黒木玄 Gen Kuroki
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2020年11月09日(月)
The Magnetic Cube by Owen Lillywhite of magneticcube.com is a Rubik’s Cube puzzle made from 27 dice and 108 neodymium magnets. This cube includes the scrambled states & solutions of the original 3x3 Rubik’s Cube but is held together only by magnets buff.ly/3233Y0s pic.twitter.com/xOjHuX0t9m
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posted at 00:50:12
非公開
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posted at xx:xx:xx
長らく後回しにしていたが、Julia でのパッケージの作り方を調べた。julialang.github.io/Pkg.jl/v1/crea...
import すると src/PackageName.jl が実行される。他にもファイルがあるときは、この中から include しておく。Python のように自動でフォルダ内のファイルが全部認識されるわけではないっぽい。
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posted at 02:01:06
Mathlog執筆に使えそう。。。？
・TeX2img：例えばこれでTikZやemathの図を書いて，画像としてエクスポートできる
・GeoGebra：動的なグラフや図を示したいときのアプリ。ただし iframe が非サポートなのか，埋め込みは出来ないので，スクショでのエクスポート（もしくはGeoGebra→TikZ→TeX2img）
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posted at 09:22:18
このたびの米大統領選挙に関しては、明らかなフェイクニュースが日本のSNSでも出回り、実感としては4年前の前回選挙以上のすさまじさでした。驚いたのは、名の知れた識者、ジャーナリストといった人たちが、すぐ分かるフェイクを無批判に流すこと。こんなことに驚くのは、私が世間知らずなのかな。
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posted at 09:52:04
家族で鬼滅にハマってるんだけど、父が｢作るか…禰豆子箱…！！😏｣って言い出すから冗談でしょwwwと思ってたらほんとに1週間ぐらいで作ってた…しかも単行本用に二段になってる👍💕 pic.twitter.com/jN8CdufqF4
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posted at 10:57:04
遠山雄亮（将棋プロ棋士、棋士会副会長） @funnytoyama
昨日の竜王戦第3局について、Yahoo!ニュースに書きました。
大接戦となったこの将棋は、現代将棋の表現方法に課題を突きつけた一局になりました。
竜王戦第3局、羽生九段ファンの悲鳴あがった逆転劇。盤上では何が起きていたのか？(遠山雄亮) - Y!ニュース news.yahoo.co.jp/byline/tooyama...
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posted at 10:59:22
matplotlib で emacs 使いたいんですけど、いちいちブライザの File メニューから Reload して Run するの面倒なんですが、なんかいい方法はないんですかねえ… emacs 使うな、というのはなしの方向で
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posted at 11:02:05
Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara
今回，ひっくり返った話．対話的実時間ツールを作っていて，FFTのバッファサイズと実行速度の関係が気になって，44100Hzで3msから2sの範囲の全てのバッファ長で速度を調べてみた．赤の2のべき乗が早いのは予想通り．緑の素数が早かったのは，予想外．20年前に調べたときは，素因数分解が 字数 ー＞ pic.twitter.com/JoSxZfAxvf
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posted at 11:20:46
Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara
の個数に応じて，実行時間が変化するのがきれいに見えていた．ここでも．この20年の進歩に驚いている．MATLABの凄さなのか，PythonやJuliaでも同じなのか，それとも，下にあるライブラリーが凄いのか．浦島太郎でした．マシンは，Windows，根性の入った厳密な実験ではないので，話半分で． twitter.com/hidekikawahara...
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posted at 11:28:50
Stefan Karpinski @StefanKarpinski
The Greg Egan one in the second part 😂 twitter.com/Noahpinion/sta...
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posted at 12:03:45
@junmurot
#統計 リプライを切ってスレッドで解説するべきことを解説しました。
偽陽性・偽陰性・感度・特異度が「主観的な信念の更新」の意味での「ベイズ統計」の話だと思っている人達は、小学生でもシンプルに理解できることについて十分に理解できていません。続く twitter.com/junmurot/statu...
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posted at 12:08:26
#統計
「統計学はお墨付きを得るための道具ではない」は私の口癖の1つ
twilog.org/genkuroki/sear...
添付画像の引用は『統計学を哲学する』の最初の部分にあります。この部分にこの本の杜撰な解説が生じた理由が書いてあると私は思いました。続く twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/gFBvJXXakl
タグ： 統計
posted at 12:48:38
#統計 以上のようなことを私は多分繰り返し述べている。
『統計学を哲学する』の立場はそれとは対照的。そのことは添付画像に引用したpp.1-2の部分を見れば分かる。
⓪③の部分では哲学の重要性を語り、①②では統計学の【お墨付き】を与えてくれる【特権的な役割】【特権的な機能】を強調している。 pic.twitter.com/IdGRNP0nyQ
タグ： 統計
posted at 13:06:21
#統計 私であれば、適切な統計処理によって結論にお墨付きが得られるという考え方は誤りである、と言い切ってしまうところを、【良かれ悪しかれ】という言い方で統計学が【お墨付き】を得るために誤用されていることを批判せずに、なし崩し的に、哲学の重要性の根拠として採用してしまっているのだ。 pic.twitter.com/wODzSf4D7f
タグ： 統計
posted at 13:12:14
@genkuroki これはここで書いていいことかわからないのですが，実はわたしは黒木先生のかくれファンで，「なんでも掲示板」の時代からずっと読ませていただいております．最初はソーカルの「知の欺瞞」あたりからですから，すでに20年以上になりますかね．この場を借りてごあいさつさせていただきます．
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posted at 13:16:02
#統計 【良かれ悪しかれ】という言い方で、統計学はお墨付きを得るための道具ではないと言い切らずに、統計学の【特権的な機能】を哲学の重要性の根拠としてしまっている時点で、内容が杜撰になってしまうのは私には明らかなことに思えます。
このことに、最初のページを見たときに気付くべきだった！ twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/A4wH57CoVo
タグ： 統計
posted at 13:31:12
｢全巻入るんですか？｣という質問が多くありましたのでお答えしますと、現時点で最新巻まで入っていて、あと2冊ぶんぐらいは余裕があるので入ると思います！！（23巻で完結…ですよね…？） pic.twitter.com/AQpxlIvZtu
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posted at 15:02:01
#統計 ある条件のもとで、通常の仮説検定のP値とそのベイズ統計での対応物が近似的に等しくなることを示せる。そのような場合に、仮説検定とベイズ統計の主義思想が違うと言い張っても無益。
しかし、そういう場合に仮説検定を否定してベイズ統計を使えと主張するおバカさんもいる。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 15:10:08
#統計 ある条件のもとで、最尤法とベイズ統計の結果がほぼ等しくなることを示せる。そのような場合にも、最尤法とベイズ統計は主義思想が異なると言い張っても詮無いことです。
添付画像はベルヌイ分布モデルの最尤法(上段)とベイズ統計(下段)に関するプロット。ほぼ同じ。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/gYwNr9VauS
タグ： 統計
posted at 15:15:22
#統計 道具A,B,Cの値が異なる領域にそれらを適用するときにも、主義思想をいきなり持って来てどれを使うべきであるかの結論を出すのは非科学的です。
例えば、以下のリンク先に引用した意味での「尤度原理」をいきなり持ち出すのは反則もいいところで、真面目に相手をできる議論にはなりようがない。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 15:25:05
｢炙った桐ですか？｣とも聞かれるのですが、父は仕事なので桐でできているかは聞けず……！
ただ｢少し炙る…｣と累みたいな事を呟いていたので炙りはしてると思います！専門知識なくてごめんなさい🙏
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posted at 15:35:43
#統計 さらに、データとモデルの組から尤度函数を作ったときに、データの情報とモデルの情報が大幅に失われる点にも注意が必要です。
以下のリンク先で紹介した動画は非常に印象的です。
2次元の多変量正規分布モデルの尤度函数が動画中の異なるデータについて全部等しくなります。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 15:40:27
非公開
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posted at xx:xx:xx
#統計 統計学の制度的な利用の仕方とか、過去に偉い人達が何を言っていたかではなく、現時点での最良の知識に基いて一貫した考え方を作り上げようとせずに、【統計学】で【お墨付き】が得られる現状をなし崩し的に当然の前提として【哲学】の重要性の根拠にしてしまっている時点でアウト。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/GJ2SQRb9Ct
タグ： 統計
posted at 15:59:23
Bayesian Inference in State Space Models – Part 3
@JuliaLanguage #JuliaLang #DataScience #RStats
www.juliabloggers.com/bayesian-infer...
タグ： DataScience JuliaLang RStats
posted at 16:03:47
私も自分ちの子に「小5の算数を変に誤解せずに理解できればその後は当分のあいだ楽になる可能性が高い」と繰り返し言いました。
実際には小5より前におかしなスタイルを身に付けているケースが多いと思われ(チョー算数問題)、「理解する」とはどういうことかについて考え直すことは恐らく最優先事項。 twitter.com/hamukazu/statu...
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posted at 16:13:42
小5以上の算数が楽々理解できる思考スタイルに乗っかれた人はそのことだけで大変な幸運だったと考えるべきだと思います。運が良かった。
算数の教科書を見ると小5から急に難しくなる。
だから、チョー算数特有のパターンマッチ教育にしつけられた方法で挑むと悲惨なことになるのは確実。
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posted at 16:24:18
「小5まで戻るのかあ～(泣)」のようにがっかりするのではなく、
* 普遍的に通用する理解に迫る考え方をする練習
にもなることを納得して、
* コツさえつかめればその後は圧倒的に楽になる
と信じてやればうまく行く可能性が高いと思う。コツを探るための題材は難し過ぎてはいけない。
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posted at 16:24:20
昔は「算数の考え方は数学の最先端の研究においても通用する普遍的な考え方です！」と言っていたのですが、チョー算数問題を知ったせいでそうとは言い難くなった。
しかし、算数の段階で習得可能な普遍的な理解に徐々に迫って行く考え方を身に付けることは決定的に重要だという意見は変わっていない。
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posted at 16:52:56
数学の学び直しで、以前とは違う考え方をできるようになりたいなら、算数の段階で習得可能な普遍的な理解に徐々に迫って行くスタイルの考え方を身に付けることも目標に入れておくべきだと思う。
これなら、算数まで戻っても(むしろ戻ったからこそ)ワクワク感が止まらなくなるはず。
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posted at 16:55:57
#超算数 同じ意見。
フリーハンドで簡単な図や絵を描いて理解の助けにしたり、他人への説明で利用したりすることは、かなりの経験値を積まないと自然にできるようにならないのですが、「量・具体」も「式」もパターンマッチで処理させてすべてを台無しにしている感じ。 twitter.com/takusansu/stat...
タグ： 超算数
posted at 17:07:58
#超算数 もっていた蜜柑から8個とったら残りが7個。最初にもっていた蜜柑の個数は？ に、15-8=7と答えると【誤答例】とされると書いたが、作問ではなく文章題に式で答える問題だったら、同じ子からどういう式が出るだろう？ 意外と8+7かも(7+8じゃないと誤答とか別の課題もあるか)。対称でないかも。 twitter.com/temmusu_n/stat...
タグ： 超算数
posted at 17:24:23
TSUJINO SATOKI @TSUJINO_SATOKI
拡張カルマンフィルタを Lorenz (1996) の非線形 N 変数モデルで実装.#julialang
(まだ接線形演算子に改善の余地あり.)
これだけ変数が増えると, 追加観測の実験などもやれそう. pic.twitter.com/UHkB5McWYJ
タグ： julialang
posted at 18:18:03
TSUJINO SATOKI @TSUJINO_SATOKI
ちなみに今回, julia のグラフラベルでフォントをいじれるようにしたので (DCL みたいにフォント指定が容易), 軸に日本語が入っていたりする.
参考文献
gist.github.com/genkuroki/3ea9...
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posted at 18:22:03
小5てどのあたりかなと思ったら、小数の計算、偶数奇数、公倍数公約数、通分約分、体積容積、合同、角度と面積、多角形や円の性質、平均、割合比率、パーセンテージ、帯グラフ円グラフ、というあたりか…。確かに数学苦手な大学生は、結局このあたりで落ちこぼれてるんだよな twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 18:30:11
このあたりまでがいわば数を扱う基本文法みたいなところで、ここまでが分からないともう先には進めないというか、あとは授業もひたすらちんぷかんぷんの写経か苦行みたいなものになっちゃって、いよいよ苦手意識を高めてしまうんじゃないか。
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posted at 18:32:49
逆に言えばこのあたりまでがそれなりにしっかり固まっていれば、極端な話、小学校で数学勉強するの止めてしまっても、大人になってやりたくなってから再開できるよね。
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posted at 18:35:33
帰宅した父に｢昼の11時にあの箱をSNSに上げたんだけど、現時点で何いいねだと思う？｣って聞いたら｢50とか…？え？もっと？…じゃあ100？｣とか言ってたので｢1.4万だよ｣って伝えたらしばらく固まってました👍
みなさん反応ありがとうございます！！！父も喜んでました<(_ _*)>
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posted at 18:39:06
#統計 真の分布があるという仮定はもちろん都合の良い仮定です。真の分布についてのなにがしかの仮定のもとでのみ有効な数学的道具を現実に応用する場合には、必要に応じて真の分布に関する想定も疑う必要があります。続く twitter.com/stattan/status...
タグ： 統計
posted at 18:53:41
#統計 これは『統計的有意性とP値に関するASA声明』 www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf にも書いてあることにも類似していて、何かの妥当性を疑う場合には【背後にある仮定】を全部まるっと丸ごと疑う必要があります。(もちろん、それぞれの項目ごとに疑わしさには違いがあることにも注意する。)
タグ： 統計
posted at 18:53:42
How to integrate Python and R in Visual Studio Code by Maurice Henry Buettgenbach in @TDataScience towardsdatascience.com/how-to-integra...
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posted at 19:13:35
@takusansu @OokuboTact 3x+4y＝5
2x-y=8
この連立方程式は解けるのに、
3x+4＝5
2x-y=8
だと解けない、という中学生に遭遇したことがある。中学生に数学を教えている人で同様の経験をした人は多いと思う。
本来易しいはずの後者が解けなくて前者が解けると言うことは、手順を覚えているだけだから。
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posted at 19:36:36
@takusansu @OokuboTact 前者の方が易しいから、ではない。
理解していないで手順を覚えているだけだから、頻繁に目にする「一般」は解けるけど、めったに目にしない「特殊」は解けない、というだけのこと。
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posted at 19:39:28
@takusansu @OokuboTact だから、遠山啓の主張はとかなりずさんなんだけど、
「特殊より一般の方が易しいこともある」という文言自体は間違っていない。
ところがここで、「一般から特殊という理解の仕方もある」「水源地から各家庭に、水道方式」とスローガンを掲げることで、
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posted at 19:42:47
@takusansu @OokuboTact そして、伝言ゲームで、
「特殊より一般の方が易しいこともある」「一般から特殊という理解の仕方もある」が、
「特殊より一般の方が易しい」「一般から特殊のみが正統派」となってしまう。
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posted at 19:45:08
@takusansu @OokuboTact 「掛け算は累加だけじゃない」という遠山啓の発言が、伝言ゲームで「掛け算は累加ではない」となってしまうのも同様。
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posted at 19:45:58
#統計 広範なχ²検定の基礎であるWilks' theoremの数値的確認例を増やしました。
中心極限定理の数値的確認は中心極限定理への印象を強め理解を促進します。
それより少しだけ確認が難しいWilks' theoremの数値的確認は広範なχ²検定一般への理解を促進すると思います。
gist.github.com/genkuroki/6667... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/UTUT3HMVQH
タグ： 統計
posted at 20:09:19
CoCalc、あまり知られてないかもしれないけど、ブラウザ上でTeXもPythonもRもJuliaも動かせますからね。あとLinuxターミナルもあります。
githubとも連携できるし、最強のサービス！ twitter.com/iwaokimura/sta...
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posted at 20:48:42
いうてでかいデータで複雑な推定量を計算する場合(複雑な階層ベイズモデルとか)、さすがにPCいるでしょ？…って？
Googleのcolaboratoryつかえばいいじゃない。
なんかもう、コンプライアンス気にしないならPC積み積みにする必要もない。
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posted at 20:57:51
@sekibunnteisuu @OokuboTact この掛け算の件は、伝言ゲームではなさそうです。 pic.twitter.com/YIy3kdVGsb
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posted at 21:06:15
@takusansu @OokuboTact これは、後継者が「掛け算は累加ではない」と言っているのに対して、遠山啓が「俺はそんなこと言ってはいない」と言い訳はできないですね。
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posted at 21:23:58
#統計 中心極限定理の確認
⓪分布を決めて平均μと標準偏差σを求める。
①その分布の乱数をn個生成して標本平均を記録に残す。これをL回行う。(L=10⁵程度がよいと思う)
②上で求めた標本平均達のヒストグラムをプロット
③平均μ分散σ²/nの正規分布を重ねてプロット
gist.github.com/genkuroki/d58c... pic.twitter.com/bQ3h1zpWfO
タグ： 統計
posted at 21:40:48
#統計 有限離散分布の中心極限定理を確認する場合にはヒストグラムではなく、経験累積確率分布函数をプロットした方がよいです。添付画像は 1 - 経験累積確率分布函数 の方をプロットしている。
このノウハウは結構重要。 pic.twitter.com/QnSaigRYIm
タグ： 統計
posted at 21:43:18
#統計 左右対称な分布だと速やかに中心極限定理による正規分布近似の誤差が小さくなり、プロットしていても単調で面白くない。
添付画像1の密度函数を持つ分布ではn=100でも中心極限定理の誤差は結構大きいままです。 pic.twitter.com/tfLmCmG0jD
タグ： 統計
posted at 21:45:20
#統計 上の続き。正規分布とヒストグラムがほぼぴったり重なるまでnを大きくしてみた。
「全体のほんの一部の例外の影響が強い場合」には一部の例外が十分沢山サンプルの中に現れるように、nを大きめにしないと中心極限定理による近似は悪くなってしまう。 pic.twitter.com/9KlaDwNriz
タグ： 統計
posted at 21:48:08
TensorFlowベースのPyMC4が開発停止し、TheanoベースのPyMC3に切り替えるというアナウンス。Theanoはメンテナンスを停止しているが、現状で十分利用可能かつGPU/TPU演算が可能なJAXのグラフに変換することで十分な速度が出せること(あとTensorFlowがつらいこと)からこの決断に至ったという。 twitter.com/dennybritz/sta...
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posted at 21:48:28
微力ながら引用しました→“下記の二論文が Web of Science の2020年の引用トップ1%論文に 選ばれました。” htn.to/2J9nu6Dcpw
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posted at 21:51:12
オイラー方程式の「なめらかでない（弱）解」を数値的に構成するセミナーは大変刺激的だった。３５年前にコッホ曲線を書いて「フラクタル！」と叫んで「乱流もフラクタル！」という素朴なのりから確実に世界が変わろうとしている気がする。すぐに何かができるわけではないけれど、何かしたいなぁ。
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posted at 21:52:45
しかし、その話の「元祖」がオンサーガというのが何とも凄いことだ。統計力学厳密解の始祖、非平衡統計力学の始祖に加えて、「フラクタル場の理論」の始祖になるかもしれない。
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posted at 21:52:46
#統計 Wilks' theoremの確認
⓪最尤法について少し勉強する。
①パラメータ空間Θ₁を持つ確率分布族dist₁を考える。
②パラメータ空間Θ₁の次元が下がった部分集合Θ₀を1つ選び、dist₁のパラメータ空間をΘ₀に制限して得られる確率分布族dist₀を考える。
続く
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
タグ： 統計
posted at 21:53:32
#統計
⑧そのようにして大量に計算した最大尤度比の対数達の記録のヒストグラムをプロットする。
⑨df = dim Θ₁ - dim Θ₀ = (対立仮説のモデル化のパラメータ空間の次元と帰無仮説のモデル化のパラメータ空間の次元の差) を自由度とするχ²分布を重ねてプロットする。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/NaItRofTIN
タグ： 統計
posted at 22:05:46
@takusansu @OokuboTact とはいえ、これはさすがに遠山啓も「俺はそんなこと言っていない」と草葉の陰で嘆いていそう。
でも、著者の木幡寛は遠山啓から直接薫陶を受けたようだから、やっぱり遠山啓の責任は大きい。
twitter.com/sekibunnteisuu...
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posted at 22:06:39
#統計 添付画像は、真の分布=帰無仮説が
dist_true = dist₀ = Normal() = 標準正規分布
で、対立仮説のモデルが
dist₁ = パラメータが2個の正規分布族
で、n=10の場合です。nが小さ過ぎて、自由度2のχ²分布による近似がちょっとずれているが、それでも悪くない近似になっている。 pic.twitter.com/gY3LZnTXYe
タグ： 統計
posted at 22:10:49
#統計 上でn=50の場合。最大尤度の比の対数(の2倍)の分布がほぼぴったりχ²分布で近似されている。 pic.twitter.com/dVk8ifCpJs
タグ： 統計
posted at 22:12:38
#統計 離散分布では、経験累積確率分布函数と累積確率分布函数をプロットした方がよい
添付画像はそれを1から引いたもののぷろっと。χ²検定の有意水準の値はこちらのグラフを見た方が分かりやすい。 pic.twitter.com/A1zb5cSZ0y
タグ： 統計
posted at 22:17:36
#統計 真の分布が
dist_true = Normal() = 標準正規分布
で、帰無仮説のモデルが
dist₀ = 分散が1の正規分布族(パラメータ数1)
で、対立仮説のモデルが
dist₁ = 正規分布族(パラメータ数2)
で、n=10の場合。
この例では帰無仮説は「分散は1」になっています。 pic.twitter.com/4RBvw7fVWv
タグ： 統計
posted at 22:21:16
#統計 真の分布=帰無仮説のモデルが
dist_true = dist₀ = 平均(0,0)分散共分散行列が単位行列の2次元多変量正規分布
で、対立仮説のモデルが
dist₁ = 2次元多変量正規分布族(パラメータ数5)
で、n=50の場合。パラメータ数5から自由度5のχ²分布が出て来ている。 pic.twitter.com/SnvR5ZWuKt
タグ： 統計
posted at 22:27:43
Watch this robot carefully paint a masterpiece in real-time! 🎨🦾
#Robotics #ArtificialIntelligence #IoT #AI #MachineLearning #ML #Robot #art pic.twitter.com/mFh9OBj66x
タグ： AI art ArtificialIntelligence IoT MachineLearning ML Robot Robotics
posted at 22:28:59
#統計 仮に帰無仮説をPoisson(25)×Poisson(25)だとしましょう。これは成功回数と失敗回数の両方の期待値がともに25になるという仮説を帰無仮説とすることを意味しています。
その場合のプロットは添付画像の通り。
最大尤度の比の対数の分布は自由度2のχ²分布による近似は非常に正確。 pic.twitter.com/S5ErfzRhTE
タグ： 統計
posted at 22:35:27
#統計 以上で採用した帰無仮説よりも「成功回数の期待値=失敗回数の期待値」を帰無仮説とする方が現実の研究計画に一致する場合が多いと思います。その場合には帰無仮説によってパラメータ空間の次元は1下がるので、自由度は1になります。添付画像を参照。 pic.twitter.com/FDVCOCFS0p
タグ： 統計
posted at 22:38:01
僕の理解よりわかりやすい説明なので覚えておいて、僕もどこかで真似させてもらおう。
いつも知識のお裾分けを頂いていて感謝している。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 22:39:07
Julia言語，行列Aの大きさをnとmに代入したいとき
(n, m) = size(A)
n, m = size(A)
のどっちが適切なの？
（まぁ動けば何でもいいんだけど，どっちでもいいときって地味に迷う）
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posted at 22:54:14
#統計 私が勧めている自由度の解説方については以下の論文も参照。
I. J. Good (1973) What are Degrees of Freedom?,
The American Statistician, 27:5, 227-228
dx.doi.org/10.1080/000313...
における自由度の定義↓ pic.twitter.com/DFUfdKkGCD
タグ： 統計
posted at 23:04:41
@miraclengeedano 自分も嫁さんに頼まれて作りました！
100均の材料だけで単行本全巻入ります。 pic.twitter.com/BF2ThIZ2pY
タグ：
posted at 23:09:24
さっき聞いたところ、中身の木は杉で、外側はアカマツという木を炙って張っているとのことでした( ˊᵕˋ ;)💦
木は詳しくなくてすみません;;(∩´～`∩);;
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posted at 23:14:02
@physics303 @cometscome_phys 完全に等価です。 #Julia言語
MetaUtils.jl は私作。 pic.twitter.com/QjauCGEEp1
タグ： Julia言語
posted at 23:29:52
Sinkholes form through both natural and human-made processes. Watch a nice lab demonstration of how this happens [source, full video: bit.ly/2tnmUry] pic.twitter.com/O4x45vix9N
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posted at 23:30:20
#Julia言語 等価であることを見たければ、添付画像1のようにしてもよい。
添付画像2,3,4は私作のMetaUtils.jlの応用例。
マクロを自分で作りたい人にとって便利なはず。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/GGx7HorJso
タグ： Julia言語
posted at 23:42:03
New post: Tuples and Vectors, Allocations and Performance for Beginners - www.juliabloggers.com/tuples-and-vec... #julialang
タグ： julialang
posted at 23:49:36
New post: Julia Helps To Bridge The Gap Between User and Creator - www.juliabloggers.com/julia-helps-to... #julialang
タグ： julialang
posted at 23:49:39
