黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年03月/Page 14

赤松健 ⋈（参議院議員・全国比例） @KenAkamatsu

@OokuboTact 「掛け算一般を教える時にペアノ算術と直積を区別すべき」これがわかりません。アレイ図を教科書に載せて直積を教えたことにしているのだとしても、ペアノ算術は？

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posted at 23:59:00

ちなみに週刊少年マガジンで、編集者が生原稿に手で「写植」をペトペト貼っていた最後の作品は、『魔法先生ネギま！』とされている。(2012/3/14まで)
現在は製版所でデジタル的にセリフを入れているので、紙の原稿であっても写植は使われなくなった。 pic.twitter.com/NTNFuXdd30

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posted at 23:58:12

@OokuboTact #超算数 bis ternaとは「2度、3つずつ」という表現。例文:
Bis dat qui cito dat.
速やかに(cito)与えるものは、2度与える。
（恩恵は速やかにもたらすと、より喜ばれる）
古代ローマの掛け算構文は順序の縛りが強かったかどうかは、よくわかりません。逆順がないわけでない。

タグ：超算数

posted at 23:50:03

@OokuboTact #超算数ラテン語式といってもbis ternaのような古代ローマのそれではなく、2 multiplicatus per 3のような古代末期以降の学術ラテン語の流儀。

タグ：超算数

posted at 23:46:32

@OokuboTact #超算数【掛け順の始まりは、坪田耕三氏に典型的な外国語ルールから始まっている】これは正しいです。ドイツで義務教育算数の形成に与って力のあったディースターヴェークも、言語表現で数式を規定すると言い出してから自著の掛け順をラテン語式からドイツ語式に変更しています。

タグ：超算数

posted at 23:44:48

@sekibunnteisuu 分岐に埋もれてしまったのでリンクをはらせて下さい。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 23:41:50

@temmusu_n 私は掛け順の始まりは、坪田耕三氏に典型的な外国語ルールから始まっていると思うんです（文科省の「解説」も外国語ルールを採用）。
だから大正時代ぐらいから

pic.twitter.com/hC1Og2DV8n

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posted at 23:39:43

赤松健 ⋈（参議院議員・全国比例） @KenAkamatsu

#Julia言語

* DataFrame型は型安定ではないとDataFrames.jlのドキュメントにはっきり書いてある。

* 計算速度が重要な場合には、Tables.columntable(df)でNamedTupleに変換してから使ったり、barrier functions の使用で型の不定性をキャンセルすればよい。

juliadata.github.io/DataFrames.jl/... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/QcTJeJRpEE

タグ： Julia言語

posted at 23:33:01

★ネームって何？
「ネーム」とは元々は編集者用語で、フキダシの中のセリフ指定のこと。写植を作るためＱ数や書体を指定(name)する。ネーム段階でも結構ストーリーがイメージできるため、下書きに入る前にネームにラフ絵を入れて検討するようになった。よって現在のネームはほぼ「絵コンテ」と同義。 pic.twitter.com/8RxNs4PZHE

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posted at 23:32:38

@OokuboTact どうかな。藤沢利喜太郎は1間×1間で1坪を定義することに猛反対していました。多分累加という操作そのものが数式にあらわれているという考えに固執するからの態度だと思いますよ。

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posted at 23:31:27

@temmusu_n 高木佐加枝の掛け算に対する考えもそうだと思う。

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posted at 23:30:37

#Julia言語の"Julia"という名前に対する日本地域の住人の文句の付け方には、「政治的に」色々不愉快な問題があるので、

Googleの設定　地域：アメリカ合衆国

で解決という処方箋の情報が速やかに広まってほしいと思っています。

タグ： Julia言語

posted at 23:28:20

@temmusu_n 常識的に読めば、
「乗数と被乗数の区別は数学には存在しない。しかし便宜上、乗数と被乗数という区別をつける。」という意味だと思うんです。

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posted at 23:27:38

@OokuboTact #超算数数式は言語表現に直接対応するのではなく、言語表現に含まれる値に対応していると考えれば、5円×4 = 4×5円という表示の仕方も受け入れられるだろう。しかし「乗数はかならず不名数」という宣言は、4×5円のような式を不正なものとするためになされている可能性が高い。数式=言語表現なので。

タグ：超算数

posted at 23:23:45

#Julia言語その方法は既出。

私の添付画像中の g(df) と本質的に同じです。

DataFrames.jl の公式ドキュメント dataframes.juliadata.org/stable/lib/typ... にも、【use barrier functions】と書いてありました。

twitter.com/LirimyDh/statu... pic.twitter.com/RdUeShn0bY

タグ： Julia言語

posted at 23:22:55

@temmusu_n ＞　言語表現を数式に転写wしたところでそう決まっている。

これは暗黙のルールですね。
藤沢利喜太郎や林鶴一もこんな馬鹿げたルールを黙認していたのかな？

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posted at 23:21:48

@OokuboTact 後数しか乗数になれないという制約がありますね。言語表現を数式に転写wしたところでそう決まっている。

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posted at 23:20:10

@OokuboTact #超算数多分、典型的な教科書では掛け算の学習・記述はこんなふうに進みます。累加に日本語で「甲に乙をかける」という表現を与える。言語表現に対応する数式の書き方を宣言。甲×乙は甲＋甲＋甲＋…甲。交換法則をアレイ図で示す。ここまで不名数の計算。名数の累加を考察。乗数は不名数と強調。

タグ：超算数

posted at 23:18:14

@temmusu_n 「被乗数が名数で、乗数が非名数」というルールでも、被乗数と乗数をどっちを先に書いても良いことは、論理的にわかるわけです。

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posted at 23:17:42

#Julia言語これはGoogleによる日本という地域の扱い方の問題なので、Juliaという名前を付けた側の落ち度ではないです。

Googleの設定で

地域：アメリカ合衆国

に設定すればこの問題は解決。

「原因究明のパズル」が好きな人なら自力で気付かないといけないと思います。
twitter.com/madnoda/status...

タグ： Julia言語

posted at 23:14:05

@temmusu_n 式を書かせる時に、２個✕３＝６個のようにサンドイッチ方式に明治時代頃からなっているわけですね。
柔軟性の無い教師が、「この順序じゃなければいけない」と思い込んこむ可能性が大きい。

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posted at 23:13:05

#超算数いまちょっと見返すのが面倒だが、交換法則を教えた後にこそ掛け算の順序こだわりを強調するという算数教科書の流儀、もしかして戦前からあるやつじゃないだろうか。つまり、明治ぐらいからずっと乗数は名数にしちゃいけないっていわれているんですよ。掛け算は不名数のそれから学習。

タグ：超算数

posted at 23:09:13

#Julia言語 DataFrames.jlのドキュメントを見直してみました。

「DataFrame型は型安定ではない」とはっきり書いてありました。

パフォーマンスが重要な場合には、速度低下を引き起こさない方法でDataFrame型を使うか、別の型に変換してから使えと書いてありました。

dataframes.juliadata.org/stable/lib/typ... pic.twitter.com/n7zF2KP5ju

タグ： Julia言語

posted at 22:56:50

#超算数塾だけでなく、学校の先生も少なくとも昔は常識をたっぷりもっていたようです。これは忘れるべきではない。何しろ、戦後すぐから森規矩男さんや守屋操さんのように合併と増加の区別、後者における足し算順序強制を主張する人がいたんです。でもなぜか80年代まで深刻な問題にはなっていない。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：超算数

posted at 22:48:05

@sekibunnteisuu #超算数【単に脅してマウント取っているだけ】については

iwate-u.repo.nii.ac.jp/?action=reposi...
岩手大学教育学部附属教育実践総合センター研究紀要第12号 205−210，2013 205
算数の「できる」と「わかる」の一例
~百分率を求めるのに、なぜ100を掛けるのか~
大河原清

もひどいです。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/7fCQ8flnsA

タグ：超算数

posted at 22:37:42

積分定数 @sekibunnteisuu

twitter.com/6JH3sgvhsK0Ww9...

小学校の先生になるひとに数学教えているなら、「掛け算の順序なんか噓出鱈目です」「増加と合併、等分除と包含除も噓出鱈目です」「ハジキなんかクソです」というような、真っ当なこと教えればいいのに。

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posted at 22:34:27

積分定数 @sekibunnteisuu

twitter.com/6JH3sgvhsK0Ww9...

これが「正解」らしいが、なんだかな~

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posted at 22:20:21

積分定数 @sekibunnteisuu

名言なの？

　単に脅してマウント取っているだけだと思うけど。1+1が２じゃなかったら何だと言うのか？1の次が2じゃなかったら何だと言うのか？くだらない。

　「あなたのそれ、マナー違反です」と脅して自分の権威を維持するマナー講師と大して変わらない。 twitter.com/6JH3sgvhsK0Ww9...

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posted at 22:18:56

#Julia言語 DataFrameだとNamedTupleと違って外部に中身の型がよく見えていないんですね。添付画像はそれらの比較。

DataFrameだと型安定にならずに、ひどく遅くなってしまう場合がある。

これってDataFrame側の仕様を変えないと根本解決にならないような気がするのですが、よくわかりません。 pic.twitter.com/x4a6F798bL

タグ： Julia言語

posted at 22:15:48

@HNagai1108 #Julia言語確かにこれは要注意ですね。

f(df)とg(df)では計算速度に大きな違いが出る。

g(df)のようにsumにdf.aを渡すなら、そのときにdf.aの具体型が確定するので大丈夫なのですが、f(df)のように素朴に書いていると遅くなる。

これって解決策があるんですかね？＞もっと詳しい人達 pic.twitter.com/io0AUaefvj

タグ： Julia言語

posted at 21:59:42

@HNagai1108 #Julia言語

DataFrame型の中のcolumnsフィールドの型がVector{AbstractVector}になっているせいで、その要素としてdf.aを取り出すときに、df.aの型がAbstractVectorに見えてしまうという問題のようです。

しかし、ベンチマーク的には害が生じていないように見えます。 pic.twitter.com/jaZHz87gVM

タグ： Julia言語

posted at 21:43:55

Akinori Ito @akinori_ito

Julia で音響信号処理。ライブラリがそろったところで意向を考えようかな www.seaandsailor.com/audiosp_julia....

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posted at 21:35:20

統計解析がデータに信頼性を付与するとする主張、お墨付きを与えるという主張はこういうQRPにつながる危険性を感じるので、受け入れ難いんですよ。

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posted at 20:52:13

増田聡 @smasuda

そもそもの原因は独法化以降の国立大学運営交付金が毎年減らされていく仕組みです。その結果苦しいやりくりを強いられた国立大学がこうなるのは必然です。調査するより制度からまず変えてください文科省さん twitter.com/mainichi/statu...

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posted at 20:47:45

Pruitt氏のトークをUMassにいたとき聴いてQRPの疑念をもったのが2012年だから10年くらい影響が続いているということか。その間の悪影響を考えると計り知れない。

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posted at 20:39:11

#Julia言語 2 + 3.0 のようなInt型とFloat64型の和では、Int型の側がFloat64型に昇格させられて、結果的に 2.0 + 3.0 が実行されるようになっています。

x + y で何が実行されるかを x, y の型の組み合わせごとに変えられることをここで上手に利用しているわけです。

私はこういう話が楽しい。

タグ： Julia言語

posted at 20:32:40

#Julia言語多重ディスパッチとは、(例えば)同一の記号列 f(x, y) で実行されるメソッドが x, y の型の組み合わせごとに別に設定できることである。

2 + 3 = +(2, 3) はInt型の2と3の和。

2.0 + 3.0 = +(2.0, 3.0) はFloat64型の2.0と3.0の和。

どちらも同じ + 記号で書かれている。続く

続く

タグ： Julia言語

posted at 20:32:39

#Julia言語続き。しかし、ユーザー側にInt型の数値がFloat64型の数値に自動的に読み換えられているように見える機能がないと、ユーザー側のコードを書く手間が増えて、実用的とは言えない道具になってしまう。

Juliaではこの問題も多重ディスパッチで処理している。

タグ： Julia言語

posted at 20:32:38

#Julia言語多重ディスパッチの仕組みで「すべてを済ます」スタイルを知って、ℤをℝの部分集合と同一視することについてのイメージも膨らませることができた。

Juliaでは、Int型の数値はFloat型の数値だと自動的にみなされることは、言語の機能としてはない。

しかし、ユーザー側に～続く

タグ： Julia言語

posted at 20:32:37

#Julia言語通常の数学の慣習では、実数、複素数、実行列、複素行列の指数函数を全部exp(x)と書ける。

Juliaでは、Float64, ComplexF64, Matrix{Float64}, Matrix{ComplexF64}の指数函数を全部exp(x)と書く。

私は「多重ディスパッチのスタイルは普通の数学のスタイルと同じ」と思った。

タグ： Julia言語

posted at 20:01:40

基本間違ってるんだから間違いの少ない結果を得るためにどんな磨きをかけたが大事。

「より適切な方法は何か？」という意味で上述のことを言う場合もあるので、その時はやっぱりそうですよねってことで虚しくはならないです。

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posted at 19:56:52

#Julia言語

Juliaではxが「環」の要素なら、one(x)はその「環」の1になる。

xが「環」上の「加群」の要素なら、one(x)は「環」の側の1になる。

xが「環」上の基底uが固定されたランク1の自由加群ならば、oneunit(x)は数学的には1uになる。

Juliaの型伝搬を支える基本函数達は非常に数学的。

タグ： Julia言語

posted at 19:55:57

#超算数関連 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：超算数

posted at 19:41:21

#Julia言語では整数の商と余りを求める割り算での商は

x ÷ y

と書けます。÷ はJulia対応環境では「\div タブ」で入力できます。div(x, y)でもよい。

これを convert(Int, round(x/y)) のように書くのはひどく損になります。シンプルに x ÷ y でよい。

タグ： Julia言語

posted at 19:38:44

#Julia言語型伝搬の安定性の確認は、@ code_warntype や @ code_typed で可能で、バグの洗い出しにも効果有りなのですが、現時点では手動で行っている。しかし、それは大変すぎる場合がある。

JET.jlパッケージはその確認の自動化への大きな前進とみなされ、高く評価されて当然の業績だと思います。

タグ： Julia言語

posted at 19:31:18

#超算数小2でかけ算の交換法則が一般的に成立する仕組みを教えた直後に、掛け算順序固定強制指導が本格化している場合については添付画像を参照。

掛け算順序固定強制指導を実行して子供を害している教師は交換法則もしっかり教えた上でそうしているのです。

ほんと最悪。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/Divj2bsDLv

タグ：超算数

posted at 19:22:29

#超算数添付画像は2011年頃の小2算数教科書より。

邪悪な点：「かけられる数とかける数の立場を常にひっくり返せる」と正しい考え方を言い切らずに、「答えは同じ」という言い方になっている。

「式と答え」で考えるチョー算数の非常識なスタイルがここでも見られる。 pic.twitter.com/1h0GfM2nol

タグ：超算数

posted at 19:16:10

#超算数「交換法則の証明が問題になっている」という事実はありません。「思う」だけでなく、「調べる」が大事。

教科書を見ても小2でかけ算の交換法則について教えることに困難が生じてなさそうなことがわかる(添付画像)。

実際には交換法則を教えた後に掛け算順序固定強制指導が強化されます。 twitter.com/ryuyengineer/s... pic.twitter.com/Paac5ygAVS

タグ：超算数

posted at 19:14:47

#Julia言語「型伝搬の安定性を確認する」という問題に興味を持った人は以下のリンク先達を読むと楽しめると思います。

github.com/aviatesk/JET.jl

zenn.dev/aviatesk/artic...

タグ： Julia言語

posted at 19:03:48

#Julia言語 f(x)::Int のようなスタイルで書かれた函数は、実行時にエラーにならなくても、型安定性が確保されていないせいで、最後に余計なconvertが実行され、律速段階になってしまうかもしれない。

Juliaでは素直に型安定になるようなコードを書くのがお得。

@ code_warntype での確認は重要。

タグ： Julia言語

posted at 19:03:48

#Julia言語 x=123のとき、x/10は12.3になり、convert(Int, 12.3)はエラーになるので、f(123)もg(123)も実行時にエラーになります。

これもバグの原因になります。

f(x)::Int と定義された函数は多くの場合に動いていたが、たまにエラーで落ちるという動作をするかもしれない。

続く pic.twitter.com/Yc7R5Pkh7z

タグ： Julia言語

posted at 19:03:47

#Julia言語

function f(x::型名) ～ end

と引数の型を書く場合の注意は以上の通り。

それでは返り値の型を

function f(x)::型名～ end

と書いた場合についてはどうだろうか？

f(x)::Int = x/10

と

g(x) = typeassert(convert(Int, x/10))

について、f(123)とg(123)は等価！続く pic.twitter.com/CBuWNvXdVe

タグ： Julia言語

posted at 19:03:45

永井 @HNagai1108

@genkuroki 説明不足ですみません、添付のように関数内で同様の計算を行いたいのですが、code_warntypeで型を確認するとうまく伝播していないように見えるのです… pic.twitter.com/alVaawcDCE

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posted at 18:23:28

TBS NEWS DIG Powered @tbsnewsdig

河北新報オンライン @kahoku_shimpo

【#速報宮城県独自の緊急事態宣言】
#宮城県は、#新型コロナウイルスの感染者急増を受け、18日、#県独自の緊急事態宣言を出しました。期間は4月11日までです。特に感染者の多い #仙台市では #PCR検査を強化することにしています。 pic.twitter.com/aPe05j5sdU

タグ： PCR検査仙台市宮城県新型コロナウイルス県独自の緊急事態宣言

posted at 18:18:40

【続報】宮城県が独自の緊急事態宣言、新型コロナ再拡大、４月１１日まで kahoku.news/articles/20210...

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posted at 18:16:13

@HNagai1108 df.a .+ df.b とはできるのですが、私が何か誤解しているのかな？ pic.twitter.com/HRjTH1ih76

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posted at 18:02:42

永井 @HNagai1108

伊藤ゆうた｜仙台市議会議員｜青葉区選出 @ito_yuta

関数にDataFrameを渡すと、中の要素の型が上手く伝播してくれない…

function foo(df)
df.a .+ df.b
end

みたいなことをやりたいときは、

function hoge(a, b)
a .+ b
end

hoge(df.a, df.b)

とした方がいい？ #Julia言語

タグ： Julia言語

posted at 17:09:30

直近1週間の人口10万人あたりの感染者数(3月17日までの情報)

www3.nhk.or.jp/news/special/c... pic.twitter.com/i36tiGeRx6

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posted at 16:16:06

逆に言えば、算数教育の世界がこれだけ悲惨なことになっているのに、我々はうまくやって来ているとも言えるわけです。これが我々の社会の地力。(私は日本では伝統的に塾が盛んであることが関係していると予想している。)

算数教育がまともになればもっとうまくやって行けるようになると思います。

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posted at 12:57:39

これを言うと、「なんだ、こいつ。頭が狂っているんじゃないか？」と思われてしまうリスクがあります。

しかし、出版済みの多くの文献の中に、大変なことになっていることを示す証拠が見つかっている。

私も納得するまで10年以上かけているので、私を狂った人扱いしたくなる人の気持ちもよくわかる。

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posted at 12:54:02

#超算数算数について非常識な考え方をマスターしているおかげで、算数教育関係の要職に就けた人達が沢山います。

教育委員会や算数・数学教育の学会や教科書執筆者の中にそういう人達がいる。

そういう人達にとって子供の害になる算数の教え方が有名になって否定されるのは都合が悪いことなのです。

タグ：超算数

posted at 12:50:30

#超算数掛け算順序が逆なら誤りとみなしたり、掛け算順序が逆なら理解していないとみなす行為は、算数教育の世界では100年以上の伝統を持っています。

これだけの伝統があると、掛け算順序指導が社会的に否定されると困る人達が沢山いることもよく分かる。

しかし、被害者は次世代を担う子供達。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：超算数

posted at 12:44:21

#超算数現実の子供に関しては、同じ数を含む集まりが何セットあるかの状況把握と掛け算順序マスターであることは、現場の教師の調査で関係ないことが分かっています。

そして、その教師は、関係ないことを認めた上で、掛け算順序強制指導を強化しなければいけないと主張しています。

これが現実。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：超算数

posted at 12:38:09

#超算数【「１セットあたりの量」と「○セット」という概念の定着を目的にあえて縛りを設けていると考えれば納得．】とか言うお馬鹿さん達が継続して出て来ることが昔からよく知られています。

かけ算順序固定強制指導が実際に有害であることの間接的な証拠とみなせると思う。続く twitter.com/ryuyengineer/s...

タグ：超算数

posted at 12:38:08

そういう方々を説得するのは避けて、とにかく自分が適切と思う方法(一般的に適切かは未知)で成果を出して行こうと思ってやっていました。ところが、論文のレフリーにもそういう方々がいて(あたり前)、結局は避けられない。そして自分の成功体験もまた至上とは思わないように注意しないとです。

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posted at 12:15:50

ichigo @ichigo73161160

これまで、Fortranしか触ってこなかった私にとって、pythonはとっつきにくかった。#Julia言語は、何となくFortran的な感じで書いてもちゃんと高速で動く。プログラマではない私にとって、非常にありがたい。

タグ： Julia言語

posted at 12:14:34

#Julia言語注意：数の型については、promotion docs.julialang.org/en/v1/manual/c... のルールが適切に定められているので、Float64型の数値の計算の中で one(Float64) のように書く必要はほぼないです。

単に1と書いてよい。

promotion規則に基いて、整数の1は浮動小数点数の1.0に変換されます。

タグ： Julia言語

posted at 11:15:37

#Julia言語例えば、Aが数を成分とする正方行列のとき、Juliaにおいてone(A)は単位行列になってくれます。

one(x)という書き方を知っていれば「どの型の乗法的1なのか」を型を明示せずに型の伝搬スタイルで記述できるわけですが。

数学でも「これはxが含まれる環の1です」などと言える。これと同じ。

タグ： Julia言語

posted at 11:11:54

#Julia言語数学の習慣では、乗法の単位元を1と書き、加法の単位元を0と書くことが多い。

Juliaでは、xと同じ型もしくは型xに関する乗法的な単位元をone(x)と書き、加法的な単位元をzeto(x)と書く習慣。

単位としての加法的な1はoneunit(x)と書かれる。

数学を知っていれば納得し易い。

タグ： Julia言語

posted at 11:11:53

#Julia言語【one(x)は多くの場合にxと同じ型の1になる】

公式ドキュメント docs.julialang.org/en/v1/base/num... にもあるようにone(x)がxと違う型になる場合があります。

one(x)はxの型に関する乗法的な1になり、加法的な(次元を持つ)1が欲しければoneunit(x)を使う。

環上の加群を思い浮かべるとよいです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 11:02:48

#Julia言語

* パフォーマンスのために函数の定義で型を明示する必要はない。

* f(x, y, z)のxだけを特別扱いしてx.f(y, z)と書くスタイルを採用する必要もない。

* x, y, z を平等に扱い、x, y, zの型の組み合わせごとに f(x, y, z) で実行されるメソッドを違うものにできるスタイルも可能である。

タグ： Julia言語

posted at 10:53:20

#Julia言語

メソッド f が a の所有物で a.f(x) と書くスタイル

と

a, x の型の組み合わせごとに f(a, x) で実行されるメソッドを違うものにできるというスタイル (f は a の所有物ではない)

の違い。後者がJuliaのスタイル。後者のスタイルで前者のスタイルはシミュレートできる。

タグ： Julia言語

posted at 10:45:39

#Julia言語

以上で説明したように、

* 多重ディスパッチ(同名の函数 f(x, y, z) にx,y,zの型の組み合わせごとに別のメソッドを割り振れること)

や

* f(a, x) ↔ a.f(x) の対応

について知れば、「クラスは別に必要ない」ということが比較的容易に分かると思います。

タグ： Julia言語

posted at 10:40:41

#Julia言語 Juliaでは、f(a::型名1, x::型名2) のように型を明示してもパフォーマンスには何の足しにもならないのですが、同名の函数fにa, xの型の組み合わせごとに別のメソッドを割り振ることができます。

これは実際に使ってみると、ものすごく便利。

a.f(x)のスタイルでは苦しい場合がある。

タグ： Julia言語

posted at 10:33:34

#Julia言語特に、同名の函数 f(a, x) は a の型が違えば別のメソッドになるので(Juliaの場合はxの型が違ってもそうなる)、f(a, x) のaだけを特別扱いして、a.f(x)と書くことを許せばよくあるOOP型の言語に近くなります。

しかし、f(a, x)のaだけを特別扱いするのはJuliaのスタイルとは相性が悪い。

タグ： Julia言語

posted at 10:30:06

#Julia言語

f(a, x) = a*x
f(a::Integer, x::AbstractString) = x^a

のとき

f(3, 5) → 15

となるのですが、さらに

f(a::Integer, x::Integer) = x + a

と定義すると

f(3, 5) → 8

となる。

同名の函数であっても引数達の型の組み合わせが違っていたら別の仕事をさせることができる。続く

タグ： Julia言語

posted at 10:23:10

#Julia言語 Juliaでの函数の引数の型の明示は、多重ディスパッチを利用する為に使われます。例えば、

f(a, x) = a*x
f(a::Integer, x::AbstractString) = x^a

と定義すると

f(3, 1.2) → 3.6
f(3, "hoge") → "hogehogehoge"

となります。Juliaでは文字列の冪は文字列の繰り返しになる。続く twitter.com/mrsekut/status...

タグ： Julia言語

posted at 10:23:09

#Julia言語函数f(x)のコードが型の伝搬が安定になるように書かれていれば、函数f(x)の定義内の引数以外のモノの型も決まり、具体的型が全部わかっている状態でf(x)のコンパイルが可能になる。

実際にそうなればJuliaの函数はCの函数とほぼ同じ速さで動く。

これが型を明示しなくても速い仕組み。

タグ： Julia言語

posted at 10:13:51

#Julia言語函数f(x)が1つも型を明示せずに書かれていたとしても、引数xの具体的な型が与えられたならば、その具体的な型の情報をコンパイラは利用できます。続く

タグ： Julia言語

posted at 10:13:50

#Julia言語

 scrapbox.io/mrsekut-p/2021...
【「Juliaの型はパフォーマンスの為だけに書く」というのをどこかで見た記憶がある】

「Juliaの型はパフォーマンスの為だけに書く」は誤り。

「Juliaではパフォーマンスの為に型を書く必要がない」なら概ね正しいです。型を書かずにCと同程度に速い。続く twitter.com/mrsekut/status...

タグ： Julia言語

posted at 10:13:50

そうなのよ…👶💦 twitter.com/9dZdsNSvrsNtQ6...

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posted at 09:30:11

非公開

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posted at xx:xx:xx

今日の結論👶やはりコミュニケーションは難しい。
今日の一言。「相手の思い込みは解くのは至難」。

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posted at 09:28:26

御意、？？は非常に重要なので、二回書きました👶💦 twitter.com/Noboru_Hagino/...

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posted at 09:26:37

御意です、それを言いたいのですっ！が、ピラミッドを見た瞬間にデザイン・手法を皆さん考えてしまうようで…👶外形標準ではないんですよねっ💦 twitter.com/koro485/status...

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posted at 09:24:34

ピラミッドの頂点を見た瞬間にRCTやメタアナリシスと思い込むぐらい皆さん「適度に洗脳」されていることがよくわかりました👶

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posted at 09:21:41

これは RCT などのエビデンスピラミッドではありません👶しっかりした研究が大事であって、階層の問題ではない、という図です。 twitter.com/IkenoYuki/stat...

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posted at 09:20:44

いや、このトップの「素晴らしい研究」には基礎研究もエキスパートオピニオンも入り得るのですよ👶要は、しっかりしたものが大事、ということであって…メタアナリシスなどの階層の問題ではない、という図。 twitter.com/minesoh/status...

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posted at 09:13:53

ま、実際はどんな感じかというとねぇ👶 pic.twitter.com/PZKCwhervg

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posted at 09:06:36

非公開

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(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

これが絶対だ、と言ってるわけでは全く無いのよ！👶それは間違えないでね twitter.com/minesoh/status...

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posted at 08:53:56

戸水賢志 / PlusAlpha / @plusalpha_glass

Julia「やれ」
LLVM「はい」

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posted at 08:49:34

やばい。何でバツなのか理解出来なかった。小2からやり直しかな。。 pic.twitter.com/YadcYf5wg0

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posted at 08:21:59

えぬいち @N_equals_ichi

Julia日本語記事まとめ @julia_kizi

この1ヶ月でメインをPythonからJuliaしようとがんばってみたけど，やっぱりJuliaは良い感じ．自分は細かい違いはよく分かってないけど，それでも恩恵を感じられるって作っている人たちすごいんだろうなぁ．
#Julia言語

タグ： Julia言語

posted at 06:28:12

新しい記事がQiitaにアップされました！qiita.com/Ag_smith/items...👈

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posted at 03:48:42

しかし例外はあってね、ばぶが一生懸命メタアナリシスなどをよみこんで、皆で討論して、ここら辺だろうと解説すれば内容は確度が高くなりうる👶一方、いい加減なRCTを寄せ集めたメタアナリシスはゴミ。そういうこともあるので、ピラミッドだけで判定してはいけないのね。

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posted at 03:21:33

例えば、ばぶ個人の意見・感想は下から3番目、ほぼガラクタということになるのね👶RCTやメタアナリシスはエビデンスレベルは高い、とされる。

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posted at 03:21:33

実はばぶも今作図していた👶「いわゆる」としている点にばぶも思いはこもっている pic.twitter.com/qUURL9ihq1

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posted at 03:17:31

このピラミッドはよく紹介されますし、考え方として重要です👶ただし、ピラミッドの高層であっても、ダメなものは全くダメなのです。研究の質の評価というのはとても難しいのです。 twitter.com/kosuke_yasukaw...

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posted at 03:15:31

PurPurPurkinje @tak_yamm

Zipser-Andersenモデルを例にしてJuliaでニューラルネットワークを実装する記事．2つのことを同時に学べるのでよいと思っている．余計な関数は増やさずシンプルにしつつ学習をさせやすくしたいというお気持ちからやや中途半端な感じの実装になってしまった．改善の余地あり．
compneuro-julia.github.io/chap7/7-6_back... pic.twitter.com/yNUAkDEWA5

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posted at 03:13:12

残り6件のツイートを見る

JuliaHub @JuliaHub_Inc

ITensor is a software library for tensor algorithms in Julia and C++. The Julia version of ITensor now offers multithreaded contraction of block-sparse tensors. Visit ITensor.org
#julialang #multithreading pic.twitter.com/N7iuBifJZQ

タグ： julialang multithreading

posted at 02:07:01

ほとんどがまだ仮説探索的段階の研究で統計検定をずっと運用して成功体験（論文採択）を積んできた人達が多数の中で「それ適切でないですよ」と言っても「じゃぁ何が〈正しい〉解析なんですか」て言われて何回も虚しい気持ちを味わってきた。

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posted at 01:57:47

Josef Heinen @josef_heinen

With #JuliaLang, #Pluto and #Jupyter you are now well equipped for Scientific Visualization or #DataScience in general compared to similar alternatives: gr-framework.org/blog/posts/alt...

タグ： DataScience JuliaLang Jupyter Pluto

posted at 01:36:24

Simon Frost @sdwfrost

I recently came across this #julialang package for moment closure by @Pompeiius. It's pretty great, and here's a thread why github.com/augustinas1/Mo...

タグ： julialang

posted at 01:07:43

Simon Frost @sdwfrost