黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年01月/Page 16

今回ご紹介させていただいた温泉湯豆腐が楽天の人気商品ランキング(リアルタイム)で5位になりました🥰

日本の商品を紹介させていただき、素敵なものや美味しいものを伝えるのは私も本当に嬉しいです😊

1月30日一緒に鍋パーティしよう🥣

🔽温泉湯豆腐是非どうぞ📛
bit.ly/2Kdlsmo pic.twitter.com/6fbr4xmH9f

タグ：

posted at 23:04:29

Jun TAKAI @J_Tphoto

無料で配っているスーパーの宣伝もせずにバズるの申し訳ないので、みなさん、コレが置いてあるのはサミットさんです。流石！サミット！！いつもお世話になってます！

タグ：

posted at 22:48:44

Jun TAKAI @J_Tphoto

何なんコレ。差し込むだけだよ。
何でこんな立体作れるの？ pic.twitter.com/DhvYpU9quu

タグ：

posted at 22:26:05

Jun TAKAI @J_Tphoto

子どものためにスーパーでタダで配ってるペーパークラフト組み立てたんだけど、途中から「うわっ、コレ作ったやつ絶対変態（褒め）だ」と叫びまくりました。
ハサミもノリもいらないと書いてあって指定場所を差し込んでいくとすごい立体の曲線美が生まれるんですよ。
これ、ど変態いや、完全変態だよ。 pic.twitter.com/Hy6wcJuhU8

タグ：

posted at 22:22:07

K.B.砂糖 @KB_satou

コメント付きJSONとそれをパースするJuliaライブラリほちい

タグ：

posted at 22:09:14

じりおん @zillione

今読んでる本もサンプルコードはJuliaだし、今度出る本も同じくJuliaらしいのでそういう流れなんだよなあ(謎イキリ

タグ：

posted at 21:44:04

齊藤明紀 @a_saitoh

「式ひとつひとつに意味がある」のは間違いないのだが、その「式の意味」が超算数では奇怪に変容している

タグ：

posted at 21:42:17

じりおん @zillione

早く論文にJuliaって書きたい(主な動機)

タグ：

posted at 21:37:12

じりおん @zillione

Juliaを選んだのは、真面目な話、現場で手直しする機会が多いのでインタプリタ言語的な機動の速さと、最適化計算等の重めの計算を走らせながらリアルタイムに動作する性能を両立できそうかなという理由。あとは担当と同じ名前だったというのがあります(採用理由のα割を占める)

タグ：

posted at 21:28:22

「財政赤字を増やすことは悪だ」という考え方は、「安心のためのお墨付きを得るためのPCR検査」に勝るとも劣らない有害な考え方であり、みんなできちんと否定して行かないとどうにもならないと思います。

タグ：

posted at 21:11:53

他人との接触を大幅に減らすことは経済的にはひどい害になります。

そのことを「医療優先vs.経済優先」という類の本当に悪い奴らがほくそ笑みそうな枠組みで見るのではなく、「どうして政府は財政赤字をきちんと増やして医療と経済の両方の手当てをしないのか？」と考えるべきだと思います。

タグ：

posted at 21:07:17

#数楽

* f(X) = Xᵏ (k=0,1,2,…)の期待値(モーメント)だけから X の分布が一意に決まるという主張は一般的には成立していないが、広く成立している。

問題を少し一般化した方が感覚がつかみやすいと思う。

おまけ: 中心極限定理には本質的にTaylorの定理のみを使う易しい証明がある。

タグ：数楽

posted at 20:41:16

#数楽

* 確率変数 X の分布は十分に沢山の函数 f(X) の期待値 E[f(X)] の情報で一意に特徴付けられる。(これは認めて使って良いと思う)

* f(X) = exp(itX) (t∈ℝ)型の f(X) の期待値達(特性函数)から X の分布は一意に特徴付けられる。

タグ：数楽

posted at 20:41:15

#数楽一般にはダメであることは全然ダメであることを意味せず、かなり弱い一般的な仮定を追加すれば、E[Xᵏ]型の期待値(モーメント)達から確率変数 X の分布が一意に決まることを示せます。

タグ：数楽

posted at 20:32:21

Yuzo Maruyama @umaruyama

因子数２の因子分析では基礎学力の軸，理数学力の軸という驚きはない結果．報告書ではいくつか豆知識も披露されている．「分析された年の受験生最長老は８５歳，年によっては９０歳を超える年もある」「問作チームの数人が意気投合して研究チームへ発展．科研費を取ったり論文を書いたり」

タグ：

posted at 20:31:48

Yuzo Maruyama @umaruyama

センター試験の得点データの詳細は外部公開されていない．私が知る限り，東大での英語教育に関するシンポで入試センターの荘島さんが話したスライド・報告書が一番詳しい．科目間の相関係数行列や英語の細かいヒストグラム．この辺りまでは公開できるということかな．www.ct.u-tokyo.ac.jp/news/20190210-... pic.twitter.com/yqG96iyE0a

タグ：

posted at 20:31:23

#数楽閉区間上の任意の連続函数は多項式函数で一様に幾らでも近似できるので、「E[Xᵏ]型の期待値(モーメント)達で X の分布が特徴付けられるのではないか？」と予想するのは自然です(モーメント問題)。

しかし、対数正規分布のような有名な分布が反例になっているので、一般には正しくないです。

タグ：数楽

posted at 20:28:48

#数楽 f(X) = exp(itX) (t∈ℝ)の全体について期待値 E[f(X)] が分かっていれば、Fourier解析によってそのようなf(X)の重ね合わせでほとんどすべての関数が得られるので、X の分布も一意に特徴付けられると考えられるわけです。

これは非常に健全な直観で実際にうまく行きます。

タグ：数楽

posted at 20:25:10

#数楽確率変数 X の分布を測度を経由して特徴付ける代わりに、Xの函数 f(X) 達の期待値 E[f(X)] 達で特徴付けることもできます。

これは議論の複雑さを減らすために有効な考え方です。

タグ：数楽

posted at 20:25:10

今ならふたつとも光学マウスを使えば良いところです。その後これもそのように改良されます。この時は水平方向は光のセンサからパソコンに入力する方式でした。今思うと必要以上につくり込みすぎでした…

タグ：

posted at 19:36:48

添付画像は

jeaweb.jp/covid/qa/index...
日本疫学会
新型コロナウイルス感染予防対策についてのQ＆A
Q1：新型コロナウイルス検査は、どのくらい正確なのですか？

への回答より。これは世間に出回っている情報の一例に過ぎない。ググればこの手の情報は簡単に手に入る。 pic.twitter.com/XSMD2enkV3

タグ：

posted at 19:32:33

ボール上の点々はサッカーボールと同じようにして描きました。 pic.twitter.com/jdOZiFAIhn

タグ：

posted at 19:27:36

私ならこの手のステッカーを貼っている店には入りたくないです。

PCR陰性でお墨付きを得た気になって他人との接触を増やしまくっている可能性が怖すぎ。

PCR、酒提供全店に　福島市、陰性ならステッカー [新型コロナウイルス]：朝日新聞デジタル www.asahi.com/articles/ASP1G...

タグ：

posted at 19:18:51

ボールの回転からザリガニがどのように歩いたかを自動記録できるようになっていました。モニターが時代を感じる...ちなみにプログラムは指導教員の高畑先生作でPascal。ボールの表面は網戸の網をはりつけてアクリル上で抵抗なく滑りかつザリガニが歩きやすいような工夫をしています。 pic.twitter.com/QP2ueVTPf9

タグ：

posted at 19:18:17

「PCRで陰性になった人だけであれば、一ヶ所に密に集まって何かしても安全だ」的な発想の発言が私のTLにも流れて来て落胆している。

新型コロナにすでに感染している人のPCR検査で陰性になる確率がどの程度なのか調べれば「PCRで陰性ならお墨付き」的な考え方がどれだけ危険であるかが分かると思う。

タグ：

posted at 19:09:10

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

すむーずぷりんちゃん @mat_der_D

○川正毅さん。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 19:00:39

これまであんまり新しいプログラミング言語を学ぶことを意識してなかったけど、今年に入って Julia を触ってからのこと、歴史の浅い新しい言語を学ぶ大切さを実感している

タグ：

posted at 18:59:22

@n0rr 上を歩きます。

タグ：

posted at 18:17:22

Kagaya & Takahata, 2010, 2011 の補助資料です。

www.jneurosci.org/content/30/4/1...

science.sciencemag.org/content/332/60...

タグ：

posted at 18:14:55

別の補助資料が掘り出された。ザリガニトレッドミル（修士一年の終わり頃）
Another supplementary picture of my work. Treadmill for crayfish. pic.twitter.com/n9AFPDWtB4

タグ：

posted at 18:00:23

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

Juliaで3つのベクトルから3階のテンソルを1個つくるなら、TensorToolboxのttt使うのではなくて、Tensor.jlのotimesを使う手もあるのか。どっちが速いのか明日試してみるか。

タグ：

posted at 17:55:29

@tatsuvar @nek0jita 文科省は一応、現代では掛順指導を推奨してはいないようですが、過去にはバッチリ掛順にこだわっていたわけです。江戸しぐさのように一度だけ推奨したトンデモさえ文科省の公式な撤回はまだです。おそらく掛順撤回はもっともっと困難でしょう。

タグ：

posted at 17:40:47

横山明日希 @asunokibou

「式そのものと同じ形を作る式」

って言われてピンとこないかもしれませんが、実際に見て「まじか！」ってなるやつです。 pic.twitter.com/9Kkeb6SSwG

タグ：

posted at 17:26:34

Kiichi @Ki_chi

「全部VSCodeでもできるよ」は禁止です

タグ：

posted at 17:14:04

Kiichi @Ki_chi

Emacs引きこもり2021年1月版:
* TeX => YaTeX-mode
* Jupyter+Julia => emacs-jupyter + org-mode
* Twitter => twittering-mode
emacs-jupyter整えたおかげでipynbファイルの煩わしさから脱却できたのは嬉しい。orgファイルは差分管理も簡単。

タグ：

posted at 17:10:01

押○さんの新型コロナ関連のツイートをRTしてしまった人は危ない認識に近付いている可能性があるので要注意。

タグ：

posted at 16:41:44

#Julia言語続き。Juliaのコンパイラは、実行直前に函数fを、引数の具体的な型の組み合わせの各々について最適化された異なるネイティブコードにコンパイルします。

事前のコンパイルによってすべての組み合わせに対応するためには mⁿ 通りの事前コンパイルが必要になります！

タグ： Julia言語

posted at 16:38:40

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#Julia言語

function f(x_1::AbstractFloat, …, x_n::AbstractFloat)
～
end

と定義された函数において、各x_iの具体的な型は可能性として、Float16, Float32, Float64, BigFloat, Float128, Double64, …と m 通りあります。続く

タグ： Julia言語

posted at 16:38:38

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

危機的状況下で人間性があらわになってしまうのですよ。悲しいね、ほんとに

タグ：

posted at 16:35:33

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

物理学で天才な上に「些事」についてもきちんとしたことが言えるのは田崎さんくらいですよ

タグ：

posted at 16:34:30

O川さんは物理学の分野では天才なんだが、どうも「危機」に弱いようで、原発事故でめちゃくちゃなことを言って呆れられてたのに、懲りずにコロナでもなんかやらかしてるっぽいな。
読んでないけど。

天才なんだから、物理に専念したらいいんじゃないか。些事は僕ら凡才がやるから

タグ：

posted at 16:32:47

#Julia言語沢山のデメリットを抱えたままでも、自分でやりたい仕事を自分の知識内で効率良くできれば問題ない。そういう使い方もできる点がJuliaの非常に良い所です。言語開発者達のユーザー側への押し付けが皆無の世界。😊

しかし、沢山のデメリットについては正直に認めておくべきだと思います。

タグ： Julia言語

posted at 16:24:48

#Julia言語しかし、そのように型指定を書いても計算速度的には何もメリットがないことや、計算速度的に無意味な型指定を書く手間を増やして、他のパッケージとの連携の可能性を潰していることなどを認識しつつ、そうするべきだと思います。

タグ： Julia言語

posted at 16:24:47

#Julia言語 Juliaの使い方はユーザー側に任されていて、自由度は高いです。例えば

const a = 1.2345 # Float64の定数

function f(x::Float64)
Float64型の定数aと引数xを使った計算
end

のように書くこともできます。

これはこれで立派な使い方だと思います。

タグ： Julia言語

posted at 16:24:42

#Julia言語実行前に函数f(x)の引数xの具体的な型がFloat64に決まっているなら、函数f(x)の定義中にFloat64型の定数が含まれていても害はない。

しかし、Juliaの函数の場合には実行するまで引数xの具体的な型は決まらないので、函数の定義中に型が固定された定数が含まれると害が生じることがある。

タグ： Julia言語

posted at 16:15:01

#Julia言語脱線したので「トップレベルにconstの定義を書きたがるスタイル」の話に戻る。

多分その悪しきスタイルは、実行前にコンパイルしてバイナリを作る場合に有効なスタイルを、そうでない場合にも真似することによって生じている。

実行直前までコンパイルしないJuliaとは相性が悪いと思う。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 16:09:47

#Julia言語

using Distributions
dist = Gamma(10, 0.1)
n = 100
for i in 1:10^6
X = rand(dist, n)
分布distのサイズnのサンプルXを使った計算
end

だとサイズnのサンプルXの分だけのメモリ割当が100万回生じてしまいます。それを防ぐには rand! を使えばよい。

タグ： Julia言語

posted at 15:40:22

#Julia言語 !付きの函数で見逃し易いと思うのが、

using Random

で使えるようになる rand! です。

docs.julialang.org/en/v1/stdlib/R...

using Distributions
dist = Gamma(10, 0.1)
n = 100
X = similar([0.0], n)
for i in 1:10^6
rand!(dist, X)
分布distのサイズnのサンプルXを使った計算
end

タグ： Julia言語

posted at 15:38:16

#Julia言語

!が付いてなくても爆速の関数があって、例えば、

using LinearAlgebra

とすると使える dot(x, y) は速いです。
Euclidノルムの2乗は dot(x, x) で計算するとお得です。

docs.julialang.org/en/v1/stdlib/L...

dotで済まない複雑な計算についてはTensors.jlが便利。

github.com/KristofferC/Te...

タグ： Julia言語

posted at 15:31:18

#Julia言語公式ドキュメントなどで探して、自分がやりたいことをやってくれる「名前の最後が!の函数」を発見できた場合には、それを適切に使うとメモリ効率が上がって高速化することがよくあります。

これ、実際に自分で経験すると、非常にうれしいし、楽しい。 twitter.com/physics303/sta...

タグ： Julia言語

posted at 15:16:42

pic.twitter.com/0gP6D3QqSA

タグ：

posted at 15:10:50

#Julia言語 πの定義は

const π = Irrational{:π}()

で添付画像に引用されていない部分で定義されたpromote_ruleによって数式中では文脈に合わせた型の値に変換されるようになっています。

添付画像1を真似すれば自分でπのようなものを定義可能。

github.com/JuliaLang/juli...

github.com/JuliaLang/juli... pic.twitter.com/5dni1zoo76

タグ： Julia言語

posted at 15:08:15

有意差がある． pic.twitter.com/dks1KksSPK

タグ：

posted at 15:06:38

io302 @io302

『住所』『年齢』を提示、保健所が自宅待機要請で、個人の特定がされてしまう。

個人情報の都条例でもジャーナリストの適用除外はあるが、『「当該各号に規定する目的」以外の目的で個人情報を取り扱う場合は、適用除外とはならない』とある。

大　丈　夫　で　す　か　？

www.reiki.metro.tokyo.jp/reiki/reiki_ho... pic.twitter.com/Ac1Vxcufqk

タグ：

posted at 14:57:00

io302 @io302

医療ジャーナリスト伊藤隼也
『速報！都内医学部関係者から連絡』
『世田谷在住50代コロナ陽性』
『保健所は入院先無しで自宅待機を要請』
『都内事情に詳しい小生に入院先の相談archive.vn/wRgCb』

ツッコミどころ多すぎだけど、まず人の病気に関して『速報！』なんて医療関係者は使わない pic.twitter.com/IhScIZddC9

タグ：

posted at 14:52:34

#Julia言語 Juliaのパッケージ群を自分のコードと組み合わせて使いたい場合には、「対応している型が具体的に固定されていること」は非常に具合が悪いです。

せっかくJuliaを使うなら、「具体的な型を指定した方が常によい」というような間違った考え方から完全に脱出した方がお得だと思う。

タグ： Julia言語

posted at 14:51:30

#Julia言語使ったことはないが、物理定数のパッケージもある。

github.com/JuliaPhysics/P...

タグ： Julia言語

posted at 14:45:29

#Julia言語

函数f(x)の引数xはFloat32型やFloat64型かもしれないし、BigFloat型かもしれない状況がJuliaでは普通です。

BigFloatの文脈でFloat64の精度しか持たない定数を使うのは不適切だし、Float64の文脈でFloat32の定数を使うのも不適切。

だからπはconstであってはいけないわけです。

タグ： Julia言語

posted at 14:41:25

#Julia言語 constの嫌な点は「型が固定されること」です。そして、「固定された値」にならないことにも注意が必要で。警告は出ますが、型さえ変えなければ const の値は幾らでも変更できる。

例えば、Juliaでは円周率πなどはconstで定義されていません！円周率でさえconstにするのは不適切です。

タグ： Julia言語

posted at 14:34:30

#Julia言語 DifferentialEquations.jl はもろに

①問題を記述する情報を1つにグローバル変数にまとめて入れる。
②そのグローバル変数を問題を解いてくれる函数に引数として渡す。

というスタイル！

このDifferentialEquations.jlのスタイルは模範になります！

diffeq.sciml.ai/dev/tutorials/... pic.twitter.com/EYztozPkYg

タグ： Julia言語

posted at 14:27:06

#Julia言語

* 問題を記述するパラメータを1つのグローバル変数にまとめて入れておく。

* そのグローバル変数を問題を解く函数に与えて問題を解く。

* グローバル変数やconstに問題を記述するパラメータを入れておいて、引数を経由せずに函数の中で使ったりしない(函数に引数として渡すようにする)。

タグ： Julia言語

posted at 14:18:23

#Julia言語

問題を記述するパラメータをまとめるstructを定義するのも面倒なら、

foo = (
a = 9.8,
b = [1.0, 0.5],
c = 0.001
)

using Parameters

function solve_foo(prob)
@ unpack a, b, c = prob
～
end

solve_foo(foo)

でも行けます。(@ の後の空白は除く)

タグ： Julia言語

posted at 14:14:15

タグ： Julia言語

posted at 14:04:39

#Julia言語

using Parameters
function solve(foo::FooProblem)
@ unpack a, b, c = foo
a, b, c を使って問題を解くコード
end

と問題を解く函数を定義しておいて、

sol = solve(foo)

のように問題を解くというスタイルです。

「問題の記述→問題を解く」という流れは分かり易いです。

タグ： Julia言語

posted at 14:04:38

#Julia言語各種のパッケージでよく見るのは、問題を記述するパラメータをまとめて入れておくstructを

struct FooProblem{A,B,C}
a::A
b::B
c::C
end

のように定義しておいて、

foo = FooProblem(9.8, [-1.0, 0.5], 0.001)

のように問題を記述し、続く

タグ： Julia言語

posted at 14:04:38

#Julia言語トップレベルに const で、普遍的な定数だけではなく、問題を記述するパラメータまでもベタ書きするスタイルをよく見るのですが、誰がどこで広めているんでしょうかね？

タグ： Julia言語

posted at 14:04:37

#Julia言語 Juliaで計算速度が気になるなら、グローバル変数を函数中でナマで使うのは厳禁です。最大の禁止事項。

個人的な意見では const も使わない方が良いと思う。

お勧めなのは、問題を記述するパラメータ達を1つのstructにまとめてしまうことです。そのstructを問題を解く函数に渡す。続く twitter.com/physics303/sta...

タグ： Julia言語

posted at 14:04:36

Julia、constにするだけでそんなに速くなるんか

タグ：

posted at 13:40:27

積分定数 @sekibunnteisuu

@genkuroki @KazmiBlizzam @numachi11111 二項定理は、順列組み合わせとして理解できるけど、

(1+x)^α＝ΣαCk*x^k　で、αが自然数以外でも成り立つのが面白いわけで、「Cは組み合わせ」というだけではもったいない。

タグ：

posted at 13:12:50

@sekibunnteisuu @KazmiBlizzam @numachi11111 以下のリンク先で積分定数さんが引用した部分は全部ダメだと私は思いました。 twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ：

posted at 12:31:03

@sekibunnteisuu @KazmiBlizzam @numachi11111 nCk を the combinations of n taken r のように堅苦しく読ませるべきだとすることも馬鹿げています。

n choose k が結構普及していると思います。

数学的には「組み合わせ」そのものと「組み合わせの個数」は違うので上の堅苦しい言い方も正確ではないです。所詮は略した言い方に過ぎません。

タグ：

posted at 12:29:14

@sekibunnteisuu @KazmiBlizzam @numachi11111 自分が数学を教えている子が将来微分形式についても楽に理解できる可能性を残してあげるためには、「dy/dxは正確には分数ではない」というような思い込みを心にすり込まないようにした方が良いです。

記号法や読み方については穏健な態度で教えておけば問題ないと思います。数学は中身が大事。

タグ：

posted at 12:22:33

@sekibunnteisuu @KazmiBlizzam @numachi11111 分岐

dyを微分形式の意味で定義すれば dy/dx を近似無しの正確な分数とも解釈できます。

これは直観レベルでは全然高級な話ではなくて、以下のリンク先の添付画像中の図のように接線側の変位をdyと書くことにすれば当然そうなるだけの話です。

しかし、そのスタイルは微分形式に一般化されます。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 12:19:21

@sekibunnteisuu @KazmiBlizzam @numachi11111 dy/dxの件、情報追加

数学科出身であれば高木貞治『解析概論』の存在は知っていると思う。その本では【dy/dxにおいてdxおよびdyが各々独立の意味を有するから、dy/dxは商としての意味を有する】と微分形式に繋がる説明の仕方をしています。

dy/dxを近似無しの正確な分数商とみなす流儀もあります。 pic.twitter.com/2nYIqVNVB9

タグ：

posted at 12:15:16

積分定数 @sekibunnteisuu

@genkuroki @KazmiBlizzam @numachi11111 これも、雑な文化論と絡めて語っている。
twitter.com/sakurai_susumu...

桜井進氏の語るのを「数学」というのは

占星術を「天文学」、パワーストンだの浄化だのを語るのを「鉱物学」と言うようなもの。

タグ：

posted at 12:01:10

積分定数 @sekibunnteisuu

@genkuroki @KazmiBlizzam @numachi11111 7C3とか、私は「しーのななさん」と教わったし自分もそう読んでいるけど、最近は「ななしーさん」が多いようです。

　「親父の世代だと、ダッシュだったが、その後、プライムが席巻した」が本当なら、

英語圏でもはやりすたりがあるのでしょうかね。

タグ：

posted at 11:54:02

@KazmiBlizzam @sekibunnteisuu @numachi11111 【「'」を「ダッシュ」と読むのは適切ではありません】というのもひどい誤り。こういうデマを流すのは本当にやめてほしい。

現実にはdashという読み方もあることを知らないと英語の文献で困る場合があります。添付画像の後半の「転置」の例を参照。

添付画像は

english.stackexchange.com/questions/2653...

より。 twitter.com/sekibunnteisuu... pic.twitter.com/JQCqN9ldWp

タグ：

posted at 11:46:34

@KazmiBlizzam @sekibunnteisuu @numachi11111 【しかし桜井進先生でしょ？？】

もしも「桜井進先生ほどの人が言っているのだから～」のように思っているとしたらまずいです。

私は桜井進さんの名前を見つけると「トンデモの疑いあり」と判断しています。

近隣国への差別や女性を馬鹿にしたような態度もあり、大変不快な人物だと思います。

タグ：

posted at 11:38:23

峰　宗太郎 @minesoh

EARL先生（@EARL_COVID19_tw）のなりすましアカウントを見つけたよ👶
みんなで報告・ブロックしてね
→ @EARLCOVID19fake pic.twitter.com/XqFz6sQXJD

タグ：

posted at 10:23:16

広江克彦 @eman1972

mathjax-node-page 動いた。数式のプリレンダリングに成功。

タグ：

posted at 09:59:47

梶浦由記 Yuki Kajiura @Fion0806

ウチの家族は私が子供の頃暇さえあれば種々のトランプゲームやら百人一首やらモノポリやらで遊びまくるギャンブラー（？）一家だったので、麻雀も「ようはセブンブリッジとかポーカーじゃろ？」と少しナメていたんですが役とか専門用語とか多すぎてこれは勉強せねばあきませんな……。

タグ：

posted at 09:59:07

sekkai @sekkai

今井紀明　１０代の声を聴いて伝えるNPO @NoriakiImai

そもそもそのインフルエンザワクチンでも日本の小学生への集団接種で社会全体での集団免疫が発揮され1年間に4万人の死亡者を減少させた(そして集団接種プログラムが中止後再度超過死亡率が上昇した)と2001年に NEJM に報告されているのに、妄想だけでよくここまで書けますね☺️ www.nejm.org/doi/full/10.10... twitter.com/sekkai/status/...

タグ：

posted at 09:55:40

定時制高校の現場にいて思うのは妊娠している高校生にも手厚くサポートしているし、もちろん退学もさせない。全日制高校ではなぜ退学させるのか、理解に苦しむことが多い。すべての定時制がうまくいっているわけではないと思いますが、学校の先生は定時制の事例には注目した方がいいと現場で感じます。 twitter.com/kimamanigo0815...

タグ：

posted at 09:45:53

仙台うみの杜水族館公式 @sendaiuminomori

麻雀牌

🀇🀈🀉🀊🀋🀌🀍🀎🀏
🀙🀚🀛🀜🀝🀞🀟🀠🀡
🀐🀑🀒🀓🀔🀕🀖🀗🀘
🀀🀁🀂🀃🀆🀅🀄
🀦🀧🀨🀩 twitter.com/rapurann/statu...

タグ：

posted at 09:42:14

【仙台うみの杜水族館】今年の節分は2月2日なんですね(^^)
うみの杜に今年もアナゴの恵方巻水槽が本日16日より登場です。昨年よりも具材（？）増量でギッチギチ😃　あなたも恵方巻になれる「恵方巻パネル」も設置中
#s_uminomori #恵方巻　 #アナゴ pic.twitter.com/cEUo1KIQe2

タグ： s_uminomori アナゴ恵方巻

posted at 09:04:58

#超算数現実の算数教育では、偽陽性や偽陰性がどの程度の割合で出るかを理解するためには害になるようなスタイルで割合について教えられています。

そういう算数教育の問題と、実質小5レベルの話題を「ベイズ統計」の話だと言い張る解説者達の跋扈は、もしかしたら表裏一体の問題かもしれません。

タグ：超算数

posted at 08:51:31

#統計ある小学生に「確率は割合と同じ意味だから」と教えて添付画像の問題を解かせたら解けました。

これ大学入試問題なのですが、実質的な難易度は小5レベル。

算数で割合について本当に理解していれば、この手のことも理解できるわけで、算数教育は我々の社会の真の基盤だと思います。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/d8XBmneN8o

タグ：統計

posted at 08:45:53

#統計「ベイズ統計」という言葉の権威を都合よく利用するために「ベイズの定理」という自明でつまらない無用な結果を使って、偽陽性や偽陰性の割合について説明して視聴率を稼ぐ行為をしている人もいて、しかも人気があったりするという問題でもある。

算数レベルの話題であることは何も伝わらない。

タグ：統計

posted at 08:36:17

#統計小学校の算数レベルの話題を難しく見せて教育し続けることの社会的な害は、罹患率・感度・特異度・的中率についてはものすごく大きいと思う。

そのせいで潜在的に理解できるはずの一般人が誤誘導されてしまっているんじゃないか？

タグ：統計

posted at 08:32:42

#統計罹患率・感度・特異度・的中率については算数の割合の話に過ぎないのに、専門用語が権威的に響くものになっていて、さらに「ベイズ統計」の話題であるかのように医学部で教育されていたりして、ひどいことになっていると思う。

小学校の算数レベルの話題であることをもっと強調しようよ。😭

タグ：統計

posted at 08:27:55

グレッグ @glegory

野口悠紀雄とか土居丈朗とか熊谷亮丸とか、ことごとく予想を外してる。小黒一正もそう。よく恥ずかしくもなく毎回ハズレの論説を載せるなあと思う。鋼のメンタル。そこは尊敬。

タグ：

posted at 08:10:44

#Julia言語他にもMakie.jlという有力な選択肢があるし、Plots.jlのバックエンドもgr(), pyplot()以外にもplotlyjs()など沢山あります。

どれかがベストというわけではない点が悩みどころになるのですが、PyPlot.jlがあるので__最悪でも__Pythonのmatplotlib以上のことはできます。

タグ： Julia言語

posted at 07:41:45

#Julia言語私は常用していないのですが、RCall.jl経由で、R言語のプロット機能もJuliaで使えます。

詳しい注意が

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

にあります。 pic.twitter.com/FuzJJF6BuF

タグ： Julia言語

posted at 07:37:26

#Julia言語 pyplot()バックエンドを使うと作画が遅くなるので、gif動画作成時間は長くなります。

pyplot(fmt=:svg)での表示は重くなったり、heatmapなどで乱れたりする場合があるので、適宜 heatmap(～, fmt=:png)のようにする必要もあります。

タグ： Julia言語

posted at 07:14:55

#Julia言語 Plots.jl gr()バックエンドの欠点は「レジェンドが自動的に移動してくれない」「3D表示がいまいち」「マーカーの枠線の内側だけを透明にできない」など。

そういう欠点の多くは Plots.jl pyplot(fmt=:svg)バックエンドで解消します。ただし、heatmap(～; ～, fmt=:png)とする必要あり。

タグ： Julia言語

posted at 07:12:47

#Julia言語 matplotlib.animation よりも Plots.jl のマクロの方がgif動画を楽に作れます。こういう目的のために Julia Plots.jl gr()バックエンドを使うのは理に適っていると思います。

タグ： Julia言語

posted at 07:09:02

#Julia言語数学GIF動画作成に Plots.jl + gr() が便利なことは

using Plots
@ gif for t in (0.2:0.2:10 |> x -> [x; reverse(x)])
plot(x -> sin(t*x), -10, 10; label="sin(tx)")
end
# @ の直後の空白を削除

を実行してみれば分かります。

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

を参照！ pic.twitter.com/YcnZ8c8TvW

タグ： Julia言語

posted at 07:06:09

#Julia言語だから、Juliaの他のパッケージとの相性は Plots.jl の方が PyPlot.jl よりも良いことが多いです。

あと、私が Plots.jl とデフォルトのgr()バックエンドの組み合わせを使うことが多いのは、数学動画を作るときです。

gr()バックエンドは作画が速いので短時間で数学動画を作れます。

タグ： Julia言語

posted at 06:23:14