黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2023年01月11日

黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

いいね数 389,756/311,170
フォロー 995　フォロワー 14,556　ツイート 293,980
現在地 (^-^)/
Web https://genkuroki.github.io/documents/
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。

Favolog ホーム » @genkuroki » 2023年01月11日

« 次の日| 前の日 »

並び順 : 新→古 | 古→新

2023年01月11日(水)

中澤港％人類生態学者＠神戸大学 @MinatoNakazawa

23年1月11日

@Rsider 紹介ありがたいです
#actagainstinfodemic

タグ： actagainstinfodemic

posted at 00:51:15

キジトラ・コタローのウキウキDAYS!! @DAYS31612434

23年1月11日

買い物から帰ってきたら「お腹が空きすぎて倒れる」という難しい演技をこなすヌコが待っていた🤣 pic.twitter.com/4WWIlD1k23

タグ：

posted at 14:12:15

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

23年1月11日

5類にしたら特別扱いではなくなるので対応キャパがむしろ減るということがなんで理解できないんだろう twitter.com/en6rcvnqkgpjou...

タグ：

posted at 15:50:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント

たまに

❌sum([f(x) for x in X])

のようなコードを見る。これだと配列 [f(x) for x in X] の分だけメモリ割当が発生するので、繰り返し呼ぶコードをこのように書くのは非常によくない。[ ] を削除して、

⭕️sum(f(x) for x in X)

とするか、

⭕️sum(f, X)

と書くべき。

タグ： Julia言語ヒント

posted at 16:41:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント

❌
function F(a, b)
@ assert length(a) == length(b) # @ 直後の空白を除く
sum(f(a[i], b[i]) for i in 1:length(a))
end

よりも

⭕️
F(a, b) = sum(f(a[i], b[i]) for eachindex(a, b))

の方がシンプル。eachindex(a, b)はa,bの長さが異なるときエラーになる。

タグ： Julia言語ヒント

posted at 18:19:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語他にも、

F(a, b) = sum(Splat(f), zip(a, b))

というさらにシンプルな書き方もある。この場合には、aとbの長さが異なるならば、エラーにならずに、長さの短い方に合わせて和が計算される。

Splat(f)は x -> f(x...) と同じ。

タグ： Julia言語

posted at 18:19:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント

一般に、

❌ 1:length(x)

よりも

⭕️ eachindex(x)

の方がベター。他にも

⭕️ keys(x)

が便利な場合がある。例えば、行列Aのkeys(A)はCartesianIndices(A)になってくれる。

タグ： Julia言語ヒント

posted at 18:26:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント行列や多次元配列のAについて、第1インデックスの全体が欲しい場合には、

❌1:size(A, 1)

よりも

⭕️axes(A, 1)

の方がよい。

タグ： Julia言語ヒント

posted at 18:32:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント

Juliaでは

⭕️ 1:n

も縦ベクトル(AbstractVector)扱いされるので

❌ Vector(1:n)

のように書く必要はない場合が多い。Vector(1:n)だと無駄なメモリ割当を発生させてしまうことになるかもしれない。

タグ： Julia言語ヒント

posted at 18:44:35

みっちー @pomryo0708

23年1月11日

@genkuroki 1.9ではSplatで動作するのですか？
1.8.3ではBase.splatで動きましたが．

タグ：

posted at 18:44:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント

using LinearAlgebra: I

しておくと、「サイズが任意」の単位行列のような

⭕️ I

を使えるようになる。サイズを I(n) のように指定して使う必要はない。単位行列をMatrix型で作る必要はない。

かけるとスカラー倍(c倍)になる行列のようなものとして

⭕️ c*I

も使える。

タグ： Julia言語ヒント

posted at 18:48:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント Matrix型としての単位行列のかけ算は、通常の行列のかけ算になり、無駄な計算が発生する。単位行列をかける操作はシンプルに「何も変えない」であって欲しい。

それを実現してくれるのが、LinearAlgebra.I です。

この辺でJuliaの多重ディスパッチの利点が活かされています。

タグ： Julia言語ヒント

posted at 18:52:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

@pomryo0708 すみません。その通りです。

私が使っているのはJulia v1.9.0-beta2 です。

元のスレッドの方でも注意しておきます。

気付いていなかったので、この指摘は助かりました。

タグ：

posted at 18:54:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント

これは重要な指摘。

Splat(f) はJulia v1.9以上で使えます。

v1.8以前ではBase.splat(f)がその対応物です。

私がv1.9.0-beta2に引っ越してしまっていたことを忘れていました。ごめんなさい。

v1.9に引っ越すとusing Plots後の最初のplotがバカ速くなります。 twitter.com/pomryo0708/sta...

タグ： Julia言語ヒント

posted at 18:59:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント

ベクトルxと行列Aを引数として持つ函数を

❌
function f(x::Vector, A::Matrix)
～
end

と定義するのはやめた方がよい。

⭕️
function f(x::AbstractVector, A::AbstractMatrix)
～
end

もしくは

⭕️
function f(x, A)
～
end

と書くべき。続く

タグ： Julia言語ヒント

posted at 19:13:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント続き。無駄なメモリ割当を防ぐために、view を使って成分を部分に制限したベクトルや行列を作るようにコードを変更すると、今までVectorやMatrix型の引数を渡していた函数に違う型の引数を渡すことになるので、それにも対応できるように書いておかないと後で苦しむ。

タグ： Julia言語ヒント

posted at 19:13:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント引数の型をMatrix型にすることの問題点については以下の解説も参照。

Juliaの使い方や数値計算で注意するべきことについては、Julia discourseでのstevengjさんの解説が非常によいです。

`eachindex(x)` replacement for `1:length(x)-1` and similar discourse.julialang.org/t/eachindex-x-... pic.twitter.com/0LKqq6vEGR

タグ： Julia言語ヒント

posted at 19:21:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント stevengjさんはJuliaの使い方だけではなく、数値計算に関する教科書的な事柄までめちゃくちゃ親切に解説してくれています。

教科書で読むよりも、Julia discouseでの質問への回答の中での解説の方が心に響くことが多いように思われるので非常にお勧め！

discourse.julialang.org/u/stevengj/sum...

タグ： Julia言語ヒント

posted at 19:26:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント

例えば

discourse.julialang.org/search?q=inver...
inverse matrix @ stevengj をJulia discourseで検索

数値計算での厄介な問題に「逆行列」がある。
逆行列を計算することは原則として禁忌。

タグ： Julia言語ヒント

posted at 19:30:44

青秋部長@台湾博覧会1935 @seishubu_N

23年1月11日

ついに我が家にもふりかかってきた「かけ算の順番」問題。どっちでもええやんけ！ pic.twitter.com/Rw71RaNSoI

タグ：

posted at 20:41:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#Julia言語 #ヒント

補足

❌sum([f(x) for x in X])
❌sum(f.(X))

では[f(x) for x in X]とf.(X)の分だけ無駄なメモリ割当が発生するので、

⭕️sum(f(x) for x in X)
⭕️sum(f, X)

の方が勝ります。同様に、

❌maximum(f.(X))

などより

⭕️maximum(f, X)

などが勝ります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語ヒント

posted at 21:13:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#統計パールさんによれば、観察データと因果推論でモデルを変える必要があることは、Haavelmo 1943にすでに書いてあるらしい(未見)。

ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r...
Trygve Haavelmo and the Emergence of Causal Calculus
Judea Pearl
2015

タグ：統計

posted at 21:23:19

SpringerMath @SpringerMath

23年1月11日

Very sad news: Prof Mikio Sato died in Kyoto on 9 Jan 2023, aged 94. May he rest in peace. 💐

He was an invited speaker at #ICM1970 Nice, and later at #ICM1983 Warsaw. #HistoryOfICM

He was awarded #SchockPrize 1997, #WolfPrize 2003.
wolffund.org.il/2018/12/10/mik...

タグ： HistoryOfICM ICM1970 ICM1983 SchockPrize WolfPrize

posted at 21:25:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#統計多分、すでに階層モデルによるベイズ統計モデリングについて既習の人にとっては、

統計的因果推論のためには観察データの生成のされ方のモデルを変更したものを用いる

という要約に沿って統計的因果推論について学ぶ方が易しいと思われる。続く

タグ：統計

posted at 21:33:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月11日

#統計続き。ただし、統計的因果推論の文脈における「モデル」は単なる同時確率分布ではなく、因果関係の記述の情報も含むことにしておく必要がある。

観察データの生成のされ方のモデルであれば同時確率分布で十分だが、因果推論ではそれでは不十分。続く

タグ：統計

posted at 21:33:33