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2024-01-26

anond:20240126000259

そりゃそうかもしれんが、2進法をn進法に変換したら 0 or !0 しかならんので、スカラー量だし一次元なんじゃないの?

2024-01-21

考慮していない要素を発見したので、念能力を再定式化した

オーラの量と念能力の強度の間の関係は必ずしも線形であるとは限らず、指数関数対数関数を用いることで、より現実的モデル作成することができる。

カテゴリーの重み係数を固定の値とするのではなく、確率的な要素を導入することも考えられる。

これは、念能力者の個々の能力性格時間とともに変化する可能性を反映している。

この場合、重み係数は確率変数となり、それぞれのカテゴリーの重み係数が従う確率分布を設定することができる。

さら心理的な因子Mをスカラー値とするのではなく、ベクトルまたは行列とすることで、念能力者の精神状態感情意志の強さの多様性をより詳細に表現することができる。

したがって、新しいモデルは次のようになる。

P = kO \exp\left(\sum_{i=1}^{6} W_i\right) M

ここで、

このモデルは、念能力の複雑さと多様性をより詳細に捉えることができる。

ただし、このモデルも念能力者間の相互作用特定の状況下での念能力の振る舞いなど、さらに詳細な要素を考慮に入れる必要がある。

まず、念能力者間の相互作用を表すために、新しいパラメーターIを導入。

これは、他の念能力者との相互作用が念能力の強度に影響を与えることを表す。

特に、クロロとの一対一の戦闘では、このパラメーターが大きな役割を果たす。

次に、特定の状況下での念能力の振る舞いを表すために、新しいパラメーターSを導入。

これは、特定の状況(この場合、クロロとの一対一の戦闘)が念能力の強度に影響を与えることを表す。

したがって、新しいモデルは次のようになる。

P = kO \exp\left(\sum_{i=1}^{6} W_i\right) M I S

パラメーターIとSの決定方法は、具体的な状況や念能力者の特性による。

以下に、それぞれのパラメーターを決定するための一般的アプローチ提案する。

1. 相互作用パラメーターI: このパラメーターは、念能力者間の相互作用を表すため、他の念能力者との関係性やその念能力特性考慮に入れることが重要。例えば、相手攻撃的な念能力である場合、Iは低く設定されるかもしれない。逆に、相手が協力的な念能力である場合、Iは高く設定される可能性がある。また、特定の念能力者が他の念能力者の能力を強化または弱体化する能力を持っている場合、これもIの値に影響を与える。

2. 状況パラメーターS: このパラメーターは、特定の状況下での念能力の振る舞いを表すため、その状況の特性考慮に入れることが重要。例えば、クロロとの一対一の戦闘では、クロロ戦闘スタイル戦略、そしてその戦闘が行われる環境(例えば、都市環境森林、空中など)を考慮に入れることができる。これらの要素はすべて、念能力の振る舞いに影響を与え、したがってSの値を決定する。

これらのパラメーターは、念能力者の能力特性、そしてその状況に応じて動的に変化する可能性がある。

anond:20240118222424

2024-01-01

MF攻略コツ

初心者が見るべきサイト

ウィンドウモードにして以下のサイトを見るのが鉄板デフォルトウィンドウモード動作しないのは意味不明

世界ごとのクリアチャート

第1~第7世界まではこれを繰り返すことになる(第7世界クリア後は通称「W8」のスカラーの村に飛ばされるが、第7世界トリビア洞窟クリアしないと外に出れない仕様となっている)

町・ダンジョン大陸備考
メルボンの町第1大陸
大地の洞窟第1大陸
ピラミッド第1大陸推奨、しなくても攻略はできるが後半で時間がかかる
風の塔第1大陸第2大陸へのダンジョン
ハラーレの村第2大陸
ハラーレの訓練所第2大陸ハラーレの村内の北にある、クラスアップ推奨
カナンガの大森第2大陸
北の砂漠第2大陸ボボイベント、大体ここで詰まる
エストの町第3大陸北の砂漠を川で隔てた右側の橋から行ける、生命洞窟には寄らなくてよい
ラビリンス第3大陸
ジャック・ザ・リッパー第1大陸メルボンの町に居るジャック・ザ・リッパーを倒す必要がある
蜃気楼の塔第3大陸
炎のほこら第4大陸蜃気楼の塔から北東にある橋から行ける、フレンズダンジョンは寄らなくてよい
炎の洞窟第4大陸
???第1大陸メルボンの町の北にある墓から魔界へ行ける
魔界の村魔界ワープを取ってないならスルーしても構わないが、RTAでもない限りは通常寄るべき
ラストダンジョン魔界

苦戦する場所

ピラミッド

誰かと一緒に行かないとワープが使えないという時代は終わっている

実はサブキャラを作ってスイッチの上で切り替えれば一人で行けることが判明している

ボボ

出現する場所砂漠であることに間違いはないので、エンカウントするまでひたすら動くしかない(なぜエンカウント率まで上げないのかは全く意味不明

マディスライム生命洞窟で全体攻撃できる奴らを使えば戦闘の労力は減る

また、第一世界のサボボであっても第二世界以降でも条件はクリアできるということを覚えておくこと

蜃気楼ジャック

第4大陸へ行くには、ラビリンス蜃気楼の塔、そしてメルボンの町に居るジャック・ザ・リッパーを倒さなければならない

よくありがちなパターンとして、ラビリンスの後に蜃気楼の塔をクリアして、メルボンの町まで戻ってジャックを倒してからまた行くのは非常に面倒で無駄な往復でしかない

そこで経験値25倍を利用して蜃気楼の塔を攻略する前にジャックを倒せば、蜃気楼の塔へ行った後にすぐ第4大陸まで行けるようになる

役立つ情報

アクセス禁止

IPアドレスレベルで行っている可能性もあるが、実際はキャラクター削除でしかないらしく、新しく作ればプレイすることが可能なことが多い

MACアドレス登録している可能性もあるのだが、もしそうだとしても工夫でどうにでもなる

登録する時の情報

ユーザー登録時の郵便番号や生年月などは、かつてゲーム内のシステムで使っていた名残で残っているだけなので、完全な架空でも問題はない

というより自分自身情報を入れてもリスクしかないので完全架空が推奨される

生命

今は募集するよりもやることを失ったプレイヤーとかがCコースAコースを開けてくれている可能性があるので、便乗してしまうのもあり

また1時間以上居ると追い出される仕様だが、戦闘中に経過しても生命洞窟に居るという扱いになる

自動ログアウトもないのでピラミッドスイッチなどでは必要分のキャラクターとクラウドなんかを使えばずっと押しっぱなしも出来る

戦闘のゲージ

戦闘のゲージは戦闘時に一番敏棲が高いキャラクターが一番速く、値に合わせて進行が遅くなる計算となっている(自爆でもない限り最低戦闘時間が短くなることは永遠にない)

チャットについて

チャットルームが売りだったけど管理人が見ていることで価値無し、現在は別のSNSなどでそのチャットを作っていることが多いので意味がない、吹き出しログに残らない

ましてや通常の利用である協力要請をしても妨害されるし、チャット発言したら無視されたりリア凸される危険しかないため、ゲームチャットは使わないというプレイヤーも多い

隠し職業などの情報非開示

管理人が元々情報を公開したがらないのと、オフラインにもしたくないので隠し職業などの情報については一切非開示している

その流れで村社会どころか、独裁国家以上の情報統制がされているため、界隈の民度は非常に悪い

2023-12-21

anond:20231220234011

海外ソースを参照して、運動方程式における因果性について調査しました。以下にその結果をまとめます

以上の情報から運動方程式における因果性は、その理論文脈によって異なる解釈存在することがわかります。したがって、具体的な状況や問いによって、適切な理論解釈が変わる可能性があります。¹²³

(1) Causality in gravitational theories with second order equations .... https://arxiv.org/abs/2101.11623.

(2) Causality in gravitational theories with second order equations .... https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevD.103.084027.

(3) [quant-ph/9508009] Nonlocality as an axiom for quantum .... https://arxiv.org/abs/quant-ph/9508009.

(4) www.repository.cam.ac.uk. https://www.repository.cam.ac.uk/bitstream/handle/1810/319156/causality.pdf?sequence=1.

(5) undefined. https://doi.org/10.48550/arXiv.2101.11623.

(6) undefined. https://doi.org/10.1103/PhysRevD.103.084027.

2023-11-09

anond:20231109155306

冷笑系」と「左翼」は独立した概念であって

なんでそう言い切れるの?理由は?一緒じゃなかったら何が違うの?独立じゃなかったら何に成るの?

当然「冷笑系左翼」っていう思想も成立しうる

冷笑系」と「左翼」と「冷笑系左翼」の違いはそれぞれ何が違って何が同じなの?なんでそう言い切れるの?理由は?

左翼から「反転」というべき

反転とは具体的に何?対極に対応する何かがあるの?何でそう言い切れるの?理由は?

ベクトルの遷移

ベクトルとは具体的に何?スカラーでない理由は?

遷移とは具体的に何がどうなることを指してるの?

その他にいくつかの仮定を追加しない限り言い切れない

何が言い切れないの?どういう仮定を追加したらどうなるの?逆に足りてない仮定は何?何でそう言い切れるの?理由は?

2023-11-08

エントロピーベクトル

複素エントロピーという概念があるように、エントロピースカラーではなくベクトルである可能性がある。

情報が定まれエントロピーが下がるという話と、宇宙状態が放っておけば熱力学エントロピーが増加していくという話は別の方向の話である

放っておけば情報理論的エントロピーは下がり続けるが、こっちのエントロピー時間の矢という概念関係するとは限らない。

と言っても量子力学では、量子削除不可能定理があるため、やはり情報理論的エントロピーは下がり続ける。

しろ情報確定を繰り返すから時間の矢が存在するかもしれない。

2023-09-24

anond:20230923114918

これ、出典元が一般企業サイトになってるのはブクマカ向けに分かりやすさを取ったんだろうなというのは分かる。

けど、科学的根拠=論文なので、一般企業サイト解説エビデンスレベルとしては最低ランクしかもこの記事は文責すら書かれてないので、どういう教育歴・経歴・立場の人が書いたのかまったく分からない)。

なので出典元にはガチ勢向けに論文または公的機関サイトなども追加で示したほうが良いと思う。

具体的にはFAOWHO、JECFA、FDA、EUFIC、SCFのリンク。あとはPubMedGoogleスカラー論文検索してエビデンスレベルの高い論文提示する。

2023-03-11

スカラー曲率・リッチ曲率・リーマン曲率

物理板でこんな言葉使って議論されてるけどさっぱり分からん大学行けば教わるのか?

2022-12-12

anond:20221212155334

個人的感覚としてはやり過ぎ感かなぁ

ベクトルではなくスカラー問題

それもスカラー量に決まったラインがあるわけでもなくて

実際に遭遇するか例示してみないとウッ…てなるかどうかわからんから事前定義できないので

地雷とは定義できない

2022-07-31

anond:20220731191604

よく分からんのもあって、答え見たらあーそうかって感じだった。一回答え見てパターンを思い出したらある程度はできるようになるでしょ。

ただこれは詰将棋みたいなもんで、この局面因数分解できますよって言われたら探せるかもしれないけど、実戦で出てくる分解可能かどうか分からん複雑な式を整理できる自信はあまりないなあ。

こういうのは今どきMathematicaやらせればいいんじゃないかって気もする。

せっかくなのでもう少し抽象化した知識として頭に入れておくことを試みたい。

最初よく分からなかった問題7(2)を取り上げる。

4a^2 - 9b^2 + 6bc - c^2

3変数の2次式なわけだが、そのような式は一般に、 x := (a,b,c)^T, 係数行列A, 係数ベクトルB, スカラーC として

x^T A x + B^T x + C

と書ける。これが因数分解できる、つまり何らかの係数ベクトルB', B''とスカラーC', C''について、

(B'^T x + C')^T(B''^T x + C'')

となるということだろう。これを展開すると、

x^T B'B''^T x + (C''B' + C'B''^T)x + C'C''

となる。このことから因数分解可能ならば2次項の係数行列はあるベクトルB', B''が存在してB'B''^Tと書けなければならないことがわかる。

ひるがえって、問題7(2)の場合、係数行列を具体的に書くと、

A =

[[4, f, g],

[-f, -9, h],

[-g, 6-h, -1]]

f,g,hは任意実数

となる。対角成分から、B'=(2,3,1)^T, B''=(2,-3,-1)^T としてみると、f,gについては自明に成立するが、h, 6-hのペア矛盾してしまう。

h=3なら問題なさそうであるから、B'=(2,3,-1)^T, B''=(2,-3,1)^Tとすれば成立することがわかる。

これで1次項と0次項をあわせにいけるか?C'C''=0なので少なくともC', C''の一方はゼロであるが、問題の式はそもそも1次項も0次項もゼロなので、C'=C''=0とすればよい。

従って答えはB'=(2,3,-1)^T, B''=(2,-3,1)^Tから(2a + 3b - 1)(2a - 3b + 1)である

これはどういうことだろう?これをさら一般化するとなんの構造議論することになるんだろう?イデアルとかそういう話?

2022-07-27

なんとか量子化学を独学で学べないかと思って本読んでるけど記号意味殆ど書かれてない

ここのa_C_nは何々を表し~って書いてくれるもんじゃないのか

スカラーなのかベクトルなのか集合なのかのついでに演算子まで入ってきてもういやぽんだよ

2022-03-25

anond:20220325131058

・本当に学術価値があったら大学図書館リクエストすれば入る(大学生常識

・本当に学術価値があったらいずれ英訳されてグーグルスカラーに抄録だけでも掲載される(なにせ特許網羅してるくらいだから。これは研究者常識

両方知らない人におしえてあげて感謝もないとかwwwwさすが見抜いたとおりの乞食だな

価値あるなしにかかわらず「学術」とつければ欲しい!高い!ってなるのどうなのw

だまされやすいんだなぁ~

すなおに学術価値じゃなくて俺が知りたいだけだっていやいいじゃん

そしたら、書いた人を探し出して結婚同性婚含む)して研究費用こみで一生養うよりは安いことに気づくだろ

ちなみに今の時期卒業生が売る大学教科書暴落やぞw

基本的に正しくてわかりやすい、いい本は教科書指定されて安く手に入るし

暴論・珍論こそ簡単に売れるはずがないから高く値付けされてるやぞw

anond:20220325125429

高い高いというけれど、他国教育費はもっと高いしそれが国費で安くされてるのね。

日本はこういう乞食向けに安かろう悪かろう教育しかとりそろえてございません。

しか東大京大しか名前が分かってないか工業に強い大学あたりに中国留学生バンバンきて片手間のコンピューター仕事情熱ある日本人の仕事を…

まあどうでもいいけど。乞食国おめでとさん https://togetter.com/li/1863050

うそう、話がズレたけど、英語がよめるならグーグルスカラーいきゃいいじゃんね~w

2022-03-19

anond:20220319143511

チョーすごいという意味で、スカラーで表せるようなことも

次元が違う」とか言っちゃうような言語空間で我々は生きているのだから

諦めるしかない

2022-02-25

TFT Set6.5 12.4b 構成メモ

筆者

AutoChessとSet1かじったぐらいの経験

Set6.5から復帰、プレースメントアイアン3~ゴールド4

24ゲーム/Top4 62.5%/Won 33.3%/Avg 3.83

そこそこ良い成績だと思ってます

全体の感想

4コス依存度の高い構成が中盤耐えれなくて負けやすい、3コスキャリーが安定して勝てる気がする。

よく使う構成

5ケミリン-Vi-Zac

Lv7で止まってトリン☆3を目指す。血剣-Crit

Viレナータの競争率が高いのでそれぞれツイッチセジュでFlex

5ミュータント アリスター

どのミュータント効果でも大体強い

最初の青アイテムからチョガスが出るorミュータント強化のオーグメントが出たらラッシュ

スカラー目的でマルザ、ブルーザー目的でレクサイが取られがちなので注意

4ツインショット GP-ルシアン

モルガナーセナ-レオナ-ブラウムで防御面担当

メインメタから外れてるので揃いやす

ヨードルがいるとコーキが来ないので早めに☆2にしておく

ツインショットオーグメント取れば直行

5マーセナリー ツインショット

金額*2%のダメージボーナスが入るオーグメント取ったら無双した

ついでにヘラも出てルシアンをマーセナリーにしたら無双した

2022-02-12

anond:20220208233934

グーグルスカラーという科学論検索サービスがあってそこにはサボテンの中でもウチワサボテンだけとかいろんな論文がみられるのだが

そういう短い論文をまとめた専門書籍も一応掲載されてることがあるやで

 

あと毎年4月にいろんな大学の履修要綱に教科書リストが出る、それもそこそこ専門向けやで

同じような専門書にみえても最新版やないと定説が覆されたあとから古い定説=嘘が平気でかいてあるから気を付けてな

ファンタジー辞典とか科学ユーチューバーの本(とされてる漫画)とかも嘘や大げさがおおいぞ

科学法学日進月歩からコンメンタールとか最新のを買えよ

まあ大学やろな…

私立文系大学だとなんか古臭い初級者向けでとまってるせんせいおるけど…(十年間ずっと同じ英国古典児童文学だけで授業持てたりする)

一般的現代文化でいうと

アジアの酒を飲みまくった日本女性の本」と

アフリカアフリカファッションをきまくって自分写真集出版した日本女性の本」はおもしろそうだった

さがしてもこれしかでてこなかった

https://www.amazon.co.jp/dp/4594064361

https://www.amazon.co.jp/B004L9NV1G/

どっちも違うやつだからあとは増田にまかせた

おっと後者はこれだ

https://www.amazon.co.jp/dp/4594074847

https://www.amazon.co.jp/dp/4866070056

前者もみつけた

https://www.amazon.co.jp/dp/4822247031

2021-12-04

anond:20211204145749

後編

プログラミングを学ぼうと思い立つ

行列VBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。

なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。

最近じゃPythonというのも人気らしい。

とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール

Pythonはanaconda

プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。

深層学習というもの流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。

Excelでわかるディープラーニング超入門」

https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E8%B6%85%E5%85%A5%E9%96%80-%E6%B6%8C%E4%BA%95-%E8%89%AF%E5%B9%B8/dp/4774194743/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=Excel+%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92&qid=1637482610&s=books&sr=1-1

この本は面白かったので、深層学習目標プログラミングを覚えよう!

後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。

教本にしたのはこちら。

ゼロから作るDeep LearningPythonで学ぶディープラーニング理論実装

https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585/ref=pd_lpo_2?pd_rd_i=4873117585&psc=1

途中まではまあなんとか。

微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。

うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが

「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」

https://www.amazon.co.jp/%E7%8B%AC%E5%AD%A6%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%BC-Python%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%81%AE%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BB%95%E4%BA%8B%E3%81%AE%E3%82%84%E3%82%8A%E6%96%B9%E3%81%BE%E3%81%A7-%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%BD%E3%83%95/dp/4822292274/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=1T6BBXYJ16G6T&keywords=%E7%8B%AC%E7%BF%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%BC&qid=1637483073&s=books&sprefix=%E7%8B%AC%E7%BF%92%2Cstripbooks%2C279&sr=1-1

なんとか読了。自信をつける。

しかし、Gitとかbashの章はさっぱり。

実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルbashの違いが分かってない。

つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。

https://pyq.jp/

とりあえずデータ分析コースを終わらせる。

なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。

この辺で、自分統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。

結局Excelへ戻り、PowerQueryとの出会って、再びPythonとRに回帰した話

なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常ちょっとした計算グラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。

あるいは、Excelで成形して、検定かけやす形式にしてRで検定するとか。

Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。

そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。

なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。

恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。

しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel

まあ、実際csvじゃなく、手書きデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。

そんなとき出会ったのがこちら、パワークエリというもの

Excelパワーピボット 7つのステップデータ集計・分析を「自動化」する」

https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%83%91%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%94%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88-7%E3%81%A4%E3%81%AE%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%83%E3%83%97%E3%81%A7%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E9%9B%86%E8%A8%88%E3%83%BB%E5%88%86%E6%9E%90%E3%82%92%E3%80%8C%E8%87%AA%E5%8B%95%E5%8C%96%E3%80%8D%E3%81%99%E3%82%8B%E6%9C%AC-%E9%B7%B9%E5%B0%BE-%E7%A5%A5-ebook/dp/B07SCK1ND9/ref=sr_1_2?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=%E3%83%91%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%AA&qid=1637483953&s=books&sr=1-2

パワークエリを覚えたらピボット形式Excelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。

しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能

控えめにいって神!

としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。

こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。

AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座

https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/

すっかりR信者になる。

それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。

便利さにようやく気付く。

ハドリーウィッカムって神だな。

そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ?と思ったらもっと速いw

すごいなPython

Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。

機械学習

さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも機械学習をすっ飛ばし深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。

機械学習エッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)

https://www.amazon.co.jp/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E3%82%A8%E3%83%83%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B9-%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%8C%E3%82%89%E5%AD%A6%E3%81%B6Python-%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0-Machine-Learning/dp/4797393963/ref=tmm_hrd_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=1637485264&sr=1-1

で、この本がすごい。

5章あるんだけど、機械学習アルゴリズムは5章だけなんだなw

それまでは何に割かれてるんだって?数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかw

こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲

いや、ほんと数学勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというもの存在するのかようやくわかった。

線形代数って便利なんだなと。行列スカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法タグメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。

この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。

なんたる僥倖

線形回帰、リッジ回帰SVM、PCA、k-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。

ふたたび実験計画法

Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析

https://www.amazon.co.jp/%EF%BC%B0%EF%BD%99%EF%BD%94%EF%BD%88%EF%BD%8F%EF%BD%8E%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%B3%95%E5%85%A5%E9%96%80-%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90-%EF%BC%AB%EF%BC%B3%E6%83%85%E5%A0%B1%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%B0%82%E9%96%80%E6%9B%B8-%E9%87%91%E5%AD%90%E5%BC%98%E6%98%8C-ebook/dp/B09C89HZRV/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=python+%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB&qid=1637486019&s=books&sr=1-1

実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。

そこにきて、ベイズ、今まで避けてたのに出会ってしまった!!

結論から言うと、超面白い。

これ、すごいな。

Python万歳

いいのかこんな便利分析個人でやれて。

機械学習実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。

まだ読了してないので、また後日。

2021-06-29

anond:20210629154520

そう「どういう対象として抽象化されているのか」のおそらく抽象化手法の種類が知りたい感じ

こういう話になると俺も勉強してない話になるので変なことを言ってるかもしれないけど、なんていうか、俺の感覚では数学は「対象」を「そいつらに対して許容される操作の集合」で規定するところがあるように思うんだよな。「操作」というのは例えば「足せる」とか「スカラー倍できる」とか「足してゼロになるやつが存在する」とかそういうの。そんでもってその「操作」が全く同じように成り立つ別の「対象」があるということがしばしばあって、「そいつらに対して許容される操作の集合」こそが「対象」という意味ではその2つの対象」は全く同じということがある。それを準同型と言ったりする。そういう複数の「対象」を同じものとみなして都合に合わせて自由に行き来することを「同一視する」と言ったりする。

サンプリングというのは「連続関数」の対象から「離散的な値のセット」の対象への変換なわけだけど、こういうことをすると連続関数世界で成り立っていた「操作」が成り立たなくなってしまうことがよくある。対称性が失われたり、ナイキスト定理によって高周波成分が失われたり色々する。それはつまり対象」として別物になってしまうということだと思う。じゃあ連続関数の中でもどういうものなら「操作」が保存されるのかとか、「復元」が可能場合はあるかとか、そういう話になってくる。

さらには、異なる「操作自体ある意味で同一視して同じものとみなせるかどうかを議論するような分野もある。圏論と言う。異なる「操作」としての「圏」の間の準同型のような移り変わりを「射」と言って自由に移り変わりながらそれらに共通する性質抽象化を試みたりする。でも圏論全然勉強したこといからよく分からん。すまん。でも圏論で出てくる「可換図式」という図式の書き方とか使われ方を調べてみるともしかすると何か参考になるかもしれないと思う。

2021-02-24

Rocketスカラーという特権階級

あるある

東京大学先端研という看板は印籠の様なもの

あるのとないのでは月と噛み付き亀くらい違うよ

2021-01-29

anond:20210129090723

俺は増田のほうがバカに見えるぜ。

ベクトル=スカラー複合型の設計だったのをNEC日立がおりて富士通単独になったのに納期は変わらず

これで本当に要求仕様を満たせるのか? いったん仕切り直したほうがいいんじゃないのか?(仕切り直して2位の性能でも新方式スカラー型に最適化した設計にした方がいいのでは?) というのが大意。

2020-06-13

ソフトウェア高速化技術

SIMDパラレル技術ある意味クロックアップ スカラー系)

クロック数が2倍あれば2倍高速という考え方

パイプライン化などはこちらの技術

スレッド/(マルチコア ベクター系)

コアが2個あれば2倍高速という考え方

追記

つのベクトル命令複数算術演算を同時に行う(スパースカラー命令SIMDによるベクトル演算 演算処理のベクトル化)

パイプライン化などはこちらの技術

同時実行数が2倍あれば2倍高速という考え方

応用例としてクロック数が2倍あれば2倍高速という考え方を含む

つの算術命令スを複数のコアで同時に行う (コアのベクトル化)

コアが2個あれば2倍高速という考え方(当然クロック数が上がれば処理も高速化するが含まない)

2020-06-03

anond:20200603063533

解説しよう スカラープロセッサ最適化処理には MMXとよばれるものと、パイプライン演算とよばれるものがある

MMXというのは1つの命令で沢山やる つまり 左右のパンチを同時に繰り出すようなものだが

パイプライン演算というのは二人で右フックのようなものである。(ただし1人しかいない)二重の極みみたいなもの

マルチコアというのは本当に二人いる

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