黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年03月/Page 19

斉藤ひでみ・現職教師（西村祐二） @kimamanigo0815

@temmusu_n 最近の本ですが参考までに。
ペアノ算術と直積とを区別しています

　＃ペアノ　＃直積　＃算数 pic.twitter.com/95ZV8r4tqU

タグ：ペアノ直積算数

posted at 00:19:22

【校則改善署名 3/26提出】

人権侵害&健康を害する校則は廃止！を全国標準にしませんか？
過度な身だしなみ規制を緩和し苦しんでる生徒をなくしませんか？

そんな署名の提出が決まりました。
なんと…文科大臣政務官が受け取って下さいます！

▼令和の校則署名（3/22締切）
change.org/reiwanokousoku pic.twitter.com/jBLTrecH6m

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posted at 00:20:46

Jiahao Chen 陈家豪 @acidflask

My #0 pet peeve twitter.com/heyjoshday/sta...

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posted at 00:22:01

@OokuboTact ごくまともな説明だと思うのですが、私がなにか見落としているのでしょうか。

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posted at 00:30:44

@temmusu_n もちろん説明はまともですが、「小学校教員になぜ説明をする必要があるか？」というところが焦点です。

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posted at 00:48:40

William Thompson @AstroWrt

7/ We wrote our new pipeline in #julialang which was a really great experience, letting experiment on big sequences with different approaches. The pipeline isn't open source quite yet, but please get in touch if you have any data that might benefit!

タグ： julialang

posted at 01:02:54

非公開

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posted at xx:xx:xx

yamazaks @yamazaksv2

これは逆ですね。
実社会においては、7個×100円と書くこともあるにも関わらず「7×100は7円が100個に決まっている」と思い込んでいる方が間違えやすくなります。
「掛け算の順序は決まっている」なんて馬鹿なことを習っていなければ、前後の文脈から判断します。 twitter.com/yoshizen_yuka/...

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posted at 01:10:31

@temmusu_n #超算数

参考　藤沢利喜太郎の「数え主義」について

nagoya.repo.nii.ac.jp/?action=pages_... pic.twitter.com/Ta9Tqb2KpL

タグ：超算数

posted at 01:11:33

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

@temmusu_n #超算数

参考　その２

小島寛之氏の「藤沢利喜太郎の「数え主義」」についての解説

pic.twitter.com/4Ab06UVbhY

タグ：超算数

posted at 01:14:29

M1 MacminiにMATLAB R2021aとJulia 1.6.0rc3を入れてみた。普通に動く。速度もIntel MacBookProとほとんど同じ。Rosetta2を介さないで動くようになるとどうなるか，期待。 pic.twitter.com/JmOcd5KU6V

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posted at 01:32:45

【18桁】18桁の第1種カニンガム鎖の処理がすべて完了。CC14が1個、CC13が45個、CC12が412個、長さ12以上が計458個見つかった。19桁の1.12e18までが正式になったので、githubにpushした。twitter.com/kazmuzik/statu... pic.twitter.com/QTFWzOzPFl

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posted at 01:54:39

ドッグ @Linda_pp

なるほど LLVM plugin として実装することで LLVM IR のレイヤーで自動微分するのか．C++ とか Julia とか Rust とか LLVM の上に実装されてる処理系で使える．MIT で開発されてる | 'wsmoses/Enzyme: High-performance automatic differentiation of LLVM.' github.com/wsmoses/Enzyme

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posted at 02:06:23

高梨陣平 @jingbay

ミサイル防衛システムの機密を漏洩した元BSA社員、4年半の懲役が控訴審で倍の8年に

記事の最後に英国の懲役はフルじゃないとの面白い話が。例え無期でも出られる相場がある。保護観察下には置かれる。 twitter.com/TheRegister/st...

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posted at 02:22:15

Juan Santos @jjsantoso

Ayer aprendí que puedo usar Stata desde Jupyter Lab y sí mejoró mucho mi experiencia 🤩.

Acá viene las instrucciones para instalar y configurar lo necesario:
kylebarron.dev/stata_kernel/g... pic.twitter.com/1Sk8YzzsCM

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posted at 02:35:39

Keno Fischer @KenoFischer

@heyjoshday Well, it's not the first time we're seeing this complaint ;) *ba dum, tss*

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posted at 02:52:26

Emre Koyuncu @koyuncuemr

Bu dönem anlattığım kontrol derslerinde öğrencileri açık kaynak yazılımlara yönlendirmek için hazırladığım örneklerde ilk defa MATLAB yerine Julia kullanmaya başladım... Bu küçük nüanslar hocayı da derse karşı teşvik ediyor - inanılmaz keyif alıyorum şu örnekleri hazırlarken. pic.twitter.com/rFwG89oYOK

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posted at 04:45:42

宮島正 @yasuokajihei

丸田先生にpythonかJuliaで実装してもらいたいです。 twitter.com/HunterKonoha/s...

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posted at 04:46:08

ををつか @wowotsuka

@madnoda 私は、Juliaが添字が１から始まるのでちょっと使ってみようかと思うFortran脳です。どうも添字が０から始まるってのが落ち着かない、年号も最初は令和元年で翌年は令和2年だし。プログラマさんの中には元年の次が1年じゃ無いと落ち着かない人もいただろうな。

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posted at 05:47:30

Seamless @shiropen2

「知恵の輪」攻略法、深層学習で自動計算　米研究チームが開発 www.itmedia.co.jp/news/articles/... 知恵の輪を外す経路を自動で導き出す解法深層学習。互いの形状の「狭い隙間」と「薄い部分」を発見し、いつどの向きでどのように滑らせるかを計算する方法で最短経路を計算。難解問題でも高精度な出力を実現。 pic.twitter.com/Ev3nvNQdOZ

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posted at 08:31:08

@OokuboTact 現在の主流派がどれほど数え主義を徹底しているのかわかりませんが、ペアノ算術での交換法則証明は小学生には難しいので、アレイ図が必要ということなんでしょうね。Soraさんが報告してくれた、異種の量は変身させてから足すという指導も、一対一対応を理論的背景にもつ困った慣習かもですね。#超算数

タグ：超算数

posted at 08:44:56

あれれ、julia-1.6-rc3の問題なのか分からんけど、ImageView.jlの画像表示転置されたような状態になっちゃう。 pic.twitter.com/fyprdOtbP6

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posted at 09:30:20

各行をsinで埋めた画像はそのまま表示されてるから、表示の問題じゃなさそう。TestImages.jlかFileIO関連の問題？ pic.twitter.com/ssYtLcJ4IS

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posted at 09:33:51

@temmusu_n 数え主義が現場で不評だったので、緑表紙教科書ができたんだと思います。緑表紙も現場から不評だったみたいですが・・・。
アレイ図は流行していますが、「算数教育の体系」の中でどういう位置を占めるのか私には謎です。
例えば４年生から面積を学びますが、アレイ図との関係が不明です。

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posted at 09:36:10

お***ぎ @muripo_life

Colab proは嬉しいが最近、colabを触っていない。
Rとかjulia対応ってデフォルトってまだされてないのかな?

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posted at 09:47:15

Adam Fleischhacker @preposterior

(New Video) Create a Spinner Animation in @JuliaLanguage using Luxor.jl and Julia-VSCode. - A Beginner's Experience ... youtu.be/izvJWkQIwA0 #JuliaLang pic.twitter.com/ypqDtAdHhe

タグ： JuliaLang

posted at 10:06:38

藤ノ木優　アンドクター1/24発売 @kyusan_obgy

#Julia言語で使いたい人は

github.com/wsmoses/Enzyme...

を参照。Julia v1.6専用っぽい。使ってみた人がいたらどんな感じなのか書くといいと思う。 twitter.com/Linda_pp/statu...

タグ： Julia言語

posted at 10:36:07

低用量ピルを長く内服すると、妊娠しにくくなるというとんでもない噂は、全くなくなる気配がないのに

子宮内膜症などで、低用量ピルを使わなかったせいで、将来不妊症の一因になるかもしれないという話が全く広まらないのはなんでじゃ？

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posted at 10:38:18

JuliaのMulti-threadingはカニンガム鎖プロジェクトで理解出来たので、Distributed Computingを試してみた。docs.julialang.org/en/v1/manual/d... using Distributed ; cluster_cookie()で返ってきたクッキーを指定して、別のホストで --workerオプションで juliaを起動。docs.julialang.org/en/v1/stdlib/D... twitter.com/kazmuzik/statu...

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posted at 10:51:28

‥マスターに戻り、workerのIPアドレスを使って addprocs()で追加。@ everywhere using Sockets ; @ fetchfrom 2 getipaddrs() で workerのIPアドレスが返ってきた。 pic.twitter.com/QOjWOS8t5X

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posted at 11:06:00

柳　時熏【囲碁プロ】【YouTuber @ryu_shikun

#Julia言語 a∈A, b∈Bのとき、A⊂C⊃B を満たすCでたし算が定義されているものがあるならば、a,bをCの要素とみなすことによってa+bを定義できる。

Juliaでのたし算は実際にそのように実装されている。

例えばaがBigIntでbがFloat64のとき、a+bにおけるa,bはBigFloatに変換後に足される。 pic.twitter.com/BVI4INZB3M

タグ： Julia言語

posted at 11:06:27

本日のゲストは、小林泉美六段！
Twitterアカウントからも、有意義で楽しい色々な情報を発信されていますし、楽しみですね
本日の夜7時から必見です！
#ポン抜き情報局 #小林泉美 twitter.com/ponnuki_info/s...

タグ：ポン抜き情報局小林泉美

posted at 11:06:45

#数楽数学の教科書で厳密には異なるものを同じ記号で表されていることが気に入らない人が、自分でノートを作るときに、厳密には異なるものにすべて違う記号列を割り振ろうとすると、結果的に可読性の低いノートができあがる。

数学における「多重ディスパッチ」も結構重要な役割を果たしている。

タグ：数楽

posted at 11:14:03

#数楽数学のノートを作るときに厳密には異なるものに違う記号列を割り振ろうとして、細かい記号がごちゃごちゃしている読みにくいノートを作りがちな人は、#Julia言語の「多重ディスパッチ」の使い方について学べば、異なるものにすべて違う記号列を割り振ることへのこだわりが解消するかも。

タグ： Julia言語数楽

posted at 11:20:37

#数楽ヒトに読ませることが前提の数学における記号法の運用と、コンピュータに正確に命令するために使われるプログラミングにおける記号法の運用の厳密さを比較すると、相対的に、前者は緩くイーカゲンで、後者はものすごく厳密である。

タグ：数楽

posted at 11:27:43

#数楽プログラミング言語での記号法の運用は単に厳密であればよいだけではなく、ヒトが書きやすいものでなければいけない。

計算効率を支える厳密さとヒトにとっての書き易さの調和は #Julia言語の重要なテーマ。

数学好きならば、プログラミングに興味がない人も勉強する価値があります。

タグ： Julia言語数楽

posted at 11:27:43

#Julia言語の稀有なスタイルは、人類が発展・普及させた記号法の文化に相性がよい記号法をプログラミングでも使えるようにしようとしていることです。

そのための地道な力仕事がどのように遂行されたかを知ることは、数学のノートを作るときにも役に立つと思われます。

タグ： Julia言語

posted at 11:31:46

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

【訂正】事前にworkerのホストで、--workerオプション付きで juliaを起動していなくても、マスターで addprocs()を実行すると、SSHで workerのホストで juliaを起動してくれる。ただし、そのままではマスターでの実行フォルダと juliaコマンドの両方のpathが workerでも使われるので、mismatchがあると

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posted at 11:57:18

wyhashという高速な文字列ハッシュ関数があるのか。github.com/wangyi-fudan/w...

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posted at 11:57:19

@OokuboTact #超算数中島健三は1966年にアレイ図による指導にあまり同意しない旨述べていました。その言葉を信じるとアレイ図は戦後アメリカからやってきたことになるが、本当は戦前からあります。面積は単位正方形の数を数えることで求められるのでアレイ図そのものであるはずですが…

タグ：超算数

posted at 12:07:47

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#超算数放蕩区別（割り算を包含除と等分除の二つに分けること。すごく気をつけないと冬瓜除とか法文除とか言い出しかねないので、ケッタイな略号を使います）は、名数不名数を使う流儀では不可避。40銭を5銭ずつ分けると、何人の子供にあげることができるか。
○式 40銭÷5銭=8　答え 8人。
❌式 …8人

タグ：超算数

posted at 12:19:26

highwayhashというのも知らなかった。github.com/google/highway...

タグ：

posted at 12:20:30

40銭を5人に等しく分けあたえると、一人当たり何銭になるか。
式 40銭÷5=8銭　答え 8銭
上が包含除で下が等分除。式の右辺が名数かどうかで区別される。しかも包含除の方は、式とは別に答えランが必要な理由にもなっています。#超算数

タグ：超算数

posted at 12:23:14

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#超算数これは戦前の標準的な割り算指導。子供は40銭÷5人とか40銭÷5銭=8人とか書いてはいけない理由なんかわかったはずがないです。

タグ：超算数

posted at 12:28:47

AVX2ってwarmup periodがあるの?
> it is inadvisable to only sporadically use AVX2 instructions because there is also a ~56K cycle warmup period during which AVX2 operations are slower
github.com/google/highway...

タグ：

posted at 12:28:48

‥失敗することがある。SSHManager(ClusterManager)やWorkerConfigあたりをしっかり理解しておく必要がある。docs.julialang.org/en/v1/stdlib/D... あとはカニンガム鎖プロジェクトで実践する予定。複数のWorkerホストにログインしなくてもよくなると便利。

タグ：

posted at 12:29:51

#超算数分かるなら、名数同士の除法がわかっていることになります。名数同士の乗法なんてもっと易しく、気づいた人が掛け算の順序問題で声をあげていてもおかしくない。

タグ：超算数

posted at 12:34:38

小川修史(おがっち) @ogatti21

伸び始めたので補足・・
・大学だから出来ることではあるけれど、トイレの頻度には個人差があるという事実は広まって欲しい。
・入退室自由にすると学生が帰ってこないのでは？→帰ってくるのでこのルールにしています。
・我慢出来るかも知れませんが、無意味な我慢より講義を聞いて欲しいです。

タグ：

posted at 12:36:35

iwashi @iwashi_ser

Audacityが3.0.0にメジャーバージョンアップしたので自動ラベリング使ってみた．
単純なdbの閾値，無音持続時間等で有音区間を簡単に区切りたい場合には便利そう．
ラベルはトラック扱いなのでマルチラベルもできるしexport | importもできるので，イベント検出タスクのデータ解析にも使えるかも（？） pic.twitter.com/utEuMbgxOr

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posted at 13:50:49

大学の先生に向けて
昨日の会議でも、今年の高3は(ある大学が調査書を見ると)例年、高校3年生でも240日、出席しているところ、今年は 180日しか出席していないところが多いということです。それで、この影響は入試であったのかとか、今後、授業でどう感じたのか(後者なら発言しやすいと思います)を

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posted at 13:54:13

教えてくれると助かります。私の方でまとめていて、今後の何等かの提言になることもあります。
DMあるいは、メッセンジャーあるいは匿名なら会社のお知らせ ss1.coressl.jp/math.co.jp/for... (氏名等は架空のもので結構)
からなら匿名性が保たれます。
なお当然ながら今度の高3は高2のところが抜けています。

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posted at 13:54:14

昨日の大学入試のあり方に関する検討会議でも出ていたことです。(私はいつも3回動画を見直しています。)
委員も真面目な方が多いのですが、見えていないところもあると思いましたので。

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posted at 13:56:02

そして、会議の委員を悪く言うわけではないのですが、いくら高校の代表と言っても、高校の事情をきちんと把握しているわけではないと思うのですね。そこも心配しています。

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posted at 13:59:53

例えば、高校3年生の出席日数が例年より60日少ないのですが、高校の代表の発言では、実際には巻いて間に合ったという感じです。間に合ったところもあると思いますが、60日はさすがに大きく、何かが犠牲になっているのではないかと思います。

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posted at 14:02:23

これについては、いずれアンケートもとってみようと思います。

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posted at 14:26:27

次に、秋季入学を推す人達(目的は多様な人材をとる)は一定数いるのですが、推す人達の多くは、秋季卒業をイメージしていないのではという感じがしました。秋に入学して入れた後どうするの? までは考えていない場合、就職活動とか大丈夫なのかなと。

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posted at 14:28:50

@temmusu_n アレイ図が数学教育現代化の流れでアメリカで再評価されたのかもしれませんね。

タグ：

posted at 16:11:10

@temmusu_n ＃超算数

黒表紙についての資料です。
和田義信の「黒表紙」批判です。
注：赤線が引いてありますが、古書で購入した時に既にあったのもので、私が引いた線ではありません。 pic.twitter.com/7tGX5EIMXJ

タグ：超算数

posted at 16:14:16

川端裕人『ドードー鳥と孤独鳥』（国書刊 @Rsider

@temmusu_n 最後の頁に・・・「数学三千題」を巡る寺田寿と藤沢利喜太郎の対立を和田義信が紹介していて、寺田寿の方を高く評価しているが興味深いです。

タグ：

posted at 16:17:58

【先天色覚異常をめぐる進学差別の例・1966年日本眼科学会誌/大熊篤二調査】一部読み取れない部分があり、拙著では掲載を見送った図表です。参考までに。今となっては「思い込み」でしかなかったことでこれだけのことが起きていました。教育学部の小学校過程は最後まで残った関門だったんですよ。 pic.twitter.com/hVUBcwjonP

タグ：

posted at 16:49:16

@kaityo256 8頁目のkutosisはkurtosisの誤植。

あと

U_N = (サンプルX=(X_1,…,X_N)の尖度)

の場合には、

U_N = g(サイズNのサンプルXの標本平均)

の形になっていないので、直接

E[U_N] = (真の値) + a/N + O(1/N²)

から出発する必要があると思いました。

残りの話はこのツイートへの引用リツイートで。

タグ：

posted at 17:57:34

#統計ものすごく基本的な話題

サンプルサイズNで割る標本分散とN-1で割る不偏分散を比較してみました。

#Julia言語
 nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

①不偏分散の期待値は真の分散に一致し、標本分散の期待値のずれの大きさは1/Nに比例する。

②真の値との誤差の二乗の期待値は不偏分散の方が大きい。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/yRmxRnAQTC

タグ： Julia言語統計

posted at 18:03:11

#統計サンプル達は標準正規分布で生成しています。

横軸はサンプルサイズNの逆数。右に行くほどサンプルサイズが小さくなる。

不偏分散は期待値は真の値に一致するのですが、二乗誤差は標本分散よりも大きくなります。

不偏分散が標本分散よりも一方的に優れているという思い込みは誤りです。 pic.twitter.com/eY3YYWr5K7

タグ：統計

posted at 18:05:42

ヤギの人 @yusai00

「蝶と遊ぶ子犬」
Puppy playing with a butterfly
www.reddit.com/r/aww/comments...
Julia butterflyという中南米やアメリカ南部でよく見られる蝶のオスだそうで、交尾のために必要な涙に含まれるミネラルを求めて犬の周りを飛んでいるのではとのこと。でも子犬にとってはいい遊び相手なのかもね。 pic.twitter.com/CmF8dFTECc

タグ：

posted at 18:07:00

#統計たとえば、あなたと私でランダムに生成されたサンプルから分散を推定するゲームをやったとします。

真の値との差の二乗が大きい方が小さい方に差に比例した罰金を支払うというルールなら、不偏分散を推定法として採用した人は負け組になってしまいます。

タグ：統計

posted at 18:08:22

#統計 exactな公式もあるのですが、サンプルサイズN=10の場合に標準正規分布のサンプルの標本分散と不偏分散の分布をモンテカルロ法でプロットしてみました。続く pic.twitter.com/SEt9VMwmaO

タグ：統計

posted at 18:17:47

#統計続き

1つ前のツイートの添付画像を見ればわかるように、不偏分散も標本分散も真の値よりも小さくなる確率の方が高い。

真の値よりもずっと大きな値になることもあるので期待値が真の値に近くなるという仕組み。

不偏分散ではその仕組みが強化されて、期待値が真の値に一致することになる。

タグ：統計

posted at 18:17:47

#統計続き

二乗誤差を小さくするという立場から見ると、不偏分散は真の値よりもずっと大きくなる確率を増やし過ぎているので、不偏分散の期待二乗誤差は標本分散よりも大きくなります。

タグ：統計

posted at 18:17:48

#統計同様のことは、ジャックナイフ法によってバイアスを削減した場合にも起こります。

#Julia言語
 nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

添付画像は、補正していない正規分布の尖度3を

G = (標本の4乗平均)/(標本の2乗平均)²

で推定した場合と

J = そのジャックナイフ法による補正

で推定した場合の比較。 pic.twitter.com/oGeeq2obNF

タグ： Julia言語統計

posted at 18:20:59

#統計 G=g(X)=(標本Xの「尖度」) の期待値は真の値よりも小さくなり、ジャックナイフ法による補正J=jackknife(g, X)の期待値は真の値によく一致。

しかし、ジャックナイフ法で補正した側の期待二乗誤差は非常に大きくなります。

この場合も、不偏性を優先すると期待二乗誤差が大きくなってしまった。 pic.twitter.com/6ExbMz4qNc

タグ：統計

posted at 18:24:29

#統計サンプルサイズはN=10

添付画像はGとJの分布のプロットです。

橙色のJの分布の右側のすそが太くなっていることに注目。そこが太くなっているおかげで、期待値が真の値に近付いているのですが、期待二乗誤差は大きくなってしまっています。 pic.twitter.com/m6kAmnOWTV

タグ：統計

posted at 18:27:42

#統計大体において、不偏性を優先すると、推定の誤差は大きくなってしう傾向があります。

"unbiased" という文字列を見たら、「誤差は大きくなってしまうかもしれない」と疑った方が安全なようです。

この辺は統計学入門でも強調されてしかるべきことだと思いました。

タグ：統計

posted at 18:29:25

#統計不偏性を犠牲にすることによって、誤差を小さくする話で有名なのは、Stein(-James)推定の話です。

その話はリッジ正則化の特別な場合になっています。

事前分布でパラメータの動きを適当に制限した方が過学習を抑制して予測精度が上がるかもしれない。今では常識的な技術の1つです。

タグ：統計

posted at 18:32:40

#統計私によるStein推定のself-containedな解説が以下の場所にあります。

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
Ridge正則化とStein推定量

#Julia言語によるシミュレーションのコード付き。

タグ： Julia言語統計

posted at 18:32:41

#統計まとめ

* 不偏性を優先すると誤差が増えるかもしれない。

* 不偏分散は標本分散よりも期待二乗誤差が大きい。

* 尖度の推定においても、ジャックナイフ法によるバイアスの抑制は期待二乗誤差を悪化させる。

* 不偏性を犠牲にして予測精度を上げる方法が現代では常識になっている。

タグ：統計

posted at 18:34:28

ロボ太 @kaityo256

チズチズ(Yuma Ochi) @chizu_potato

@genkuroki ありがとうございます。タイポは修正しておきます。U_Nの場合は本当は共分散を考慮する必要があって真面目な議論が面倒なので、省略して不正確な書き方になったと思います。また、不偏推定量の方が誤差が大きくなるのは知りませんでした。こちらもありがとうございます。

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posted at 19:09:20

1からJuliaを読んでるんだけどパラメトリック型あたりで疲れた（新概念なので実験しながら読み勧めたい）

タグ：

posted at 19:48:26

あんちもん2 @antimon2

ちなみに #Julia言語は多重ディスパッチによるアドホック多相とパラメトリック型によるパラメータ多相は備えている感じ？部分型もあるけれど基本型にキャストとかそういう機能はないから部分型多相は実はない。てかパラメータも結局多重ディスパッチで処理されるから実はアドホック多相な希ガス文字数 twitter.com/kakkun61/statu...

タグ： Julia言語

posted at 19:49:59

鷹羽裕輔 @gendaibushi

@eddy_breakup 数値計算メインで高級言語をお探しならjuliaの方がオススメッス。
書き方とか数学屋さんにし優しい書き方できます。基本速いです。
アプリ開発とかDNNに手を伸ばすならPythonがいいかもしれませんが、汎用性高いけどPython部分は遅いッス。cやFortranのライブラリ呼んでるところは速いですが。

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posted at 19:54:11

こいなぎ @naginyan135

【級位者向け実戦型詰将棋part487(松田茂行先生作)】
これを詰ますことができた者だけが絶対に寝ることができる。 pic.twitter.com/tL1b4wQ3cv

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posted at 20:08:35

dc1394 @dc1394

水素原子に対する変分モンテカルロ法（VMC）のコードを読んでいたのだが、FORTRAN 77で書かれていてストレスでマッハだった。絶対、Juliaに書き換えようと思った。

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posted at 20:31:13

別の端末で試したら再現しない。

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posted at 20:36:41

積分定数 @sekibunnteisuu

#ビジネス数学

大人の数検にデジタル証: 日本経済新聞 www.nikkei.com/article/DGKKZO...

タグ：ビジネス数学

posted at 20:36:56

Windows環境では問題なくて、WSL2上のUbuntuで発生してる。

タグ：

posted at 20:55:22

#Julia言語ジャックナイフ法に限らず、統計がらみの計算では、1次元配列

A=[A[1],…,A[n]]

から1つだけ除いてできる配列

[A[1],…,A[k-1],A[k+1],…,A[n]]

について計算したいことがよくあります。

問題：Juliaでどう実装するか？

続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 20:55:38

#Julia言語試した中で効率が最悪だったのは

using InvertedIndices

として

A[Not(k)]

とすること。

この方法だとA[Not(k)]の分だけのメモリ割り当てが生じてしまいます。

これは個人的には却下。

続く

タグ： Julia言語

posted at 20:58:27

load/saveも問題なさそうやなぁ。

タグ：

posted at 20:59:02

#Julia言語その次に思い付いたのは

@ view A[[1:k-1; k+1:end]]

これだと、[1:k-1; k+1:end]の分だけのメモリ割り当てが生じてしまう。

こういうシンプルな方法で無駄にメモリ割り当てが生じない効率的な方法を知っている人がいたら教えて下さい。

続く

タグ： Julia言語

posted at 21:01:36

#Julia言語結局、Aとkの情報を AbstractVector のsubtype の RemoveOneFrom で包んで、

R = RemoveOneFrom(A, k)

のとき、

R[i]

で、i < k ならば A[i] が、そうでないならば A[i+1] が得られるようにしてみました。

gist.github.com/genkuroki/c225... pic.twitter.com/aLNVMkZErX

タグ： Julia言語

posted at 21:05:31

#Julia言語 A=collect(1:10^6); k=375647のとき

sum(RemoveOneFrom(A, k))は、
sum(@ view(A[[1:k-1; k+1:end]]))より4倍以上速く、sum(A[Not(k)])より300倍近く速いです❗️

多分、Not(k)の定義はどこかで失敗しています。

gist.github.com/genkuroki/c225... pic.twitter.com/E6RJMEVQCh

タグ： Julia言語

posted at 21:12:41

再現しなくなった・・・。

タグ：

posted at 21:14:33

#Julia言語

Foo型のfooにfoo[i]の形式でアクセスできるようにするには、Base.getindexを定義すればよい。

foo.fの形式でアクセスできるようにするには、Base.getpropertyを定義すればよい。

foo(x)の形式でアクセスできるようにするには、function (f::Foo)(x) ～ end を定義すればよい。

タグ： Julia言語

posted at 21:19:29

統計たん @stattan

検定，誤って変な関係を見つけちゃわないように確率をコントロールして，本当に重要なところを見つけるための方法だったはず。しかし，科学者の社会が新しいことを発見せよという圧力のせいで保守的な判断が好まれなくなったので，検定を騙す方向の働きが強まったのは当然だよね。

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posted at 21:23:53

統計たん @stattan

そりゃ再現なんてされなよね。タイプ１エラーをどうインフレさせるか，がある種のお作法になって，本当は関係がないのに，誤差によるたまたまの関係を出版してるだけなんだから。不適切な統計の使用は，理科の実験で測定器を狂わせて”思い通りの結果”を出すのと何ら変わらないことをやってるんだよね。

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posted at 21:24:02

#Julia言語

JuliaでOOPっぽいことをどうやったらできるかを理解したい人はDistributions.jlを研究するとよいです。

以下のリンク先ではBase.getpropertyの設定によって、確率分布オブジェクトdistにdist.rand(n)やdist.pdf(x)のようにメソッドが「生える」ようにできる実演をやっています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 21:30:46

寺沢拓敬 @tera_sawa

ああ、旧・垣内玲 = 旧・上村湊 = 上村みなと = minato_uemura さんですね。複雑すぎてわけわかんないよ・・・。暇だったので（本当は暇じゃないですが）、図解しました。 twitter.com/tam07pb915/sta... pic.twitter.com/9bUSu4DKSe

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posted at 22:06:43

寺沢拓敬 @tera_sawa

みんな～！垣内玲 = 上村湊 = minato_uemura さんが帰ってきたぞー！！！まるで不死鳥だな。次回転生するときのアカウント名は、上村フェニックス湊にしたらどうだろうか。
@minato_uemura
@m_uemura_l
@genkuroki
@sekibunnteisuu
@Cristoforou
@kaiyonaha478
@meri_sugaku
@cubic_root3
@Yossy_K

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posted at 22:18:02

#統計「不偏性」は座標依存。例えば分散の推定法として不偏であっても標準偏差の推定法としては不偏にならない。

不偏性は座標にも依存するものすごく強い条件。ほとんどすべての推定法は不偏ではない。

だから不偏という制限を付けて良い推定法を探すと大部分の推定法を無視することになる。

タグ：統計

posted at 22:34:36

#統計ところが(少なくとも私にとってはとても)不思議なことに、統計学の文献を見ると、不偏性の条件に強くこだわったり、良い推定法を探すときに必然性のない不偏性の条件をわざわざ課していたりする。あれは全く理解できない。

この点について統計学には何かひどい黒歴史があるのだろうか？

タグ：統計

posted at 22:38:02

Massimo @Rainmaker1973

We're accustomed to seeing smoke as something that floats in the air and it generally soars, but when the particles of burned substances have density which is higher than air's, the smoke can behave differently and drip down like water [source: buff.ly/30YIfY0] pic.twitter.com/naMCHAzGav

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posted at 22:41:59

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#統計統計学教育では

統計学は【お墨付き】を得るための道具ではない

ということを徹底的に教えておかないとまずい。

現実には、統計学で【お墨付き】が得られる哲学的理由を書いた本が人気で結構売れてしまったらしい。その著者は、回帰直線と楕円の長軸の区別もついていないというおまけ付き。 twitter.com/stattan/status...

タグ：統計

posted at 22:52:53

#統計フィッシャーさんとネイマン&ピアソンの方のピアソンさんのあいだでは、統計的検定は科学研究における「学習の手段」ということで意見は一致していた。

ピアソンさんはacceptやrejectといった「お墨付き」を匂わせる強い言葉を採用したことを反省していたらしい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 22:59:24

Massimo @Rainmaker1973