黒木玄 Gen Kuroki
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2021年01月27日(水)
#超算数
clear-sugaku.jp/blog-entry-92....
そんなルール、ねーよ pic.twitter.com/PcfwAd0zPA
タグ: 超算数
posted at 00:14:35
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posted at xx:xx:xx
@athteacherm で、「そのようなルールがある」と勘違いする人の存在によって、ますます「そのようなルールがある」と勘違いする人を増やすという悪循環。
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posted at 00:27:27
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@nananao2236 @kale_aojiru 算数が分からなかったという数教協の教師が私に向かって「計算ができればいいという結果論」などと言ったことがあります。
彼らは、数学とは別の似非理論体系を作り上げることで
「我々こそが真に理解しているのであって、数学ができるとされている人は計算ができるだけ」と思っているようです。 pic.twitter.com/F3cvt5C1xR
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posted at 00:51:30
案の定、好意的な評価が多いようだけど、算数教育に関しては「まず現状の酷さを認識してくだされ」と思う。
恐らくカタギの人たちには想像も出来ない状況だから。😬 twitter.com/nhk_news/statu...
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posted at 07:42:46
これなんか、どこかのイカレた教員の特異な例というより、小学校の教師に算数教育について教えてるような立場の人間による授業研究だよ。 twitter.com/kuri_kurita/st...
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posted at 07:54:33
「割合」のような重要な概念を身につける事が出来なかった子供の割合はそれこそ悲惨なほどだと思えるけど、それに対して大多数の小学校の教員は「算数は指導しやすい教科だと感じる」と。🤷♂️ twitter.com/temmusu_n/stat...
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posted at 08:07:05
例によってこのような謎採点でも擁護者がでるわけですが、彼らが主張する「問題文に出ている数字しか使っちゃだめ」という謎ルールについて考えてみる。新井紀子さんがそういうことを書いていたのは知っているが、それが広まった、というわけではまさかないだろう。 twitter.com/rikateacherpoi...
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posted at 08:41:45
右のグラフをよく見ると、リスニング(淡い水色)のスコアは平均383でさらに突出した高さ。ケース数が100以上集まろうがなんだろうが、グループ別平均てのは簡単に歪むという好例として使えそう。
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posted at 09:06:12
「小学生200人じゃまだ少ない、1000人くらいは欲しい」ということなら、上のグラフでは中学生がそれに近い。約900人。で、中学生のリスニングは341点で院生よりハイスコアw
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posted at 09:12:24
#統計 #数楽 Neyman-PearsonのPearsonさんによれば、検定で使われる「採択」(acceptance)、「棄却」(rejection)という強い意思決定を示唆する用語の選択は不適切だった。
専門用語の決定と普及は歴史的偶然で不適切なものになってしまっている場合が少なくないです。
errorstatistics.com/2017/11/19/eri... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/b5vPigzV3w
posted at 10:13:54
#統計 データの分布を直接見たときに、左右の非対称性が極度に大きな分布になっていたり、極端な外れ値が含まれているように見える場合には、中心極限定理による近似が危険であることについては以下のリンク先のスレッドを参照。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 11:22:10
#数楽 本質的にTaylorの定理のみを使った中心極限定理の証明の概略については以下のリンク先を参照。
terrytao.wordpress.com/2015/11/02/275...
にも詳しい解説があります。
Lindebergさんの方法。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 数楽
posted at 12:06:20
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posted at xx:xx:xx
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
reminds me of The Matrix movie twitter.com/pottolama/stat...
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posted at 14:00:19
@tsujimotter @hyuki (基底になる)集合Xで生成される体K上の自由ベクトル空間の普遍性になります。
自由モノイド、自由群、自由加群、自由○○の普遍性について調べるとよいです。
集合Xを基底とするベクトル空間を集合とみなしたものをT(X)と書くと、函手Tには自然にモナドの構造がが入ります(自由○○に一般化可能)。
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posted at 15:33:27
@tsujimotter @hyuki 集合Xから生成される自由モノイドM(X)は、集合Xを文字集合としたときの有限の長さ(0を許す)の文字列全体の集合になります。
XからモノイドNへの任意の写像はM(X)からNへの準同型(文字を写像で置き換える準同型)に一意に拡張される。
M(X)を集合とみなしたものをT(X)と書くとTはモナドになる。
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posted at 15:38:53
『ネイピア数というものはよく分かりません』が『学問としての「数学」について』語ってくれるツワモノ、鍵かけちゃったのか。 こんなのばっかり。 pic.twitter.com/YedEltNwli
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posted at 16:06:27
#Julia言語 mapを使えば楽だったかも。
# Python
import numpy as np
x = np.arange(10)
y = np. select([x<3, x>5], [x, x**2], default=-1)
↓
# Julia
x = 0:9
y = map(x -> x < 3 ? x : x > 5 ? x^2 : -1, x)
Juliaの「三項演算子」は内部では if else end 構文と等価になります。 twitter.com/kenjixx/status... pic.twitter.com/quc9jiS9ds
タグ: Julia言語
posted at 16:57:05
#Julia言語
Juliaの文法について情報を得る最も簡単な方法は
:(a ? b : c)
のように :( ) で囲んだ結果を見てみること。
三項演算子は if a b else c end と等価になります。(b, c がブロックになるかどうかは違う。) pic.twitter.com/8D80lj9iJX
タグ: Julia言語
posted at 16:57:07
#Julia言語 ブロードキャスト化で同じことをするなら
x = 0:9
y = (x -> x < 3 ? x : x > 5 ? x^2 : -1).(x)
または
x = 0:9
y = x .|> x -> x < 3 ? x : x > 5 ? x^2 : -1
Juliaでは難しく考えずにシンプルに考えればうまく行くことが多い。 twitter.com/kenjixx/status... pic.twitter.com/BcMVERDsev
タグ: Julia言語
posted at 17:03:32
#Julia言語
numpy. select のJulia版ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
タグ: Julia言語
posted at 17:14:03
Julia 1.6にしてみた。package upしたら、こんなかわいらしい表示だったっけ?ってのがクルクルしてる。 pic.twitter.com/knom3pfywh
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posted at 17:36:56
#Julia言語 v1.5.3までは、空のcollectionに函数を作用させた結果の和は
① sum(i->i^2, 1:0; init=0)
のように書けず、
② mapreduce(i->i^2, +, 1:0; init=0)
と書く必要があったのですが、v1.6.0-beta1では①が使えるようになっています。空集合上の函数の値の和が生じてしまう場合は多い! pic.twitter.com/6U1iSbrptO
タグ: Julia言語
posted at 17:38:22
Robert Smallshire @robsmallshire
@JanStette #OpenCV #JuliaLang bindings. See the comment here: gist.github.com/terasakisatosh...
posted at 19:30:59
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posted at xx:xx:xx
#統計 統計学の知識と統計力学の知識をすりあわせたければ、Kullback-Leibler情報量のSanovの定理(およびより一般の大偏差原理)の話とカノニカル分布(=指数型分布族!)の話を繋げるとよいです。
私のよる解説が
genkuroki.github.io/documents/2016...
Kullback-Leibler 情報量と Sanov の定理
にあります。 twitter.com/icr3_5/status/...
タグ: 統計
posted at 21:35:32
#統計 #数楽 #Julia言語 コンピュータでのMCMC法である種の熱浴作ってカノニカル分布として正規分布を出す計算。 twitter.com/genkuroki/stat...
posted at 21:39:11
#統計 #数楽 #Julia言語 コンピュータでのMCMC法である種の熱浴作ってカノニカル分布としてガンマ分布を出す計算。 twitter.com/genkuroki/stat...
posted at 21:40:13
#統計 #数楽 #Julia言語
カノニカル分布を作るコンピュータシミュレーションで正規分布を作る計算は、中心極限定理の計算でもないし、正規分布の確率密度函数の定数倍を使ったMCMC法の計算でもありません。
カノニカル分布について理解することはそれらの統計学定番の話題とは別になります。 twitter.com/genkuroki/stat...
posted at 21:47:55
【守護神】木星は地球を守り続けている、彼がいなければ今の地球は存在しない
太陽系最大の惑星である木星が、たくさんの小天体を引きつけていることが分かる映像。木星が存在しているおかげで、隕石衝突確率が木星の8000分の1まで少なくなっていると言われています。 pic.twitter.com/obdfaxjRmi
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posted at 21:50:11
#Julia言語
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
統計力学におけるカノニカル分布の最も簡単な場合
をコンピュータシミュレーションで作る
その最初の部分では単体上の一様分布乱数をJuliaで実装する方法が書いてあります。情報量が多い(笑) pic.twitter.com/xkYTmf4ege
タグ: Julia言語
posted at 22:11:50
tsujimotter 日曜数学者 @tsujimotter
@hyuki @genkuroki ありがとうございます。おかげさまで整理できて面白いです!
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posted at 23:00:34