黒木玄 Gen Kuroki
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2020年08月07日(金)
#Julia言語
pkg> add Plots
julia> using Plots
とすると、最初の1回目だけに生じる長時間のprecompileが実行される。そこは気にするべきではない。
2回目以降のusing Plotsにかかる時間が気になるならNightly buildのv1.6.0-DEVを試すと幸せになれるかも。
続く
twitter.com/KageAzusa/stat... twitter.com/kageazusa/stat...
タグ： Julia言語
posted at 10:05:49
#Julia言語 別の解決法
IJulia.jlでJupyter notebookを使う。
Jupyter notebookは実行した結果の記録も同時に残したくてかつ小さな仕事をするのに向いた道具です。
最初のセルでusing Plots; plot(sin)を実行して、次のセルにコードを書き始めれば待ち時間は実質ゼロ。
github.com/JuliaLang/IJul...
タグ： Julia言語
posted at 10:29:42
再投稿
私は自分ちの子には
「問題中の数値を変えて簡単にした問題に挑戦してみよう」
とか
「問題を楽に解くためのコツは、解けと言われた問題だけではなく、解けと言われていない無数の問題を同時に解いてしまうことだ」
といつも言っています。さらに
「テストの点数はどうでもよい」(笑)
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posted at 11:04:33
あと、
「計算ミスをしてもよい」
とも言っている。
むしろ私の側がアホな計算ミスをしたら、子供に見せに行く。
大人だってできないこと(計算ミスをしないこと)を子供だけに要求しちゃいけない。
理解するための試行錯誤をできるようになってくれれば他のことはどうでもよいとさえ思っています。
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posted at 11:05:12
細かいミスに神経を使う余力があるなら、「問題を少し改変してより易しい問題に直してみる」というようなことに頭を使った方がよいです。
解けと言われた問題ではなく、改変して易しくなった問題を解いても意味が無さそうに思うかもしれませんが、そうではありません。むしろそこに極意がある。
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posted at 11:11:37
大学生に「問題の答えを見てもいいですか？」のような質問をされることがあるのですが、
「見てもいいですよ」
と即答する。ただし、
「でも、答えを見ても分かるとは限りませんよ。答えを見たらすぐに理解できるような簡単なことはやっていない」
と言ってしまふ。本当にやっていない。
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posted at 11:33:53
しかも、教科書の答えが間違っていることがよくある。
間違った答えが書いてある教科書を「これは非常によい本です」と紹介することもよくある。
人間だったら普通にやってしまう細かなミスが本質的であるような浅はかなことをやる気はまったくない。
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posted at 11:36:28
期末レポート提出の季節
絶対にやってはいけないことは、他人による仕事の結果を、まるで自分の力でやり遂げたことのように見せて、レポート内で利用すること。
これは研究者でもあるレポートの採点者を確実に激怒させる。これだけは絶対にやってはいけない。
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posted at 11:52:04
添削してみた。
❌地域住民→⭕️一部の地域住民
❌社会の求めで始まった→⭕️一部の人たちの求めで始まった
❌なんだかなあ→⭕️当然そうなるよなあ
一部の人たちの高校生に対する不当な要求を拒否することは高校の大事な社会的役割の1つだと思います。高校側が高校生を守るべき。 twitter.com/peoxaqp48w5ncu... pic.twitter.com/Id2iRFgAeX
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posted at 12:11:04
conversion_x氏曰く【大人の実務で見積書の類は「単価×個数＝総額」と決まっている。】
さすがに大人の世界でそれを言ったら、「こいつ、本当は、見積書の類を書いたことがないんじゃないか」と馬鹿にされて終わり。
かけ算順序固定強制指導の擁護者の中にはこの手の社会常識がない人達がいる。 twitter.com/conversion_x/s... pic.twitter.com/zRLoMaB2W7
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posted at 12:41:24
賛成！
高校側は高校生の人権を守るために一部の地域住民の不当な要求を明瞭に拒否しないとダメ。
他人の人権について何も考えない一部の困りものの地域住民と一緒に高校側が高校生に不当な要求を押し付けることは、社会的に許されてよいことではない。
twitter.com/krwnkmtr/statu...
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posted at 12:46:50
#Julia言語 Julia v1.4.2からそれ以後にかけて2D Isingのコードで速度劣化が起こっていることについて
github.com/JuliaLang/juli...
で指摘されている擬似乱数の問題と無関係なことを確認するために、函数の外で擬似乱数の配列を作ってやり直してみました(結果は添付画像)。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/bb2GCMLmxk
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posted at 16:23:40
#Julia言語 テストコードも整理して、全部で36行に縮めた。正方格子の2次元イジング模型のシミュレーションのシンプルなコードの例としても教育的だと思います。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/GVAk6VexlP
タグ： Julia言語
posted at 16:26:10
#Julia言語 そのネタは、ちょっと面白かったです！
呼ばれる函数は同じ。次のリンク先の函数が最終的に呼ばれます。
github.com/JuliaLang/juli...
計算結果が変わるかどうかは実は @ simd の有無で変わります。続く
twitter.com/takuizum/statu... pic.twitter.com/yIWIertPZb
タグ： Julia言語
posted at 18:59:01
#Julia言語 添付画像のように Vector{Flaot64} を Vector{Any} に変えると sum の結果が変わります。これはどうしてかという問題と1つ前のツイートのリンク先の問題は本質的に同じです。続く
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/IW29OOzF3x
タグ： Julia言語
posted at 19:00:51
#Julia言語 そこで添付画像のシンプルなコードを試してみましょう。
AはVector{Float64}で、BはAと中身が同じVector{Any}です。それらのmysumは等しい。
しかし、それらの計算速度は2桁も違います。Vector{Any}のmysumはものすごく遅い。Anyが悪さをしている。続く pic.twitter.com/yk4lJpnf5J
タグ： Julia言語
posted at 19:04:37
#Julia言語 次に、1つ前の添付画像のシンプルなコードに @ simd を付け加えた総和函数を定義して実行してみましょう。
すると、総和がVector{Float64}のAの方だけ微小に変化します。simdが効いているからでしょう。
これが私の結論です。 pic.twitter.com/leS8x67pEs
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posted at 19:07:44
#Julia言語 浮動小数点数の == だけではなく、< や > や ≤ や ≥ もバグの原因になりますよね。
実際に統計がらみの計算でやらかしたことがある。有限離散分布のP値の計算のコードがそれが原因でバグる。
twitter.com/bicycle1885/st...
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posted at 19:20:09
#Julia言語 解決法
== の代わりに ≈ を使い、≤ の代わりに
⪅(x, y) = x < y || x ≈ y
を使う。これを知らないと統計がらみの計算における有限離散分布の取り扱いで失敗する。 pic.twitter.com/dk1XeSPG1S
タグ： Julia言語
posted at 19:53:34
#統計 過去のデータにフィットできるから将来が予測できるというのは一般には誤り。
これは「尤度」＝「モデルのデータへの適合度」を「もっともらしさ」だと決して思ってはいけない理由そのもの。尤度が高くても、そのモデルで将来をもっとらしく予測できるとは限らない。
twitter.com/kikumaco/statu...
タグ： 統計
posted at 20:07:30
学生時代に結構ありがちなのは
①教科書の練習問題が解けないので悔しいけど巻末の解答を見た。
②簡潔に解答が書いてあるが、ギャップが埋まらない。
③先生は「教科書もよく間違っている」と言っていた。
④このギャップが埋まらない解答は本当に正しいのだろうか？
⑤結局、解決せずに終わる。
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posted at 22:49:00
分からないときは本当に分からない。
答えを見た瞬間に分かる場合には「なんでこの程度のことを自分で思い付かなかったんだ！」となる。
ものすごく詳しい長い解答は読むのが大変。
他人の思考をフォローするより、ストーリーだけ確認して、詳細は全部自分でやった方が速いことが多い。
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posted at 22:57:48
