黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2017年12月/Page 15

@hiiragi428 @Rikamom1 【2(時間)÷1(時間)/60(分)】
いきなり難しいですね。
そういう書き方が出来るようになるまで、「●時間を分に換算する」という事は、おあずけなのですか？　#掛算

タグ：掛算

posted at 00:04:06

@hiiragi428 @Rikamom1 【不思議は無い】
なぜ、受験レベルの事を解説する人が、２年生程度のことを守れないのでしょうか？
そこは不思議ではないのですか？　#掛算

タグ：掛算

posted at 00:09:02

@hiiragi428 @Rikamom1 【学ぶにあたっては、順番は大切】
では、２時間を分に換算　は、どうするのですか？
2(時間)÷1(時間)/60(分)
という書き方が出来る学年まで、やらないのですか？　#掛算

タグ：掛算

posted at 00:12:18

@hiiragi428 @Rikamom1 【解説者が、掛け算の持つ意味をどれだけ重要視しているか？どれだけ読者に伝えたいと思っているか？という部分】
つまり、その解説では「２年生用のルールは、どうでも良い」という意味ですね。　#掛算

タグ：掛算

posted at 00:14:13

ntny @nD_ntny

なんかメディア欄が質問箱だらけになって面白くないのでTurboSquidかどっかで100円くらいで買ったモーション流し込んだユニティちゃんのようなもの置いときますね
#unitychan pic.twitter.com/sB0RpOGHHN

タグ： unitychan

posted at 00:15:17

@hiiragi428 @Rikamom1 【それは著書に聞いてください。私が答えられる話ではない】
では、私は
「大手出版社の参考書に書いてあったから、これでいいんだ」
と、他の親御さんや、ネット上に登場する「順序守れ派」に向かって主張しますが、それでよろしいですね？　#掛算

タグ：掛算

posted at 00:18:21

@hiiragi428 @Rikamom1 【ですから、2×60か60×2で換算できますと説明してあげればよろしい】
では、「鉛筆６０本いりの箱を　２個かった。　鉛筆の総数は？」
というときも、2×60か60×2で良いですね？　#掛算

タグ：掛算

posted at 00:21:08

@hiiragi428 @Rikamom1 【なぜ私に聞きますか？　あなたの自由です。】
はい！
では、自由にさせていただきます。　#掛算

タグ：掛算

posted at 00:22:59

@hiiragi428 @Rikamom1 【それは60×2でしょう】
そうなりそうな物ですが、一部の自治体では違うのです。

「学校では６０×●　とする筈だから、家でもそうしよう」と言っていたら、上の学年に行ったときに裏切られてしまいます。
これは困ることなのです。　#掛算 pic.twitter.com/WErQQPhi62

タグ：掛算

posted at 00:28:59

@E_Fessenden 【面積の計算はどうなるんでしょうね？】
そういうのは、“彼ら的には” 別格なのでしょう。
この２者があるという話らしいです。　#掛算
◆　（単位のつく数）×（倍）＝（結果は、もとの数値と同じ単位が）
◆　（単位のつく数）×（単位のつく数）＝（新しい単位が生まれる）

タグ：掛算

posted at 00:31:13

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

@hiiragi428 @Rikamom1 【考え方は人それぞれでいいじゃないですか。】
子ども達は、ひとつの方法を強要されているのに、何を言っているのですか？　#掛算

タグ：掛算

posted at 00:41:19

#掛算 #超算数参考情報。次回の学習指導要領の冊子本の作成が最低でも2ヶ月遅れている。文部科学省本年度後期の調達予定によればwww-gpo3.mext.go.jp/kanpo/gpoIppan...、11月上旬までに学習指導要領の印刷と配送の入札公告がなされる予定だった。しかし印刷調達が公告されたのは12月1日。配送はまだ情報がない。

タグ：掛算超算数

posted at 00:44:11

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

@hiiragi428 @Rikamom1 【おそらく、隣の教室の先生は、微妙に違うことを言っていたりしますよ】
それは、全ての教室で　#掛算の順序が強要されているかどうかは知りません。
が、行われている教室　も　あるから、こうして騒動になているのではありませんか。　#掛算

タグ：掛算

posted at 00:46:44

印刷の公告予定は10月下旬、予定納入期限が1月上旬だった。文科省調達の最新情報は、www-gpo3.mext.go.jp/kanpo/gposearc...で検索する。語句「指導要領」で今年度のヒットは
公告日: 平成29年12月1日
調達機関: 文部科学省大臣官房会計課
件名: 小学校学習指導要領の印刷　一式
だけ(抜粋)。納入期限は3月13日。

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posted at 00:58:59

Yukiko Yokoo @2894chang

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

tiny arcade 届いた。すごーい！👀 pic.twitter.com/CK0IvWzq6y

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posted at 01:05:00

龍ちゃん囲碁棋士&エンジニア @spicyspyigo

#掛算 #超算数指導要領頒布に関する工程全体が約2ヶ月遅れている。指導要領解説に関する調達の情報は今年度はない。一つ前の学習指導要領の時は、指導要領が1998年に告示、解説が翌年5月31日に出版されていた。この調達はどこで見られるのかよく分かりません。

タグ：掛算超算数

posted at 01:10:03

ツイッターで人気な囲碁棋士として生きて行くのが一番向いている気がしてきた（今更

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posted at 01:20:59

川口俊明 @K_Toshiosan

老教授が「私が関わった学校は，だいたい3年で学力テストの成績が向上する」って語っているときに，「それは平均への回帰ですね〜。大学にアドバイスを求めてくるのは，一番成績が下がったときなので，何もしなくても次の年には上がるんですよ」って素で返した心理学の先生，サイコーにクールでした。

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posted at 05:42:01

長男の中学校、ムダな「儀式」が多い。
三者面談での志望校決定も（それ以前に何度も話して決まっているのに）形式的な質疑応答があり、書類を書き、押印し、さらに、推薦を受けるにあたり「決意表明」の小作文を書き、翌朝8:00ジャストに職員室に届ける。1分でも遅刻したら「どうなるかわかるな？」

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posted at 07:31:31

KGN @KGN_works

例の炎上商法「監督」、労災がどうやって認定されるかも理解してないのか……

ああいう人は日本で仕事しないでください、マジで。
「労災認定なんかされたら使用者のオレの責任になるだろ！保険で受診しろ！！」とギャァスカ騒ぐ邪魔な奴（違法）と同じ考え方してますので。

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posted at 07:35:02

→と脅される。
その翌週に校内会議で推薦認定を審議、当日夜に可否を電話連絡するから「連絡が取れるようにしておけ」と指示される。
そして当日夜に掛かってきた電話で「推薦認定可。明日の朝、7:00に登校せよ」と指示される。「これに遅れたらどうなるかわかってるな？」と脅される（再）。

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posted at 07:35:57

KGN @KGN_works

「因果関係を証明する必要が無い」んですよ、労災は。

理由は簡単。
『因果関係を証明しろ、なぞと揉めてるうちに治療機会を失う事の方が有害だから』。
ざっくりと「この時間のこの場所で発生したら労災と言う扱いにする」で括ってしまってさっさと患者救済するもんなんです。

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posted at 07:37:15

KGN @KGN_works

前にも書いてたな、そういや。

「労災なら因果関係がある！と決めつけたい人、その発想は地獄への道だと理解してください」
twitter.com/KGN_works/stat...

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posted at 07:41:44

→その日、私立の推薦認定を受けた生徒は3年生全体の約15%。
通常は生徒が使わない来賓用会議室に集められ、30分待たされた後に校長の訓話を聞いた。（生徒一人一人が決意表明をする、と担任から言われていたが、実際にはなかった。校長訓話スタートが遅く、時間が足りなくなったと思われる。）

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posted at 07:44:22

→「推薦認定」の内容についても散々脅しをかけられていたが、フタを開けてみれば、（えっ、この子は出席日数大丈夫なの？）という生徒まで希望者は全て認定を受けていた。
学校は脅しをかけてコントロールしたいだけ、に見える。

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posted at 07:48:17

→長男から聞いた、校長訓話の内容は「推薦は出すが、ここからは個人の力。しっかり勉強頑張るように。」

そしてその日は、学活の2時間を使って入学願書の書類作成指導。

振込用紙にも全て鉛筆で補助線を引き、丁寧にペン書きして、補助線を消しゴムで消す、を全員揃ってやらされたそうだ。

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posted at 07:53:44

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posted at xx:xx:xx

→ああ、こんなところで小学校の「計算記号も定規で書く」指導が効いてるんですね。（皮肉）

鉛筆の補助線は「引くと綺麗に書けるから便利」なのであって、「引かなくてはならない」ものではない。同様のことは今後の人生でもよくあることだから気をつけろ、と長男に話した。

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posted at 07:58:39

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posted at xx:xx:xx

io302 @io302

ワクチンに関わらず、思春期トラブルの窓口作ってほしい。不登校、引きこもり、育児放棄、虐待、レイプ、妊娠等々、学校や有志の小児科医で対応するのはもう限界に近い。昨日も児童相談所案件で外来1時間占めてしまったし。他の疾患を診る事に手が回らなくなってしまう

twitter.com/kamekurasan1/s...

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posted at 08:01:24

#統計 t検定のためにt分布について理解しないといけない人は多いように見えますが、t検定に合わせたt分布のわかりにくい解説のせいで、t分布について理解できなくなっている人が多いように見える。t検定のことを忘れてt分布について学んだ方が良いような気がします。続く

タグ：統計

posted at 08:02:54

→長男「わかってるって。オイラはどんどん右上がりになる癖があるから、補助線は役に立った。綺麗に書ける人には必要ないけど。暗算できる計算は、わざわざ筆算しなくてもいいのと同じだね」

よろしい、ちゃんとわかってる。

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posted at 08:02:55

#統計確率変数はプログラミング言語で(擬似)乱数函数として実装されていることも知っておいた方が良い。

t分布について理解したかったら、t分布に従う擬似乱数函数を正規分布乱数函数とカイ二乗分布乱数函数を使って自分で書いてみればよいです。

続く

タグ：統計

posted at 08:06:36

Kouji Ohnishi 大西浩次 @koujiohnishi

#統計答え：分布dに従って乱数を発生させる函数を rand(d) と書くとき、自由度νのt分布t(ν)に従って乱数を発生させる乱数函数は

rand(t(ν)) = rand(Normal(0,1))/√(rand(χ^2(ν))/ν)

で作れます。添付画像は #JuliaLang での例です。 pic.twitter.com/v6qvoyr07b

タグ： JuliaLang 統計

posted at 08:12:08

Kouji Ohnishi 大西浩次 @koujiohnishi

機械学習（深層学習（deep learning））で複数の惑星を持つ惑星系 #Kepler90 から8個目の惑星　#Kepler90i を新たに発見。ケプラー衛星のデータより。

論文のメインは機械学習のアルゴリズムについてで、#Kepler90 、 #Kepler80 ほかに付いての適用例を紹介している。 twitter.com/PlanetQuest/st...

タグ： Kepler80 Kepler90 Kepler90i

posted at 08:16:42

#Kepler90　は、地球からおよそ2500光年離れた、りゅう座の方向のスペクトル型G6 - F6の太陽に似た恒星である。ケプラー衛星の観測で、これまで7個の惑星が発見されていた。今回の発見も含めて、8個は、いずれも1天文単位以内の惑星であり、「太陽系のような」とい形容詞はミスリーディングである。

タグ： Kepler90

posted at 08:16:42

#統計すなわち Z が標準正規分布に従う乱数=確率変数で、Λ(ν)が自由度νのカイ二乗分布に従う(独立な)確率変数のとき、

T(ν) = Z/√(Λ(ν)/ν)

は自由度νのt分布に従う確率変数=乱数になります。

複雑なのは分母の √(Λ(ν)/ν)。
これをどう理解するか？

タグ：統計

posted at 08:17:54

#統計分母を理解するためにはカイ二乗分布を一般化したガンマ分布を理解しておく必要があります。

大学1年のときに、微積分でガウス積分とガンマ函数について習ったことがある人は結構多いはず。それらはそれぞれ実質的に正規分布とガンマ分布に関する解説です。極めて基本的。

タグ：統計

posted at 08:20:53

@AS_Insects 同世代の子を持つ知人に何人か聞いてみましたが、ここまでめんどくさいことをやってる学校は近隣市では聞いたことがなくて、うちの子の学校だけなのか、うちの市内の学校の標準なのか、今のところ不明です。

タグ：

posted at 08:22:31

#統計正規分布は知っている人が多いと思いますが、カイ二乗分布も応用上正規分布に匹敵するくらいよく出て来る確率分布です。そして、カイ二乗分布はガンマ分布に一般化される。多次元正規分布に付随して適切に正規化されたガンマ分布がカイ二乗分布。ガンマ分布は正規分布に匹敵するほど基本的。

タグ：統計

posted at 08:24:29

Ninja DAO | CryptoNi @CryptoNlnjaNFT

#統計ガンマ分布の標準的なパラメーター付けに従えばt分布乱数の分母の平方根の中身は

χ^2(ν)/ν = Γ(ν/2, 2/ν)

と書けます。添付画像は #JuliaLang での例です。一般にガンマ分布Γ(α,θ)の平均と分散はそれぞれ αθ, αθ^2になります。Γ(ν/2, 2/ν)の平均は1で、分散は2/νです。 pic.twitter.com/BHE6uURLKu

タグ： JuliaLang 統計

posted at 08:32:57

そもそも実証的な歴史研究を弾圧しないと勝てないような「歴史戦」なら何をやっても勝てないって。

タグ：

posted at 08:37:34

#統計 Zが標準正規分布に従う乱数のとき、正値定数λに対して、 Z/√λ は平均0, 分散 1/λ (標準偏差 1/√λ)の正規分布に従う乱数になります。

だから、Λが正値乱数のとき、Z/√Λ は乱数を発生させるときに平均0の正規分布乱数の分散を乱数Λによって毎回変化させることによって得られる乱数になります。

タグ：統計

posted at 08:41:36

あおじるPPPP @kale_aojiru

こういう指導は、言ってみればキーワードマッチングの刷り込み（強制）で、むしろ数学的考え方からはどんどん遠ざかる。掛順は嘘だから駄目なんだけど、仮に正しくても推奨したくない教え方 pic.twitter.com/UcuB4TCM1g

タグ：

posted at 08:43:18

#統計 ΛをΓ(ν/2,2/ν)に従う乱数とし、σ=1/√Λ で分散 σ^2 を毎回変化させて、平均0分散σ^2の正規分布に従って乱数を発生させると、自由度νのt分布に従う乱数が得られるわけです。

正規分布とガンマ分布に親しんだ上で、これをt分布の定義だと思うとt分布は易しくなります。

タグ：統計

posted at 08:46:42

#統計要するに、t分布乱数は、毎回分散をランダムに変化させた場合の正規分布乱数に他ならないわけです。

これさえおさえておけば、後は、分散をガンマ分布に従う乱数Λによって σ^2=1/Λ とランダムに決めることがどういう感じのことかを理解すれば、t分布も理解できるわけです。

タグ：統計

posted at 08:50:34

#統計 Λがガンマ分布Γ(α,θ)に従う乱数のとき、その逆数V=1/Λが従う確率分布を逆ガンマ分布と呼びます。それをinvΓ(α,τ), τ=1/θと書くことにしましょう。その確率密度函数は

p(v) = (定数)×exp(-τ/v) v^{-α-1}, v>0.

t分布の文脈で、vは正規分布の分散を意味します。続く

タグ：統計

posted at 08:57:59

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

#統計逆ガンマ分布の確率密度函数は

p(v) = (定数)×exp(-τ/v) v^{-α-1}, v>0.

分散vがこの分布に従わせることは、分散vがほぼ0になる確率はほぼ0でかつ、分散vが非常に大きくなることを許すということを含みます。v→∞でのp(v)の減少速度はvの-α-1乗のオーダーで遅い(右側の裾が重い)。

タグ：統計

posted at 09:02:38

#統計 t分布の文脈では、正規分布の分散を右側(大きくなる側)の裾が重い逆ガンマ分布に従う乱数で毎回決めることになるので、t分布に従う乱数はその分だけ外れ値を出し易くなります。このような理由でt分布は両側の裾が重い分布になるわけです。

タグ：統計

posted at 09:05:35

KAMEI Nobutaka @jinrui_nikki

「歴史戦」と誇らしげに見出しに掲げていますが、なるほど、理屈の通らない無理筋のケンカを売り、オウンゴールで失点を重ね、それゆえに被害妄想に陥って、さらに相手を否定しては自分を窮地に追い詰め、という、世界で有名な日本の一部が仕掛けている歴史戦とよく似ている。
www.sankei.com/world/news/171...

タグ：

posted at 09:05:50

#統計逆ガンマ分布の確率密度函数は

p(v) = (定数)×exp(-τ/v) v^{-α-1}, v>0.

自由度νのt分布ではα=τ=ν/2になります。そのとき、逆ガンマ分布の平均は1で、νが大きくなればなるほど逆ガンマ分布の裾は軽くなり、分散vの分布は1に集中して行きます。νを大きくするとt分布は標準正規分布に近付く。

タグ：統計

posted at 09:12:12

#統計適当なプログラミング言語で、ガンマ分布や逆ガンマ分布の確率密度函数もしくは累積分布函数のグラフをプロットしまくれば何が起こっているかをすぐに理解できます。

問題は「適当なプログラミング言語」を使える環境を整備して使い方を覚えることなのですが。

タグ：統計

posted at 09:14:45

てぃーびー @tbpgr

"とても充実した内容で、独学でやるとかなり時間が必要そうな感じでしたので、本当にもんりぃ先生に感謝です。先生は2回目やりたいと言ってくれていたので、また開催したいですね" / “「Unityとは？」から始める実践入門 ~Uni…” htn.to/5odChs

タグ：

posted at 09:18:28

ああ南京失陥から80周年なのか。んじゃ僕は時期を見て南京の報復に国民党がやった日本本土空襲の記事でも書こうかな。信じられないかもしれないけど本土初空襲したのは米軍じゃなくて中華民国軍。中国がどうやって日本本土を空襲したのか。これがとても面白い。

タグ：

posted at 09:22:22

enshot @enshot

東大の加藤晃史先生による高校生のための変分法入門です。パワポ275ページの超力作。ここまで噛み砕けるかというくらい噛み砕いています。高校生は勿論、初めて解析力学を学ぶ学生にも良いのではないでしょうか。
high-school.c.u-tokyo.ac.jp/20160205.pdf

タグ：

posted at 09:24:43

#統計 invΓ(ν/2,ν/2)の確率密度函数のグラフ。右側の裾が重い分布になるのですが(ν=3のプロットを見よ)、ν→∞で1に分布が集中して行きます(ν=1000のプロットを見よ)。

プロットにはiPadから、

next.juliabox.com

を使いました。誰でも無料でブラウザから気軽に利用できます。 #JuliaLang pic.twitter.com/vaMip0a2lw

タグ： JuliaLang 統計

posted at 09:31:12

#数楽数式処理と簡単な数値計算には

www.wolframalpha.com

を利用し、数値計算および少し面倒な計算には

next.juliabox.com

を利用することは、定跡化(定石化)されてよい手筋だと思います。 #JuliaLang を無料で使えるjuliaboxでは結構CPUを使わせてくれます。太っ腹。

タグ： JuliaLang 数楽

posted at 09:36:04

#数楽簡単じゃない数式処理も無料でかつブラウザからやりたければ cocalc を使ってみるとか

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：数楽

posted at 09:47:49

#数楽日本は中高生へのパソコン普及率が低いらしいのですが、コンピューターで計算する経験であれば、以上で紹介したサービスを利用すれば、iPhoneやAndroid携帯のブラウザからでも何とか可能です。

タグ：数楽

posted at 09:54:58

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#数楽私の経験では、中高生くらいのときには、大人が仕事で使っている道具と同じものを使いたいものだと思います。以上で紹介した WolframAlpha, JuliaBox, CoCalc はプロも使用している「本物」の道具です。使いこなせれば相当に立派なものだと思う。

タグ：数楽

posted at 10:01:18

白血病となにか(原発労働とか)との因果関係なんて立証できっこないわけで、立証しないことを前提に労災認定するのは労働者にとって「よいシステム」なのでは。これを「労災認定されたから因果関係が立証された」とか言い続けてると、そのうちに本当に「立証されない限り認定しない」になるかもだよ

タグ：

posted at 10:10:52

中国軍による日本本土初空襲作戦はアメリカから買ったB-10爆撃機に日本軍の悪行を書き連ねたビラだけ搭載したの夜襲だった。佐世保、長崎等九州北部に100万枚を投下したものの、風に流され殆ど海上に落ち、また地上に落ちたものも警察によって回収されたため、日本国民の目に触れることはなかった。

タグ：

posted at 11:40:41

B-10は見事帰還。ビラの投下も失敗と言って良く戦術的には何の意味もない作戦だったけど、そもそもこの日本本土初空襲は実行することに意義があった。暴支膺懲を掲げ大陸でﾋｬｯﾊｰやってる日本軍に対して中国軍は民間人を攻撃対象にしないというプロパガンダを広めることが目的だった。

タグ：

posted at 11:40:42

そして実際にこの「人道爆撃」成功の事実は中国から世界へと発信され、わるい悪の帝国日本に侵略されるかわいそうな中国として世界の同情を買うことに成功。紙は爆弾よりも強し。だったのでーある。でも、もし爆弾搭載してたらそもそも航続距離足らなかったんじゃないかなあ？

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posted at 11:40:42

Youm_事実が大切 @_Youmn

これは貴重な魚拓。#読売は記事を消したのか！RT @bythepark163: @shima_usa96 ヨミドクターの森内先生の記事の魚拓です。
megalodon.jp/2016-1228-0911...

タグ：読売

posted at 11:55:04

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Kazunori Sato @kazunori_279

グーグル、第2世代の機械学習用チップ「TPU2」の詳細を公開 japan.zdnet.com/article/351120... pic.twitter.com/1Pivmrs6ef

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posted at 13:50:56

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積分定数 @sekibunnteisuu

@hamuko_t 失礼します。

他の方も指摘されていますが、娘さんは間違っていません。
間違っているのは、特定の順序のみを正解とする算数教育の流儀です。

それを踏まえた上でどう対処するか、ということになります。

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posted at 14:11:25

積分定数 @sekibunnteisuu

@hamuko_t バツになっても気にしないのがベストです。テストは理解度を測ることが目的です。採点基準がおかしいのだから理解度が正しく測られていないわけです。理解しているのだから気にすることはありません。

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posted at 14:13:10

積分定数 @sekibunnteisuu

@hamuko_t 無理にマルをもらおうとすると、「答えの単位と同じ単位を前に持ってくる」などの方策を身につけることになりかねません。

そうなると、問題の一部だけ見て式を書く、という悪い癖が付き将来的に算数・数学が苦手になります。

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posted at 14:14:39

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はむこ(ハム) @hamuko_t

@sekibunnteisuu 掛け算順序についての他のツイートも大変参考になりました。順序が違うことを何故気にしなくての良いのか、自分の中で大分整理されたように思います。親はこうしてあれこれ考えますが、娘には「気にするな」と簡単に伝えます。

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posted at 14:57:45

#JuliaLang

next.juliabox.com で作画。
Julia言語+Python matplotlib.pyplot による作画。

linspaceは等間隔の数列の作成
pdfは確率密度函数
pdf.(d,x) と . をつけると数列xの各要素に作用
plotは点と点を次々に線で結ぶプロット pic.twitter.com/Y1ToNn2uxI

タグ： JuliaLang

posted at 15:02:48

#JuliaLang

実軸上の点の分布 X (1次元配列や数列)のヒストグラムの表示は

using PyPlot
plt[:hist](X, normed=true, bins=100, range=(-5,5))

のような感じ。normed=trueで縦軸を確率密度函数のスケールにして作画してくれる。ヒストグラムを確率密度函数と重ねてプロットしたいときに便利。

タグ： JuliaLang

posted at 15:08:44

#JuliaLang plotは単純に点と点を次々に線で結ぶだけなので、乱数で点の場所を決めると添付画像のようになる。同様の方法で円なども表示できます。最後の行の

axes()[:set_aspect]("equal")

は縦横のスケールを等しく表示させるためのおまじない。正方形型に作図したい場合に便利。 pic.twitter.com/7rzV0hSdgg

タグ： JuliaLang

posted at 15:20:39

Rui Ueyama @rui314

OSI 7層モデルを使ってプロトコルを教えるのはやめたほうがいいんじゃないかなぁ。OSIは過剰設計で誰も使わなかったわけで、そのモデルを説明しても仕方ないというか、実際のEthernet/IP/TCPを直接普通に説明すればいいだけのような。OSIにどうマップされるかはトリビア的な話。

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posted at 15:23:24

#統計 2変数函数について、みばえのよい3次元グラフを作るのも面白いのですが、数学的詳細を確認するには

matplotlib.org/api/_as_gen/ma...
pcolormesh

が便利だったりします。使用例は

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

にあります。Kuramoto modelのシミュレーション。

タグ：統計

posted at 15:31:07

#JuliaLang PyPlotで日本語フォントを使う方法は

gist.github.com/genkuroki/e748...

を見ればわかります。試行錯誤の過程も残してあるので、Julia言語側でPythonのオブジェクトの中身を確認する方法もわかります。他にも色々。

タグ： JuliaLang

posted at 15:38:57

#JuliaLang showallを使えばよかった。

タグ： JuliaLang

posted at 15:40:15

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posted at xx:xx:xx

Riko Muranaka/村中璃子 @rikomrnk

#JuliaLang 推定密度で色付けした散布図を描くには、kernel density法で密度推定して、補間ikを作って、確率密度函数pdf(ik,x,y)で色付けします。 pic.twitter.com/Gqa2LodPMv

タグ： JuliaLang

posted at 16:48:56

平易な言葉で私より上手に私の話を伝えてくれている、市民タイムズ掲載の私の講演録をまとめてアップします。私の記事を読んだことがない、話を聞いたことが無いという人も、受賞スピーチがより理解できるようになるかも。スピーチ「10万個の子宮」はこちらから note.mu/rikomuranaka/n... pic.twitter.com/qvWLkMfc1T

タグ：

posted at 16:56:07

新帯秀樹 Hideki Shintai @hs_heddy

#JuliaLang 上の pcolormesh バージョン pic.twitter.com/A5G41KmdfV

タグ： JuliaLang

posted at 17:01:35

LSTMネットワークの概要 qiita.com/KojiOhki/items...

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posted at 17:18:19

@kuromoyo

MXNet の LSTM サンプル、CPU で43時間40分かかった処理が GeForce 1080 Ti で 38 分で終わった。計算中の専有 GPU メモリは 0.967GB / 11.172GB しか使っていなかった。CPU といっても 1C1T しか使っていないようだったが、単純に 8 で割っても 6 時間くらいかかったろうな。

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posted at 17:25:22

@TechPcho

ディ〜プな人々に「へー、物理の人もarXivとか使うんだ！」と言われて肩をふるふる震わせる夜

タグ：

posted at 17:40:50

#JuliaLang もとの混合正規分布とそのサンプルの密度函数のプロットを横に並べて表示。右が真の分布。左はそのサンプルの分布。

subplot(122)は縦1×横2と並べるうちの2つ目という意味。

重なる場合にはtight_layout()のおまじないを使う。 pic.twitter.com/CucoyzU54I

タグ： JuliaLang

posted at 17:46:26

#JuliaLang

subplot(234)

と

subplot(2,3,4)

は同じ意味。たくさんのプロットを長方形型に並べて表示できる。

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posted at 17:50:10

金子洋一神奈川20区（相模原市南区、座間 @Y_Kaneko

#JuliaLang 添付画像のような凝った配置にするには

matplotlib.org/devdocs/api/_a...
subplot2grid

を使える。具体例は次のリンク先にある。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/wOe6lZj7td

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posted at 18:01:07

年収850万円以上の会社員に対して増税するとの報道だが、850万という数字に意識が集中してしまって、それが高いのか低いのかと議論しがちだが騙されるな。これは増税自体を前提とし、避けられないものと思い込ませる霞が関のテクニックだ。今、必要なことは個人の消費を伸ばすこと。増税自体が悪だ。

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posted at 18:20:56

#JuliaLang この例も有益だと思う。

x = collect(linspace(-6,10,200))
は-6から10までの200個の等差数列を集めて1次元配列にしたもの。縦ベクトル扱い。

x’はその転置。横ベクトル扱い。

x, y が縦ベクトルのとき、f.(x’, y)は f(x[j], y[i])を並べてできる行列(2次元配列)になる。iが縦方向。 pic.twitter.com/yc4Phb1Jhi

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posted at 18:21:52

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#JuliaLang の文法はほぼアルゴリズム説明用の擬似コードであり、しかもforループが速いので、Cのような感覚でダサいコードを書いても十分に実用的。

しかし、函数の後や演算子の前に . を付けて書く文法をマスターするとforループを大量に回避できる。しかも . はメモリ的にも効率的。

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posted at 18:26:40

`死にたい` is deprecated, use `にゃーん` instead.

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posted at 18:30:49

#JuliaLang

sin.(x) は配列xの各要素にsinを作用させた結果。xがd次元配列なら、sin.(x)も同じサイズのd次元配列になる。

行列A,B(2次元配列)についてA*Bは行列としての積。A .* Bは成分ごとの積になる。しかもAとBのサイズが違っている場合には適当にサイズを拡大して成分ごとの積を作ってくれる。

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posted at 18:31:15

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#JuliaLang

xが長さ3の縦ベクトル(1次元配列)でyが長さ4の横ベクトル(1×4の2次元配列)のとき、f(x, y) は f(x[i], y[1,j]) を並べてできる3×4行列(2次元配列)になる。たとえば、x .+ y は3×4行列になる。

この仕様は慣れると非常に便利。

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posted at 18:35:21

パゲ（ｻﾞﾗｻﾞﾗとﾂﾙﾂﾙの往復） @yasuo3704

#JuliaLang

X, Yが1次元配列のとき、

[f(x,y) for x in X, y in Y]

は行列(2次元配列)になる。X方向が縦でY方向が横。2次元配列以外の任意次元の配列も同様に作れる。

ただし、配列を繰り返し確保しまくると、メモリ効率が悪くなり、計算速度もかなり落ちるので注意！

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posted at 18:39:55

ワタシが築地で働くようになってビックリしたのは、日ソサケマス交渉の不調で鮭屋が倒産したり、アフリカの戦争でタコやマグロの入荷が減って高騰したりした事
世界がある程度平和で近隣諸国と友好的でないと、日本は食い物に事欠く国なんだな、て実感したな

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posted at 18:44:34

トナカイ @tonakai

無駄のない無駄な発想力 @al_mudahassou

お気に入りのストールに穴があいて落ち込んでいたら、妻が僕のだいすきな猫のかたちに繕ってくれた話、しましたっけ… pic.twitter.com/Vl87BCpqRb

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posted at 19:08:40

YAHOO知恵袋の
「就職決まらないから死にたい」
って質問に対して
「大企業に勤めてますが死にたいので大丈夫です。頑張ってください」
がベストアンサーなのは
この世の未来であり闇。

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posted at 19:30:09

非公開

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posted at xx:xx:xx

まとめ管理人 @1059kanri

インド映画「Baahubali 2」のワンシーンだそうですが、衝撃的すぎる城攻めでちょっと形容する言葉も見つからないｗ
www.youtube.com/watch?v=088c8_... pic.twitter.com/BEcKLKnO4U

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posted at 21:38:39

the_spoiler @don_jardine

想田監督には正義感というより自分の誤りは絶対に認めないという強い意志しか感じられない。

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posted at 21:51:17

@K9231 いきなりで失礼します。
【かけ算の式の順番】は、このような話です。
www.asahi.com/edu/student/te...
しかしこの考え方はここ数十年かけて広まってきた物なので、@K9231 さんの行っていた小学校ではそうしていなかったかも知れません。
（続きます　#掛算

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posted at 22:16:48

@K9231 続）また、この考え方は中学以降では通用しないので、中学生のうちに忘れてしまったとしても、それもまた正常です。（「中学では、#掛算の順序を問われることは少なくなるのでどうでも良くなる」ではなくて、「色んな事が、順序どうでも良いという事の上に成り立っている」のです。）（続

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posted at 22:17:31

この日本本土初空襲。宮崎駿氏の著作で知ったというリプを何件も貰った。ミリオタ界における氏の影響力の強さを改めて実感。僕は台湾の岡山にある空軍軍史館見学した際に初めて知った。岡山は高速鉄道の駅あるし行きやすいのでオススメ。

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posted at 22:18:13

@K9231 続）この「 #掛算の順序は片方だけ」の困ったところの一つは、「上の学年でもそうするのか」が曖昧なところです。
「1.5g を mg に変換する」というとき、1.5×1000派　と　1000×1.5派　がいるのです。自分の子が実際に上の学年に行ったとき、どっちの先生に当たるか
happylilac.net/keisan-tanni6n... （続

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posted at 22:19:18

@K9231 続）なってみるまで分からないのです。これは困った事です。
おそらくお子さんは、３年生の前半まであと何回か #掛算のテストがあるので、「マルをもらうために一時的に従う」のはやむを得ませんが、「これが後々役に立つんだ！」とマジで叩き込む意味はありません。（続

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posted at 22:20:01