黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年11月/Page 17

飲み会にいく全ての夫へ pic.twitter.com/n4A6rBZdJi

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posted at 01:00:14

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Keno Fischer @KenoFischer

My #julialang AD talk @rebase_conf will be in two hours (4pm Eastern, 3pm Central). Livestream here (or so I'm told): www.youtube.com/watch?v=ajF4UR....

How it started How it's going pic.twitter.com/1EjtQ90erU

タグ： julialang

posted at 04:07:33

Shreya @shreya_gupta30

My first PR to @JuliaLanguage got merged.
More contributions to follow. 💯 pic.twitter.com/44FMwPQI2M

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posted at 04:10:11

The Julia Language @JuliaLanguage

We are glad to have you in the community; Here’s to more merged PR’s! #JuliaLang #OpenSource twitter.com/shreya_gupta30...

タグ： JuliaLang OpenSource

posted at 06:14:08

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しにゃもんろーるず twitter.com/animalsworid/s...

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posted at 07:57:33

Keno Fischer @KenoFischer

Here are the slides from my #julialang talk today with all the live scribbles: drive.google.com/file/d/1FhkaZw.... The slides+scribbles medium was a bit of an experiment. Curious to hear if people liked the format or not.

タグ： julialang

posted at 08:02:05

Mattias Villani @matvil

Pluto.jl in Julia (aka reactive Jupyter on steroids) is absolutely stunning.
Also found out that LaTeXStrings.jl now supports string interpolation within the L"" syntax.
I have to lie down now.

github.com/fonsp/Pluto.jl
github.com/stevengj/LaTeX...
#JuliaLang pic.twitter.com/3HiALkt1S9

タグ： JuliaLang

posted at 08:10:49

#統計『統計学を哲学する』のように【分布を特徴付ける値を、その期待値～という】とか【「Major axes」～が回帰直線】とか【分布族が対象を十全にモデル化して】いない場合でも【ベイズ流の更新プロセスは最終的に真理へと到達しうる】とか書いてある本に影響された人達は今後どうなって行くのか？ pic.twitter.com/KIZ6LwCCc3

タグ：統計

posted at 08:20:26

#統計 p.83の赤線の部分は『統計学を哲学する』の中の最悪の記述の1つです。

おそらくその本の著者は、

分布族と無関係に行われるデータによる信念の更新

と

「分布族の尤度函数と事前分布の積の正規化による事後分布の構成」の意味でのベイズ更新

の区別をうまくできていない。ひどすぎ。 pic.twitter.com/FHMHAqFQ5T

タグ：統計

posted at 08:25:41

#統計あとその本の著者は、モデルの分布族ではなくその尤度関数について【尤度関数が実際のデータ生成プロセスとは似ても似つかなかったら】という書き方をしていることから分かるように、モデルの分布族とその尤度函数の区別もうまくできていない。 pic.twitter.com/dHpmSGfkfM

タグ：統計

posted at 08:28:54

#統計なによりも興味深い事実は、『統計学を哲学する』における統計学の説明が明らかにずさんであることを完全にスルーできる人達を発見することが容易なこと。

特に統計学をよく知らない人にはまともに読めるような質の本になっていないはずなのだが、どのように読めているのかが不思議。

タグ：統計

posted at 08:33:08

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posted at xx:xx:xx

#統計常日頃「権威によって何が正しいかを判断する行為」を有害だと言っているのですが、現実には、名も地位もある立派な人達が(否定的でない)言及をしている本を、多くの人は読む価値のある本だとすぐに信じてしまう傾向は相当に強いです。

まずい本を他人に勧めた人達はどう責任を取るのか？

タグ：統計

posted at 08:38:43

Stefan Karpinski @StefanKarpinski

@shreya_gupta30 @JuliaLanguage Congrats and thanks for the contribution!

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posted at 08:40:26

Keno Fischer @KenoFischer

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

@shreya_gupta30 @JuliaLanguage Welcome!

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posted at 10:15:41

VS CodeでJuliaも含めてJupyterが使えるとなると、JupyterLab先生の立場が無くなってきてしまう。

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posted at 11:01:30

JuliaのLibSndFileってなんでFixedPointNumbers.Fixed型使ってるんだ？
量子化っぽいけど最大音量わからなくないか

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posted at 11:54:41

これ俺が量子化を何も理解できていない気がするな

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posted at 11:56:26

信号理論が何もわかりません

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posted at 12:02:10

なんかwavファイルのdata chunkが[-1.0, 1.0]で表現されるらしいわ

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posted at 12:16:14

Jacob Quinn @quinn_jacobd

ほむほむ@アレルギー専門医：noteメン @ped_allergy

#JuliaLang, It's a full ecosystem! ✅ twitter.com/datametrician/...

タグ： JuliaLang

posted at 13:20:48

【NEW!】Yahoo個人の記事を更新しました。
『だしパックの煮すぎでヒスタミン中毒が起こった』という報道に関し、子ども達の回復を願いつつ、本当にだしパックが原因だったのかを考えました。
個人的には、だしパックと考えるのはちょっと無理があるかなあと考えています。
news.yahoo.co.jp/byline/horimuk...

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posted at 13:36:06

Shreya @shreya_gupta30

@KenoFischer @JuliaLanguage Thank you 😁

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posted at 13:37:44

Shreya @shreya_gupta30

@StefanKarpinski @JuliaLanguage Thanks😁

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posted at 13:37:58

共同通信公式 @kyodo_official

大学生の就職内定率69.8％に急落
this.kiji.is/70129723693713...

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posted at 14:04:51

峰　宗太郎 @minesoh

ほむほむ@アレルギー専門医：noteメン @ped_allergy

わかる👶受験勉強してなかったばぶもはたからみてると、すごくそういうことわかった。大学はいってから悲惨な気持ちになってる友達も何人もみた
#マシュマロを投げ合おう
 marshmallow-qa.com/messages/26d94... pic.twitter.com/aZQlIgRueS

タグ：マシュマロを投げ合おう

posted at 14:13:47

保健所からの発表に関するデータを教えていただきましたので、最後に情報を追加しました。
よろしくお願いいたします。

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posted at 14:21:18

計算速度と書き易さを考慮すれば #Julia言語で書くのが最適。C, C++, Fortran並に速く、圧倒的に楽に習得できる。圧倒的。

数学者側がMathematicaやSagemathを使えるだけのプログラミング能力があるなら、数学者側が #Julia言語を習得して、自分で書いた方が早いと思います。続く twitter.com/tomokazu_kashi...

タグ： Julia言語

posted at 14:26:48

#Julia言語でガチで特殊函数(指数積分函数)を実装する実演をやっているのが、MITでの講義の宿題の答えのこれ↓

nbviewer.jupyter.org/github/steveng...

それを最新版のJuliaでも動くようにしたものが

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

のIn[2]にある。続く

タグ： Julia言語

posted at 14:30:53

#Julia言語

Juliaによる超幾何函数の実装の例が

github.com/JuliaMath/Hype...

にあり、添付画像はソースコードの一部分です。数学関係者なら、Juliaをよく知らなくても、大体何をやっているか分かるはず。

超幾何の例があれば、他の場合については手間の問題でしかない(もちろん結構大変！)。 pic.twitter.com/lo0MCkWcSB

タグ： Julia言語

posted at 14:35:46

#Julia言語ちなみに現在のRiemannゼータの実装は

github.com/JuliaMath/Spec...
↓
github.com/JuliaMath/Spec...

にある。 pic.twitter.com/MOvguewna9

タグ： Julia言語

posted at 14:43:04

#Julia言語最適化をがんばる前のコードを書くことはそう難しくない。以上で紹介したコードでが最適かも頑張っている。

タグ： Julia言語

posted at 14:44:45

#Julia言語三角函数のコードは

github.com/JuliaLang/juli...

で読める。十分な精度で計算できる多項式に帰着している。

帰着先の多項式や有理函数をすでに知っているなら、知っている人がコードを書けば早いと思う。

真似するために使えるコードは全部公開されている。 pic.twitter.com/YCyoXNxXLU

タグ： Julia言語

posted at 14:50:16

この手の「数学と算数の違い」というのは大抵出鱈目が書いてあるが、興味深いのは、人によって全く逆のことを言う点である。

このサイトによると

「・算数　計算を正確でにできるようにすることが目的

・数学　計算の過程も含めキチン説明できるようにすることが目的」

とあるが、

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posted at 15:23:54

横浜市教委指導主事は、掛け算の順序や足し算の増加と合併の区別が必要だと言っていて、「算数は数学と違って、答えが出ればいいというものではない、考え方が大切だからだ」と言っていた。

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posted at 15:25:01

katekyo-yamagata.com/column/%E3%80%...
＞【算数】→計算するためのやり方★
【数学】→なぜその計算になるのか★

算数でも「なぜそのやり方になるのか」というのはやっているだろう。それが掛け算順序など厄介な問題を引き起こしている面があって歪んでいるが。

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posted at 15:28:18

Katsushi Kagaya @katzkagaya

神はサイコロ振らないかもしれないが人類はサイコロ振ってきた。

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posted at 15:43:56

書泉_MATH @rikoushonotana

【オライリー・ブックフェア】開催中
『Juliaプログラミングクックブック
言語仕様からデータ分析、機械学習、数値計算まで』中田秀基/訳
is.gd/iKgDtt pic.twitter.com/rUGiy9ZJZI

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posted at 16:17:00

書泉_MATH @rikoushonotana

好評発売中『1から始める Juliaプログラミング』進藤裕之/佐藤建太（コロナ社）
「Pythonのように書けて，Cのように動く」新しいプログラミング言語Juliaの基本的な文法や使い方から，実践的な内容として，標準ライブラリには含まれない数値計算やデータの可視化などのパッケージの活用まで解説。 pic.twitter.com/MDMvlmsgGD

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posted at 16:38:28

Yusuke Terada @doraTeX

Apple Silicon M1 搭載 MacBookAir が届いたので，早速TeXコンパイル速度対決。
適当な同一TeXソースのコンパイルを試してみた結果：
・iMac Pro (2017, 3.2GHz 8core Xeon W) : 9.9秒
・MacBook Air (2019, 1.6GHz 2core Intel Core i5)：14.3秒
・MacBook Air (2020, Apple M1, Rosetta2使用)：8.7秒

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posted at 17:38:20

雲幸漏 @sw_unkomore

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

とうとううちの子も算数文学の餌食になったわ。 pic.twitter.com/S8XaZAbVIL

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posted at 18:08:37

経済の遅行指標であるはずの雇用が急激に悪化しているということは、経済そのものはとっくにひどい状況になっていたんじゃないですかね。

この状況で呑気に構えている政府の無策には怒りを覚えますし、対抗する政策を掲げない野党にも怒りを覚えます。

大規模な経済対策が今すぐ必要です

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posted at 18:50:46

クロイヨシツネ @YoshitsuneK

本当に『だしパックの煮すぎ』で、ヒスタミン中毒が起こったのか？医師が考察（堀向健太）
#Yahooニュース
 news.yahoo.co.jp/byline/horimuk...

タグ： Yahooニュース

posted at 18:51:46

#超算数　毎度恒例の秋の風物詩「掛け算の順序」だけど、毎年新種が出てくるね。 twitter.com/chikotsuntsun/...

タグ：超算数

posted at 19:19:43

Chieko Nagayama @RibbonChieko

クラスター分析で得られた知見から
内閣官房から【感染リスクが高まる5つの場面】が出ていますが
説明が丁寧すぎて【3密】のように広がらない。

こちらにある3密＋2
密閉、密集、密接に【大声】【長時間】

日本も＋2もだいぶ前から呼びかけているが
3密に並べてもいいくらい,この2つのポイントは重要 twitter.com/kohei_w1985/st... pic.twitter.com/MBx9oOR0o6

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posted at 19:26:17

nekojita @nek0jita

川端裕人『ドードー鳥と孤独鳥』（国書刊 @Rsider

「算数と数学は違う」と言わせないために、学習指導要領の「算数科の目標」が、「数学」が5回連呼される文章に改訂された話好き twitter.com/sekibunnteisuu... pic.twitter.com/6WudE0RX8g

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posted at 19:38:10

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posted at xx:xx:xx

書影来ました。「理論疫学者・西浦博の挑戦-新型コロナからいのちを守れ!」（西浦博　聞き手川端裕人　中央公論新社）「amzn.to/3kC6mTx

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posted at 20:22:59

nekojita @nek0jita

ほむほむ@アレルギー専門医：noteメン @ped_allergy

これ数えたら6回だったわ

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posted at 20:58:42

@reraku @keiyou30 はい、新しい毒性を持つとはありえないですよね。
おっしゃるとおりだと思います。
出汁パックの残りからはヒスタミンがほとんど検出されていないので、別のものが混入したんじゃないかと疑われます。このニュースで出汁パックが使えなくなるひとがふえたら困りますよねえ😢

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posted at 21:02:51

#統計

【分布を特徴付ける値を、その期待値～という】

とか😱

【「Major axes」～が回帰直線】

とか😱

【分布族が対象を十全にモデル化して】いない場合でも【ベイズ流の更新プロセスは最終的に真理へと到達しうる】

とか😱

なぜか毎年1000人のデータを集める話を始めちゃう

とか😱 pic.twitter.com/mFtO5lN14E

タグ：統計

posted at 21:42:00

#統計確率分布族と尤度の区別が曖昧というのはまずいよな。統計学のイロハを全然分かっていない疑いさえある。その疑いは【分布を特徴付ける値を、その期待値～という】とか【「Major axes」～が回帰直線】の部分と整合的。

せめて、期待値や回帰直線の説明部分を出版前に訂正できなかったのか？

タグ：統計

posted at 21:53:00

#統計学生の人が『統計学を哲学する』を読んでいるのを発見したらちょっと慌てると思う。

こんなにひどい本を知的な本とみなして読んでしまい、いや、読んだつもりになり、ずさんな説明の存在に気付かずに終わるパターンに陥る可能性がかなりある。

ずさんな説明をきちっと批判できれば良いのだが。

タグ：統計

posted at 21:57:23

Akinori Ito @akinori_ito

ふと30年以上前に作曲したメロディを思い出した。たしかそのうち１曲をMMLにして他のソースと一緒にfj.sourcesに流したはずで、日本のインターネットに流れた最初の音楽だったはずだけど、どうなったかな・・・

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posted at 21:57:43

私のように「確実にひどい本だろう」という確信を得たからこそ本屋で購入する人もいるだろうから、そう気にすることでもないか。

初歩的な点についてずさんな説明が明らかにあることを完全スルーして感想を述べている人達の方が大問題かも。

一言くらい訂正した方が良い点を指摘できないものか？

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posted at 22:06:39

河合祐介 @tkawai18_tkawai

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

積分定数さんｗｗｗ pic.twitter.com/RD9jwIGnvj

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posted at 22:19:01

プレコンパイルめっちゃ時間かかる・・・．

#Julia言語

タグ： Julia言語

posted at 22:37:14

Yusuke Terada @doraTeX

もっと大きな，631ページの書籍全体のTeXによるビルドで再実験。
・iMac Pro (2017, 3.2GHz 8core Xeon W) : 16分39秒
・MacBookAir (2019, 1.6GHz 2core Intel Core i5)：36分36秒
・MacBookAir (2020, Apple M1, Rosetta2使用)：15分41秒
やはり手持ちの最速TeXコンパイル機がM1搭載MBAとなった。

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posted at 22:37:30

@Big_Bird_Dayo

Dr. Chris Rackauckas @ChrisRackauckas

M1レビューがちょくちょく出て来てるけどfortran/C/Juliaがまともに動くかどうかのレビューはまだなのかな

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posted at 23:06:33

@datametrician @quinn_jacobd It's all seamless except the SQL and ETL things. So all it needs is a GPU database person to come along.

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posted at 23:16:49

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

中3女子のマクローリンの人の件で、またまた積分定数さんが、バカ相手に真面目に指摘してしまっている…

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posted at 23:24:33

#統計仮に、AICにはKL情報量を用いた基礎付けはあるが、BICはベイズファクターの近似値なのでKL情報量を用いた基礎付けはない、というような調子で書かれた文献を見たら、質が低い文献であることを見抜かないとダメ。続く

タグ：統計

posted at 23:43:19

#統計 AICとBICのKullback-Leibler情報量を用いた基礎付けは、最近の人はみんな読んでいるっぽい渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』にもしっかり書いてあります。

大小関係を推測したいKullback-Leibler情報量の違いでAICとBICは使い分ければよい。論争は無意味。続く

タグ：統計

posted at 23:43:20

#統計データX_1,…,X_nが未知の分布q(x)のi.i.d.として生成されているという想定で説明します。

モデルp(x|w)が未知の分布q(x)について適当な条件を満たせばAICとBICは実用的な規準になります。

d個のパラメータをまとめてw=(w_1,…,w_d)と書いているとする。

続く

タグ：統計

posted at 23:43:22

#統計

対数尤度 L(w) = log p(X_1|w) + … + log p(X_n|w) を最大化するwをw*と書きます。

AIC = -2L(w*) + 2d

は予測分布p(x|w*)の汎化誤差の2n倍

G = -2n∫q(x) log p(x|w*) dx

もしくはそのデータの確率的揺らぎに関する期待値 E[G] の推定量です。

G自身がKL情報量+定数の形をしている。

タグ：統計

posted at 23:43:23

#統計

BIC = -2L(w*) + (log n)×d

は自由エネルギー

F = -2 log p(X_1,…,X_n)

(ここで p(x_1,…,x_n) := ∫p(x_1|w)…p(x_n|w)φ(w) dw)

の近似値です。自由エネルギー自体はKL情報量(+定数)として意味を持ちません。続く

タグ：統計

posted at 23:43:24

#統計しかし、そのデータの確率的揺らぎに関する期待値E[F]はもろにKL情報量(+定数)の形になります:

E[F] = -2∫…∫ q(x_1)…q(x_n) log p(x_1,…,x_n) dx_1…dx_n.

p(x_1,…,x_n)はモデル内でのデータ生成法則の密度函数で、q(x_1)…q(x_n)は推測先の未知のデータ生成法則の密度函数です。続く

タグ：統計

posted at 23:43:25

#統計 E[F] はモデル内でのデータ生成法則と推測先の未知のデータ生成法則の違いを表すKL情報量(+定数)の形になっています。自由エネルギーFやその近似値のBICはそのE[F]の推定量とみなせます。

AICは予測分布と未知の分布の違いを表すGもしくはその期待値E[G]の推定量。

推定先のKL情報量が違う。

タグ：統計

posted at 23:43:26

#統計異なる推定先を持つ推定量について、どちらが優れているかについて考えても、目的によって変わるとしか言いようがない。

太古の時代の「AIC vs. BIC」は現代においては無意味な不毛な論争であり、くだらない話題であったと言い切って問題ないと思います。

タグ：統計

posted at 23:43:27

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

#統計 20世紀は統計学において「華々しい論争があった」ことで有名かもしれませんが、私の個人的な意見では、扱っているものの数学的素性を確認した途端に「くだらない不毛な論争で無駄に時間を潰していた」という評価になってしまう場合が大部分だと思います。

タグ：統計

posted at 23:43:29