Twitter APIの仕様変更のため、「いいね」の新規取得を終了いたしました

黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2020年10月22日(木)

数学女子 @phasetrbot

20年10月22日

gist.github.com/phasetr/03d408... 1から始めるJuliaP51で下3行の確認があるが、Julia1.5.2 だと mutable struct Point{T} の定義の段階で ERROR: invalid redefinition of constant Point が出る。そもそも mutable がある時点で気に食わないという話もあるが、これはバージョンアップで挙動が変わった事案?

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posted at 00:18:05

数学女子 @phasetrbot

20年10月22日

gist.github.com/phasetr/03d408...
Julia 1.5.2、P.52 にある次のコードが通る?

function distance(p::Point{Number})
sqrt(p.x^2 + p.y^2)
end

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posted at 00:31:35

Erik Engheim @erikengheim

20年10月22日

Nice seeing the ability to make data oriented apps for end users now being possible in #JuliaLang. Or has for some time, but improved Dash implementation makes this a lot more accessible to data scientists. twitter.com/plotlygraphs/s...

タグ: JuliaLang

posted at 00:35:48

Soyukke @SoyukkeA

20年10月22日

armアーキテクチャなSurface Pro XのwslでConda.jl使いたいなと思ってたらこれのおかげで普通に使えた
github.com/jjhelmus/conda...

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posted at 00:45:07

非公開

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posted at xx:xx:xx

Steve Canon (PARODY) @stephentyrone

20年10月22日

@johnregehr @RReverser @pedantcoder Has Julia done work on optimizing data layouts? Seems like a good fit. (cc @JeffBezanson @StefanKarpinski @KenoFischer @Viral_B_Shah etc)

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posted at 01:23:41

Keno Fischer @KenoFischer

20年10月22日

@stephentyrone @johnregehr @RReverser @pedantcoder @JeffBezanson @StefanKarpinski @Viral_B_Shah For Celeste we had a system that would take in a data layout description and rewrote things manually while keeping the programmer facing semantics the same. We don't get have a general system, but it's on my list of things to try.

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posted at 01:27:03

Keno Fischer @KenoFischer

20年10月22日

@stephentyrone @johnregehr @RReverser @pedantcoder @JeffBezanson @StefanKarpinski @Viral_B_Shah Julia does have dynamic semantics, so in general there is a limit to what we can do without delimiting a region of the to allow non-standard semantics. It is pretty useful for a whole range of things though, so we're working on a compiler framework for local fancy compiler magic.

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posted at 01:30:43

Keno Fischer @KenoFischer

20年10月22日

@stephentyrone @johnregehr @RReverser @pedantcoder @JeffBezanson @StefanKarpinski @Viral_B_Shah E.g. for a machine learning model. We don't statically know the whole program, but our static analysis can usually see the entire training loop just fine, so it would be nice to say "for this particular region of the code, just tune the hell out of things" (and error otherwise).

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posted at 01:32:30

Keno Fischer @KenoFischer

20年10月22日

@stephentyrone @johnregehr @RReverser @pedantcoder @JeffBezanson @StefanKarpinski @Viral_B_Shah I think that gives a pretty nice trade-off to allowing domain specific optimizations without having to build a whole domain specific compiler.

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posted at 01:33:13

Keno Fischer @KenoFischer

20年10月22日

I found this UI change more confusing than I probably should have. twitter.com/Twitter/status...

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posted at 01:38:48

the_spoiler @don_jardine

20年10月22日

小6のときに顔を合わせると「きーっく、きーっく、キックのおにーだー」と『キックの鬼』のテーマ曲を歌いながら、沢村忠の真似をして襲い掛かってくる友人がいた。その後某近代文学館の事務局長になった。 twitter.com/bigburn/status...

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posted at 01:42:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@phasetrbot #Julia言語

【ERROR: invalid redefinition of constant Point】
Pointについてやってはいけない再定義をしています。

対策

①struct Pointの定義を削除(おそらくこれがやりたいこと)

②mutable struct Point{T}をmutable struct Point2{T} とかに変えて残りの部分も適切に書き換える。 pic.twitter.com/XbDKDv1ihi

タグ: Julia言語

posted at 02:29:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@phasetrbot #Julia言語

struct Point{T}
x::T
y::T
end

function distance_error(p::Point{Number})
sqrt(p.x^2 + p.y^2)
end

p = Point(3, 4)
distance_error(p)

は no method matching エラーになります。

なぜならば Point{Int64} <: Point{Number} はfalseだからです。

タグ: Julia言語

posted at 03:44:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@phasetrbot #Julia言語

function distance(p::Point{<:Number})
sqrt(p.x^2 + p.y^2)
end

p = Point(3, 4)
distance(p)

ならば正常に動きます。

Point{<:Number} == Point{T} where T<:Number

なので、

Point{Int64} <: Point{<:Number}

はtrueになります。

gist.github.com/genkuroki/a2be...

タグ: Julia言語

posted at 03:46:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@phasetrbot #Julia言語 個人的な意見では、Juliaの初心者はまずJuliaの型システムの詳細に触れず済ます方が得策だと思います。

「自前で型を定義して多重ディスパッチでいぇーい!」をいきなり目指すのは難しいです。

既存の型を使いこなせるようになれば、自然に自前で型も上手に定義できるようになります。

タグ: Julia言語

posted at 03:50:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@phasetrbot #Julia言語 函数の引数の型の制限は可能な限り無くした方が得です。そうしないと、適用範囲が不当に狭い函数が簡単にできてしまう。

例えば、

f(x::Number) = sin(x)

のように書くと、行列xに適用できない函数ができてしまいます。Juliaでは行列のsinも定義されています。

タグ: Julia言語

posted at 03:54:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@phasetrbot #Julia言語

distance(p::Point{<:Number}) = ~

と定義すると、成分がNumberの点にしか適用できない函数になります。非可換な作用素環を扱った経験がある人がそれで満足しちゃいかんでしょう。

LinearAlgebra.norm(p::Point) = √(norm(p.a)^2 + norm(p.a)^2)

なら適用可能範囲が大きく広がる。 pic.twitter.com/L3umaen7yT

タグ: Julia言語

posted at 04:09:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@phasetrbot #Julia言語 既存の型についての理解はそのまま自前の型の定義に繋がります。

個人的にはJuliaのComplex型の定義が分かり易いと思います。例えば、mutable struct ではなく、struct としてComplex型が定義されている。

これを真似すれば自分で「数」を定義できます。

github.com/JuliaLang/juli...

タグ: Julia言語

posted at 04:12:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@phasetrbot #Julia言語 訂正

誤り→ LinearAlgebra.norm(p::Point) = √(norm(p.a)^2 + norm(p.a)^2)

訂正版→LinearAlgebra.norm(p::Point) = √(norm(p.x)^2 + norm(p.y)^2)

以下のリンク先も自前での型の定義について参考になるかも。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: Julia言語

posted at 04:17:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@phasetrbot #Julia言語 たぶん、これを見れば、色々疑問が解消するはず。

struct の再定義はできないので、module(名前空間)の中でstructを定義して、module(名前空間)全体を置き換えてしまえば、見掛け上structの再定義が可能になったかのようにできます。

gist.github.com/genkuroki/a540... pic.twitter.com/LYqUxxhFTz

タグ: Julia言語

posted at 04:26:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@phasetrbot #Julia言語 私は自前で型を定義する試行錯誤を行う場合には、Jupyter notebook上で繰り返し、moduleを上書きして、型の定義を確定させる作業をしています。(Jupyter notebook以外の環境でももちろん同じことをできる。)

そして、確定したら、パッケージにしてしまう。

タグ: Julia言語

posted at 04:28:31

yamazaks @yamazaksv2

20年10月22日

発注した人は横2×縦3のつもりだったのに、順序固定派の方は縦2×横3と言ったと思い込んで間違えるパターンもありますね。
順序否定派は2×3だけでは情報不足と判断して「どちらが縦ですか?」と聞き返します。 twitter.com/yamma_heybox/s...

タグ:

posted at 07:31:55

Mosè Giordano @MoseGiordano

20年10月22日

@Josh_Ebner It's ok you don't like Julia and I'm not going to argue on that, you're entitled your own opinions, but suggesting that everybody should choose their tools based on what is trendy instead of technical merits doesn't sound fair and doesn't help progress

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posted at 07:49:49

でえもん @GreatDemon1701

20年10月22日

数式は(情報の)不可逆圧縮なので、このようにコミュニケーションしようとするのが間違いのもとです。横とか縦とかの情報を併せて伝えればよいだけの話。順番がどうのこうのとかややこしいことを約束させないでほしい。 twitter.com/yamma_heybox/s...

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posted at 07:54:02

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

20年10月22日

フランシスコ教皇が支持したのは同性<婚>ではなく、敢えて日本語に対応物を探すなら同性パートナーシップですね。恋愛関係や同居人以上のものではあるが、結婚とはいっていません。たしか数年前から一貫しているはずです。 twitter.com/spearsden/stat...

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posted at 08:01:45

Hiroki Fukagawa @hiroki_f

20年10月22日

大学を離れようと思った要因の一つが非生産的な作業の多さ。これを無くすだけで、競争力が40%上がるし、お金も使わないので、さっさとやれば良いと思う。

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posted at 09:44:31

おこじょくんとLv999の恋をする @kujo_moeko

20年10月22日

@kurosuke_coins Juliaも日本語で打つとじゅぃあだからかわええぞ

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posted at 10:10:03

kashi @mkashi

20年10月22日

講義開始30分前に準備完了。睡眠時間は1時間。これは体がもたない。

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posted at 10:16:53

waku @waku2011

20年10月22日

藤井先生本が届きましたって書いただけなのに(読んだとは言ってない)いいねが多い...。これはちゃんと読まないと。Juliaの勉強も兼ねていくつか実際に実装してみたいな。#やるやる詐欺

タグ: やるやる詐欺

posted at 10:19:22

統計たん @stattan

20年10月22日

なんだか,大学院生が霞でも食って,そのへんのダンボールで生活していると思ってるのかな。こういうお金の設定をしている人たちは。 twitter.com/tunatuna_01/st...

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posted at 11:26:32

山本 卓 @sgryjp

20年10月22日

久しぶりにJulia (1.5.1)起動してPkg.add("RDatasets")したらUbuntuで動かしているのにmacOSがどうとか意味不明なエラーが出て困った。が、1.5.2にアップデートしたら治った。既知のバグかな?まあ、動いたからいいんだけれど。

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posted at 11:56:58

ほりたみゅ (mastodonも見てね) @Hyrodium

20年10月22日

@Y45U0K1 Juliaという新しい力を手に入れたので再燃しております。

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posted at 12:13:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 パラメータ付きの型による函数の引数の型の制限をJulia初心者は無理してやる必要はないと思う。

正しく使用できても無駄に函数の適用範囲を狭めがちになる可能性が高いし、function f(x::Point{Number}) ~ ではなく、function f(x::Point{<:Number}) と書けない人も多いと思う。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: Julia言語

posted at 12:52:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語

①失敗例→function f(x::Point{Number}) ~

②対策1→function f(x) ~ と書く。名前fが他と被らなければこれで十分

③対策2→function f(x::Point) ~ と書く

④対策3→function f(x::Point{<:Number}) と書く

⑤対策4→struct Point{T<:Number} ~と③の組み合わせ

タグ: Julia言語

posted at 12:52:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語

④対策3→function f(x::Point{<:Number}) ~と書く

の代わりに

④' 対策3'→function f(x::Point{T}) where T<:Number ~ と書く

と書けば、Tを函数の定義の中で使用できます。例えば

Base.eltype(::Point{T}) where T<:Number = T

のように定義できる。

タグ: Julia言語

posted at 12:57:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 以上で説明した Foo{<:AbstractBar} とか where を使った諸々の書き方に付き合わなくても

function f(x) ~ end

とか

function f(x::Point) ~ end

のような書き方で十分に色々なことをできます。

実用的に十分に色々なことをできる方が大事だと思う。

タグ: Julia言語

posted at 13:00:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 parmetric types の省略された書き方の詰め合わせ

例えば、

module B

struct Foo{T<:Number, N, Y<:AbstractArray{T, N}}
a::Y
end

end

のとき

B. Foo{Int64}



B. Foo{Int64, N, Y} where Y<:AbstractArray{Int64, N} where N

と同じ。

gist.github.com/genkuroki/141e... pic.twitter.com/iImAQ4tvhH

タグ: Julia言語

posted at 13:25:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語

where はJuliaの文法では中置きの二項演算子扱いになります。

parametric type関連の事柄は色々アレで大変なので、学習を後回しにするのは悪い選択肢じゃないと思う。

function f(x) ~ end
function f(x::AbstractArray) ~ end

などでできないことに出会ってからでも遅くない。 pic.twitter.com/P1Rqalq5dL

タグ: Julia言語

posted at 13:34:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 私はComplex型の定義を直接見て色々納得しました。

人工的な例よりも実際にJuliaで使われている実践的な例の方が、応用例が豊富でわかり易く、しかも「実戦配備」されている型なので迫力があります。

Complexがmutableになっていないことにも注目!

github.com/JuliaLang/juli... pic.twitter.com/Hs1mMZwpCS

タグ: Julia言語

posted at 13:39:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 現在のJuliaのパラメトリックタイプが抱えている問題について主に扱っている抱腹絶倒のJeff Bezansonさんによる講演がある。

新しい試みによるプログラミング言語の開発が試行錯誤のかたまりであることがよく分かる。「不当な非難」さえ愛する必要有り(笑)
www.youtube.com/watch?v=TPuJsg...

タグ: Julia言語

posted at 13:46:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語

添付画像1: ~ is ambiguous. Candidates: ~ 型のエラーに初めて出会った人はぎょっとすると思う。しかし、エラーメッセージに訂正法が書いてある😊

添付画像2: しかし、その次にはpromotion of types ~というエラーに悩まされるかも(笑)

ソースコード↓
gist.github.com/genkuroki/141e... pic.twitter.com/JGMIrM24B1

タグ: Julia言語

posted at 14:22:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 以下Main.D.WをWと略す

①+(x::W{T}, y::T) where TのTは任意。

②+(x::Number, y::Number}がすでに定義されている。

①②の+の定義域の間に包含関係は成立していない。片方がもう一方より真に小さければ問題は生じない。

+(W(1), 2)で①②のどちらを実行するべきかが決定不能になる。 pic.twitter.com/EqO1fqwVu2

タグ: Julia言語

posted at 14:29:18

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

20年10月22日

最近あったOSS話:

issueで質問

的ついてたらしく"welcome to innermost universe !"的な感じで褒めてくれて嬉しい

でも結局うまくいかない原因は分からずHACKを重ねるしかないかってなる

1箇所タイポを修正したら全てうまく動いちゃった

Revise.jlの後ろ側の話
github.com/JuliaDebug/Low...

タグ:

posted at 14:30:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 多重ディスパッチは、同名の函数のうち、与えられた引数を含む__定義域が狭い方__の函数を実行するという仕組みです。

そのとき、与えられた引数を含む同名の函数で、定義域が包含関係について最小のものが決まらないと、どれを実行するべきであるかが決まらなくなってしまうのです。

タグ: Julia言語

posted at 14:32:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 以上がambiguous問題。

Juliaに自分の型の四則演算を追加しようとすると、それとは別にpromotionの問題とも付き合う必要が生じます。これについては以前少しだけ説明した。面倒なので省略。

型のプロモートの設定の理解は簡潔にコードを書けるようにするために結構重要です。

タグ: Julia言語

posted at 14:36:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 Juliaでは型安定性が重要だと聞き齧った人は、Float64になる予定の変数xについて

y = 2.0x

のようなコードを書きがちです。

これは型のプロモーション(昇格)について理解していないからそうなる。

Juliaでは

y = 2x

と書いても、xがFloat64型なら、2はFloat64型に変換されます。

タグ: Julia言語

posted at 14:40:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 2x ではなく 2.0x と書くことには、「煩雑である」という欠点の他に、「例えばxの型が例えばIntやRational{Int}のときに、xの値がFloat64型に変換されてから計算される」という欠点がある。

2.0x のスタイルで書かれた函数は正常に適用可能な範囲が不当に狭くなってしまう可能性がある。

タグ: Julia言語

posted at 14:45:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 型のプロモートの仕方について何も理解していないと、わざわざキーストローク数を増やして煩雑に書いたあげく、作った函数が正常に適用できる範囲が不当に狭くなってしまうという非常にアホらしいことをやりがちになってしまいます。

タグ: Julia言語

posted at 14:47:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 Juliaは初心者向けに配慮した作りになっている感じで、中途半端な知識で 2.0x と書いたり、f(x::Vector{Float64}) = ~ のように書いたりせずに、2x とか f(x) = ~ と書くピュアな初心者の方が効率的で合理的なコードを書きがちになってしまう可能性さえあります。

タグ: Julia言語

posted at 14:51:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 以上で述べた失敗は私自身が実際に犯したものばかりです。実際に失敗している証拠は私が公開しているコードの中にあります。

タグ: Julia言語

posted at 14:53:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 Juliaはシェルスクリプト用途からスーパーコンピューティングのすべてで利用できることを目指しており、実際にそれを実現したのですが、「初心者に優しいこと」に相当に気を使っています。

中身を見ると複雑な試行錯誤の塊りなのですが、初心者でも書けるシンプルなコードでもよく動く。😊

タグ: Julia言語

posted at 15:01:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語

* 2.0x ではなく 2x と書くべき

* パラメータ付きの型の扱いには修練が必要なので、学習を後回しにしてよい。

あと、このスレッドでは詳しく説明しなかったのですが、

* function f(x::Vector{Float64}) ~ end のように書くのはよくなくて、function f(x) ~ end が勝る場合は多い。

タグ: Julia言語

posted at 15:05:27

舞田敏彦 @tmaita77

20年10月22日

20代の自殺者数。

7月以降,前年同月と比した乖離がどんどん大きくなってきている。 pic.twitter.com/JlbVIGobdB

タグ:

posted at 15:13:50

ふ @hajy_13

20年10月22日

簡単なミスで時間を使ってしまったのでメモ:
pythonで呼び出したimshowだと二次元データの一列目のindexはy軸方向に下から始まるけど、これがjuliaだとy軸の上側から始まる...
何故に...

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posted at 15:21:30

非公開

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posted at xx:xx:xx

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

これ、新型コロナ前の発言。

悪い予測が当たりそうな雰囲気になると精神的に落ち込む。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 15:29:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

【その期待[就職はそう難しくないだろうという期待]がひどく裏切られることになると、大変なことが起こると予想されます。例えば自殺者の増加。】

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posted at 15:30:38

ASIOS - 超常現象の懐疑的調査のた @Asiosorg

20年10月22日

ジェイムズ・ランディが死去: 本城です。 アメリカの懐疑論者のジェイムズ・ランディが10月20日に亡くなりました。92歳でした。 We are very sad to say that James Randi passed… dlvr.it/Rk5WmR

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posted at 15:49:01

うさぎ林檎@ししょーPPMP @usg_ringo

20年10月22日

『残酷で悪質で破廉恥なゲーム、哀しみ助けを必要とする人を利用して。』・心霊詐欺に対するジェームズ・ランディの痛烈な批判 (James Randi | TED2007) www.ted.com/talks/james_ra...

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posted at 15:58:39

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Tak itoshi @takitoshi

20年10月22日

Juliaの区間演算パッケージ。区間ベクトルをテキトーにやるととんでもないことになる?(私だけ?)
julia> using IntervalArithmetic, LinearAlgebra
julia> a = [interval(-1,2); interval(-1e-5,1e-15)];
julia> norm(a,Inf)
[0, 1.00001e-05]

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posted at 17:01:28

Tak itoshi @takitoshi

20年10月22日

こんなんにするといけるみたいだけど、コンパイルがめっちゃ遅い。。
julia> norm(SVector{2,Interval}(a),Inf)
[0, 2]
おとなしく
julia> maximum(abs.(a))
[0, 2]
と定義通り書くのが良いのかな?

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posted at 17:03:41

非公開

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posted at xx:xx:xx

kashi @mkashi

20年10月22日

@takitoshi julia> norm(abs.([interval(-5,5),interval(2,3)]),Inf)
[2, 3]
やっぱりなんか変?

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posted at 17:44:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 1年以上前の話題にクリアな回答がないようなので、以前言っていたことを繰り返し。

最小二乗法がやっていることは、計画行列Xの線形写像としての像へのデータを成分とするベクトルyの直交射影bを求めることです。

これが分かっていれば X^T X が退化している場合に素直に一般化できます。続く twitter.com/physics303/sta...

タグ: 統計

posted at 17:53:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 #線形代数 線形代数の話題なのに、色々余計なことを難しく考えすぎるから、X^T X が退化しているとどう考えるのが素直なのか分からなくなる。

線形代数という「神」を崇めないとひどく損をすることになる(笑)

タグ: 統計 線形代数

posted at 17:56:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 線形代数のイロハの1つに連立一次方程式 Xb = y の理論があります。Xとyを与えて、Xb=yを満たすbの全体を求める問題。

Xが正則な正方行列ならば、b = X^{-1}y で解の一意存在が言える。

そうでない場合には解が存在しなかったり、解が無数に存在したりする。

そのことは~続く

タグ: 線形代数

posted at 18:00:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 そのことは、行列Xを線形写像とみなしたときの、imageとkernelという名の部分空間に関する幾何的なイメージで直観的に理解できる。

直観が効くので人間にとって非常に優しい話になる。

人間にとって優しい(易しい)話にするために、像、核、部分空間、商空間を定義するわけです。続く

タグ: 線形代数

posted at 18:04:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 bに関する方程式Xb=yの解が存在することと、yがXの像に含まれることは同値。

それでは、yがXの像に含まれず、Xb=yの解bが1つも存在しない場合はどうすればよいのでしょうか?

1つの明らかに有用そうな考え方は「Xbがyに最も近くなるようなbを求めよ」と「近似的な解b」を考えることです。

タグ: 線形代数

posted at 18:07:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 すでに中学校や高校で、直線や平面への直交射影の概念を(言葉を習っていないとしても)やっています。

点yに最も近い部分空間W上の点はyのWへの直交射影になります。これは、証明できない人であっても、2〜3次元の場合に図を描けば誰にとっても直観的に明らかな事柄です。続く

タグ: 線形代数

posted at 18:10:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 「最小二乗法」はその直交射影に付けられた別の名前に過ぎません。成分の差の二乗和を最小化することが距離の最小化に等しいので、これもまた最小二乗法を知っていれば明らか。

要するに、この辺の話題は線形代数における健全な直観があれば証明するまでもなく全部直観的に明らか!😊

タグ: 線形代数

posted at 18:13:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数

線形代数の「神」に帰依すれば苦労がなくなる(笑)

直観的に明らかな概念に、難解ですごそうに見える別名をつけて、偉そうに使っている人達は実に多い。

線形代数的直観を崇めよ(笑)

タグ: 線形代数

posted at 18:15:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 bに関する方程式Xb=yはXのカーネルがk次元で解が存在するなら、解全体の集合はk次元になり、k>0なら解が無数にあることになる。

これと全く同じことが、線形写像の像への直交射影(=最小二乗法)の場合にも起こります。

それがちょうど X^T X が退化している場合です。続く

タグ: 線形代数

posted at 18:20:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 Xが実行列のとき、X^T X が可逆になることと、Xのカーネルが{0}であることは同値になります。

Xbでyに最も近いものを与えるb全体の集合は、Xbでyに最も近いものの1つをb₀と書くとき、b₀ + Ker X になります。

これも図を描けば直観的に理解できます。

タグ: 線形代数

posted at 18:29:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数

「最小二乗法」=「線形写像Xの像へのyの直交射影」で線形写像Xの像にyが含まれる場合は連立一次方程式の話に一致。

この意味で最小二乗法は連立一次方程式の理論の素直な拡張の1つになっています。

連立一次方程式に関する直観の一部分が最小二乗法にも拡張される。

タグ: 線形代数

posted at 18:33:44

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 L²正則化に関する補足

X^T X が可逆ならば最小二乗法の解bは一意的に存在し、

b = (X^T X)^{-1} X^T y.

このL²正則化はλ>0に関する

b = (X^T X + λE)^{-1} X^T y.

X^T Xは固有値が非負の実対称行列なので、X^T X + λE の固有値はすべて正になり、可逆になります。

タグ: 線形代数

posted at 18:39:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 注意: X^T X がたとえ可逆であっても、相対的に他より圧倒的に小さな固有値を持つ場合には、単純に「可逆だから良い」とはなりません。

そういう例をコンピュータで作って色々遊んでみるとこのことは納得しやすいと思います。

タグ: 線形代数

posted at 18:42:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 一般にその手の〇〇正則化は事前分布を使うMAP法(事後確率最大化法)だとみなせます。

予測分布を事後分布に関する確率モデルの平均で定義するベイズ法とは異なりますが、ベイズ法に近付いている。

退化するケースではMAP法やベイズ法が有効。

事前分布は予測精度を上げるために使用可能。

タグ: 線形代数

posted at 18:47:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 サンプル(データ)から得られる限りの情報を統計分析(もしくは機械学習)から得ようとすると、分析に使用するモデルとして可能な限り複雑なものを使いたくなります。

そういう場合にはモデルが退化し易くなります。

ある種の広いクラスに属するモデルでは常に退化する可能性がある。

タグ: 線形代数

posted at 18:49:48

Tak itoshi @takitoshi

20年10月22日

@mkashi 変ですよね。たぶん使い方が違うか、単なるバグか。julia本体のnormを使ってるみたいですけど、勝手に計算してくれてしまう分、気づかない怖さがあります。

タグ:

posted at 18:51:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 そういう場合には、事前分布を使うベイズ法が有効な道具になるだろうというようなことは、1980年の論説に中で赤池弘次さんも述べています。

事前分布を主観・信念・確信のように解釈したがる前世紀の黒歴史を否定し、赤池弘次さん的な合理的な考え方をするべきです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 18:53:34

かまぼこ @kamabokotikuwa

20年10月22日

母の子育て戦法が皆様の目に留まり嬉しく思います。

今でも弟と二人でネズミーに行くほど、仲の良い兄弟に育ちました。お母さんありがとう!

記念に舞浜の推し社畜ヤンキー
エイトフットのジョーさんの宣伝を

一部お写真@omoteno_urize 様からご厚意で拝借をお許し頂きました! pic.twitter.com/dUXkVePtnt

タグ:

posted at 18:53:55

数学女子 @phasetrbot

20年10月22日

頭がおかしいと自称しているのだし本当に頭がおかしいのだろう。 twitter.com/yamma_heybox/s...

タグ:

posted at 18:56:18

かまぼこ @kamabokotikuwa

20年10月22日

バズったら宣伝をやってみたぜ!

母には「夢夢しく育てすぎたかしら?」と言われますが、兄弟二人でネズミーファンに育ちました

弟がマレ様推し、私がスラ様推し。
たまに兄弟間で空気が張り詰めるのは、眠れるのアトラクがないこと。O社さんにおかれましては眠れるエリア増設をお願い致します

タグ:

posted at 18:58:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 #統計 数学を教えている側は、線形写像、カーネル、イメージ、部分空間、直交射影、実対称行列、などなどの抽象的概念は、直観的にすべてを透明に見渡すための強力な道具だと思って教えています。

普通の意味でくっそ役に立つ。

しかし、こういう気持ちまで伝えることは至難の技。

タグ: 統計 線形代数

posted at 18:59:21

MKT @KMKTo

20年10月22日

@genkuroki 最尤推定とベイズ推定におけるMAP推定とでは、結局パラメータAが目的の関数の値を最大にするポイントを探しているという意味で、非常に似たもののように思います。目的の関数が尤度関数(結合分布)か事後分布というだけで。この観点から言うと、計測値が決定論的な扱いをされるかどうかは

タグ:

posted at 19:07:41

MKT @KMKTo

20年10月22日

あまり意味がない事のように思うのですが、師が最近おっしゃっていたベイズと頻度論で区別する必要がないというお話とリンクする点はありますでしょうか?
自分でも区別論に関していろいろと咀嚼しようとしている過程です。何かコメントありましたら、幸いです。

タグ:

posted at 19:10:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@KMKTo 【最尤推定とベイズ推定におけるMAP推定】

①ベイズ法とMAP法を明瞭に区別した方がよい。渡辺澄夫さんの解説を読むとよいです。

②「似たようなもの」のように雑に考えずに、具体的な計算例を作って、最尤法とMAP法の結果が全然違う場合があることを確認するべき。

③解釈論より数学的理解が重要。

タグ:

posted at 19:32:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@KMKTo 最尤法とMAP法の特別な場合として、多項式函数によるフィッティングを最小二乗法とL²正則化で行った場合を比較すると、最尤法とMAP法が全然違う推定結果を与える例を簡単に作れます。

コンピュータで計算して、ソースコードとプロットを公開するとよいと思います。

タグ:

posted at 19:35:48

非公開

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posted at xx:xx:xx

Mehmet Hakan Satman @mhsatman

20年10月22日

What is the best way of shipping huge amount of foreign code in Julia packages? Trying to compile them after installation in the user machine? Downloading precompiled binaries?

#JuliaLang
@JuliaLanguage

タグ: JuliaLang

posted at 19:42:13

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

20年10月22日

計算用紙をA3のコピー用紙にしてクリップでまとめるようにしたら快適

タグ:

posted at 20:06:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 #線形代数

線形写像の像への直交射影(=最小二乗法)の図 pic.twitter.com/gq8FSQRbHV

タグ: 統計 線形代数

posted at 20:14:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 #統計

y = (縦ベクトル[y_1,…,y_n])
X = (n×1行列[1,…,1])

の場合のXの像への射影の計算結果は

y̅ = (y_1 + … + y_n)/n

に関する

Xy̅ = (縦ベクトル[y̅,…,y̅])

になっています。そして、Xy̅とyの距離の2乗の1/n倍は「標本分散」になっています。

まずはこういう易しい話が大事。

タグ: 統計 線形代数

posted at 20:20:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 #線形代数 X = (n×1行列[1,…,1]) の像の直線の直交補空間の次元のn-1が、この場合の「自由度」になっています。

Xがn×2行列でランクが2なら、その像の直交補空間の次元はn-2になり、y = a + bx + (残差) のモデルの自由度 n-2 が出て来ます。

最小二乗法の周辺は線形代数の言い方にすぎない。

タグ: 統計 線形代数

posted at 20:24:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 #線形代数 以上のような話は、大学で学生に統計学を教えなければいけない人が当然知っておかなければいけない事柄。

ぶっちゃけ、理解していない人達の方が多いのではないか?

社会的にはまずは教えている側のレベルアップが重要。

タグ: 統計 線形代数

posted at 20:27:02

MKT @KMKTo

20年10月22日

@genkuroki 普段MATLABを使っているので、そちらで計算してみました。意図的にPrediction Matrixを操作して、H^T*Hが縮退している場合に、は大きく結果が変わるのがわかります。MLEはやはり不安定になりますね。 pic.twitter.com/ZpvY1m1j3e

タグ:

posted at 20:28:58

ONISHI MAO @mao7735

20年10月22日

なんてことだ…「無料で受けられる定期接種の対象を既に過ぎた2000~03年度生まれの女性では、避けられたはずの患者が計1万7千人、死者が計4千人発生するとの予測を大阪大チームが22日までにまとめた」接種勧奨の中止で死亡4千人増か 子宮頸がん予防ワクチン(共同通信)news.yahoo.co.jp/articles/4fd78...

タグ:

posted at 20:29:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 #統計 逆に言えば、ある程度以上難しいことを習っている学生は、教えている側でさえ四苦八苦するくらい難しいことを勉強する場所まで来れたことを誇りに思ってよいと思う。

教わっていることを分からなくなっても落ち込む必要はなくて、気楽に構えてじっくりと真の理解を目指せばよい。

タグ: 統計 線形代数

posted at 20:32:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#線形代数 #統計 標本の平均や分散を計算することでさえ、クリスタルクリアな理解のためには、線形代数的直観が必須。

線形代数的直観の習得を目標に線形代数をじっくり勉強すれば認識力が大幅に高まると思う。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計 線形代数

posted at 20:35:40

nitro15 @nitro155

20年10月22日

ユーチューブに「囲碁将棋TV」創設 感想戦や解説配信 - MSN エンターテイメント ift.tt/3dO8Oop

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posted at 20:37:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@KMKTo 仕事早っ!😊

タグ:

posted at 20:41:25

獣医にゃんとす @nyantostos

20年10月22日

もし愛猫が脱走してしまったら、1週間以内は半径500m以内を徹底的に探すようにしてください。特に完全室内飼いの猫ちゃんは発見場所の中央値が39mと、家の近くに隠れている可能性が非常に高いです。あまり想像したくないことですが、いざという時のために覚えておいてください。 pic.twitter.com/NwXBYxyw4G

タグ:

posted at 20:46:46

獣医にゃんとす @nyantostos

20年10月22日

探す時は猫が隠れそうな茂み、車や物置の下、室外機周辺を注意深く探しましょう。驚いた猫は上に登る習性があるので、屋根や木の上などにも目を向けてください。大好きなおやつをふりながら探すのも良いです。

タグ:

posted at 20:46:47

獣医にゃんとす @nyantostos

20年10月22日

また、猫は隠れ家を好みます。ダンボールに入口の穴を開けた隠れ家をつくり、中にお気に入りの毛布やクッションを入れて、おうちの近くに置いておくのも効果的です。また猫の習性を考えると探す時間は早朝もしくは夕方から夜にかけてが良いでしょう。

タグ:

posted at 20:46:47

獣医にゃんとす @nyantostos

20年10月22日

同時に警察・保健所にも連絡を入れましょう。一方で、多くの人は保健所=殺処分のイメージがあり、保護してくれた人が保健所等に連絡していないケースもあるので、ポスターやチラシで呼びかけることもとても大事です。

すべての猫が家族のもとに帰れますように。

タグ:

posted at 20:46:47

MKT @KMKTo

20年10月22日

@genkuroki 恐縮です。解きやすい例を出していただいてありがとうございました。たしかにこれはMLEとMAPの良い比較になりますね。勉強になります。

タグ:

posted at 20:52:53

誠 @Makoto_SUsys

20年10月22日

Juliaの資料ちょっと読んでて,多重ディスパッチってなんじゃいって思ったら,いわゆるC++のtemplateとかJavaのGenericsとかのことか...

タグ:

posted at 21:19:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

Re: RTsのスレッドの感想

日本語圏に限らず本当によく見るのが、

*「静的型付けこそ至高」教団
*「0始まりインデックス」教団

あとこれに

*「クラスがないと困る」教団

を合わせると、「大三元」の完成かな。

自分達が合理的だと信じている教条主義者達。

タグ:

posted at 21:21:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

自身の技術を売りにしなければいけない人達は、頭のかたい教条主義者だとばれて馬鹿にされることを恐れる存在だと思うのですが、上の3つの教団の信者は自分が信者であることを隠そうとしない。

世界的に「これを言っても恥にならない」ということになっているようだ。そのこと自体が大問題かも。

タグ:

posted at 21:25:59

mo. @mo_horsemouth

20年10月22日

子供の掛け算勉強が始まり遂に我が家にも掛け算の順序問題が来たなど。前からネットでは見ていたけど自分も体験するとは。ちょっと感慨深い。 pic.twitter.com/fxDnGpD7jh

タグ:

posted at 21:29:11

Nov @Nov_Log893

20年10月22日

Pythonで今のところ仕事ができているので、それをメインにするのは良いのですが、これからのことを考えるとJulia言語にも手を出したくなりますね。

スクリプト言語なのに、LLVMのおかげでコンパイラ言語とも遜色ない速度が出るのは魅力です。。

タグ:

posted at 21:37:19

誠 @Makoto_SUsys

20年10月22日

JuliaのPackageCompilerでPlotsのsysimageを作ってますが,めっちゃ時間かかりますわね

タグ:

posted at 21:59:16

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

20年10月22日

HPVワクチン(子宮頸がんワクチン)勧奨中止で死亡4000人増か
www.nikkei.com/article/DGXMZO...

タグ:

posted at 22:02:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@takitoshi @mkashi これは #Julia言語 本体のnormInfが > で大小を判断して片方を選ぶことの繰り返しで計算していることが原因です。 > を使わずに max を使うようにすれば、この問題は解決します。

詳しくは↓
gist.github.com/genkuroki/b334...
これを見れば自力で原因を調べることができるようになるはず。 pic.twitter.com/LPiT7lDgxg

タグ: Julia言語

posted at 22:18:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

@takitoshi @mkashi この件は誰か #Julia言語 のリポジトリで issue を立てるべき話題かも。

タグ: Julia言語

posted at 22:18:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#Julia言語 区間計算に対応するためには、maxやminを不等号による大小関係の判断で計算してはダメで、区間計算対応のmax, min函数を使う必要がある。

max, minが定義されているのに、不等号を使ってmax, min計算するのはおかしいので、誰か issue を立てるべき話題かも。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: Julia言語

posted at 22:21:41

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

20年10月22日

その15万人減ったとする出生っていつ妊娠したことになってるんです?コロナの国内での本格的流行からまだ半年ちょっとしか経ってないんですが twitter.com/Isseki3/status...

タグ:

posted at 22:27:27

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

20年10月22日

つまりは、昨年からコロナの出現と流行を予知して子作りをみんなしなくなったとおっしゃるんですかね?

タグ:

posted at 22:31:31

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#数楽 計算用紙は大きい方が使い易い。

しかし、その次の段階もあって、計算結果の紙束を持ち歩くようになると、その重さに耐えられなくなるときがやって来る。

某氏は重い紙束と本を大量に持ち歩き過ぎて体を壊し、医者から重いものを持ち歩くことを禁止されている。

twitter.com/bicycle1885/st...

タグ: 数楽

posted at 22:39:08

Yuki Nagai @cometscome_phys

20年10月22日

JuliaのBinaryBuilder.jlでHPhiをコンパイルしようとしているけれど失敗する。LIBDIRを指定してcmakeでlapackは見つかったって言っているのに、zgemmがないとか言われてこけてしまう...

タグ:

posted at 22:39:54

Yuki Nagai @cometscome_phys

20年10月22日

OpenBLASだとHPhiコンパイルできないのだろうか...

タグ:

posted at 22:40:49

Xiaokai Xia @eXrld

20年10月22日

It is straightforward to write an async and multi-threading program by using #julialang . pic.twitter.com/cpLR0zTVVj

タグ: julialang

posted at 22:49:36

Yuki Nagai @cometscome_phys

20年10月22日

Juliaで利用できたら面白い物理系のオープンソースのコードってなんだろうなあ

タグ:

posted at 23:02:07

ふじのすけ @fujinosuke22

20年10月22日

仕事では化石みたいな環境で化石みたいな言語を使っているので、趣味で世間とのギャップを埋めたいと思っています。取り敢えずPython、Juliaあたりを使えるようになりたいのと機械学習も扱えるようになりたいです!
#プログラミング初心者と繋がりたい
#駆け出しエンジニアと繋がりたい

タグ: プログラミング初心者と繋がりたい 駆け出しエンジニアと繋がりたい

posted at 23:08:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 そもそも、甘利さんが前世紀の黒歴史を踏襲したスタイルでベイズ統計について語っている点が酷い。

「データを生成した確率分布のパラメータ①」と「分析用のモデル内のパラメータ②」を同じ記号「θ」と書いて区別ないのは論外だと思いました。続く twitter.com/junotk_jp/stat... pic.twitter.com/vMylpBudhh

タグ: 統計

posted at 23:09:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 例えば、データを生成した(確率)分布が分布族q(x|z)のパラメータz=z₀に対応する分布(z₀は決まっているという設定)で、分析に使った確率モデル p(x|w)φ(w) (φはパラメータwの事前分布)のパラメータwは全然違うものです。

分析対象と分析に用いるモデルの混同は完璧に非科学的。

タグ: 統計

posted at 23:13:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 分析に用いるモデル内では、数学的なモデルに過ぎないので、現実には決まった定数であるはずのパラメータが確率分布していると考えてもよい。

分析用のモデルと分析対象を混同しなければ、それで何も矛盾は発生しない。自明過ぎて当たり前の話。

タグ: 統計

posted at 23:17:03

ふじのすけ @fujinosuke22

20年10月22日

このタグ付けしてる方達、ギラギラしていてちょっと怖い…。私が繋がりたいのはこういうタグを付けてないような人達だってことを発見した笑

タグ:

posted at 23:17:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 他にも、実際には値が決まっていたはずなのに、事故のせいで得られなかった観測値(欠損値)を、実際には値が決まっていたことを無視して、分析用のモデル内ではその値が確率分布していると考えてもよい。

数学的モデルと分析対象を混同しなければ矛盾は絶対に生じない。

タグ: 統計

posted at 23:20:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 問われるべき問題は、そのように「不明の値はすべて確率分布している」とみなす分析対象とは異なる法則を記述しているベイズ統計的な数学的モデルが、実際の分析において役に立つのかについてです。

思想や主義に関わる考え方をでの決着は当然排除されるべき。

タグ: 統計

posted at 23:24:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 何でも確率分布しているという設定で使われる確率分布の密度函数は、純粋数学的には超函数論におけるtest functionとみなされ、ベイズ 統計的な設定では、収束の条件がゆるい超函数の意味での収束を考えることができます。

だから、ベイズ的なモデルを使うと推論が収束し易くなる可能性がある。

タグ: 統計

posted at 23:27:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 実際に、そういう仕組みで、少なくともデータの生成法則がi.i.d.の場合には、非常にゆるい仮定のもとで、ベイズ推論の結果が収束し、その収束の仕方の挙動もかなり分かることが、渡辺澄夫さんによって分かっています。『ベイズ 統計の理論と方法』を参照。

最尤法にはない非常に良い性質!

タグ: 統計

posted at 23:30:03

kashi @mkashi

20年10月22日

浮動小数点数のscanfとprintfに対応する機能を自分で実装しようとするととにかく大変。Bailey先生のdd/qdもここの実装はかなり手抜きに見えた。

タグ:

posted at 23:30:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 そういう21世紀の数学的成果に頼らなくても、20世紀の中頃には、オーバーフィッティングが生じやすい簡単な場合に、最尤法よりも適切な事前分布を使うMAP法の方が平均予測精度が高いことが知られていました。

James-Stein推定。詳しい解説↓
nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

タグ: 統計

posted at 23:34:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 事前分布を考えることは「分かっていない値はすべて確率分布しているとみなす」というベイズ統計的な(非現実的な)数学的モデルでは普通。

そのような非現実的な数学的モデルの使用にテクニカルに(=広い意味で数学的に)大いにメリットがあるというのが、現代における知見になっています。

タグ: 統計

posted at 23:37:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 分析対象(のモデル)と分析用のモデルを明瞭に区別していない前世紀の杜撰な議論は、残念ながら今世紀になっても生き残っています。

これは非常に遺憾なことで、みんなできちんとそういう現実を非難して行く必要があると思います。

タグ: 統計

posted at 23:39:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月22日

#統計 渡辺澄夫さんの『ベイズ 統計の理論と方法』に書いてあるi.i.d.のベイズ統計の理論くらいはそろそろ常識だとみなされるべきだと思う。

そういう数学的ややこしさと付き合わずに、主義や思想に関する考察でベイズ統計の真っ当な理解に至る道は存在しないという事実はもっと知られて然るべき。

タグ: 統計

posted at 23:44:14

Erik Engheim @erikengheim

20年10月22日

Time to take #JuliaLang serious? International standard aircraft collision avoidance system, ACAS X was written in highly optimized C++. A Julia version was written to merely document algorithm. But it ran just as fast! #programming #HPC #CPP #performance lwn.net/SubscriberLink...

タグ: CPP HPC JuliaLang performance programming

posted at 23:55:50

砂___の___女 @vecchio_ciao

20年10月22日

うちの高3長男、数Ⅲは受験科目に無いのだが、「難しいけど面白い!楽しい!」と言って勉強している。

くだらない #掛算 の順序とかを拘って教え込まれていたら、こうはならなかっただろうなぁとしみじみ思う。 twitter.com/vecchio_ciao/s...

タグ: 掛算

posted at 23:58:05

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