黒木玄 Gen Kuroki
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- 自己紹介 私については https://twilog.org/genkuroki と https://genkuroki.github.io と https://github.com/genkuroki と https://github.com/genkuroki/public を見て下さい。
2021年07月01日(木)
@erikengheim @MitsuruIgami @eizenb_alon Yeah, it's too much. In part, I'm just trying to work in the language that my coauthors and RAs are most familiar. One thing about which I'm uncertain with Julia is graphing capability at the level of ggplot2 in R. Key for the ability to take a project from start to finish.
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posted at 23:55:35
@NateHMiller @MitsuruIgami @eizenb_alon That is a lot of languages to juggle! Any thoughts on what Julia would need to do to be able to replace all of these languages? Is it mainly a question of having more libraries? Or do you have other reasons to prefer usage of other languages for less performance sensitive problem
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posted at 23:50:31
@erikengheim @MitsuruIgami @eizenb_alon Everything was done in Matlab. My current research projects are coded in R, Python, and Julia, depending on the project. In the future, I'll be using Julia at least for the computationally most difficult problems.
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posted at 23:15:03
【linearalgebra入れるだけ】というのはおかしい。入れなくていい。
#Julia言語 を入れるだけで、高次元配列、ブロードキャスト、行列計算などを全部使える。行列のかけ算も当然 * です。
LinearAlgebra.jlモジュールは最初から含まれているし、using LinearAlgebraしなくても色々できる。 twitter.com/cloez_uya/stat...
タグ： Julia言語
posted at 23:11:04
@NateHMiller @MitsuruIgami @eizenb_alon So you wrote in Matlab first, wasted time getting it fast enough, then switched to Julia and saw that it run fast? Just trying to understand the context properly for this remark. (And yeah Julia compiles functions to native code upon first call... just-in-time compilation)
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posted at 23:08:33
@erikengheim @MitsuruIgami @eizenb_alon From what I understand of Julia (and supported by my experience with it), its ability to compile user-written functions automatically, or do whatever it does that seems to be equivalently fast, would have saved us at least weeks of effort. Wish we had understood that earlier.
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posted at 22:44:40
個人的に Win11 (ARM64, Raspberry Pi4) で面白いなーと思うのは、x86, amd64 の互換レイヤーが入っているので、x86, x86_64, arm(32), arm64 が同じ環境上で走ってしまうところ。 HSPはx86, IDAは x86_64 で稼働してる。
RasPi4 の上で IDA が走るのでとても良き。。！ pic.twitter.com/tsWb2Qw1Ke
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posted at 22:43:03
@erikengheim @MitsuruIgami @eizenb_alon For the beer project, we had to a lot of computations for which (1) it wasn't possible to parallelize and (2) it was too complicated to outsource to C or Fortran. Typically nested non-linear equation solving.
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posted at 22:41:26
@erikengheim @MitsuruIgami @eizenb_alon There are a lot of things that I appreciate about Matlab, among them mainly my familiarity with it, which goes back to learning BLP from Aviv Nevo's Matlab code.
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posted at 22:38:48
@NateHMiller @MitsuruIgami @eizenb_alon As a big #JuliaLang fan, could you expand a bit on this? Was the experience with Julia really god, or simply the experience with Matlab really bad? What is the most important ways in which Julia can improve life/work for a researcher such as yourself?
タグ： JuliaLang
posted at 22:28:38
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Stefan Karpinski @StefanKarpinski
@_skryl_ @github To be clear, I think there's a decent argument to be made that Copilot does not copy the training code. But if that's the case then it should be fine to use Microsoft's own proprietary code for training it. If they're unwilling to do that, then there is definitely an issue here
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posted at 21:32:48
大嶋泰介/TaisukeOhshima @taisukeOo
会社PRになってますが、裏で動いてるソフトウェアは弊社取締役二人
@suto_kai @colombesabre
が開発したgrasshopper plugin の"Crane"です。
平面を"折る"ことでプロダクトを作るために必要な設計から動きの確認、図面の生成の全てをサポーツするプラグインです。
www.food4rhino.com/en/app/crane
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posted at 20:50:04
大嶋泰介/TaisukeOhshima @taisukeOo
具体的な用途は実は家具というよりも
表面処理のいらないプロダクトだと想定します。
・平面状態からBBQ用コンロになるキャンプ用品
・内装に合わせて溶接なしで多様な形状を生み出せる
間接照明用のブラケット
etc.......
協業募集です！！
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posted at 20:46:41
GitHubのCopilotが何なのか知らない人は適当に検索してみて下さい。
ツイッターでCopilot picを検索
↓
twitter.com/search?q=Copil...
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posted at 20:41:12
大嶋泰介/TaisukeOhshima @taisukeOo
弊社技術で溶接なしで板金に多様な"動き"を設計します！！
Nature Architectsは簡単な板金加工と "動きの設計" で新たなプロダクトを共に生み出す協業先を募集しています！ pic.twitter.com/oCT2GgSVQQ
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posted at 20:30:52
翻訳【もしも @GitHub が、著作権(この場合はGPL)で保護されたコードでCopilotをトレーニングすることが合法的で安全だと本当に信じているならば、GitHubとMicrosoftのプロプライエタリなコードをすべてトレーニングセットに入れることでそれを証明するべきです。】
おもしろすぎ🤣 twitter.com/stefankarpinsk...
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posted at 20:29:43
Stefan Karpinski @StefanKarpinski
If @GitHub really believes that it is legal and safe to train Copilot on copyrighted code (GPL in this case), they should prove it by putting all of GitHub & Microsoft's proprietary code into the training set. If they're unwilling to do that, it really undermines their argument twitter.com/eevee/status/1...
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posted at 20:14:26
正しいかどうかが、「誰か偉い人達が決めたルール」によって決まっていないという点は算数や数学では教え易いと思います。
「先生！それ間違ってます！」と正しく指摘してくれた子供に先生の側が感謝するのが算数です。
大袈裟かもしれませんが、民主制を真っ当に維持するためにも大事なこと。
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posted at 18:40:38
念の為の補足。従うべき「オフィシャルな公式」なるものは本当は存在しません。
真の算数や数学では正しい考え方で正しい答えを出せれば何をやっても良い。
仮に誰か偉い人達が「この公式がオフィシャルなものなのでみんな従うように！」と言っていても、算数や数学では従う必要がないです。
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posted at 18:37:39
#超算数 所謂チョー算数(=算数教育界の伝統が育てた算数に関する非常識な考え方)の真に怖い所は、かけ算順序でバツにするというような個々の項目ではないんだよね。
個々の項目は家庭内で訂正できる。 twitter.com/sekibunnteisuu...
タグ： 超算数
posted at 18:17:44
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@thienan496 And before anyone points to MonteCarlo.jl, I meant more in the PolyChaos.jl direction... Julia's parallelism is just a tad sweeter than Python's.
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posted at 17:50:41
@thienan496 Do you use Julia and have you seen: github.com/timueh/PolyCha... if you do? And also if Julia user, anything else in this general area that you've seen?
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posted at 17:44:12
Hear The Man! #julialang or ☠️
Collusion in the Beer Industry! Who could not be interested in this paper. Congrats! twitter.com/NateHMiller/st...
タグ： julialang
posted at 17:40:18
jl.devもくもく会（7月8日木 夜） に参加を申し込みました！ #Julia言語 jldev.connpass.com/event/217877/?...
タグ： Julia言語
posted at 17:07:12
#超算数
で、個々のおかしな指導は氷山の一角で、算数教育において、こういう具合になっていて、そのことがこういう弊害を生んで、と説明するのもまた一苦労なので、
ういうのだと、「4個あって何個かもらった。合わせて10個になった。何個になった」と言うような問題だと困ったことになるよ、 pic.twitter.com/8fAZVWRjd6
タグ： 超算数
posted at 15:32:08
#超算数
先日話題になった、こういうのとか、掛け算の順序とか、ハジキとか、
それらの直接の被害はそれほど大きくないと思っている。
個々の暴飲暴食が健康に与える影響はそれほど大きくないだろう。
しかし、ずっと続けば・・・
www.koganei.ed.jp/~maehaes/H27_s... pic.twitter.com/fYhdC0FLD0
タグ： 超算数
posted at 15:29:19
@diegojavierzea @natfriedman @JuliaLanguage #Copilot by @github wants us to switch from #julialang to #Python
Well that's not gonna happen! pic.twitter.com/MfXq9OGc2e
posted at 14:04:00
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posted at xx:xx:xx
「勘違いや注意不足で間違っても、自分の面倒を見てくれている大人たちが絶対に自分を責めない」と子供に信じてもらうことは難しい。
大人の側も人間なので、ついつい感情的になってしまう。これも仕方がない。それに気付いたら「ごめんなさい」と言うのは大事。
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posted at 13:50:16
「勘違いで間違ってもよい」ということを子供に教えるには、「大人は間違わないことになっている」と思わせたら完全にアウトなので、これはちょうどよい機会！
息子さんに「式を17−5=12と書くと誤りになると言ったのは間違っていた！ごめんなさい」と言えばよいと思う。
twitter.com/amazakeiko/sta...
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posted at 13:46:19
Julia REPL stan now @miguelraz_
@genkuroki I've made videos about this and I still forget it too 😅
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posted at 13:46:09
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#Julia言語
julia> ?
help?> splat
としても、Base.splat を発見できない。しかし、
julia> ?
help?> "splat"
とすれば、Base.splat を発見できる。
正規表現も使える。
この辺も知らない人が結構いるかも。
我々はたとえドキュメントに目を通していても忘れる。
docs.julialang.org/en/v1/stdlib/R... pic.twitter.com/cYRzN3X4r1
タグ： Julia言語
posted at 13:36:13
#Julia言語 Base.splatのもう1つの例
iteratorの出力はタプルになりがちなので、Base.splat(f) はかなり便利。
julia> ?
help?> "splat"
で発見した。
ただし、export されていないので、将来も使えるかどうかは不明。
ソースコード↓
github.com/genkuroki/publ...
github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/8VGmjsjxin
タグ： Julia言語
posted at 13:31:50
#Julia言語 ああ、これは知らなかった……
Base.splat(f)
例えば、f(x, y) = (1 - x)^2 + 100(y - x^2)^2 と定義して、f にタプルt=(x, y)を引数として与える場合にはf(t...) としなければいけないのですが、これは
minimum(Base.splat(f), Iterators.product(X, Y))
のようにして実現可能です。 pic.twitter.com/wNV4XaBiHU
タグ： Julia言語
posted at 13:21:07
某所から出る（予定は3月末のはずだったが）英語教育本で5文型の矛盾点や問題点を指摘するために，メジャーな英語総合書・文法書の問題点を書いたけれど，業界的にマズいことが多かったらしく，内容は変えずに言い方はもの凄く気を遣ったeuphemism溢れる文章になりました
批判は許されない掟があると
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posted at 12:40:38
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posted at xx:xx:xx
Surely there are many insights yet to be obtained, however. Can we make empirical progress with imperfect information or optimal punishments? Or perhaps there other (non-beer) settings where this modeling has value. Looking forward to seeing the literature develop. \end
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posted at 04:23:42
Musings: The research improved during the refereeing process—thanks to our editor and the referees. I don’t want to use Matlab again for computational projects, it’s Julia or bust. And there is other research in this space, by @MitsuruIgami and @eizenb_alon, check that out. \7
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posted at 04:23:42
Limitations and caveats. Most importantly, one must observe coordinated equilibria in the data. The model does not predict shifts in the equilibria concept, for example from Bertrand to coordination. We also hold fixed the duration and severity of punishment in simulations. \6
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posted at 04:23:42
With marginal costs and the timing parameter, one can conduct counterfactuals. This includes mergers, which can relax ICCs and lead to higher prices in equilibrium. Thus, the model potentially helps fill a gap in the antitrust toolkit related to modeling coordinated effects. \5
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posted at 04:23:41
This requires some knowledge of marginal costs. If one has data on costs—as is often is the case in antitrust investigations—that can be used. We exploit the Miller/Coors merger, and assume that merger does not affect the relative costs of ABI and importers. Gets the job done. \4
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posted at 04:23:41
Marginal costs can be recovered from first order conditions, given (1) demand estimates, (2) data on prices, and (3) knowledge of a “timing parameter” that summarizes firms' patience and the durations of deviation and punishment. But how then to recover the timing parameter? \3
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posted at 04:23:41
The research adapts IO methods to a market with coordinated pricing. The model is fairly standard: a pricing coalition colludes to raise price, subject to incentive compatibility constraints (ICCs). Think Rotemberg and Saloner (1985). Perfect info, so no price wars. \2
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posted at 04:23:41
This might be a good time for a thread on my research with @GloriaSheu and Matt Weinberg about price leadership in the beer industry, now forthcoming at AER. twitter.com/AEAjournals/st...
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posted at 04:23:40
Prof. A Tomiya consu @AkioTomiya
I gave a short introduction on #Julialang
and LatticeQCD.jl github.com/akio-tomiya/La... in INT summer school for lattice QCD sites.google.com/uw.edu/lqcdsch...
They (even beginners) enjoy latticeQCD in google colab!
colab.research.google.com/drive/1xmUdDxq...
タグ： Julialang
posted at 03:17:02
富谷(助教);監修 シン仮面ライダー @TomiyaAkio
INTサマースクール sites.google.com/uw.edu/lqcdsch... で #Julia言語 とLatticeQCD.jl github.com/akio-tomiya/La... のイントロをしました。
未経験の人でも簡単にできていてよかったです！
タグ： Julia言語
posted at 03:12:30
逆のルール
❌注意不足や勘違いで間違ってはいけない。
❌問題は常に最短コースで解け。
を課されたら、私自身が何も新しいことを勉強できなくなる。
気楽に注意不足や勘違いを繰り返しながら、自分自身の考え方を少しずつ変えていくのは本当に楽しい。
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posted at 02:22:44
特に算数(や数学)のように白黒はっきりつけ易い分野の勉強の仕方を子供に教えるときに大事なことは
⭕️注意不足や勘違いで間違ってもよい
⭕️問題を最短コースで解くよりも、あーでもないこーでもないと問題文に書かれていないことについても色々考えること
の徹底だと思う。あと子供には優しく！ twitter.com/amazakeiko/sta...
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posted at 02:22:43
ここでは引用しませんが、 www.stochasticlifestyle.com/why-numba-and-... のようなブログ記事が書かれる背景には、まるでPythonでJuliaと同じように速く計算できるかのように見せるために特殊なベンチマークテストの結果を持ち出して技術的なミスリードを誘う人たちがいます。
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posted at 01:26:03
技術的に劣っている道具を劣っていることを了解しつつ上手に使いこなすことは賢い選択でかつ現実には普通にあることだと思いますが、本当は劣っている道具をあたかもそうではないかのように見せるために特殊なベンチマークテストを持ち出して擁護するのはまずい。
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posted at 01:20:36
とは言うものの、「背に腹はかえられぬ」場合は日常的なので、単純計算ならば2度目以降の実行が爆速になるNumbaの使い方は知って置いて損がないです。
2度目以降が速いのは、1度目の実行でJITでのコンパイルが行われるから。
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posted at 01:16:55
#Julia言語
JuliaとPython + Numbaの違いが倍未満で済んでいますが、異なるライブラリ間の貼り合わせに問題を抱えているPythonでは実践的な場合だと、もっと遅くなる可能性があります。
www.stochasticlifestyle.com/why-numba-and-...
【in a real application we see the Julia solution 22x faster than SciPy+Numba.】
タグ： Julia言語
posted at 01:16:54
#Julia言語 私の環境では
9.63 sec ← Python 3.8.5
0.361 sec ←Python 3.8.5 + numba 0.53.1
0.185 sec ← Julia v1.6.1
速度が特に重要な仕事ではPythonやPython+Numbaではなく、Juliaを使った方がよいでしょう。続く
ソースコード
↓
github.com/genkuroki/publ... twitter.com/sumim/status/1... pic.twitter.com/llFylNwuNK
タグ： Julia言語
posted at 01:16:53
しかしながら、さきに述べたように「ことばの式」とかいう公式あてはめ戦法は分かりづらい。「倍を使って考える」のほうは、手順通りにやれば機械的に式を書くことができますが、これは単純な比例関係の時にしか通用しません。
最初に出てきた、かみなりの問題では、もう通用しない。
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posted at 00:23:34
#Julia言語
github.com/mitmath/18S096...
の方法を使うと、TikzGraphs.jl を使って、Juliaの式を添付スクショのようにツリー表示できる。これも非常にいいです！
ただし、
* 裏でTeXが走る。
* ≤ を使うとツリー表示中に表示されない。
後者の「仕様」を誰か改善してくれないものか。 pic.twitter.com/c2GQopCu0u
タグ： Julia言語
posted at 00:20:12
この４マス関係表を書いてから「ことばの式」もしくは「倍を使って考える」方法で、式を書いて、答えを出すという手順です。
「ことばの式」を使うなら、どのマスが「単位量あたりの大きさ」なのか「いくつ分」なのか確認して式を書きます。
「倍を使って考える」は教科書の図のようにやる。(続)
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posted at 00:18:35
教科書では「４マス関係表」なるものを推奨しています。
「４マス関係表」の作成手順は、
1. ４つのマスを書く。
2. 同じ単位が横に並ぶように、問題文から数値を抜き出して書き込む。
3. 分からないところに□を書き込み。(続) pic.twitter.com/2JkmIYeVuA
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posted at 00:14:06
