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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2021年10月02日(土)

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

21年10月2日

2Dのイジング模型で相転移を検出できた様子
レイヤーはFlux.jlで実装
#Julia言語 pic.twitter.com/I9GIB9Slqr

タグ: Julia言語

posted at 23:41:25

Nyoho @NeXTSTEP2OSX

21年10月2日

あとVTuberも教えてもらって参考になった。

タグ:

posted at 23:05:14

Nyoho @NeXTSTEP2OSX

21年10月2日

JuliaでAtCoderをやりながら物理やJuliaの雑談をしてめちゃんこ勉強になった。

タグ:

posted at 23:02:53

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

21年10月2日

23時からお嬢の配信なので
その間スペース(Twitterの雑談のやつ)開きます(´・ω・`)
#Julia言語

タグ: Julia言語

posted at 21:18:31

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

21年10月2日

これまでずっと社会人として働いてきた母親が、無事院試に受かり来春から筑波大の院で心理学の勉強をするとのことで、シンプルに家族としてめちゃくちゃ嬉しいし、いつまでもアクティブな情熱を持ってる我が母を改めて尊敬。

タグ:

posted at 20:39:22

ヒデトシ @kwkbhdts

21年10月2日

▷ TIOBE Softwareは今後有望な言語として「Dart」「Kotlin」「Julia」「Rust」「TypeScript」「Elixir」などを挙げた

タグ:

posted at 20:25:49

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

21年10月2日

逆温度βを変化させたときの様子
PyPlot.jl でお絵描き実装する. ここだけ見ると Python っぽく見えてしまうけれど実は Julia のコード

MyWorkflow.jl で作った環境の上で開発しています. pic.twitter.com/VOz2qtsVwr

タグ:

posted at 19:09:15

tomo @tonagai

21年10月2日

Windows10に標準付属の電卓がグラフ電卓になるのを今更知った!(その4)秋田大学の数学の問題で出たという猫を描くのをやってみた。
式はこちら:
Scratchで秋田大学の数学の入試問題、猫を数学の関数で描く、というのをやってみた。sci.tea-nifty.com/blog/2014/10/s... twitter.com/tonagai/status... pic.twitter.com/rgFhvi9pT6

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posted at 18:41:24

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

21年10月2日

ちなみに Pluto.jl ベースのノートブックも動きます.

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posted at 18:05:17

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

21年10月2日

#Julia言語

Binder 上でリポジトリが動かない不具合を修正+色々整備し直しました.(v0.27.0)
下記のリンク先
github.com/terasakisatosh...
にある launch binder を実行すると添付の図のようなJupytetrLabベースの画面が出ます.手元でJuliaがなくてもブラウザ上で遊べるようになりました. pic.twitter.com/elCDjREsb9

タグ: Julia言語

posted at 18:05:17

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

21年10月2日

「これならわかる機械学習入門 (KS物理専門書) 」
で紹介されている熱浴法シミュレーションの #Julia言語 版.
無理せずに四十行程度で記述できる. pic.twitter.com/ogpoMPbV66

タグ: Julia言語

posted at 17:57:14

太田 伸二 @shin2_ota

21年10月2日

昨日の判決文を読んで「許せん」と思ったのですが、嶋﨑先生がきちんと分析されています。
「自主的な労働は把握不可能」なんてことは無いことは当たり前で、なんでそんな方向で判決を書くのかと、私も一番問題だと思いました。 twitter.com/shima_chikara/...

タグ:

posted at 17:33:40

手を洗う救急医Taka @mph_for_doctors

21年10月2日

BuzzFeedが大手メディアではないと言いたいわけではありません、念のため。

これだけのディテールを報じていただけるのは、文量に制限の少ないネットメディアの強みもあるのでしょうが、やはり岩永さんの熱意があってこそだと思います。

タグ:

posted at 16:45:51

手を洗う救急医Taka @mph_for_doctors

21年10月2日

大手メディアはなかなかこういう細かい検証まで報じてくれませんが、一学年4000人の子宮頸がんを生み出す結果となった政策だったわけで、きちんと振り返る必要があると思いませんか?

私たちの分析が完璧というつもりはなくて、厚労省もメディアも一定の総括は必要という話。
www.buzzfeed.com/jp/naokoiwanag...

タグ:

posted at 16:42:42

積分定数 @sekibunnteisuu

21年10月2日

@taifu21 @Hm8pVe22BKYHeee twitter.com/hananocoto/sta...
 6歳の子が、等分除も包含除もなく同じ割り算だと理解していた、という話です。

 等分除と包含除の区別がないと言うことは、1つ分といくつ分の区別がないと言うことで、

 生徒がこのような認識になるようにするのが、教える側の務めです。

 現状は逆ですが。

タグ:

posted at 16:25:07

Chuui @es_chuui

21年10月2日

あれ? 配列を1から始める言語の話なのに、#Julia言語 がいない?

Matlab もいないなあ。 twitter.com/tanakahisateru...

タグ: Julia言語

posted at 15:59:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#統計 補足

以下のリンク先の添付画像中のψ(x), ψ'(x)はそれぞれdigamma, trigamma函数です。ψ(x) = (log Γ(x))'

統計で使われるそれらの特殊函数はかなり昔からコンピュータでライブラリが整備されており、容易にかつ効率的に数値計算できます。

コンピュータで計算できる函数は怖くない。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 11:58:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#統計 AICによるモデル選択は特殊な場合として「第一種の過誤の確率を小さくして帰無仮説のモデルの側をえこひいき__しない__統計的検定」を含んでいます。(えこひいきするように訂正すれば一致)

だから、AICによるモデル選択と統計的検定を全く別の話題のように扱うことはミスリーディングです。

タグ: 統計

posted at 11:52:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#統計 二項分布の話は本質的にベルヌイ試行の統計学になっています。その場合にAIC, BIC, WAIC, LOOCV, 自由エネルギー, WBICを計算した結果については

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

を参照。その場合に明示公式の計算が最も面倒なのはWAICでした。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/TEmhSUKWdL

タグ: 統計

posted at 11:47:00

富谷(助教);監修 シン仮面ライダー @TomiyaAkio

21年10月2日

素粒子理論分野だとさん付けが一般的で、ノーベル賞とった南部陽一郎も南部さんと呼ばれてたし、呼んでた twitter.com/TomiyaAkio/sta...

タグ:

posted at 11:46:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#数楽 しかも二項分布というシンプルな1つの例から、正規分布近似とKullback-Leibler情報量の両方が出て来ることの経験によって、検定や信頼区間に関する統計学入門と情報量規準を使ったモデル選択の話が数学的には地続きになっているという感覚が得られる。

具体例の丁寧な計算は非常に重要!

タグ: 数楽

posted at 11:40:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#数楽 二項分布について、正規分布が出て来る計算(中心極限定理)だけではなく、Kullback-Leibler情報量が出て来る計算もやっておくと、正規分布近似による検定や信頼区間だけではなく、赤池情報量規準AICやベイズ版のWAICなどの情報量基準によるモデル選択まで視野にとらえることができる!

タグ: 数楽

posted at 11:35:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#数楽 二項分布の中心極限定理の正規分布はKullback-Leibler情報量の最小点におけるTaylor展開から出て来る。

中心極限定理はKL情報量の最小点近傍しか見ていない。

KL情報量は最小点近傍以外の情報も持っている。

二項分布については中心極限定理だけではなく、KL情報量が出て来ることが大事。

タグ: 数楽

posted at 11:31:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#数楽 p+q=1, p'+q'=1, p=1/3, p'=tのときの、Kullback-Leibler情報量

D = p' log(p'/p) + q' log(q'/q)

の最小点 t=p'=p でのTaylor展開は

(1/p + 1/q)(t - p)²/2 + O((t - p)³)

の形になる。このTaylor展開から正規分布が出て来る。

www.wolframalpha.com/input/?i=serie... pic.twitter.com/rZmIs0rLoF

タグ: 数楽

posted at 11:27:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#数楽 p+q=1, p'+q'=1, p=1/3, p'=tのときの、Kullback-Leibler情報量

D = p' log(p'/p) + q' log(q'/q)

のグラフ。t=p'=pのときに最小になる。

www.wolframalpha.com/input/?i=plot%... pic.twitter.com/zoJCElLamb

タグ: 数楽

posted at 11:24:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#統計

統計学が「科学的なお墨付きを得るための特権的な機能」を持っているという誤解は普遍的。

最初のページでそういう誤解が炸裂している本を見たことがある。

twilog.org/genkuroki/sear...

しかも楕円の長軸と回帰直線の区別さえできていなかった。

twilog.org/genkuroki/sear... twitter.com/kawausogood/st...

タグ: 統計

posted at 11:04:54

ウヒョ助/塚脇永久 @uhyoneko

21年10月2日

70歳のおふくろが描いた、鬼滅の刃。 pic.twitter.com/alalIVZFkR

タグ:

posted at 10:40:15

川端裕人 『ドードー鳥と孤独鳥』(国書刊 @Rsider

21年10月2日

色覚多様性は、異常も障害も直接言い換えようとはしませんが、提唱者たち(日本遺伝学会)は、異常については「遺伝学的には異常ではないので別の言葉を」と呼びかけます。障害については「弱者になる人には対応を」ときっと言うでしょう。そして、遺伝学的には起きている現象は色覚多様性だといいます

タグ:

posted at 10:26:25

川端裕人 『ドードー鳥と孤独鳥』(国書刊 @Rsider

21年10月2日

御発言の中で、異常(医学モデル)、障害(社会モデル)という2つの素性の違う言葉をお使いなのを指摘しておきます。これらは実質的に言い換えと思われがちですが、異常が眼科の枠組みで検査で見いだされる人たちであるのに対して、障害は「困っている人たち」です(実はかなり一致しない)。

タグ:

posted at 10:23:48

川端裕人 『ドードー鳥と孤独鳥』(国書刊 @Rsider

21年10月2日

SF者でいらっしゃるなら、「どう考えても」「しかない」「……するあまり、こうなった」みたいなことが、頭の中でひっくりかえるセンス・オブ・ワンダーを体験されては? もしも、共有すべき色と物理的実在だと思ってらっしゃるなら、そこから始めるといいかもしれません(これは推測です)

タグ:

posted at 10:20:13

川端裕人 『ドードー鳥と孤独鳥』(国書刊 @Rsider

21年10月2日

概念の組み換えです。実際に言い換えていないです(異常を多様性と言い換えようとしているわけではない)。ヒトが自分たちの集団に3錐体と2錐体で見る視覚系を持つ人達を混ぜていることに対しての科学分野から出てきた言葉の提案ですので。これは脊椎動物の中でとっても珍しいんですよ。 twitter.com/susanoo/status...

タグ:

posted at 10:14:33

The Unexplained @Unexplained

21年10月2日

Normally I hate spiders but this little guy has some serious talent 😳🕷 pic.twitter.com/OS1w1GLwFi

タグ:

posted at 09:35:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

@iitenki_moruten #Julia言語

c = similar([(0, 0)], n - 1)



c = Vector{Tuple{Int, Int}}(undef, n - 1)

と同じ。

型名を明示的に書きたくない場合にはsimilarを使って配列を作ることができる。

Tuple{Int, Int}という型名を知らなくてもsimilarなら大丈夫。

タグ: Julia言語

posted at 09:26:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

@iitenki_moruten #Julia言語 素朴版に近付けて改良したつもりになっている版

f_revised(i, n) = zip(Iterators.repeated(i), Iterators.flatten((1:i-1, i+1:n))) pic.twitter.com/dFVEtNvPyZ

タグ: Julia言語

posted at 09:21:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

@iitenki_moruten #Julia言語

function f_bad(i, n)
c = []
for j in 1:i-1
push!(c, (i, j))
end
for j in i+1:n
push!(c, (i, j))
end
c
end

これはダメなやつ。返り値の型がVector{Any}なので、その返り値を使った計算は激遅になる。

c = [] の行が悪い。 pic.twitter.com/R8xYWg42x0

タグ: Julia言語

posted at 09:15:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

@iitenki_moruten #Julia言語 素朴版

function f_naive(i, n)
c = similar([(0, 0)], n - 1)
for j in 1:i-1
c[j] = (i, j)
end
for j in i+1:n
c[j-1] = (i, j)
end
c
end

返り値の型が Vector{Any} ではなく、Vector{Tuple{Int64, Int64}} になっていることに注目! pic.twitter.com/Q0SpyNMUt5

タグ: Julia言語

posted at 09:10:19

eval parse @evalparse

21年10月2日

a1, a10, a2 is not a natural order

TIL NaturalSort.jl which sorts the above as a1, a2, a10

really nifty

#julialang pic.twitter.com/J3wHn6hvHD

タグ: julialang

posted at 09:08:24

名取宏(なとろむ) @NATROM

21年10月2日

広く受け入れられている過剰診断の定義についておさらいからはじめるのはどうでしょうか。「過剰診断」とは何か[ natrom.hatenablog.com/entry/20150324... ]。以上。

タグ:

posted at 09:03:24

名取宏(なとろむ) @NATROM

21年10月2日

しかしながら医学的に不正確な知識では子供たちを守れません。よかれと思ってやった医療が害を及ぼすこともよく知られています。検診も利益よりも害が大きくなることがよくあります。韓国における甲状腺がん検診や神経芽腫スクリーニングやそのほかのがん検診についての事例の教訓からも学びましょう。

タグ:

posted at 09:03:02

名取宏(なとろむ) @NATROM

21年10月2日

水俣病といった過去の公害事例の教訓から、政府や企業は被害を過小評価するのではないかという懸念は正当なものです。福島県の甲状腺がんの過剰診断について懐疑的な意見を述べている人たちの動機が、子供たちを守りたいという気持ちであることは疑いません。

タグ:

posted at 09:02:22

名取宏(なとろむ) @NATROM

21年10月2日

過剰診断(とくに、がん検診に伴う過剰診断)は大きなトピックです。福島の甲状腺がんの扱いに留まらず、過剰診断という概念自体を否定するのであれば、非常にインパクトの大きく新規性のある主張です。ぜひともトップジャーナルに投稿することをお勧めします。

タグ:

posted at 09:01:57

名取宏(なとろむ) @NATROM

21年10月2日

広く受け入れられている過剰診断の定義は「治療しなくても症状を起こしたり、死亡の原因になったりしない病気を診断すること」です。甲状腺結節を症状に含めると、福島県の小児だけではなく、成人の甲状腺がんの過剰診断もないことになります。というか、過剰診断という概念が全否定されてしまいます。

タグ:

posted at 09:01:30

名取宏(なとろむ) @NATROM

21年10月2日

のう胞や結節が症状でなければなんなんだ、という疑問もあるでしょう。所見とか徴候とか呼びます。症状symptomsと徴候signsの区別は[ www.medicalnewstoday.com/articles/161858 ]が詳しいです。軽度の頭痛は症状はあるけど徴候のない例、初期の高血圧は症状はないけど徴候はある例です。

タグ:

posted at 09:00:48

名取宏(なとろむ) @NATROM

21年10月2日

福島の甲状腺がんの過剰診断に関連して「甲状腺にのう胞や結節という症状があったから発見できた。無症状での発見ではなかった」との主張がありますが誤りです。甲状腺のう胞や結節は必ずしも症状があるとは限らず、検診で発見されるものはほとんどは無症状です。

タグ:

posted at 09:00:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

@iitenki_moruten #Julia言語 とにかく、シンプルに書くなら、

f(i, n) = zip(Iterators.repeated(i), Iterators.filter(!=(i), 1:n))

として

f(N, k + l) |> collect

とか。

docs.julialang.org/en/v1/base/ite... pic.twitter.com/HITCz7bmBy

タグ: Julia言語

posted at 09:00:09

Huda Nassar @nassarhuda

21年10月2日

Whoa!! is this something people already knew about github.dev? 🤯

You can basically replace any .com link with .dev and you get an editor friendly version... look at how pretty the #julialang .dev page looks:

github.dev/JuliaLang/julia pic.twitter.com/jE0XFzkkna

タグ: julialang

posted at 06:30:54

Julia News @julialang_news

21年10月2日

On Alan Edelman’s knife-edge condition in computational social science www.juliabloggers.com/on-alan-edelma... #juliabloggers

タグ: juliabloggers

posted at 02:13:05

Buitengebieden @buitengebieden

21年10月2日

What happens when you take a break at an animal rescue center..

Via @Yoda4ever pic.twitter.com/csxIGMYWxs

タグ:

posted at 01:55:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#統計 統計学での使われる確率論の三種の神器

* 大数の法則
* 中心極限定理
* Sanovの定理(KL情報量)

の3つを二項分布を例に確認しておくと、統計学の理解における数学的認識力が増す。二項分布の場合の多項分布の場合への一般化は易しい。

タグ: 統計

posted at 01:27:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#統計 二項分布の中心極限定理は基本的で重要だが、中心極限定理だけが有名になっているのはちょっと不健全で、二項分布と中心極限定理も間にKullback-Leibler情報量が住んでいるという結果(二項分布のSanovの定理)も重要。

タグ: 統計

posted at 01:27:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#統計 そのとき、n!/(k!(n-k)!) pᵏ qⁿ⁻ᵏ = exp(-nD + o(n)) のo(n)の部分の形も整理しておけば、再び二項分布の中心極限定理が得られる。

D = p' log(p'/p) + q' log(q'/q) となるが、これはKullback-Leibler情報量と呼ばれている。

タグ: 統計

posted at 01:27:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#統計 n!/(k!(n-k)!) pᵏ qⁿ⁻ᵏ (p+q=1) にスターリングの公式を適用させた結果に k = np + √n x を代入してしまっているが、その代入をせずに、k = np' + o(n), p'+q'=1 のときの

n!/(k!(n-k)!) pᵏ qⁿ⁻ᵏ = exp(-nD + o(n))

のDを極限で求めてから、p' = p + x/√n を代入すると楽。

タグ: 統計

posted at 01:27:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年10月2日

#統計

これのnは本当は√nで二項分布の中心極限定理の計算。 twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ: 統計

posted at 01:10:58

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

21年10月2日

そういや遊んでた成果物?は此処には上げてなかったかもだ。こんなん。ところでcolaboratoryって印刷すると図版が適当に切れるの何とかならんのかなぁ。 pic.twitter.com/FZj6IYvwcm

タグ:

posted at 00:08:46

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