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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2021年08月17日(火)

須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama

21年8月17日

「データが少なかったのでGANを使ってデータ量を増やした上で、ランダムに交差検証して予測モデルを評価したら精度が上がりました」とか。

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posted at 00:07:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語

Juliaのお勉強用に作ったパッケージ github.com/genkuroki/Meta... の使用例

Juliaの数の型、ベクトルの型、行列の型、文字列の型、辞書の型、集合の型のツリー表示。

Juliaを他言語と比較するときにはまずこれを見ておいた方がよいと思う。 pic.twitter.com/qzPeu9jMOv

タグ: Julia言語

posted at 02:18:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語

[8] ran=range(0, 1; length=11)はv1.7以上ではran=range(0, 1, 11)と書ける。

[9] ranの中身。特にranの型はStepRangeLenなのでAbstractVector型でもあり、Juliaをベクトル扱いしてくれる。

[10] [11] A=reshape(1:11^2, 11, 11)は行列扱いされる。

[12] 行列とベクトルのかけ算 pic.twitter.com/Gq9bhmOhuC

タグ: Julia言語

posted at 02:27:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語

[9] range(0, 1; length=11), range(0, 1, 11), 0.0:0.1:1.0 の中身。rangeはstructとして定義されている。

[11] A=reshape(1:121, 11, 11)の中身。A.parent = 1:121, A.dims=(11, 11) となっている。Aは1:121を11×11行列のように振る舞うようにしたものとして定義されている。 pic.twitter.com/UEM2jTiX05

タグ: Julia言語

posted at 02:31:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語 Juliaも実装の詳細にユーザーが立ち入らなくても便利に使えるように設計されているが、dumpで各オブジェクトの中身を見ると、実装の詳細も見ることができる。

個人的には見ておいた方が理解が進むのが速くなると思う。

機械いじりは中身を見た方が楽しいし、楽しい方が理解が進む。

タグ: Julia言語

posted at 02:34:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語

添付画像① デフォルトで使える数の型達のツリー

ユーザーはここに「あなたの好きな数の型」を追加できる。

Irrational型のオブジェクトの典型例は π です。

添付画像② π は数式中で演算相手に合わせた精度の浮動小数点数に変換されます。かけ算記号が省略されている。 pic.twitter.com/yL9GMuqhHQ

タグ: Julia言語

posted at 02:42:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語 こういうIrrational型の仕組みのお陰で、どの浮動小数点数の精度での計算であっても、全部同じ記号 π でコード中の円周率を記述できます。

精度ごとに円周率の記号を変える必要がない。

こういう「定数」をユーザーも自由に作れます。 pic.twitter.com/crhjKiJyEz

タグ: Julia言語

posted at 02:47:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語 円周率 π のJuliaでの実装もJulia自慢のパラメトリック型による多重ディスパッチが本質的に使われています。

mixed-type arithmeticを実現するためのpromotion systemを使っている。

mixed-type arithmeticの実現はユーザーがジェネリックな数値計算を気楽に書けるようにするために必須。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: Julia言語

posted at 02:53:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

多重ディスパッチの定義については以下のリンク先を参照。
discourse.julialang.org/t/claim-false-...

タグ:

posted at 02:59:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語 dot-syntaxの使用例

x_i 達の(抽象)ベクトル x から3次の多項式近似のための最小二乗法で使われる計画行列 X を作る方法:

X = x .^ (0:3)'

最小二乗法は

β̂ = X \ y

の一行で可能。

実用ではなく、お勉強用に有用な多項式回帰もこんなに簡単↓ pic.twitter.com/3YhJtW2X1G

タグ: Julia言語

posted at 03:14:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語

X = x .^ (0:3)' の理解には添付画像の結果を見ることが有用。

1:10 は縦ベクトル扱い

(0:3)' は縦ベクトル扱いの 0:3 の転置なので横ベクトル扱い

x .^ (0:3)' は (i, j) 成分が x[i]^(j-1) の10×4行列になる。 pic.twitter.com/SijuBlLQkn

タグ: Julia言語

posted at 03:17:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語 一般に、実数成分の1次元(抽象)配列 x, y について

z = f.(x, y')



z = Matrix{略}(undef, length(x), length(y))
for i in 1:length(x), j in 1:length(y)
z[i, j] = f(x[i], y[j])
end

とほぼ同値。ドット構文によるブロードキャストはこのパターンで使われることが結構多い。

タグ: Julia言語

posted at 03:22:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語

z = f.(x, y')

の代わりに

z = [f(a, b) for a in x, b in y]

とも書けるが、f.(x, y') の方がコード的に見ためがシンプルである。

タグ: Julia言語

posted at 03:25:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語 comprehension詰め合わせセット。上から

配列の内包表記
和の内包表記
タプルの内包表記
集合の内包表記
辞書の内包表記

gen = (x^2 for x in -6:6 if iseven(x)) はgeneratorと呼ばれる。 pic.twitter.com/i5r7GeJw4K

タグ: Julia言語

posted at 03:35:07

藤田和日郎 @Ufujitakazuhiro

21年8月17日

「双亡亭壊すべし」22巻より

各々の最後の見せ場の勢いで描いた。
大暴れは気持ちがイイ。 pic.twitter.com/TVuvJ2df2a

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posted at 04:42:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

個人的には最高の計算速度を要求されないような分野で利用されるプログラミング言語でもJuliaを真似して欲しい部分がかなりある。

線形代数の十分に抽象化された実装
mixed-type arithmeticのもとでのお気楽プログラミング
できればパラメータ付きの型による多重ディスパッチ
などなど

タグ:

posted at 04:46:47

Tungsteno @74WTungsteno

21年8月17日

Ever wondered what does it mean that a parabola is tangent to the line of infinity, or that a hyperbola cuts it twice?
bit.ly/2YL5mFM
#math #science #iteachmath #mtbos #visualization #elearning #geometry #infinity pic.twitter.com/6ns4EI49nT

タグ: elearning geometry infinity iteachmath math mtbos science visualization

posted at 07:01:21

Shisato @4310sy

21年8月17日

詳解確率ロボティクスの第12章にあるaugmented MDP(AMDP)をJuliaで実装中。
推定の不確かさだけでなく、観測を得て分布が小さくなる事も考慮した行動決定をしてます。
ロボットは観測を得るために、途中から後進に切り替えて、ランドマークの方向を見ながらゴールするという行動を取るのが面白いです。 pic.twitter.com/FIYk9EPz25

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posted at 08:41:13

Shisato @4310sy

21年8月17日

実装中のコードはこちらのリポジトリで公開しています。
/src/decision_making/partially_observable_mdp/anime_amdp.jl
github.com/ShisatoYano/Ju...

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posted at 08:42:51

非公開

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posted at xx:xx:xx

非公開

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posted at xx:xx:xx

週末競馬@weekendderby @weekendderby

21年8月17日

データ分析派競馬民の出番だよ。 twitter.com/physics303/sta...

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posted at 10:02:24

あんちもん2 @antimon2

21年8月17日

@NatsureNatsure そういう仕様です。ディレクトリごと他に持って行けば簡単に実験条件が(環境含め)再現できるように、ということだと理解してます。
↓参照
julialang.github.io/IJulia.jl/dev/...

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posted at 10:05:31

非公開

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posted at xx:xx:xx

SpinNeuron @physics_math_me

21年8月17日

A small tutorial with Pluto.jl notebook embedded in a post. If someone knows any other ways to make it look better, please let me know. I am using a static HTML version of the notebook.

Julia Plots: How to create custom shapes and plot markers in 2 ways. juliaifrank.com/how-to-create-...

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posted at 12:21:49

統計たん @stattan

21年8月17日

ついに,1から始めるJuliaをゲットした!これで私もJulierか(Juliarist?)

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posted at 13:32:51

yudai.jl @physics303

21年8月17日

マジでJuliaのmissing型が便利なんですよね.

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posted at 14:36:44

堀内 真 @mk_hori

21年8月17日

#Julia言語 螺旋がたった一行で・・・
julia> d=0:0.1:20π;x=cos.(d);x=x.*d;y=sin.(d);y=y.*d;plot(x,y) twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/9s7fybofGM

タグ: Julia言語

posted at 14:50:03

堀内 真 @mk_hori

21年8月17日

#Julia言語 Juliaの1行コードがおもしろい。

julia> d=1:300; x=cos.(d); y=sin.(d); x=x.*d; y=y.*d;plot(x,y) twitter.com/mk_hori/status... pic.twitter.com/T6zxPUPcq5

タグ: Julia言語

posted at 14:54:36

おかゆ @oka_iu_tcan

21年8月17日

関数型慣れた人にとっては使いづらいんかな?やっぱりJuliaが最強だな!(関数にドットつければ一斉適用できる; f(x) のとき f.(xs))

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posted at 18:27:10

非公開

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posted at xx:xx:xx

武富礼衣 @ReiShogi

21年8月17日

兄と将棋の感想戦中、

兄「とりだね」(銀を取るね)
私「たん?」(単に取るの?)
兄「いや、つくね」(1回歩を突くね)

母「何?肉の話??」

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posted at 21:56:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語 その仕様、非常に便利!

Juliaでパッケージを追加したときに起こることがある「別のパッケージのバージョンダウン」は結構有害なのですが、IJulia.jlのその仕様に助けられている。

Jupyter notebookをおいておくディレクトリで activate . して add することをよくやります。 twitter.com/natsurenatsure...

タグ: Julia言語

posted at 21:57:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語 #数楽

β̂ = X \ y は行列 X を線形写像とみなしたときの

Xβ̂ = (ベクトル y の部分空間 Im X への直交射影)

を満たすβ̂を与える。特に y ∈ Im X ならば、連立一次方程式

 Xβ̂ = y

を満たすβ̂を与え、上はこれの一般化になっている。

最小二乗法は本質的には直交射影そのもの。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: Julia言語 数楽

posted at 22:06:32

l_ppp @ppp3141592ppp

21年8月17日

#Julia言語
連立1次方程式 Ax=bで、x=A\b で求めるの

lu分解とかして、いい感じにやってくれるのね
楽ちんだ pic.twitter.com/rOgwu5ZUIO

タグ: Julia言語

posted at 22:09:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#数楽 多変量正規分布の理論は、本質的に、有限次元実ベクトル空間における内積の理論を微積分を使って書き直したものになっている。

直交射影の理論は内積の理論のサブセット。

要するに、正規分布モデルの一種である最小二乗法の理論は、本質的に、線形代数における内積の理論そのものである。

タグ: 数楽

posted at 22:10:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

「Mahalanobis距離」という用語がある。

ヒトの心は言葉の響きが持つ権威に脆弱なので、「Mahalanobis距離」という言い方をされると、何かすごいものかもしれないと誤解してしまうかもしれない。

実際には内積で決まる距離の特別な場合に過ぎない。

用語の権威的な響きに負けちゃダメ。

タグ:

posted at 22:16:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

#Julia言語 で表現された功利主義

こういうネタで遊ぶことにまでJuliaの影響は及んでいる。

個人的な意見では、特に数学やコンピュータの訓練を十分に積んでいない人達が、Juliaのお陰でコンピュータ資源を使い切る最高速度の計算をするようになる時代がもう来ている。 www.erichgrunewald.com/posts/utilitar...

タグ: Julia言語

posted at 22:24:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

私が知っている #Julia言語 の最高の紹介文は

jkrumbiegel.com/pages/2020-10-...
Julia Helps To Bridge The Gap Between User and Creator

Juliaはお気楽に書けるので、高速計算のコア部分がJuliaで書かれていれば、プログラミングのエキスパートでなくてもそのコア部分の改良に参加できるようになります。

タグ: Julia言語

posted at 22:28:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年8月17日

引用の引用【Quoting utilitarianism.net quoting Peter Singer, Utilitarianism says that, “~we should bring about a world in which every individual has the highest possible level of wellbeing”.】

#Julia言語 ネタでPeter Singer に出会うとは思わなかった!
www.erichgrunewald.com/posts/utilitar...

タグ: Julia言語

posted at 22:32:40

Adam MacLean @adamlmaclean

21年8月17日

Started playing with Makie.jl in #julialang as an alternative for plotting and wow! I think I'm sold.

Here's the phase plane of my Lotka-Volterra model... 😍 pic.twitter.com/VclwdPuT6t

タグ: julialang

posted at 22:35:00

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

21年8月17日

@bampaku @sekibunnteisuu 数学教育で(あるいは算数で)数学を上書きできるとする言説は数学にルサンチマンを抱えている人の心を掴むので厄介なんですよね。

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posted at 23:11:31

非公開

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posted at xx:xx:xx

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

21年8月17日

[振返り自動投稿] スタンフォード大学の学生が学ぶ最小二乗法入門: bit.ly/3g6xdaU

タグ:

posted at 23:31:37

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