Float64)の123.0などの厳密な区別を意識して、それ以外の型に関する事柄は考えない、という安易な方針でも十分に実用になります。

タグ： Julia言語

posted at 12:51:23

#Julia言語 Juliaの機能をいきなり全部使う必要はない。

タグ： Julia言語

posted at 12:51:23

#Julia言語では函数fの型は「fの型」になります(笑)

fの型がA→Bになったり、a→Φ(a) (∀a)になったりしない。

f(x)のコードを書くときには、xの値の具体型からf(x)の値の具体型が適切に決まるように書くことが基本になるのですが、必ずしもそう書く必要がないお陰で色々助かっている面もある。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 13:10:34

#Julia言語 JITでは実行時コンパイルに伴う遅延の問題がある。

「入力の具体型が違っている場合ごとに別にコンパイルする」という方針で大量にコンパイルが実行されると遅延がひどいことになる場合があります。

少なくとも現時点では型の伝搬を厳密に記述すると実用的でなくなる場合がある。

タグ： Julia言語

posted at 13:10:35

#Julia言語そういう問題を無視しても、f(x)におけるxの値の具体型aごとにf(x)の値の具体型Φ(a)を厳密に記述することをユーザー側の仕事とされてしまうのは、ユーザー側としてはちょっと辛すぎ。

この辺は実際に使ってみないと分からないことだと思う。

タグ： Julia言語

posted at 13:10:35

#Julia言語

❌静的型宣言による事前の厳密な型検査がない言語は劣っている
❌配列の1始まりインデックスの仕様は0始まりより劣っている
❌クラスがないとべたがきするしかない

のような馬鹿げた考え方は潰す必要がありますが、そのせいでJuliaがお気楽言語であるという事実が伝わらないのも困る。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 13:23:10

#Julia言語

Julia界は

⭕️1行の文字数が80文字以上であっても怒られない(笑)
⭕️forループを回しまくるコードを書いても大丈夫。
⭕️変数名は1文字であっても、絵文字(❗️)であってもよい。

のようにかなりお気楽な感じ。

パッケージのソースコードを見ると絵文字が使われている場合がある。

タグ： Julia言語

posted at 13:23:11

An Amazing Prime Heuristic　arxiv.org/abs/2103.04483 の著者 Chris K. Caldwellの UTM（University Tennesee at Martin）には PrimePages primes.utm.edu があり、Cunningham chainのページ primes.utm.edu/glossary/page.... に、B8=677.356 があった。

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posted at 13:39:08

#Julia言語では任意の型のオブジェクトfにf(x), f(x,y), …のように使える函数の機能を追加できます。

だから、函数を引数とする函数φを function φ(f::Function) ～ end と定義すると、見た目的に動いて欲しいコードが動かなくなるリスクが増える。

function φ(f) ～ end と書くべき。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 13:40:18

#Julia言語函数を中身に持つstructを

struct Foo{T<:Function}
f::T
end

と作っても、見た目的に動いて欲しいコードが動かなくなる場合が増えます。

struct Foo{T}
f::T
end

なら大丈夫。

Juliaの型について理解が不十分な状態で型名をコード中に書くと大抵失敗する。

タグ： Julia言語

posted at 13:40:19

#Julia言語 Juliaでは、型が先にあってその中に値が含まれていると考えるのではなく、値が先にあって、その値の具体的な型を次に考え、その後にその具体的な型を含むもっと広い抽象型を考える、という順番に考えないといけない感じ。

Juliaでのコンパイルは入力の値の具体型に合わせて実行される。

タグ： Julia言語

posted at 13:40:19

@kuri_kurita

.@n_petton さんのコメント「最初のグラフ、強姦事件の認知件数(用は警察が確認した数)を認知率に変えるというデータ改竄を行ってるのはさすが社会学者と言わざるを得ない。」にいいね！しました。 togetter.com/li/1685531#c89...

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posted at 13:44:46

k=8も含めて、10^9, 10^10, 10^12までの predicted ratioを求めてみた。Predicted integralの方が精度が良いので、今度は Julia言語で数値積分をやってみる‥ pic.twitter.com/5xqvf4kJTW

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posted at 13:59:00

#Julia言語型名を書いたせいで、見た目的に動いて欲しいコードが動かなくなる他の場合に、

function f(v::AbstractVector) ～ end

があります。

例えば、g = (k^2 for k in 1:10) はBase.Generator型になり、AbstractVector型にならないので、f(g)とはできなくなる。

タグ： Julia言語

posted at 14:07:05

#Julia言語そういう問題があることを理解した上で受け入れていれば、function f(v::AbstractVector) ～ end で全然問題ない。

しかし、理解が伴っていないと、動いて欲しいコードが動かずに悩むことになる。

function f(v) ～ end と型名を書かずに済ませることができるなら安全。

タグ： Julia言語

posted at 14:07:06

#Julia言語引数の型の違いによる(多重)ディスパッチ(同名函数の違う動作)を利用したい場合には、function f(v) ～ end ではなく、function f(v::AbstractVector) ～ end のように書く必要がある。

一方、多重ディスパッチを使わない場合には、function f(v) ～ end と引数vの型を書かない方が安全。

タグ： Julia言語

posted at 14:07:07

#Julia言語計算効率を上げるための最適化にときに、函数の引数の型を書いていたせいで、正常に動いているコードが動かなくなることが何回かありました。

最適化のために@ viewマクロを追加した途端に動かなくなったこともあった(笑) その原因は function f(x::Array) ～ end

タグ： Julia言語

posted at 14:13:28

#Julia言語型の違いによるディスパッチの例

double(x) = 2x # fallback
double(x::AbstractString) = x^2

double(3)
→ 6

double("hoge")
→ "hogehoge"

s = @ view "hoge"[2:end]
→ "oge" (SubString型)

double(s)
→ "ogeoge"

タグ： Julia言語

posted at 14:26:42

#Julia言語上で double(x::AbstractString) = x^2 を

double(x::String) = x^2

としてしまっていると

s = @ view "hoge"[2:end]
→ "oge" (SubString型)

double(s)
↓
Error: ～ no method matching double(::SubString{String})
Closest candidates are:
double(::String) at ～

となる。

タグ： Julia言語

posted at 14:27:34

清　史弘 @f_sei

そういえば、ある点をある点のまわりに回転するときは、前の課程では行列を使っていたけれど、今は、複素数平面になった。問題を解いているときに、回転のためだけに一度中断して、複素数平面を出すのも変な話と思っているのだけれど、国際標準はわからないけれど、国内標準になってしまった。

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posted at 15:03:01

Masaru Aoki @masaru0505

quantecon.org/notebooks/
Python、Juliaで経済学をやる時のサンプルコード集。東大の尾山大輔教授もかなり貢献している。

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posted at 15:09:11

霧咲空人/アッキーだよ✨ @A_kirisaki

餌という目標に対して数ミリ秒から数十ミリ秒程度の弾道的運動を<身体ばね>を活用して実現していてすごい。どうやってるんでしょうね？

この点シャコパンチも通じるところがあります。身体に情報処理をアウトソースしないと生理学的に実現不可能と思われます。
twitter.com/uta_31/status/...

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posted at 15:17:47

霧咲空人/アッキーだよ✨ @A_kirisaki

Python の代わりに Julia が来ている

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posted at 15:41:33

動的型付け言語も Julia はいけるんじゃないかと思ってます

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posted at 16:15:58

@kamo_hiroyasu @kale_aojiru Killing formは私は結構よく使う曰く付きの数学用語。

Killingさんが実名な点は小事で、そもそもKilling formの概念を考えたのはKillingさんではなく、E. Cartanさんで、Killing formという数学用語を作ったA. Borelさんは「どうしてその名前にしたのか覚えていない」と言っている。🤣🤣🤣🤣🤣

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posted at 16:56:13

@kamo_hiroyasu @kale_aojiru 今さら名前を変えられない専門用語であっても、この手のひどい話(笑)があったりするので、人の名前が付いている専門用語を見てもその概念を提唱したのがその名前の人だと安易に信じちゃうのもまずい(笑)

個人的な意見ではこの点に関しては特に数学者達がひどい。😊

en.wikipedia.org/wiki/Killing_f... pic.twitter.com/AyrsxBF52p

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posted at 17:00:07

niszet @niszet0

そういえば、Juliaについても触れられていて、これは機会があったらJuliaでの数値計算の本も出てくるのかもしれないなという雰囲気はあったですね。

タグ：

posted at 17:06:41

鼻血は否定するのが当たり前なんですよね。否定できない人はおかしい。

甲状腺がんについても、甲状腺等価線量が何ベクレルと分かったところでそれだけでがんの発生リスクなど分からないわけで、チェルノブイリ事故と比較するんですよ。だから甲状腺等価線量で比較して全く問題ない twitter.com/hiroma_misumi/...

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posted at 17:15:18

能川元一 @nogawam

「デタラメばかり垂れ流す」自己紹介ですか。 twitter.com/otsukaikumasan...

タグ：

posted at 17:15:22

#Julia言語 27+826=853パッケージに増えていた！

juliahub.com/ui/Packages/Tr... twitter.com/bicycle1885/st... pic.twitter.com/zwRbso5Bn9

タグ： Julia言語

posted at 17:16:19

Hiro @uptohomotopy

ホモトピー論だと、Eilenberg-MacLane空間を用いたファイブレーションでホモトピー群を計算するkilling methodがあるので、さらに混乱する。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 17:33:00

#数楽用意した配列の数十%を無駄に使っている点がちょっと気になったので、五角形版のコードを書き直しました。

数値解の計算が12～13秒程度から7～9秒程度に高速化。

2万数千個の質点がそれぞれ隣の質点とバネで接続されている系

ゆっくり版動画も作った。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/BVFMIg2lsu

タグ：数楽

posted at 17:33:14

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

#Julia言語整理したので微分方程式の記述(特に g!)がものすごくシンプルになりました。

複雑なことはモデルのパラメータの情報が全て格納してあるMy.Param型変数 p にすべて押し付けられています。

「モデル・問題→数値解」の流れはよくある典型的パターンの1つ。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/81AFuD6lfw

タグ： Julia言語

posted at 17:49:11

#Julia言語非常によく見る悪習の1つ(おそらく大学教育で広めている)に、「モデル・問題→解」の形式にコードを整理せずに、

❌モデルのパラメータを大域変数の形式でべたがきして、
　解を求める函数の中で使うこと

があります。

Juliaとこの悪習の相性は最悪。

Juliaでなくてもひどいと思う。

タグ： Julia言語

posted at 17:55:27

#Julia言語添付画像のコード

⓪ p = My.Param(～)の行でモデル記述に使われる情報が1変数にまとめられている。

① prob = DynamicalODEProblem(～)の行でモデル全体の情報が1変数にまとめられている。

② sol = solve(prob)の行で問題を解いている。

これがJuliaでのよくあるパターンです。 pic.twitter.com/ZNajRFkClm

タグ： Julia言語

posted at 18:00:32

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

#Julia言語複数の函数で複数のパラメータの値を共有したいことはよくあります。

Juliaでは共有したいパラメータをグローバル変数に入れておくのはアウト。計算速度が落ちる。

共有したいパラメータをconstにすることもお勧めできません。それをやってしまうと、パラメータの型が変更不可能になる。

タグ： Julia言語

posted at 18:09:09

#Julia言語 constは型を変更不可能なので、constを使っていると、試行錯誤の過程でJuliaを立ち上げ直す回数が大幅に増えます。

共有したいパラメータを1つの変数にまとめて、パラメータを共有したい函数に常にその変数を引数として渡す方が結果的に全体の手間は減ります。

タグ： Julia言語

posted at 18:09:10

#Julia言語そのときに便利なのがParameters.jlパッケージの@ unpackマクロ。

共有したい情報が含まれている変数(一般のstructまたはNamedTupleなど)から

@ unpack x, y, V, E = p

のような形式で情報を取り出せます。

函数中にこの行があれば、どの共有情報をその函数で使っているかが分かる。

タグ： Julia言語

posted at 18:14:34

#Julia言語「解きたい問題を記述する十分な情報は何か？」「問題を記述している情報からどのようにして問題を解くか？」を考えることをコードを書く前に当然やっているはずなのに、それをそのままプログラムとして記述せずに、グローバル変数に問題記述のパラメータをべたがきするのはおかしい。

タグ： Julia言語

posted at 18:17:56

#Julia言語そういうおかしなプログラムの書き方は素直に自分の頭で考えている人ならやらないはずなので、誰かに影響されておかしなことになっているのだと思います。

怪しいのは大学教育。

タグ： Julia言語

posted at 18:20:27

toyo @toyo9

「恐そうな数学用語」で、取り上げてました。
twitter.com/toyo9/status/1... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/aUKQy7jYZU

タグ：

posted at 19:09:00

#Julia言語ノイマン境界条件(端の動きが自由)の場合から、ディリクレ境界条件(端が固定)の場合に変更するためには、微分方程式を記述している函数 g! をほんの少し書き変えるだけで済みます。

添付画像①②を比較してみて下さい。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/VBcDaNNuV5

タグ： Julia言語

posted at 19:41:03

#Julia言語これで(かなり手抜きになってしまいますが)、任意の形状の領域上での波動方程式の数値解をDifferentialEquations.jlで得る方法が分かりました。

添付画像はノイマン境界条件の正五角形の場合。しっかり境界が固定されています。 pic.twitter.com/R5QfSd6OMk

タグ： Julia言語

posted at 19:42:55

#Julia言語色を変えたノイマン境界条件の正五角形の場合。

ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

解読し易さに配慮しているつもりです。 pic.twitter.com/DeE2UTGs59

タグ： Julia言語

posted at 19:44:00

#Julia言語定義域が制限されている2変数函数のグラフをプロットするときには、値がNaNの部分がプロットされないというPlots.jlの仕様を使うと良いです。

タグ： Julia言語

posted at 19:51:59

#Julia言語以上では私が好きだという理由で正五角形上の波動方程式を扱いましたが、正五角形は任意の領域に容易に置き換えられます。

添付画像はアニュラスの場合(ノイマン境界条件)

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/6VcDkvdMza

タグ： Julia言語

posted at 20:39:09

#Julia言語

アニュラスの場合(ノイマン境界条件)
色だけ変えた

結構キモイ

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

タグ： Julia言語

posted at 20:40:15

#Julia言語

アニュラスの場合(ディリクレ境界条件)

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/v685gh89Ae

タグ： Julia言語

posted at 20:41:07

#Julia言語

アニュラスの場合(ディリクレ境界条件)
色だけを変えた

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/upbGBC5qad

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posted at 20:41:56

#Julia言語アニュラスの場合には94232個の質点がバネで繋がった系で離散化を行っています。離散化で得られた常微分方程式をDifferentialEquations.jlでさくっと数値的に解いている。

DifferentialEquations.jlを使う場合にはJulia v1.6以上を推奨。私はnightly build

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

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posted at 20:44:03

くぅちゃん @kumachan0711

どんな夢を見てるの？？🐈 pic.twitter.com/dhEnWS8Vpo

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posted at 21:01:35

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posted at xx:xx:xx

l_ppp @ppp3141592ppp

#Julia言語

Set , BitSet 集合にしたときの容量って
どこいった？ pic.twitter.com/fWRosfiyve

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posted at 21:48:10

むううみん @muuumin20

私も先週やった笑 twitter.com/wananananabe/s...

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posted at 21:50:04

もふもふ動画 @tyomateee2

動物に懐かれてる動物写真家4人 pic.twitter.com/GUVZcllUfe

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posted at 21:50:22

テスト

hoge
hoge
hoge
end
end

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posted at 22:01:02

#Julia言語【ネタ】

function f(N)
s = zero(N)
for k in N
s += k
end
s
end

は合法的なコードで f(10^17) も一瞬で計算してくれる！(笑)

f(10^17)
→100000000000000000

たまにこれをやって凹む。 twitter.com/wananananabe/s...

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posted at 22:02:44