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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2020年10月13日(火)

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

20年10月13日

解を α, β, γ とすると、

x^3 - (α+β+γ) x^2 + (αβ+βγ+γα) x - αβγ = 0

ですが、3次式は、x^3 +px + q = 0 の形に変形できるので、α+β+γ=0 になる場合を考える。
そうすると、 x^3 + px +q という形の多項式が x+β+γ で割りきれるような因数分解公式があれば3次方程式が解けそうである、そこで…

タグ:

posted at 00:02:37

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

20年10月13日

そこで、とにかく割り算してみる。 pic.twitter.com/1ekHF49ojY

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posted at 00:04:22

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

20年10月13日

とりあえず計算してみたら、例の公式が出てきた。
ユーカリが丘線のコアラ電車のおかげかもしれない。 pic.twitter.com/nrlzggzDsE

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posted at 00:11:53

The Julia Language @JuliaLanguage

20年10月13日

Happy Monday all! If you have not already, take a moment to consider sponsoring the Julia Language on GitHub. The money goes to help fund student projects, events, D&I Initiatives, and the development of the Language itself. More details here: bit.ly/36LOr9I #JuliaLang pic.twitter.com/Po32CS98H4

タグ: JuliaLang

posted at 01:00:49

ぽぽんた∈ @poponta_1218

20年10月13日

この前Juliaで数時間の修行の末に1つのグラフを出力することができた pic.twitter.com/ysb3cu7zMB

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posted at 02:41:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計

MCMCは定数倍の不定性のみを持つ確率密度函数のデータから、確率分布のサンプルを近似的に得る手法。

ベイズ統計における近似計算でも使われているが、ベイズ統計そのものの話題ではない。

おそらく、主にMCMCについて学んでもベイズ統計の仕組みは大して理解できない。続く twitter.com/benthedpeness/...

タグ: 統計

posted at 03:20:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 仮に、モデルMと現実世界で得たデータDから事後分布が正確に計算できたとしても(それ自体技術的には困難)、__それだけでは__、モデル内確率分布が得られたに過ぎず、事後分布と呼ばれるモデル内確率分布が現実世界でどのような意味を持っていて、どのように信頼できそうかは分からない。

タグ: 統計

posted at 03:20:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 要するに「ベイズ統計では事後分布を求めることがすべて」という考え方は完全に間違っています。

タグ: 統計

posted at 03:20:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 MCMCの便利なツールで事後分布を近似的に求めるだけで満足しているベイズ統計ユーザーもどきは、何も理解せずにベイズ統計ごっこをしているにすぎず、我々の社会が必要としている正直で信頼できる統計分析をする気がない人達だとみなされるべきです。

タグ: 統計

posted at 03:20:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 (統計的)意思決定論の話はベイズ統計では無用なので、解説していなくても問題ありません。

統計的意思決定論の内容は、(事前分布も含む)モデルMの仮想世界においてリスクの期待値を最小化することを扱っているに過ぎません。モデルM自体については疑いを一切挟まない点が大きな特徴です。続く

タグ: 統計

posted at 03:20:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 我々一般人が「ベイズ統計を用いてリスクの期待値を最小化する選択肢を調べました」と言われた場合には、その分析に使われたモデルM自体がどれだけ信頼できるかを当然知りたくなるのですが、統計的意思決定論はそういう肝腎な部分を全て捨て去ることになります。

タグ: 統計

posted at 03:20:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 科学的な思考がほんの少しでもできるならば、幾らでも恣意的に設定できるモデルMの使用に疑いを挟むことは当然であり、モデルMの評価は現実世界で得たデータに基いて行うのが当然だと考えるはず。

統計的意思決定論によるベイズ統計のある解釈はそういう科学的に普通の考え方とは相性が悪い。

タグ: 統計

posted at 03:20:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 「モデルをデータによって評価する」という科学的に最も普通の考え方を蔑ろにするためのレトリックが、「主観確率」や「意思決定論」によるベイズ統計の解釈なのです。

モデルMを「主観」「信念」「確信」の一種だと解釈して、モデルMに主観的に疑いを挟む余地を消すというレトリック!

タグ: 統計

posted at 03:20:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 実はこれ大問題で、「主観確率」や「意思決定論」によるベイズ統計の解釈がまるでまともであるかのように全世界の高等教育に普及してしまったせいで、ベイズ統計の解説の大部分が「デタラメ」と呼んでも差し支えないものになってしまっているのです。

タグ: 統計

posted at 03:20:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 もとの文脈に合わせるための補足:

MCMC法をどんなに理解しても、それだけでは、統計分析に使ったモデルMの評価はできません。

しかし、現実にMCMC法はベイズ統計の応用で多用されているので、MCMC法の数学的基礎付けや基本性質について理解している人が増えるのは大事なことだと思います。

タグ: 統計

posted at 03:24:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 ベイズ統計では、現実世界で得られなかった情報がすべて確率分布している(非現実的で)仮想的なモデルMの世界を考え、その中で現実世界で得たデータと同じ数値が観測されたという条件で制限して得られるモデルM内条件付き確率分布を考えます。

モデル内確率分布を計算しているという認識が重要。

タグ: 統計

posted at 03:32:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 事後分布もモデル内条件付き確率分布の一種。

MCMC法を自動的にやってくれるソフトが表示する事後分布の情報は、モデル内での条件付き確率分布の様子を表示していることになる。

モデルMは非現実的な想定も含む数学的フィクションなので、事後分布の現実への応用での解釈は自明ではないです。

タグ: 統計

posted at 03:35:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 例えば、MCMCのソフトが表示してくれた情報によれば、パラメータwが区間[a,b]に含まれる確率が〇〇パーセントであったとしても、分析に使用した仮想的なモデルM内での確率が近似的にそうなっていることを意味するに過ぎません。

現実での確率がそうなっているかのように思ってはいけません。

タグ: 統計

posted at 03:39:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 すでにベイズ統計のツールとしてのMCMC法のソフトが広く普及してしまっているので、「事後分布においてパラメータwが区間[a,b]に含まれる確率は〇〇パーセントであること」の正しい解釈(モデル内確率に過ぎず、その信頼性の評価は別の問題であるとする解釈)を広めることは緊急の問題だと思う。

タグ: 統計

posted at 03:44:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 私が強調したいと思っていることは、Savageとかを読む必要があると主張する人達が主流になっているせいで、全世界の高等教育機関で非科学的なデタラメが教えられるようになってしまったということ。

特に学生の人達は騙されないように注意が必要。

twitter.com/kenmcalinn/sta... pic.twitter.com/Kn31Zgis90

タグ: 統計

posted at 03:50:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 ベイズ統計にこれから入門しようとする人達は、「主観確率」「意思決定論」「Savage」などによるベイズ統計の「主義に基く統計学」的な解釈を否定して、その手のことに触れずに済ませている科学的にまともな解説を読むべきです。続く

タグ: 統計

posted at 03:53:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 具体的には私の過去のツイートを検索してリンクをたどるのがよいと思う。選択肢は少なくて、渡辺澄夫さんのウェブサイトが「主観確率」を持ち出す「主義に基く統計学」を明瞭に否定している解説としては__最高のもの__だと思います。

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

タグ: 統計

posted at 03:56:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
渡辺澄夫さんのウェブサイト

には大学での講義のスライドも沢山置いてあり、これからベイズ統計に入門したい人にとって非常にありがたい教材資料になっていると思います。

全世界にはびこる非科学的なベイズ統計の解釈も明瞭に否定されています。ほんとお勧め。

タグ: 統計

posted at 03:59:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 例えば巷にはびこる「ベイズ統計は通常の統計学とは主義が異なる統計学である」というようなデタラメを渡辺澄夫さんは以下のように否定しています。

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

日本には赤池弘次さんという偉大な先達がいるので、我々は見習うべきだと思う。 pic.twitter.com/uNOB7smlLN

タグ: 統計

posted at 04:03:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 この話題は私の側が圧倒的に少数派なのですが、普通に考えることができれば、ある種のベイズ統計の教科書で説明されている「意思決定論」の部分は、

 非現実的な想定を含む仮想的なモデル世界内での
 期待リスク最小化

をやっているに過ぎないことはすぐに分かると思います。続く

タグ: 統計

posted at 04:08:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 例えば、パラメータw(このwはベクトル値であってもよい)の二乗誤差の期待値をベイズ統計のモデル内で最小化すると、事後分布の期待値w̅が解として得られます。

しかし、事後分布の期待値w̅を使った予測精度が悪くなる場合がある(渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』p.125の4.6.1節)。

タグ: 統計

posted at 04:12:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 要するに、リスクの指標として二乗誤差を選んで、モデル内での期待リスク最小化によってパラメータw̅を決定して、現実世界における予測に応用すると、現実世界における期待リスクは全然最小化されず、酷いことになる危険性が有るということです!

これは重大な注意だと私は思います。

タグ: 統計

posted at 04:15:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 例の作り方:漸近論によってサンプルサイズn→∞で事後分布が多変量正規分布に近付く場合であっても、有限のnでは多変量正規分布の形になっておらず、事後分布の「台」が凸でなくなる場合がよくあります。そのような場合に事後分布の期待値は、事後分布の台から外れる場合があります。

タグ: 統計

posted at 04:19:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 モデルMをデータDによってどのように評価するかに一切触れずに、モデルM内における期待リスク最小化を行うだけで済ませて、その結果を現実世界に応用しようとする人達は、道理を分かっていない非科学的な有害人物達だとみなされる必要があります。

こういうことをきつく言わざるを得ない感じ。

タグ: 統計

posted at 04:22:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 この話題を出すとこの手の反応がよく出て来ます。

私が書いたことを理解できていれば決して出て来ないはずの反応。

練習問題:添付画像のような「ベイズ推定」の「頻度論的推定」に対する優位性の主張がひどく間違っている理由を自分の言葉で説明せよ。 twitter.com/benthedpeness/... pic.twitter.com/pBI2xf8Zx7

タグ: 統計

posted at 04:26:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 私がツイッターに書き散らかした解説にもよい点はあると思うのですが、渡辺澄夫さんのウェブサイトにある解説が現時点では最高のものだと私は思います。

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

↑これ、ほんとにお勧め。

一度おかしなことを信じてしまうと、訂正は非常に難しくなる。

タグ: 統計

posted at 04:29:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 「頻度主義」やら「ベイズ主義」といった「主義」が出て来る非科学的な考え方に対抗するには、

 すべては単なるトレードオフの問題に過ぎない

と考えてしまえるようになる理解を目指せばよいと思う。最尤法、MAP法、ベイズ法およびそれらに関する多くの近似計算法には利点と欠点がある。

タグ: 統計

posted at 04:33:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 この反応も私がついさっきまで書いたことを理解していれば出て来ないはずの反応。

何をどのように最小化しているかについて曖昧にしか考えていないのかな?

私が出した非常にまずい場合の一例は「事後分布におけるパラメータwの二乗誤差の期待値の最小化」。 twitter.com/toshizumi1225/... pic.twitter.com/exbyutH5HR

タグ: 統計

posted at 04:50:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 頻度論やらベイズ主義やらくだらない話が色々あるようですが、あるモデルMを前提にして、モデルM内での期待リスクを最小化して、その結果得られた結果を現実に適用しても、現実のリスクを削減できるかどうかは分からない、という当然の話。

P値や信頼区間もモデルを前提にしていることに注意。

タグ: 統計

posted at 04:54:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 モデルM内での期待リスクを最小化しても、モデルMの選択の妥当性という肝腎の問題については何も分からない。

学部生向けの統計学入門の教科書では、モデルMとして正規分布モデルが定番だが、正規分布モデルを信じて当然のような書き方になっていて、科学的な学生達を困惑させ続けている。

タグ: 統計

posted at 04:59:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 「モデルMの内部でベストを尽くす」という話でしかないものに、様々な「主義」や「思想」のおまけを付けて立派なものであるかのように見せることはやめるべき。

モデルMを前提にベストを尽くしても、肝腎のモデルMの妥当性は何もわからない、と明瞭に教えるべき。

タグ: 統計

posted at 05:02:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計 【何のために最小化するんですか?】

さあ?

「二乗誤差の期待値の最小化による事後分布の期待値の特徴付け」(これは事後分布に限らず言える)はベイズ統計の意思決定論的な解説では定番になっています。

そういう解説を書いた人に質問して下さい。

タグ: 統計

posted at 05:07:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 「期待リスクを最小化する選択」と言われると非常に合理的なことをしているかのように誤解してしまいがちなのですが、その実態は「仮想的なモデルM内での期待リスク最小化」に過ぎません。続く

タグ: 統計

posted at 05:12:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 仮に、統計分析した人Xが自分が分析に使用したモデルMの正しさを何の疑いもなく主観的に信じているならば、モデルM内での期待リスク最小化にはXさん個人にとっては意味があるかもしれない。

しかし、Xさんが科学的にまともならモデルMを信じて疑わないということはあり得ません。

タグ: 統計

posted at 05:14:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 要するに、分析に用いたモデルMを分析者Xの主観・信念・確信の表現とみなした上での、モデルM内での期待リスク最小化は、科学的には何の意味も持たないのです。

普通の科学の常識に従って、モデルMの妥当性を実験・観察で評価する努力をすればよいだけの話です。

タグ: 統計

posted at 05:18:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 統計学入門の教科書に書いてある解説よりも、科学的な常識の方が常に優先されるべきで、教科書に科学的におかしなことが書いてあったら、それを受け入れずに明瞭に否定して行く心の強さが必要だと思います。

タグ: 統計

posted at 05:20:04

toshᴉzumi @toshizumi1225

20年10月13日

@genkuroki KL情報量の最小化でもいいですけど,そういうのがモデル選択(採用するモデルを決定する行為)に関わるということではなかったんですか?

タグ:

posted at 05:31:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計 添付画像

sites.google.com/site/ktatsuya7...
久保川達也『現代数理統計学の基礎』のサポートページ

はより(この本もよく読まれている)。

誰かが、久保川達也さんに

 何のために事後分布において
 二乗誤差の期待値を最小化するんですか?

と質問するのは良いことだと思います。 pic.twitter.com/4pnWUUAUVw

タグ: 統計

posted at 05:32:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 まずは分岐になってしまった具体例の紹介にリンク twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 05:33:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計 意思決定論で何を最小化しているかが分かっていないからそういう疑問が出て来ます。

意思決定論で最小化されているのは、現実における未知の期待リスクの最小化ではありません。分析に用いた仮想的なモデル世界内での期待リスク最小化に過ぎません。続く twitter.com/toshizumi1225/...

タグ: 統計

posted at 05:36:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計 まずは、私が繰り返し紹介している渡辺澄夫さんによる易しい(優しい)解説を理解するようにすれば、自然に疑問は解消すると思います。

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

続く

タグ: 統計

posted at 05:38:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計 事前分布φ(w)と確率モデルp(y|w)と現実の未知の確率分布q(y)を考えましょう。Yはq(y)のサンプルだとします。q(y)自体は未知であっても、観測データとしてサンプルYは得られるという設定です。

このとき、事後分布ψ(w)は

ψ(w) = Z⁻¹ p(Y|w)φ(w)
Z = ∫p(Y|w)φ(w)dw

で定義されます。続く

タグ: 統計

posted at 05:44:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計 続き。意思決定論で最小化されるのは例えば事後分布における期待二乗誤差

R(w) = ∫(w - w')^2 ψ(w')dw'

です。これを最小化するwは事後分布の期待値

w̅ =∫w ψ(w)dw

になります。この話題で重要なポイントは、最小化されるR(w)の中に現実の未知の確率分布q(y)が含まれていないこと!続く

タグ: 統計

posted at 05:47:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計 事後分布の期待値を期待二乗誤差の最小化で特徴付けたのと同じように、ベイズ予測分布

p*(y|Y) = ∫p(y|w)ψ(w)dw

をモデル内汎化誤差の期待値の最小化で特徴付けることができます。重要なポイントは「モデル内汎化誤差の期待値」が現実の未知の確率分布q(y)を使わずに定義されていること。続く

タグ: 統計

posted at 05:58:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計 意思決定論での期待リスク最小化では、現実に立ち向かうときに相手をする必要がある、現実の未知の確率分布q(y)を考慮せずに、モデル内での期待リスクを最小化しているに過ぎません。

このような代物は、現実に立ち向かうためのモデル選択とは何も関係がありません。続く

タグ: 統計

posted at 06:01:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計 予測という観点から最小化したいのは、予測分布p(y)の現実における未知の確率分布q(y)に関するKL情報量です。その最小化は汎化誤差

G(p) = -∫q(y)log p(y)dy

の最小化と同じ。様々なモデルを使って予測分布pを作ってこれを最小化したい。

これは意思決定論とは何も関係がありません。続く

タグ: 統計

posted at 06:04:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計 意思決定論の場合との決定的な違いは、最小化したい量が現実の未知の確率分布q(y)を含んでいることです。

だから、意思決定論の場合と違って、最小化したい量の真の値を我々は原理的にも計算できません。

それでは一体どうすればよいのか?(これが面白い!)続く

タグ: 統計

posted at 06:07:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計 渡辺澄夫さんによれば、少なくともi.i.d.でモデル化できるサンプルの場合であれば、サンプルサイズが十分大きなときに、現実の統計分析では計算不能な汎化誤差の代替指標を作って、確率的に失敗はするが、そこそこ実用的にモデル選択が可能なことを数学的に証明できます。続く

タグ: 統計

posted at 06:10:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計 そういう高度に非自明なモデル選択の話と、モデル内での期待リスク最小化しかしていない意思決定論の話を混同するのは非常によくないです。以上で説明終わり。

タグ: 統計

posted at 06:12:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

長大な分岐へのリンク twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 06:15:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

学生時代に統計学の一般向け解説や入門的教科書を読み漁ったあげく、20世紀に広まってしまったおかしな考え方に染まってしまって、道理が通じないことを言うような人になってしまわないように次の世代の人達は注意する必要があると思う。

「伝統」や「権威」よりも、論理と数学と科学を優先するべき。

タグ:

posted at 06:21:16

toshᴉzumi @toshizumi1225

20年10月13日

@genkuroki 「意志決定論に基づく統計学」みたいなのがあるんですね。「統計学に基づく意志決定」の話かと思っていました。

タグ:

posted at 06:22:01

futuran @futuranian

20年10月13日

そういえばJuliaで書いていた衛星の姿勢制御シミュレーター、ちゃんと後輩に引き継がなきゃなぁ

タグ:

posted at 06:26:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@toshizumi1225 #統計学 統計的意思決定論は「モデルMが正しいことに一切の疑問を持たない非科学的な狂信者によるモデルMを使った統計分析に基くベストの意思決定」を数学的に扱っているので、統計的意思決定論が「統計学に基く意思決定」の話であるという理解は必ずしも間違いではないです(笑)。

タグ: 統計学

posted at 06:29:22

king-biscuit @kingbiscuitSIU

20年10月13日

(´ω`)

「ペイペイの毒」に潰されたキャッシュレス企業…その残酷すぎる末路 gendai.ismedia.jp/articles/-/70526

タグ:

posted at 06:41:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#Julia言語 この例はJulia Plots pyplot()で

 y軸が左右両側にあるグラフ

を描いている例として結構貴重かも。

現在のPlots.jlではトリッキーなことをしないと、legendを1つにまとめることができない。

gist.github.com/genkuroki/0358... pic.twitter.com/GuyGfiO5m6

タグ: Julia言語

posted at 06:49:31

積分定数 @sekibunnteisuu

20年10月13日

@golgo_sardine @OokuboTact @vecchio_ciao @1027stesc #超算数 #ドラゴン桜
この暗記数学と言うろくでもない勉強法を推奨するドラゴン桜を押しているのが、

同じく暗記数学を推奨する陰山英男氏であり、@oyanochikara
 親野智可等氏である。

www.oyaryoku.jp/books/sansu_ry... pic.twitter.com/tDhk9AfuPX

タグ: ドラゴン桜 超算数

posted at 06:54:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#統計 「思想」や「主義」に依存して何が正しいかが決まるというような考え方を、統計学ユーザーは注意深く排除して行くことが必要。

まずはおかしな解説を晒して否定することから始めてはどうか?

驚くべきことに、探すとなんぼでも見つかります。

タグ: 統計

posted at 07:01:38

ceptree @ceptree

20年10月13日

しかしJulia本を持っている

タグ:

posted at 07:27:03

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

ACTIVE GALACTIC @active_galactic

20年10月13日

【音速の上限は36.1 km/s】みたいな表現が流れているが言葉が足りないと考えている.無条件なら,例えば太陽中心は地球表面と比べて温度が5桁くらい高いので音速は光速の0.5%くらいはあるし,(音速が光速の数十%な中性子星ほどまでいかなくとも)末期の大質量星では太陽中心より桁で上がる.

タグ:

posted at 09:25:58

ACTIVE GALACTIC @active_galactic

20年10月13日

音速が光速と比べて圧倒的に遅いのは地上(核爆発・核融合炉等を除く)の常識であって,天上のそれではない.

タグ:

posted at 09:38:25

たかはし @anomalo_takhs

20年10月13日

先日、とある講義の演習問題に、度数分布表を作成し、ヒストグラムを作成するものがあった。「大学院の講義でヒストグラムかよ」って思われるかもしれないけど、こういうのをなめてはいけないと思う。

僕は決めたんだ。
この講義の演習はjuliaでやるって。

#大学
#Julia言語

タグ: Julia言語 大学

posted at 10:20:21

みょうが @mrkn

20年10月13日

Stefan Karpinski さまが直々に Arrow.jl のマージリクエストを出してきてびっくりした

タグ:

posted at 10:41:10

おごちゃん™ / どの分野も素人ですが @ogochan

20年10月13日

読んでなくて雑なこと言うけど、なんで「流体力学の数値計算」をPythonでやるんだろうなぁ。Juliaとかならわからんでもないけど。NumPyとか使って多少速くしても、それ「本質」じゃないし。

Pythonで学ぶ流体力学の数値計算法 藤井孝藏 www.amazon.co.jp/dp/4274224708/... @amazonJPより

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posted at 12:14:07

おごちゃん™ / どの分野も素人ですが @ogochan

20年10月13日

「アルゴリズムのわかりやすい言語としてのPython」ってのもちょっと違う気がする。もちろん動かないことはないと思うのだけど。

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posted at 12:16:39

smj_tcBt @smj_tcBot

20年10月13日

Julia早引きノート[05]if文
qiita.com//ttabata/items...

タグ:

posted at 12:35:09

Qiita_Python @qiita_python

20年10月13日

Julia早引きノート[05]if文 - qiita.com/ttabata/items/...

タグ:

posted at 12:54:07

おごちゃん™ / どの分野も素人ですが @ogochan

20年10月13日

アルゴリズムの解説に「わかりやすい流行りの言語」を使うのは、いろいろ意味があると思う。あるいは実用性を考えて、流行りの言語とそれ用のツールを組み合わせて解説するのはアリだと思う。
でも「流体力学の数値解析」みたいな分野は、それらとはちょっと違うと思うんだな。

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posted at 13:34:08

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年10月13日

HTTP.jl の練習

Hello を投げたら olleH と逆さまにして返却する例

#Julia言語

github.com/JuliaWeb/HTTP.... pic.twitter.com/O7sJR1tAKu

タグ: Julia言語

posted at 13:52:35

yutote @yuto_te

20年10月13日

Juliaで”1.234d1“を12.34に簡単に変換するとかできないんですかね

タグ:

posted at 14:34:42

's.to;t@人類最後の良心 @st_red_strat

20年10月13日

@yuto_te sprintfでなんとかならんの

タグ:

posted at 14:36:11

USHIHARA @H_USHIHARA

20年10月13日

今日も実験が早く終わったので, 実験で使うfittingのpythonコードをJuliaで書き直していた.

タグ:

posted at 14:56:20

@cloez_uya

20年10月13日

juliaいいよねって言って環境も整えてあるにもかかわらずメインで使う程度まで吹っ切れてはいない🥺

タグ:

posted at 14:58:05

dc1394 @dc1394

20年10月13日

@cloez_uya 私もごく最近までそう思っていたのですが、C++で無茶苦茶遅かったコードを、試しにJuliaに移植してみたら、12倍くらい速くなったので、今は手元のC++のコードを必死にJuliaに移植しています。
twitter.com/dc1394/status/...

タグ:

posted at 15:09:22

@cloez_uya

20年10月13日

@dc1394 なるほど…fortran使ってたんですけどこれは乗り換えしたほうがいい気がしてきました

タグ:

posted at 15:14:17

dc1394 @dc1394

20年10月13日

@cloez_uya FortranのLAPACK/BLASをC++(のEigenライブラリ)から呼び出すようにしたら、さすがに差は縮まりましたが、それでもJuliaの方が速かったです。
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 15:20:38

@cloez_uya

20年10月13日

@dc1394 lapack使ってもjuliaの方が性能いいんですか!本当にすごいですね…

タグ:

posted at 15:26:06

HW_a_pythonista @HW_a_pythonista

20年10月13日

@dc1394 @cloez_uya Juliaは、手軽に計算速度が出しやすいので、是非、使ったらよいと思いますが、そこの例は、Eigenが遅いって話でしょ。計算の部分ごとに速度を計測して、書きやすさとのバランス考えて行ったらよいと思います。後は、固有値問題のルーチンは、Solverは何かBLASは何を使っているのかを整理したほうが。

タグ:

posted at 15:49:33

Ronny Bergmann (@ron @ronnybergmann_

20年10月13日

While this might not be the one useful package in #Julia there is now a new package to play snake in Julia REPL github.com/mossr/Snake.jl

タグ: Julia

posted at 17:11:46

Hiroshi Shinaoka @HShinaoka

20年10月13日

@Dynyanko ある程度プログラミングの経験がある人が、Juliaの全体をつかみたい時にとても良い本だと思います。

タグ:

posted at 17:44:16

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#Julia言語 if文と3項演算子について説明するなら、

① if a b end の代わりによく使われる

a && b

と、if !a b end の代わりによく使われる

a || b

についても説明した方が親切かも。実際によく使う。

②ifelse函数についても説明し、if else 文との違いについても説明しておくと親切。 twitter.com/smj_tcbot/stat...

タグ: Julia言語

posted at 18:19:21

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年10月13日

日本語で解説があるのはありがたいな.

C/C++のライブラリをJuliaのパッケージとして登録する(Julia 1.3以降) mojaie.github.io/julia-package-... @mojaieより

タグ:

posted at 18:33:49

てらモス @termoshtt

20年10月13日

“C/C++のライブラリをJuliaのパッケージとして登録する(Julia 1.3以降) | mojaie.github.io” (1 user) htn.to/3QqFAqagDk

タグ:

posted at 18:36:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

@st_red_strat @yuto_te #Julia言語

s2f(x) = parse(Float64, replace(x, 'd'=>'e'))
s2f("1.234d1")
→12.34

タグ: Julia言語

posted at 18:45:01

ryo-a @geo_vitya

20年10月13日

Juliaのコードを読むやつやるか

タグ:

posted at 18:45:24

ら @odashi_t

20年10月13日

Eigenも使わなくてよいなら使いたくない...コンパイル時の分岐でランタイムエラー仕込まれることが何回かあった.

タグ:

posted at 19:18:06

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

左巻健男(サマキタケオ) @samakikaku

20年10月13日

「EMの本体は自民党」というのを見かけたが、なんか可笑しげな人の投稿。EM菌比嘉照夫氏に感謝状を贈ったのは民主党政権だし、ぼくがしんぶん赤旗にEMを取り上げたら反響が大きかった(つまりEMに親和性の読者多)と言われた。EMを政治的に支えるのはEM菌議連と有機農法議連。共産は幹部だよ。

タグ:

posted at 19:33:29

左巻健男(サマキタケオ) @samakikaku

20年10月13日

あのね、ぼくがニセ科学EM菌に危機感を抱くのは自民公明だけではなく野党も本体だということ。例を挙げれば共産党で岩手県議を6期務めた人(EM菌推進者の自民高橋比奈子議員の父)がEMの会社をやっている。
>「EMの本体は自民党」は間違い。

タグ:

posted at 19:39:52

こくぼあつし @akokubo

20年10月13日

大学生に改行コードのCR、LFの話をするのに、タイプライターから話をするのはどうかと思ったけど、今ならヴァイオレット・エヴァーガーデンで見たことがある人も多いかなと思ってその話をした。
ただ、説明が若干間違っていたので、次回訂正しよう

タグ:

posted at 19:45:21

左巻健男(サマキタケオ) @samakikaku

20年10月13日

学校に侵入する怪しげなニセ科学 by左巻健男
www.jicl.jp/hitokoto/backn...
○具体例としてのEM
EM側が狙っているのは、日本をEMモデル国家にすることだ。国民が、さまざまなEM商品群を購入し、それらで囲まれた「EM生活」をすることだ。

タグ:

posted at 19:46:05

yutote @yuto_te

20年10月13日

@genkuroki シンプルでいいですね
ありがとうございます

タグ:

posted at 19:46:58

Shisato @4310sy

20年10月13日

Pythonのテストは中断か全実行か使い分けれるからいいよな。Juliaの場合は基本全実行だけど、中断ってどうやるんだろう?

【Python】unittest.TestCase.subTest ブロックで、データをループするテストケースのエラーをすべて出力する - ざきの学習帳(旧 zackey推し ) kic-yuuki.hatenablog.com/entry/2020/10/...

タグ:

posted at 19:49:48

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年10月13日

あーやっと理解した

> bind_artifact! should take care care of everything.
discourse.julialang.org/t/a-couple-of-...

タグ:

posted at 19:50:07

ParkSJ 朴勝俊 @psj95708651

20年10月13日

Go to TravelとかGo to Eatとかやめて、10万円給付をもっかいやればGo to あらゆる産業!になるし、行政コストも減らせるし、間に入る業者のピンハネも減らせるのにね。

タグ:

posted at 20:39:17

Kel Markert @KelMarkert

20年10月13日

@giswqs Well, this isn't a full on package for working with EE in #JuliaLang so please don't expect too much. This has just enough to work with the SAR data.

Definitely have it on my to do list to start a full EE package for Julia!

タグ: JuliaLang

posted at 20:59:24

数学とか語学とか楽しいよね @sasaburo

20年10月13日

JuliaでEuler方程式のSodの衝撃波管問題を解きました。初めてEuler方程式を解きました!

出力しているのは密度で、解法はSteger-WarmingのFlux Vector Splittingです。rarefaction、contact discontinuity、shockが観察できます。特に工夫していないのでcontact discontinuityはなまっています。 pic.twitter.com/ImnIIir4hf

タグ:

posted at 21:01:33

Erik Engheim @erikengheim

20年10月13日

@vchuravy @JuliaLanguage You do this on every single package on JuliaHub!? That is pretty impressive. How long time does that roughly take to run? That is quite a lot of tests I would imagine.

タグ:

posted at 21:14:28

数学とか語学とか楽しいよね @sasaburo

20年10月13日

Juliaで浮動小数点数を整数に変換する

Int(floor(3.14)) # これをInt64の整数3に変換する
qiita.com/mametank/items...

タグ:

posted at 21:47:55

Utatistics @utatistics

20年10月13日

「ライブラリサイエンティストから卒業したいのですが、c++とjuliaどっちを始めるべきですか?」みたいな質問に答えてくれるクールな先輩と出会えない。こうなったら落ちてもいいからクオンツ面接官に聞くしかないマルよ

タグ:

posted at 22:02:04

アンポンタン・ポカン博士 @tikiwa3756

20年10月13日

4×4行列の対角化なんか手計算でやってられないのでJuliaでやってみるか。

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posted at 22:06:36

Viral B. Shah @Viral_B_Shah

20年10月13日

@erikengheim @vchuravy @JuliaLanguage The release management folks run this multiple times for every release to ensure there is no accidental breakage across releases. Used to be 13 hours but new AMD hardware has got it down to 4.

タグ:

posted at 22:12:56

たかはし @anomalo_takhs

20年10月13日

プロフィールでは「プログラミング」初心者みたいに書いてるけど、初心者ではないのです。ただ、初級者なだけです(同じ?)。CやFortran、MATLABはある程度使えるつもり。好きなソフトはGMT。シェルで地図が描けるって最高ですよね! 地図だけじゃないのも推しポイント。現在はjuliaにどはまり中。

タグ:

posted at 22:16:35

Stefan Karpinski @StefanKarpinski

20年10月13日

Nice article about @JuliaComputing's #JuliaHub by @emmettboudgie. Yes, these were all the annoyances we were trying to solve with JuliaHub! Coming soon (actually, already there if you log in): run your local code in the could easily!

towardsdatascience.com/juliahub-the-g...

タグ: JuliaHub

posted at 22:17:41

Stefan Karpinski @StefanKarpinski

20年10月13日

lol @ misspelling "cloud"

タグ:

posted at 22:21:14

こー @KooUehr

20年10月13日

今日のJulia。掛け算ができた(雑魚)。

タグ:

posted at 22:22:12

Valentin Churavy @vchuravy

20年10月13日

@erikengheim @JuliaLanguage For every package in General :) The runs take 4-5h and actually runt all the test twice. Once for the baseline and once for the version being tested.

タグ:

posted at 22:23:32

こー @KooUehr

20年10月13日

物理定数をmksからcgsに変える方法は見つからなかった。

タグ:

posted at 22:23:40

誠 @Makoto_SUsys

20年10月13日

それにFortran自体Juliaに引けを取らない(逆か...?JuliaがFortranに引けを取らないというべきか...)のでいざとなればそっちにシフトするというのもありだし

タグ:

posted at 22:32:31

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

20年10月13日

セットトップボックスがAndroidベースになり、地上波、BS, CS, ケーブルTV, 動画サブスクリプション、インターネットが全部統合された。ロスレス・ハイレゾの再生とMATLAB(Juliaもそろそろ)実験用のmac miniは別系統で接続。第二世代のApple TVは出番が無くなり退場した。 pic.twitter.com/AnWWsoLDsR

タグ:

posted at 22:37:01

Soyukke @SoyukkeA

20年10月13日

rdkitをjuliaに移植するプロジェクトはしってほしい

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posted at 23:02:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月13日

#Julia言語 rdkit julia で検索をかけたら、Julia界のスーパーヒーローのTim Holyさんがissueを立てているのを発見した。そして

github.com/rdkit/rdkit/is...
【Being a Julia developer ("walks like Python, runs like C") I can probably write that myself using LightGraphs.jl.】

と述べていた。 twitter.com/soyukkea/statu...

タグ: Julia言語

posted at 23:41:41

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