黒木玄 Gen Kuroki
- 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。
2020年03月01日(日)
プログラミングしか趣味がないが病気してから一切触れてない
データサイエンス関連の本は読んでるけど付いてけなくなりそう
入院中にc#8.0出てるし
JuliaとかいうCくらい速くmatlb並に行列演算できてPythonくらい書きやすくR言語くらいデータ処理しやすい謎言語があるらしい😰
この世界は速すぎる😵
タグ：
posted at 00:15:02
【話す機会を逃したシリーズ】小学校の掛け算順序問題について - とのとの雑記 ～人生トラックリセマラ～ tononza.hatenablog.com/entry/2020/02/...
タグ：
posted at 00:35:30
＞まず、Twitterで共感を得ている人々は、全員間違いなく「かけられる数」と「かける数」の違いを明確に理解した小学生であった、ということだ。その数学教授もそうだったに違いない。
何故こんな事を断言できるのだろうか？
タグ：
posted at 00:37:32
#数楽 #Julia言語
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
exp(it) のべき級数展開の動画を作り直した。
t が 0 から 2π のまで pic.twitter.com/3zfR9Xqrr5
posted at 01:03:43
#数楽 #Julia言語
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
t が 0 から 6π まで pic.twitter.com/tXBpCRxWil
posted at 01:03:44
ReRT: ［階層モデルでのWAICについて]黒木さんのツイート、清水さんのスライド、松浦さんのこの解説をとても参考に勉強させてもらいました。あとWatanabe2018(green book)も。statmodeling.hatenablog.com/entry/waic-wit...
タグ：
posted at 01:43:33
#Julia言語 数え切れないほどプロットして来たリーマンのゼータ函数の非自明零点
log(abs(ζ(s))) の値で色を付けてプロット。
実部 = 0.5 のラインに零点が並ぶ。
「リーマンのゼータ函数の実部が0から1の間にある零点の実部はすべて1/2である」というのがリーマン予想。
gist.github.com/genkuroki/b0a3... pic.twitter.com/zBni9We3Yb
タグ： Julia言語
posted at 01:46:47
#Julia言語 リーマンのゼータ函数の虚部が10以上の様子は
Σ_{n=1}^∞ exp(-(n/N)^2)/n^s
で結構よく近似される。その事実を使ってプロットするとこうなる。上とほぼ同じ。∞個足すのは無理なので100個しか足していない。
これは、リーマン予想のお手軽な数値的確認法。単に足すだけでよいので簡単。 pic.twitter.com/RJTPAPBjUq
タグ： Julia言語
posted at 01:49:45
#Julia言語 #数楽 どうしてシンプルなカットオフ因子をかけて単に足すだけでリーマンのゼータ函数を近似計算できてしまうかについての非常に詳しい解説は
nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
ディリクレ級数の滑らかなカットオフ
にある。これを読むとディリクレ級数の解析接続の極の意味がわかる。
posted at 01:52:33
次のプレプリントはこれらの解説の実問題への適用例になっています。twitter.com/katzkagaya/sta... twitter.com/katzkagaya/sta...
タグ：
posted at 01:52:53
#数楽 渡辺澄夫著『ベイズ統計の理論と方法』におけるベイズ統計での自由エネルギーのサンプルサイズ→∞での漸近挙動は、ベイズ統計における分配函数に対応するゼータ函数の極の様子から分かる仕組みになっている。ゼータ函数の極は非常に大事。詳しい解説が
nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
にある。
タグ： 数楽
posted at 01:55:26
#数楽 オイラー積を通して、x以下の素数の個数と直接関係するのはリーマンのゼータ函数ζ(s)の対数微分である。対数微分の極の全体は元のζ函数の極と零点の全体に一致する。こういう形でリーマンのゼータ函数の零点の位置が素数の分布と関係する。解説が
nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
の3.4節にある。
タグ： 数楽
posted at 02:00:38
#数楽 #Julia言語 いつも、リーマンのゼータ函数だけだとつまらないので、ガウスの整数環 Z[√-1] のデデキントのゼータ函数を最も素朴だと思われる方法で計算してみました。
これも絶対値の対数のプロット。
やはり零点が実部0.5のラインに並んでいます。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/FT6F8p6xTo
posted at 03:05:39
こういう素朴なことを気軽にできる点が #Julia言語 の非常に良い点だと思います。コードを見ればわかるように、素朴にforループを回して足し上げているだけです。
そういう計算が遅いと数学的に相当に非自明な工夫が必要になってしまいます。 pic.twitter.com/u4FNV07Kti
タグ： Julia言語
posted at 03:08:37
いつもGitHubかSlack上でコミュニケーションしてる人と初めて対面で会うのちょっと緊張したけど、JuliaとJunoの話はもちろんベルリンの街についても色々教えてくれてめちゃくちゃ楽しかった。
そしてJuno v1.0でJuliaConやろうっていう新たなモチベもできた。わくわく。
タグ：
posted at 03:25:07
｢ベイズ主義vs頻度主義論争は不毛と言ってる人たちも、渡辺ベイズという教条に陥ってる｣という皮肉は的外れだよね。本人たちは上手いこと言ってやったつもりなのかもしれないが……。主義による統計学を批判している人は、既に解消された論争を掘り起こすことの不毛さを指摘しているだけでしょう。
タグ：
posted at 06:27:33
@Feudal_lord_k3 今時間がないのですぐには出せないけど、いくらでもいます。
＞多数の子供たちを扱う教員がまとめて概念を理解していない子をあぶり出すには、この方法が有効
と言っている算数教育の専門家はいるのでしょうか？
タグ：
posted at 07:29:31
#統計 ‼️‼️‼️
島谷健一郎『ポアソン分布・ポアソン回帰・ポアソン過程』(2017)はコンピューターシミュレーションでも遊べるくらい具体的な例を通して、基本的かつ普遍的な考え方を解説している気持ちの良い本です。
数学が得意な人が娯楽で読むには非常に良い本だと思う。
twitter.com/paul_painleve/...
タグ： 統計
posted at 10:49:17
47秒ぐらいから。大谷義夫医師。「ここで簡単にPCR検査できれば絶対に違うと言いきれるんですけど」←誤り。検査には偽陰性があるので検査できても「絶対に違う」とは言い切れません。 twitter.com/tiger_1225/sta...
タグ：
posted at 10:52:36
偽陰性について理解していないか、理解した上で患者に嘘をついているか。どちらしててもとんでもない。いくらなんでもここまで阿呆なことをテレビカメラの前で言うとは信じられないので、フェイクの可能性も考えるけど、字幕だけならともかく音声でもそういっているからねえ。
タグ：
posted at 10:53:08
気軽にクリニックで検査できるようになったら、「絶対に違う」と言い切るヤブ医者のせいで、本当は感染しているのに偽陰性でお墨付きをもらった患者さんが出歩くだろうね。テレビはもうちょっと、出演させる医師を選んだらどうだろうか。
タグ：
posted at 10:56:26
突然の休校、給食業者に衝撃 「涙止まらない」国に補償要求へ 発注済み2万食どうなる（京都新聞） - Yahoo!ニュース headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200229-...
タグ：
posted at 10:56:44
#統計 上で紹介した島谷さんの本はKindle版もあって、Kindle版は紙版の半額です。
www.amazon.co.jp/dp/B076LVLLSF
twitter.com/mrkn/status/12...
タグ： 統計
posted at 11:39:13
Re: RT なんか変な人がいるんですね。
統計学に限らず、数学的道具を使わざるを得ないケースでは、テクニカルな部分の理解が重要。テクニカルな話の理解は大変だし、よく間違うし、理解していても説明が難しい。
そういう所を「主義」や「(擬似)哲学的言説」で何とかしようとするのは誤り。
タグ：
posted at 12:05:44
典型的にダメなのは、ベイズ統計の解説を「主観主義」の話をして切り抜けようとするスタイル。
「頻度主義vs.ベイズ主義」という発想を背景にしているせいで、ベイズ信用区間(確信区間)の説明だけではなく、「頻度論」の通常の信頼区間についてもおかしな説明がされていることも多い。
タグ：
posted at 12:18:12
尤度函数やベイズ統計において事後分布をモデルのデータへの適合の仕方の判断材料として使うことは合理的です。
何らかの方法で正規化された指標の方が分かり易い場合があるという意味で、尤度函数より事後分布の方が分かり易いと言うことも間違いではない。
続く
タグ：
posted at 12:32:32
しかし、そういう技術的に合理的な考え方だけで済ませずに、「主義」を持ち出すと非常に怪しげな議論になります。
最悪なのは、定義は異なっているがほぼ同じ数値になることが分かっている指標について、
頻度論では○○ではないが、ベイズでは○○だと解釈できるので分かり易い
のように言うこと。
タグ：
posted at 12:32:35
「主義」や「立場」が変わると、同じような値になる指標から得られる結論を変えることができると堂々と主張するのはさすがにみっともない。
上の○○の部分の例は「研究仮説が正しい確率」です。
特に豊田秀樹さんとその擁護者達には問題がありすぎると思う。
タグ：
posted at 12:35:43
二項分布の正規(normal)分布近似で作ったP値(ある種の確率の近似値)
と
ベイズ統計の事後分布(posterior)で測ったある種の確率
がよく一致している場合があることを示す動画。
これを見れば、定義が違っていても似たような値になる場合があることがよく分かる。
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ：
posted at 12:42:53
#Julia言語 #Turing
Turing.jlのbuildしたらエラーが出てしまうという問題に悩んでいる人は
github.com/TuringLang/Tur...
Build failing. "AbstractChains not defined" #1121
を参照。
]add Turing@0.8.3
を実行してみて、適当に他のパッケージをrmして試行錯誤してみる。続く
posted at 13:27:05
#Julia言語 #Turing
Julia v1.4.0-rc2.0 に Turing を入れて build したら、Libtask.jl の build でこけます。解決方法は知らない。
github.com/TuringLang/Lib...
Libtask does not support Julia 1.4.0 #50
posted at 13:27:06
元ツイートでは「マクスウェルの悪魔です」的に書いてあるけど、実際はミクロな状態選別を行う悪魔的な機構ではなくて、単純に真の安定なマクロ状態（ネマチック）とは別の準安定（ジャミング？）に引っかかってる所に多少のエネルギー加えて逃して助けてやってるわけだよね。限りなく熱力学の範囲内！
タグ：
posted at 13:31:31
非公開
タグ：
posted at xx:xx:xx
「#掛算 の順序を守ると割合を理解するうえで効果がある」などと言う人は、
「あなたは、食塩水中の食塩の量を求めるとき 濃度×全体 でも良いと言うのですか？」などと言い放ってしまう。@sekibunnteisuu twitter.com/KntyMrk/status...
タグ：
posted at 16:18:29
Turbulence is everywhere, but it is one of the least understood phenomena in classical physics. Now, researchers may have identified a fundamental mechanism by which turbulence develops by smashing vortex rings head-on into each other buff.ly/388p3bb pic.twitter.com/LQQ5T9EJ7h
タグ：
posted at 16:20:35
非公開
タグ：
posted at xx:xx:xx
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
For those who wanna reproduce the tweet
#Julialang
#Julia言語 (Japanese edition Julialang hash tag) twitter.com/markkitti/stat... pic.twitter.com/SzLQltnIBM
posted at 16:51:57
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
docs.julialang.org/en/v1/manual/u...
のテーブルを見ながらすると簡単だった pic.twitter.com/LnpwdjTXAW
タグ：
posted at 17:11:11
1枚目は1987年にブダペストで撮られた母と子の写真。
2枚目は2020年。
娘さんは33歳の立派な科学者となったそう。 pic.twitter.com/VCohX4CK7s
タグ：
posted at 17:29:00
Enrico Catalano @enricocatalano4
This week at @UniOslo talk about the discovery of Niels Henrik Abel’s 1823 Paper on Fractional Derivatives and a framework for fractional-order calculus with appropriate notation for non-integer-order integration and differentiation @abel_prize and @HLForum pic.twitter.com/Ahths6p2Nc
タグ：
posted at 21:15:31
#統計 例: Gamma(α=10, θ=0.1) 分布で生成したサイズn=10のガンマ分布モデルの事後分布をプロット。事前分布は台が十分広い一様分布。
☆が真値、◆がMAP推定値(今の場合は最尤推定値と同じ)、◯は事後分布(posterior)の平均(=EAP推定値)です。
EAP推定値が事後分布の台から外れていることに注目。 pic.twitter.com/zCfhT88kip
タグ： 統計
posted at 21:20:52
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
？？？「きこえますか？６４Coreで、１２８すれっどで、
Juliaをビルドしまくるのです。」 twitter.com/bicycle1885/st...
タグ：
posted at 21:28:24
#統計 サンプルを生成した分布がGamma(α=2, θ=0.5)の場合
☆が真値、◆がMAP推定値(今の場合は最尤推定値と同じ)、◯は事後分布(posterior)の平均(=EAP推定値)です。
EAP推定値が事後分布の台から外れかけている。
#Julia言語 ソースコード↓ (汚いです)
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/kAsoeMpXnX
posted at 22:22:22
#統計 訂正
❌サイズn=10のガンマ分布モデルの事後分布
⭕️サイズn=10のサンプルから作られるガンマ分布モデルの事後分布
「サンプルから作られる」が抜け落ちてしまった。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 22:41:25
#統計 事後分布の平均のずれ方に納得できなかったので(不安はいつも消えない)、事後分布の対数の例もプロットしてみました。
対数を取って確認したら(添付画像の右半分)、左側と上側に結構のびていました。
足し上げ時の重みが小さくても遠く離れていれば平均には影響を与えることができる。 pic.twitter.com/TF4bpKPVkL
タグ： 統計
posted at 23:22:54
#統計 リスク最小化で「主観主義」に基く「ベイズ推定」を解説しているとみなせるものには
to-kei.net/bayes/decision...
決定理論とは？簡単にわかりやすく説明
to-kei.net/bayes/bayes-es...
ベイズ推定量は、事後分布の平均と一致する
(互いに相互リンク)
などがあります。
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 23:31:55
