黒木玄 Gen Kuroki
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- 自己紹介 私については https://twilog.org/genkuroki と https://genkuroki.github.io と https://github.com/genkuroki と https://github.com/genkuroki/public を見て下さい。
2021年04月05日(月)
財務省主導の緊縮財政政策に加担し、20年以上に渡る日本のデフレ不況の一翼を担っていた知識人の一人であることを明確に示すツイート。 twitter.com/ueno_wan/statu...
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posted at 23:29:41
宮原篤 6th「小児科医ママとパパのやさ @atsushimiyahara
これですよ。
>副反応訴訟めぐり承認20年進まず
<新型コロナ>国産ワクチン、3年前に治験直前で頓挫 東大・石井教授「日本は長年、研究軽視」のツケ今に:東京新聞 TOKYO Web www.tokyo-np.co.jp/amp/article/95...
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posted at 22:21:48
PackageCompilerをいい感じに使ってJuliaパッケージのプリコンパイル命令付きDockerfileを作ってくれるSimpleContainerGenerator.jl、良さそう。
RUN命令が大量になるけど。
github.com/bcbi/SimpleCon...
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posted at 22:15:08
tsujimotter 日曜数学者 @tsujimotter
先生がとても良いことをおっしゃってる!
『数学を学んでみたい方で、何から学んだらいいかわからないというのがあると思います。実際、何から学んでもいいのですが、一つの具体的な問題、これなぜだろう、これ不思議だな、というモチベーションがある中で学んでいくのは良いことだと思うんですね。』
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posted at 21:38:22
Gabriel D Weymouth @gabrielweymouth
Bonus: the result is even pretty when I initially got the sign of the velocity wrong!😅 pic.twitter.com/QamkA4uK1Z
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posted at 21:37:43
Gabriel D Weymouth @gabrielweymouth
The geometry measurement function is only around 10 lines of @JuliaLanguage code. It replaces a whole Fortran library of hand-coded transformations and is (obviously) much easier to read and understand and debug. pic.twitter.com/bMF2n9s0kk
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posted at 21:37:42
Gabriel D Weymouth @gabrielweymouth
The sdf (signed-distance-function) defines a thin line segment, via @iquilezles. The map shifts the reference point for the SDF, and oscillates it periodically. I use github.com/JuliaDiff to get the velocity boundary conditions automatically!
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posted at 21:37:40
Gabriel D Weymouth @gabrielweymouth
We've come a long way baby! Dynamic geometry simulations in github.com/weymouth/Water... in half a tweet:
L = 32
sdf(x,t) = (x[2] -= clamp(x[2],-L/2,L/2); norm2(x)-1)
map(x,t) = x.-[3L+L*sin(t/L),2L]
body=AutoBody(sdf,map)
sim = Simulation((6L+2,4L+2),zeros(2),L;U=1,body) pic.twitter.com/3y80JTnrhe
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posted at 21:37:39
逆です。
順序派は単位量×数しか認めないので、
たとえ「5日×2粒」と書いてあっても、5粒を2日間服用することになります。 twitter.com/nagoyakampo/st...
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posted at 21:27:15
@genkuroki 「f() のように(x, y, z) を受け取り」「f() のように返り値を (dx, dy, dz) としておけば」、「解いた (x, y, z) が sol に入っている」ということですね。
ありがとうございました。
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posted at 21:10:38
@genkuroki 手元でもこの方法でグラフ描画できました。
また、「f() での値の受け取り/返り値」と「sol に入る結果」の関係が腑に落ちなかったのですが、Lorenz attractor で示して頂いたもので理解できました。
→
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posted at 21:10:07
@sarkov28 #Julia言語 実装の詳細から離れて抽象化されている sol(t) や sol(t; idxs=i) 型のインターフェースを使用すれば、添付画像のように「いつものプロット」を再現できます。 pic.twitter.com/XNQNNri4eV
タグ: Julia言語
posted at 18:20:07
@sarkov28 #Julia言語 だから、配列としての解へのインターフェース sol[i, k] を経由して、グラフをプロットすると添付画像のようなものになってしまう。
sol[i, k] は解の配列 sol.u の sol.u[k][i] (u=(u_1,…, u_d) の u_i のk番目の時刻における値) に等しいです。しかし、それを使うとこうなる↓
続く pic.twitter.com/v9mqT6UXd2
タグ: Julia言語
posted at 18:18:52
@sarkov28 #Julia言語 数学的には、微分方程式の解は配列の類ではなく、函数であるべきです。
そして、DifferentialEquations.jl は函数に見える解へのインターフェースを提供してくれています。
ほとんどのソルバは時刻の刻み幅が適応的で可変でかなり大きくなる傾向があります。続く pic.twitter.com/U7iSgURCNb
タグ: Julia言語
posted at 18:15:34
@sarkov28 #Julia言語
sol[k] は sol(sol.t[k]) と、
sol[i, k] は sol(sol.t[k]; idxs=i) と
ほぼ等価です。
sol[k] や sol[i, k] は実装の詳細にアクセスするためのインターフェースだと思われるので、函数としての sol(t) や sol(t; idxs=i) の方が便利です。
続く
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/4IS59KeY7l
タグ: Julia言語
posted at 18:13:28
【19〜20桁】ついに19桁、1e19までの処理が完了した‼️ 現在は惰性でそのまま 1.2e19までを処理中。1.03e19までが完了している。CC14は、その後 20桁の 10794259852954324889 しか見つからず、23番目の 10007753467735417679 までが正式。17桁が最小で1個、18桁も1個、19桁は20個見つかった。 twitter.com/kazmuzik/statu... pic.twitter.com/L1kfdzJC0e
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posted at 17:19:05
この "ith component" は、上掲(1)のベクトル u の i 番目の要素を指していると解釈できると思います。
即ち例えば、u = (u1, u2, u3) とした場合、「sol[2,:] は、(u2 の時系列)」との解釈です。
ただし、この解釈に対応する明示的な記述を見つけられませんでした。
この解釈で妥当でしょうか。
→
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posted at 16:38:30
具体的には、今30歳くらいの人は、現在の自分の考え方を他人に理解してもらえるのは、40歳以降になる可能性が高いということ。
仮にこれからの10年のあいだ自分の考え方を説明するのをサボると、他人に理解してもらえるのは50歳以降になる。
結構怖い。
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posted at 16:38:24
"the common solver options manual page"
が
(2) diffeq.sciml.ai/stable/basics/...
に link しています。
ここの "Solution Handling" の "Array Interface" のセクションに
> sol[i,:]
> gives the timeseries for the ith component.
とあります。
→
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posted at 16:37:55
#Julia言語 の微分方程式パッケージ DifferentialEquations.jl のドキュメントの解釈で確認したいことがあります。
(1) diffeq.sciml.ai/stable/basics/...
の "Defining Problems" セクションでベクトル u について立式し、
少し下の "Solving the Problems" セクションの一節、
→
タグ: Julia言語
posted at 16:37:43
#統計 赤池弘次さんの1980年の論説がわかりやすい。
www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)
ismrepo.ism.ac.jp/index.php?acti...
統計的推論のパラダイムの変遷について
無用な【お墨付き】を求めるために杜撰な主義を持ち出すニセ統計学はそろそろ廃棄されるべき。
タグ: 統計
posted at 16:28:02
#数楽 #統計 (i.i.d.でモデル化可能だと期待される)データX_1,…,X_nに関する確率密度函数p(x)の尤度はp(X_1)…p(X_n)と積で定義されますが、そのn→∞での挙動を知りたいときには、対数を取ってnや√nで割ると、大数の法則や中心極限定理が使えて便利。
これが対数を取ることの明瞭な御利益の1つ。 twitter.com/termoshtt/stat...
posted at 16:16:59
#julialang
のDifferentialEquations.jlってもしかして強い?
自作のODEドライバが悲しそうにこっち見てる…
タグ: julialang
posted at 16:13:25
@kamo_hiroyasu @sekibunnteisuu @29silicon @kikiru_k @kale_aojiru 大学での授業料を免除してもらっても、自宅を離れて暮らすこと自体にかなりのお金が必要になるんだよな。
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posted at 13:52:21
@sekibunnteisuu @29silicon @kikiru_k @kale_aojiru 奈良県でも野迫川村とか十津川村だと、そもそも、通学可能圏内に国立大学が存在しません。
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posted at 13:46:39
Satoshi Matsuoka @ProfMatsuoka
Currently it is only sold in one of the stores in Kobe. However, they have a Twitter account @kobefugetsudo and they have already tweeted about it, and they have an online store kobe-fugetsudo.co.jp so maybe if enough people send message to them they may sell it online... twitter.com/jonmasters/sta...
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posted at 13:00:59
o=0;o,_,o="Julia",o,"Python";print(o)
Julia で動かせば "Julia" と、Pythonで動かせば "Python" と答える。 pic.twitter.com/BZAJexdkNC
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posted at 12:50:19
Julia言語が面白そうだったので、勉強がてら書いてみた。Ray Tracing in One weekendのパクりです。 pic.twitter.com/c4FJ3xEXLP
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posted at 12:49:39
Satoshi Matsuoka @ProfMatsuoka
We are merchandizing the #Fugaku brand in various ways: the Anti-COVID-19 face shield by Suntory/Toppan has the “Powered by Fugaku” logo. We licensed our logo to a famous confectionery co. Fugetsudo and they productized Fugaku French gaufres. More coming soon! pic.twitter.com/u1CzFTgyS8
タグ: Fugaku
posted at 12:20:01
Google Season of Docs 2020-2021 Wrap-Up www.juliabloggers.com/google-season-... #juliabloggers
タグ: juliabloggers
posted at 10:36:44
浮動小数点数を表示するアルゴリズムで最近のがRyuという名前なんだけど、これ日本語の龍から来てるらしい。浮動小数点数を表示するアルゴリズムは代々ドラゴン系の名前を付けるらしい(Dragon ➝ Grisu ➝ Ryu)。
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posted at 08:56:29
#Julia言語 以下のリンク先は正しくはディリクレ境界条件の場合
「見りゃ分かるだろ」という感覚で言葉を蔑ろにしてしまうことが多い。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: Julia言語
posted at 08:41:16
#Julia言語 以下のリンク先の動画も DifferentialEquations.jl と Plots.jl の組み合わせで作った。解いているのは線形常微分方程式系。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: Julia言語
posted at 08:35:58
#Julia言語 DifferentialEquations.jlの初歩的な使用例を見たければ、私のtwilogを検索するとよいと思う↓
twilog.org/genkuroki/sear...
プロットや動画作成まで含む例がないとやりたいことが大抵できない。
タグ: Julia言語
posted at 08:33:54
#Julia言語 【ネタ】
Rational{BigInt} (有理数)でルンゲクッタもできます。
ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/Wtpnsstm77
タグ: Julia言語
posted at 07:47:38
New post: Google Season of Docs 2020-2021 Wrap-Up - www.juliabloggers.com/google-season-... #julialang
タグ: julialang
posted at 07:13:50
The Julia Language @JuliaLanguage
A new blog post titled: "Google Season of Docs 2020-2021 Wrap-Up" was just posted on the Julia Language's official blog. Check it out here: julialang.org/blog/2021/04/g... and let us know your thoughts!
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posted at 07:00:46
#Julia言語 NASAの人もJuliaで DifferentialEquations.jl と MonreCarloMeasurements.jl の組み合わせを使っている。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/4BiJ5CDjKa
タグ: Julia言語
posted at 05:42:36
#Julia言語 DifferentialEquations.jl の sol=solve(prob) は函数の機能も持っていて、
ts = range(sol.prob.tspan...; length=1001)
plot(ts, sol.(ts; idxs=3); label="u[3]")
のように使えます。
sol.probの中にproblem情報が全部入っている。
diffeq.sciml.ai/stable/basics/... pic.twitter.com/QeRgSn4fPd
タグ: Julia言語
posted at 05:38:20
#Julia言語 初期値やパラメータを 1.0±0.05 のような「不定な数値」にして、微分方程式を数値的に解いてプロットするところまで一挙に行けます。
sol = solve(prob)
のとき、
sol(t; idxs=1)
のようにして成分1だけを取り出せます。続く
ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... twitter.com/sarkov28/statu... pic.twitter.com/v7JFmfYmCe
タグ: Julia言語
posted at 05:32:05
Why Julia Is Turning Heads in 2021 www.nextplatform.com/2021/03/22/why... #hackernews
タグ: hackernews
posted at 03:44:34
これって、山桜からソメイヨシノに桜の種類が変わっていることもちゃんと考慮されてるんだよね?よくは知らないけど、山桜の方が少しソメイヨシノよりも遅いと思うんだけどどうなんだろう?
www.economist.com/graphic-detail...
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posted at 03:10:29
Finnish inventor Heikki Kärnä is the man behind the Vipukirves Leveraxe and his aim was to redesign the axe using simple principles of physics to make it more efficient and safer [read more: buff.ly/3rPiHr8] [video: buff.ly/3cN6eQo] pic.twitter.com/PTOQ1ajwNg
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posted at 02:13:52
気づいた点としては、既出ですが
- ネット上のドキュメントの物量が多いとは言えない。
- 内部的に実数で扱って欲しい数値を 10 で渡すとエラーに。該当箇所を 10.0 に直したら動作。
ぐらいです。
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posted at 01:03:38
今までは「R言語 with deSolve」でやってました。
今回「Julia with DifferentialEquations」でやってみて、プログラムの見通しは Julia の方がいいと思います。
後は「x が変数の時の ⊿x」とか「微分方程式の一部の項」の取り出しみたいなのを、うまくやれるとうれしいな、と。
→
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posted at 01:03:28
#Julia言語 をインストールしてみました。
割と最高かも知れません。
例のグラフを描いてみました。
グラフ3本を工夫なく重ね書きしてるので70行ほどですが、1本なら30行ほどです。
左を「お手本」として、右を今回Juliaで書きました。
→ pic.twitter.com/IQsSdG8PId
タグ: Julia言語
posted at 01:03:16
@tech_optimist Exactly! I am very excited to see what happens when Julia pulls of making complete replacements for widely used Fortran libraries while exceeding them in performance. That could be Julia's secret weapon to sneak its way into every AI/ML/DataScience lab out there.
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posted at 00:41:08
@erikengheim One would also think that Julia is the first real alternative the world has to completely get off Fortran backends for numerical linear algebra? There are tons of wrappers built around age-old BLAS/LAPACK implementations that ppl from other languages have a hard time replacing.
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posted at 00:39:28
This image illustrates the observable universe on an increasingly compact scale, with the Earth & Sun at the center surrounded by our Solar System, nearby stars, nearby galaxies, distant galaxies, filaments of early matter & the cosmic microwave background buff.ly/2rqxuv2 pic.twitter.com/hAde4c9aZV
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posted at 00:20:05