はてなキーワード: ディジタルとは
自分が受験した時,情報理工の受験情報は,外部の多い創造情報に偏っていたので多少参考になればと思い投稿します.
自身が外部受験自体を考えだしたのは学部2年くらいの時で,実際に院試の情報を集め始めたのは3年の3月,受験勉強を始めたのは4年の6月後半です.
システム情報以外に,阪大のバイオ情報?(こちらも合格)も受験しました.
先日,外部受験志望の方複数と話す機会があったのですが,こういう研究したくてこの研究室を受けたいという方のなかで,他の研究室の方がいいんじゃないかという人が少なからずいらっしゃったので,いろんなラボを見ておくことを自分の幸せのためにもオススメしときます.ただ正直外部の場合はメディアとかで有名だったりしないと,分野も違うところの情報が自然とは集まってこないと思うので,受験説明会の時,研究室の学生に「こういう研究やりたいと思ってるんですけど,他の研究室とかありますか」とか図太く聞いちゃうのもいいと思います.関連する研究室の情報は多少なりとも持っていますので.
受験勉強に関しては,学部で所属していたラボが基本的に自由で院試の勉強時間を十分に取れる環境だった(それも考慮してラボを決めました)こと,自分が飽き性であること,東大生は短期でやるんだから無理やり勉強して入れたとしてもついてけないだろと考えていたこと,などの要因から短期決戦を選択したのですが,これが一般的であるかどうかはわかりません.ただ学部で所属しているラボが忙しすぎるようだと厳しいかもしれないのでもっと計画的であるべきであると思います,
受験科目はTOEFL ITP,数学(線形,微積,確率・統計),電子情報学でした.自分が受かっているので,専門科目としてシステム情報学以外を選択して受からないことはないです.受験科目の選び方としては併願先である阪大の試験科目ができるだけ被っていて,学部の授業で履修していた科目が多いものを選びました.数学と専門で一番大切なのは過去問だと思います.知り合いがいたら過去問のことなんか知らないか聞いてみた方がいいです.正直外部で受けた身としては公式で過去問の模範解答出してくれと思っていますがまあそこはしょうがない面があります.過去問の傾向は裏切られることもままありますが,突然全部変わるということはないでしょう.怯えて出題されないところばかり勉強してもコスパ悪いし,そんな時間に割くくらい自分の研究進めた方が入ってから活かせます.ただ選択問題は問題の難易度の差が大きかったりするので,選択は絞らずにやった方がいいですね.ただ時間がない場合は取捨選択が必要になると思いました.
英語は今年から基本TOEFL iBT受けろという公式見解になったそうなので,英語できない人は対策する時間が増えるかもしれませんね.ITPだと Reading+ListeningでReadingは論文読んでれば多分大丈夫だったので勉強はほとんどしてません.反対に数学はちゃんとやるのが学部1年以来だったので,割としっかり勉強しました.院試全般の話ですがTOEICは締め切りの時期が願書提出時や試験時など大学院によってまちまちな上スコアが届くのに時間かかるので要注意です.あまり受けるつもりなかったものの学部の時の大学は締め切り間に合わず受けられませんでした笑
数学は他のブログを見ると『演習 大学院入試問題』が薦められてることがありますが,例題以外は正直情報理工の数学にはオーバーな難易度です,自分はマセマと『大学院への数学』,『詳解と演習 大学院入試問題』をやりました.専門は他の情報理工受験ブログみればいいんじゃないですかね.電子情報は『ディジタル電子回路―集積回路化時代の―』(これはもしかしたら阪大だったかもしれないので問題見て判断してください),『データ構造とアルゴリズム (新・情報 通信システム工学)』が他のブログの情報と違った気がします.
面接ですが,他の面接大きいところに比べ,多分配点大きくないです.多様なバックグラウンドを求めて筆記が簡単なところは面接力必要かもしれませんが,システムは基本的なことしか聞かれないので対策しませんでした.
研究室訪問ですが,自分はいま所属してる研究室の教授とは第1志望のラボだったにも関わらずほとんど話すことなく受験しました.入試説明会の時くらいです.ただ他のラボは研究室訪問しましたし,第1志望のラボもオープンラボの時に学生とは話しました.教授の理想と実体は異なることがあるので学生には聞いた方がいいです.
最後に,院試は実力あればまぁ受かりますが(内部は本格的にやるのは8月入ってからのひともいるんだとか),情報持っていることも同様に大切です.点数差別はなくても内部の人に比べ情報ないので不利は不利です.なのでせめて説明会やラボ公開には行っときましょう.情報がなくて悶々とするのは精神衛生上にもよくないですし時間の無駄です.
自分が受験した時,情報理工の受験情報は,外部の多い創造情報に偏っていたので多少参考になればと思い投稿します.
自身が外部受験自体を考えだしたのは学部2年くらいの時で,実際に院試の情報を集め始めたのは3年の3月,受験勉強を始めたのは4年の6月後半です.
システム情報以外に,阪大のバイオ情報?(こちらも合格)も受験しました.
先日,外部受験志望の方複数と話す機会があったのですが,こういう研究したくてこの研究室を受けたいという方のなかで,他の研究室の方がいいんじゃないかという人が少なからずいらっしゃったので,いろんなラボを見ておくことを自分の幸せのためにもオススメしときます.ただ正直外部の場合はメディアとかで有名だったりしないと,分野も違うところの情報が自然とは集まってこないと思うので,受験説明会の時,研究室の学生に「こういう研究やりたいと思ってるんですけど,他の研究室とかありますか」とか図太く聞いちゃうのもいいと思います.関連する研究室の情報は多少なりとも持っていますので.
受験勉強に関しては,学部で所属していたラボが基本的に自由で院試の勉強時間を十分に取れる環境だった(それも考慮してラボを決めました)こと,自分が飽き性であること,東大生は短期でやるんだから無理やり勉強して入れたとしてもついてけないだろと考えていたこと,などの要因から短期決戦を選択したのですが,これが一般的であるかどうかはわかりません.ただ学部で所属しているラボが忙しすぎるようだと厳しいかもしれないのでもっと計画的であるべきであると思います,
受験科目はTOEFL ITP,数学(線形,微積,確率・統計),電子情報学でした.自分が受かっているので,専門科目としてシステム情報学以外を選択して受からないことはないです.受験科目の選び方としては併願先である阪大の試験科目ができるだけ被っていて,学部の授業で履修していた科目が多いものを選びました.数学と専門で一番大切なのは過去問だと思います.知り合いがいたら過去問のことなんか知らないか聞いてみた方がいいです.正直外部で受けた身としては公式で過去問の模範解答出してくれと思っていますがまあそこはしょうがない面があります.過去問の傾向は裏切られることもままありますが,突然全部変わるということはないでしょう.怯えて出題されないところばかり勉強してもコスパ悪いし,そんな時間に割くくらい自分の研究進めた方が入ってから活かせます.ただ選択問題は問題の難易度の差が大きかったりするので,選択は絞らずにやった方がいいですね.ただ時間がない場合は取捨選択が必要になると思いました.
英語は今年から基本TOEFL iBT受けろという公式見解になったそうなので,英語できない人は対策する時間が増えるかもしれませんね.ITPだと Reading+ListeningでReadingは論文読んでれば多分大丈夫だったので勉強はほとんどしてません.反対に数学はちゃんとやるのが学部1年以来だったので,割としっかり勉強しました.院試全般の話ですがTOEICは締め切りの時期が願書提出時や試験時など大学院によってまちまちな上スコアが届くのに時間かかるので要注意です.あまり受けるつもりなかったものの学部の時の大学は締め切り間に合わず受けられませんでした笑
数学は他のブログを見ると『演習 大学院入試問題』が薦められてることがありますが,例題以外は正直情報理工の数学にはオーバーな難易度です,自分はマセマと『大学院への数学』,『詳解と演習 大学院入試問題』をやりました.専門は他の情報理工受験ブログみればいいんじゃないですかね.電子情報は『ディジタル電子回路―集積回路化時代の―』(これはもしかしたら阪大だったかもしれないので問題見て判断してください),『データ構造とアルゴリズム (新・情報 通信システム工学)』が他のブログの情報と違った気がします.
面接ですが,他の面接大きいところに比べ,多分配点大きくないです.多様なバックグラウンドを求めて筆記が簡単なところは面接力必要かもしれませんが,システムは基本的なことしか聞かれないので対策しませんでした.
研究室訪問ですが,自分はいま所属してる研究室の教授とは第1志望のラボだったにも関わらずほとんど話すことなく受験しました.入試説明会の時くらいです.ただ他のラボは研究室訪問しましたし,第1志望のラボもオープンラボの時に学生とは話しました.教授の理想と実体は異なることがあるので学生には聞いた方がいいです.
最後に,院試は実力あればまぁ受かりますが(内部は本格的にやるのは8月入ってからのひともいるんだとか),情報持っていることも同様に大切です.点数差別はなくても内部の人に比べ情報ないので不利は不利です.なのでせめて説明会やラボ公開には行っときましょう.情報がなくて悶々とするのは精神衛生上にもよくないですし時間の無駄です.
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受験勉強に関しては,学部で所属していたラボが基本的に自由で院試の勉強時間を十分に取れる環境だった(それも考慮してラボを決めました)こと,自分が飽き性であること,東大生は短期でやるんだから無理やり勉強して入れたとしてもついてけないだろと考えていたこと,などの要因から短期決戦を選択したのですが,これが一般的であるかどうかはわかりません.ただ学部で所属しているラボが忙しすぎるようだと厳しいかもしれないのでもっと計画的であるべきであると思います,
受験科目はTOEFL ITP,数学(線形,微積,確率・統計),電子情報学でした.自分が受かっているので,専門科目としてシステム情報学以外を選択して受からないことはないです.受験科目の選び方としては併願先である阪大の試験科目ができるだけ被っていて,学部の授業で履修していた科目が多いものを選びました.数学と専門で一番大切なのは過去問だと思います.知り合いがいたら過去問のことなんか知らないか聞いてみた方がいいです.正直外部で受けた身としては公式で過去問の模範解答出してくれと思っていますがまあそこはしょうがない面があります.過去問の傾向は裏切られることもままありますが,突然全部変わるということはないでしょう.怯えて出題されないところばかり勉強してもコスパ悪いし,そんな時間に割くくらい自分の研究進めた方が入ってから活かせます.ただ選択問題は問題の難易度の差が大きかったりするので,選択は絞らずにやった方がいいですね.ただ時間がない場合は取捨選択が必要になると思いました.
英語は今年から基本TOEFL iBT受けろという公式見解になったそうなので,英語できない人は対策する時間が増えるかもしれませんね.ITPだと Reading+ListeningでReadingは論文読んでれば多分大丈夫だったので勉強はほとんどしてません.反対に数学はちゃんとやるのが学部1年以来だったので,割としっかり勉強しました.院試全般の話ですがTOEICは締め切りの時期が願書提出時や試験時など大学院によってまちまちな上スコアが届くのに時間かかるので要注意です.あまり受けるつもりなかったものの学部の時の大学は締め切り間に合わず受けられませんでした笑
数学は他のブログを見ると『演習 大学院入試問題』が薦められてることがありますが,例題以外は正直情報理工の数学にはオーバーな難易度です,自分はマセマと『大学院への数学』,『詳解と演習 大学院入試問題』をやりました.専門は他の情報理工受験ブログみればいいんじゃないですかね.電子情報は『ディジタル電子回路―集積回路化時代の―』(これはもしかしたら阪大だったかもしれないので問題見て判断してください),『データ構造とアルゴリズム (新・情報 通信システム工学)』が他のブログの情報と違った気がします.
面接ですが,他の面接大きいところに比べ,多分配点大きくないです.多様なバックグラウンドを求めて筆記が簡単なところは面接力必要かもしれませんが,システムは基本的なことしか聞かれないので対策しませんでした.
研究室訪問ですが,自分はいま所属してる研究室の教授とは第1志望のラボだったにも関わらずほとんど話すことなく受験しました.入試説明会の時くらいです.ただ他のラボは研究室訪問しましたし,第1志望のラボもオープンラボの時に学生とは話しました.教授の理想と実体は異なることがあるので学生には聞いた方がいいです.
最後に,院試は実力あればまぁ受かりますが(内部は本格的にやるのは8月入ってからのひともいるんだとか),情報持っていることも同様に大切です.点数差別はなくても内部の人に比べ情報ないので不利は不利です.なのでせめて説明会やラボ公開には行っときましょう.情報がなくて悶々とするのは精神衛生上にもよくないですし時間の無駄です.
自分が受験した時,情報理工の受験情報は,外部の多い創造情報に偏っていたので多少参考になればと思い投稿します.
自身が外部受験自体を考えだしたのは学部2年くらいの時で,実際に院試の情報を集め始めたのは3年の3月,受験勉強を始めたのは4年の6月後半です.
システム情報以外に,阪大のバイオ情報?(こちらも合格)も受験しました.
先日,外部受験志望の方複数と話す機会があったのですが,こういう研究したくてこの研究室を受けたいという方のなかで,他の研究室の方がいいんじゃないかという人が少なからずいらっしゃったので,いろんなラボを見ておくことを自分の幸せのためにもオススメしときます.ただ正直外部の場合はメディアとかで有名だったりしないと,分野も違うところの情報が自然とは集まってこないと思うので,受験説明会の時,研究室の学生に「こういう研究やりたいと思ってるんですけど,他の研究室とかありますか」とか図太く聞いちゃうのもいいと思います.関連する研究室の情報は多少なりとも持っていますので.
受験勉強に関しては,学部で所属していたラボが基本的に自由で院試の勉強時間を十分に取れる環境だった(それも考慮してラボを決めました)こと,自分が飽き性であること,東大生は短期でやるんだから無理やり勉強して入れたとしてもついてけないだろと考えていたこと,などの要因から短期決戦を選択したのですが,これが一般的であるかどうかはわかりません.ただ学部で所属しているラボが忙しすぎるようだと厳しいかもしれないのでもっと計画的であるべきであると思います,
受験科目はTOEFL ITP,数学(線形,微積,確率・統計),電子情報学でした.自分が受かっているので,専門科目としてシステム情報学以外を選択して受からないことはないです.受験科目の選び方としては併願先である阪大の試験科目ができるだけ被っていて,学部の授業で履修していた科目が多いものを選びました.数学と専門で一番大切なのは過去問だと思います.知り合いがいたら過去問のことなんか知らないか聞いてみた方がいいです.正直外部で受けた身としては公式で過去問の模範解答出してくれと思っていますがまあそこはしょうがない面があります.過去問の傾向は裏切られることもままありますが,突然全部変わるということはないでしょう.怯えて出題されないところばかり勉強してもコスパ悪いし,そんな時間に割くくらい自分の研究進めた方が入ってから活かせます.ただ選択問題は問題の難易度の差が大きかったりするので,選択は絞らずにやった方がいいですね.ただ時間がない場合は取捨選択が必要になると思いました.
英語は今年から基本TOEFL iBT受けろという公式見解になったそうなので,英語できない人は対策する時間が増えるかもしれませんね.ITPだと Reading+ListeningでReadingは論文読んでれば多分大丈夫だったので勉強はほとんどしてません.反対に数学はちゃんとやるのが学部1年以来だったので,割としっかり勉強しました.院試全般の話ですがTOEICは締め切りの時期が願書提出時や試験時など大学院によってまちまちな上スコアが届くのに時間かかるので要注意です.あまり受けるつもりなかったものの学部の時の大学は締め切り間に合わず受けられませんでした笑
数学は他のブログを見ると『演習 大学院入試問題』が薦められてることがありますが,例題以外は正直情報理工の数学にはオーバーな難易度です,自分はマセマと『大学院への数学』,『詳解と演習 大学院入試問題』をやりました.専門は他の情報理工受験ブログみればいいんじゃないですかね.電子情報は『ディジタル電子回路―集積回路化時代の―』(これはもしかしたら阪大だったかもしれないので問題見て判断してください),『データ構造とアルゴリズム (新・情報 通信システム工学)』が他のブログの情報と違った気がします.
面接ですが,他の面接大きいところに比べ,多分配点大きくないです.多様なバックグラウンドを求めて筆記が簡単なところは面接力必要かもしれませんが,システムは基本的なことしか聞かれないので対策しませんでした.
研究室訪問ですが,自分はいま所属してる研究室の教授とは第1志望のラボだったにも関わらずほとんど話すことなく受験しました.入試説明会の時くらいです.ただ他のラボは研究室訪問しましたし,第1志望のラボもオープンラボの時に学生とは話しました.教授の理想と実体は異なることがあるので学生には聞いた方がいいです.
最後に,院試は実力あればまぁ受かりますが(内部は本格的にやるのは8月入ってからのひともいるんだとか),情報持っていることも同様に大切です.点数差別はなくても内部の人に比べ情報ないので不利は不利です.なのでせめて説明会やラボ公開には行っときましょう.情報がなくて悶々とするのは精神衛生上にもよくないですし時間の無駄です.
ということでキリスト教思想史研究やってた人が研究不正で懲戒解雇された件について、報告書に目を通した上でちょっと書きます。
この「写し」というのはどういうことでしょうか? 資料そのものを調査委員会が求めなかったのはどういうわけでしょうか?
歴史学者にとっては常識なのですが、他の分野の人にとってはどうかわからないので、解説してみます。
これは人というか研究分野によるので、安易なことは言えません。文学と哲学と社会学と人類学と歴史学と言語学とでは使う資料がぜんぜん違います。
で、この被告発者の研究手法は、近現代を扱う歴史家の多くが採用している手法だと思います。近現代史を扱う人たちは、
を主に史料として使います(「史料」ってのは、歴史を記録したナマの資料のこと。「資料」と呼ぶと後世に書かれた二次文献なんかも含む)。あるいは、上に書いたようなものをまとめて出版した本とかを使います。
これらの史料の特色とは何か……それは、
ことです。
公文書館というのは、「お役所の書いた書類を保管しておく施設」のことです。これはどのくらいかというと半永久的にです。普通の文明国ならどんなに細かな書類でも公文書館に保管されていて、(民主国家の場合は)数十年して機密解除されたり(独裁国家の場合は)体制が崩壊して民主化したりすることによって「申し込めば誰でも読める」状態に置かれます。これによって我々はソ連時代の領収書なんかをロシアの公文書館で読むことができるわけです。ソ連ですら公文書を保管して後世の我々に見せてくれているというのに……いや、これは余談でした。
当たり前ですが、それらはその国(あるいは地方)の公的な記録であって、自分のものにして持ち帰ったりすることはできません。ではどうするか。多くの歴史学者は
などの手段で史料を入手して研究しています(ちなみに写真撮影もカネを取る公文書館は結構ありますね。日本だとどうなんでしょ)。
昔の人が書いたものも、本とかなら古本屋さんとかで流通しているのを買うことができるかもしれませんが、稀覯書でなかなか手に入らなかったり、古雑誌のバックナンバーとか揃えるの無理ゲーだったりするので、図書館に所蔵されているのを使うことが多いです。近場の図書館に置いてない? 相互貸借もさせてくれない? そういう場合は当たり前ですが所蔵している図書館がある街まで行きます。その図書館がある街というのが新幹線が必要な距離だったりパスポートと航空券がないと行けない距離だったりすることも稀によくある(歴史学者の研究費は旅費と本代に消えていく運命なのです……)。そして、辿り着いた図書館でカメラをパシャパシャやったりコピーを黙々と取ったりするわけです(最近はスキャナーが普及してくれてマジ嬉しい)。
なので、調査委員会は「一次資料の写し」を求めたわけですね。たとえ彼が清廉潔白な研究者であったとしても、一次史料の原本なんてふつうは手元にないわけですから。
しかし、本来、彼は「一次資料の写し」を提出する必要などありませんでした。自分の論文を黙って調査委員会に提出すればよかったのです。なぜでしょうか?
もちろん分野によります。心理学みたいに人を対象とした研究だとしっかり実験ノートつけるように言われるかもしれないし、考古学とかは発掘時の状況を克明に記録しておくことが重要だったりするかもしれない。でも、少なくとも近現代史みたいな分野では、実験ノートをつける、という習慣はありません。
私は一度も、理系で求められるような意味での実験ノートを書いたことはないし、書けと言われたこともないし、書いていないことを理由に責められたこともありません。もちろん史料をノートに筆写したりはしていますが、そのノートだって別に厳密なものではない。普通の研究においてノートは使いますが、それは高校までのノートと一緒で、鉛筆で書いてもいいし、好き勝手なやり方で書いていいし、なんなら途中で破ったりしてもいいごく普通のノートです。最近はノートじゃなくてパソコンとかを使って研究上のノートを取ってる人も多いんじゃないかな(手書き疲れるもんね……)。
なぜか? と言われれば、
です。
つまり、「もとになった資料」というのは、理系のように自分の実験室の試験管の中にしかないものではなく、別の誰かが保管してくれているものなのです。
理系の学問において標準化された改竄不可能な形で実験ノートをつけなければならないのは、自分の実験室の試験管の中にしかオリジナル資料がないからですよね? しかし文系の場合は、少なくともここまで説明した近現代史の場合は、オリジナル資料はどこかの政府が管理している公文書館とかどこかの大学の図書館とかに保管してあるわけで、そこに辿り着くまでの情報さえ明記してあればそれで十分なのです。これはドイツ連邦共和国のベルリン連邦文書館の何々というファイルに保管してある何というタイトルの史料だ、とわかれば、チェックのためにはそこに見に行けばよいし、これは19世紀に書かれたほにゃららという新聞に載っていた記事である、と書いてあれば、その新聞が所蔵されている図書館を探して読んでくればいいわけです。
なので、別にどんな方法でノートを取ろうが自由なわけですね。最終的に読者がその元になったデータを見つけられるようにしておけばいいわけだから。
ゆえに、歴史学の論文や著書には膨大な注がつけられます。引用した史料のそれぞれについて「どこに保管されている史料なのか」「なんという本の何ページに書いてあることなのか」ということを書かないといけません。
なかには、史料が自分の手元にある場合もあります。多くの場合それは「昔の人が出版した商業出版物」なので(たとえば、極端な例ですが『わが闘争』)、他の誰かも持っていることが多いです。もしそういう史料で捏造とかしちゃうと「俺もこの本持ってるんだけど、お前が引用してる箇所見つからなかったよ?」という怒られが発生します(なお、捏造ではないですが誤訳指摘は受けたことがあります。コワイ! でも覆面査読なのにこの文献の誤訳を指摘できるってことはあの人しかいないじゃん……ってわかっちゃう! 文系の世界、基本的に狭い!)。「むっちゃ少数しか発行されなかった自費出版の本」とかが典拠になっている場合もあります。こういう史料を典拠にするのも仕方ない場合があるんですよ……典型的には、そこまで有力ではなかった政治家とか在野の知識人とかを研究したい場合、彼らが出してる本は全部自費出版というのがありえます(あと、言語学とかだと、たとえば与那国島の方言を研究したい場合に一番の参考資料になるのは与那国島のお年寄りが自費出版した方言辞典だ、みたいな例がありまして……与那国町が進めてる辞書出版プロジェクトむっちゃ楽しみ)。ごくごく稀に、古本屋で歴史上の人物が書いた手紙の山をまるごと購入できた、みたいな奇跡があって、モノホンの一次史料が研究者個人の所蔵になっている場合があります。これはねえ……もう本当に個々の研究者の良心を信じるほかないよね……若手研究者だと色んな大学を移り歩くこともあるだろうから今所属してる大学の図書館に寄付しろとも言えないしね……原史料出せって言われたときにすぐに見せられるようにしておいてね、定年退職するときは勤務校の図書館に置いていってよ、とお願いするくらいしかできない感じはあるよな……
さて、長々と書いてきましたが、要するに、捏造を疑われた研究者がきちんと注で出典を書いていれば、彼は論文を調査委員会の人たちの前に突きつけて「ここに出典書いといたから、見に行って確かめてこい」と言えばそれで済んでいたのです(それが生データにあたるものなので。実際、今回の調査委員会はドイツに問い合わせたりしていますね)。もっと言えば、彼本人から話を聞く前に、調査委員たちはまず典拠との照合作業を行って、彼が誠実に引用したこと、つまり彼が研究不正に手を染めてはいないことを確認してくれていたでしょう――もしも彼が潔白であったならば。
しかし今回の件では、注に不備があったので調査委員たちは注から出典を辿ることができませんでした。そこで被告発者に「写し」を求めた結果、元となる史料がそもそも存在しない、捏造されたものであることが判明したわけです。
注をしっかりつけろよ! まことにごもっとも。特に今回のケースは注の多い学術書であり、注の不備は申し開きができません。しかし、しかしです、この背景には、日本の出版事情が絡んでいるのです。
今回の被告発者は、学術書のほかに新書も書いていました。多くの新書には、参考文献リストはありますが注はありません。そして日本には、「研究者が書いた真面目な学問に関する本だが、注がない」というのが一定数あります(一応言っておくと、ここではauthor-date方式みたいな「厳密な意味での注じゃないけど、ともかくも出典を示す機能を担っているもの」も含めて注と呼んでいます)。実はこれ、文系のあいだでも問題視されていることなのです。
文系の学者が書いた学問に関する著書には、明白に書誌情報として区分されているわけではないですが、いくつかの区分があります。第一にいわゆる狭義の「学術書」。むっちゃ小難しい語彙で書かれてて、先行研究とか新規性とかに逐一言及して、参考文献を何十ページも載せてたりするやつです。読者は同じ学者、あるいはその卵。これで注を省くのは論外です。第二に「教科書」。これは学生さんとか初学者向けに易しく書き、内容には特に新規性を求められておらず、包括的な参考文献はなくとも読書案内がついていればそれでよし、という感じでしょう。注は別になくたっていい。
そしてこの2つのあいだには、「一般向け」という広大なグレーゾーンが広がっています。
あなたが読書好きで、少々お硬い本にも興味があるのなら、中公新書とか講談社選書メチエとかそういったレーベルを聞いたことがあるでしょう。岩波書店や青弓社や社会評論社といった出版社の名前を聞いたことがあるでしょう。実はこの辺、色々な種類の本が入り交じるグレーゾーンなのです。
これらのレーベルで真面目な学術書を出版する人もいます。講談社選書メチエでも、末尾にビッチリ注がついてたり参考文献リストがあったりするやつあるでしょ? ああいうやつ。一方で、こういうレーベルを一般向けの概説書・入門書を書くことに使う人もいます。よく中公新書で、包括的なタイトルで薄めの本を見ることがあるでしょ? 今回の『プロテスタンティズム』もそれですね。そして、一般向けの解説を書きながら、さり気なくその中で新しい見方を提唱したりする人もいます。学術的な新規性のある内容を、一般受けしそうだという理由で限りなく一般向けの本の体裁で書く人もいます(最近のやつだと『姦通裁判』マジお勧め)。
さて、こういう本を出す上では、内容は著者の完全な自由にはなりません。編集者は、もちろん学術的に正しい内容を求めているのでしょうが、彼らにとって重要なのは「売れること」です。そのために「一般向けにもうちょっと柔らかい言葉遣いで書いてください」とか色々と内容に介入してくるわけです。文体くらいなら別に構わないかもしれませんが、彼らの中にはこんな要求をしてくる人もいます。「注なんてつけたら一般読者に嫌がられます、注は省きましょう」
こうして生まれるのが、「学術的に新規性が高く面白い内容を扱っているのだが、注がない」という一般書の群れです。
もちろんこういった本にも参考文献はあり、「注はないけど、典拠を探しながら読めば典拠がわかるような書き方になっている」本もそれなりにあります(たとえば、はてな太郎の説によれば、と本文中に書いてあれば、注がなくても参考文献リストではてな太郎が書いた『増田の研究』という本を探し出せる)。ただ、やっぱりそれは注がある文献の出典表示の厳密さに比べれば一段劣るわけです。
これに関しては、研究者も出版社もそれぞれに問題があります。研究者サイドは簡単に「注を省け」なんて要求に妥協すべきじゃないし、そもそも「著書を出版する」ことが、博士論文を見るためにはわざわざ学位を授与した大学か国会図書館に行くほかなく出版して書店で流通させることが最も良い研究成果の流通のさせ方だった時代であればともかく、各大学がリポジトリを持っていていくらでもディジタルに研究成果を公表できる時代にあって本当に重視されるべきか考え直す必要があるでしょう(でも、欧米の出版社でも学術出版は盛んなので、これは日本だけの問題じゃないんですよねぇ。今でもオックスフォードやケンブリッジやハーバードやコーネルといった有名どころのUniversity Pressは学術書を出版しまくってます。学術書が研究業績として重視されるのは人文系では割と世界標準なので……)。
一方で、出版社は注をもっと重視するべきです。というよりも、日本の出版社やジャーナリスト、ノンフィクション作家は注をつけなさすぎます。先日、ボブ・ウッドワードがトランプ大統領についてのルポルタージュを出版しましたが、体裁も内容もおおよそ学術的とは呼べない一般書そのものの本なのに、きちんと出典を示す注がついていました。出版社は、学者に注を削れと言うべきではなく、ノンフィクションを書く作家や記者たちに注をつけろと言うべきでしょう。
とはいえこれは一朝一夕にはいきません。そもそも知の折り詰めである「新書」という形態が割と日本独自のもので、そういう一般と学術を橋渡しするレーベルが広く一般読者に読まれていることの重要性というものを鑑みると、簡単になくせとか言えません。私も色々お世話になってるし。人口1億人ちょいの書籍市場ではどうしたって限界があり、色々な本を出すのではなく折衷的な本を1冊出すのが経済学的には最も合理的という考え方だってあるでしょう。ただ、やっぱり一般書にも(それこそ講談社ブルーバックスや岩波新書レベルにも)注を入れるようにする、というのは必要だと思うのですよね。
さてここまで「注がない本」問題について解説してきました。でも何が一番言いたいかというと、
これ。これに尽きます。注はちゃんとつけよう。もしもあなたが捏造者でなくとも、研究不正をしていなくとも、実験ノートをつけない我々の業界において潔白を証明してくれるのは注だけなのだから。注だけが資料の実在を証明してくれるのだから。本の売上よりも、あなたの保身のことを考えよう。あなたが、部屋が汚いとかハードディスクがお亡くなりになったとかパソコンの買い替え時に行方不明になったとかの色々な理由で、史料の「写し」を紛失する日はきっと訪れる。そのときに、これまでのあなたの研究の誠実性を証明できるのは、人文系の学問においては、注だけなのだ。
以上です。駄文に長々と付き合ってくださりありがとうございました。続きはanond:20190511125053で。
あのねえ成功の方程式を正しく描けるか田舎それこそが成功への片道切符なのだ。
だいたい努力 * 才能 = 成功 などというチンケな俗流成功哲学を信じているようでは駄目でありますww
なぜかならば、才能は生まれつきの不変であるから努力しかないことになってしまう。ところが努力では人と差がつかないんよ。
厳密には一つのことに継続は力なりで差はつくけどな。後述。じゃが全体量としてはヒトの体力で決まるんですわ。いくら室伏でも18時間毎日円盤投げできません。山口真由は19.5時間やってたけどさw
だから大真面目に語るのもバカらしいことであるが、世直しのために我らは正しい方程式を広めねばならないのだ。わかるね?正しい方程式とはこうである。
わかった?w ノウハウが追加されてるな? そして才能は生まれつきで不変であるから不定項、じゃあ変項は?変項は言わず喪がな、努力とノウハウなんです。よろしい。
では、よく努力の方向が間違ってるという言い方をするな?あの言い方は非常に有害危険なの。まるでベクトルのように方向と大きさで決まるかのように、そういうふうにできている?そんな単純な話じゃあない。
がむしゃらにやって良いのはエロ画像掲示板だけ。ソフトにタッチしないと。アダムタッチじゃないけど!雑にガッシャアとやってしまうなよ。
いくらでも可能性が転がっているのに単純化してチャンスを逃すのはバカですよ。そのバカだと思える視点を是非とも今日身につけてほしい。
その優しい愛撫のやうな、微細な心で1つ1つ確かめながら組み立てていく。それは単純に努力の方向じゃないですよ。何をやるか、どれだけやるかの二分法よ、さらば!ちょっとそれはディジタル過ぎる。
例えば努力をするということはそこでひずみが生まれる。観測問題じゃないけど努力するという行為自体が努力の隊商を変えてしまう、さらに言えば努力の主体たる私自身もまた変貌をとげる。
これを物の哀れの分かる人が「諸行無常、諸法無我」と言ったであろう。その変わりゆく有様を確かめるようにソフトに愛撫するわけです。それがノウハウなんですね。
ノウハウというとマニュアルをイメージするでしょうが全く違うんですね。それは努力と才能という二分法の古い考え方です。いまは努力と才能とノウハウです。努力でもなく才能でもないノウハウという
ものがあるのだと厳しくそれはそれは厳しく峻別している。このときノウハウはもはやマニュアルではないことを知ってください。確かめてください。何事も敬虔ですから。
ノウハウを今ひとつの角度から見るとそれは無数のツマミやスライダーやスイッチのある機器を考えてください。使わないツマミは忘れるんです。でもそれはじっちゅうはっく使わないのではなく使えない。使いこなせないわけ。
PS Vitaも使いこなせない機能はどんどん忘れていくのと一緒。使ってないとメンテナンスも疎かになって故障も早くなります。そうiphoneでもね。そうなると本当に必要なときもつかえなくなっちゃう。
必要に迫られマニュアル見て使おうとするも半分故障してるわ操作もぎこちないわでもういいやって投げ出してしまう。で、もっと乱暴な手段にでてしまう。優しい愛撫を放棄して荒々しい前戯になる。
それがノウハウということなんですよ。マニュアルが全てじゃない。マニュアルに書いてあるとおりやっても、故障してたり、うまく操作できなかったりする。そういう生身の現象を扱っているのですからよ。
柔らかく接していなければ全て無駄になるのが分かるでしょう。いくらマニュアルに繊細なこと書いてあっても、ユーザーが荒っぽい人だと草臥れ損の骨折り儲けですよ。、
逆に言うなら、柔らかければマニュアルに書いてないことも臨機応変に捌けるのです。これを頓知と言います。今日覚えて帰ってください。頓に(とみに)知る(しる)これ。
これを試すために面接官は突拍子もない質問をぶつけるのです。盤根錯節に遇いて利器を知る(後漢書)です。面白いことに柔らかさもまた諸行無常で、時々刻々とめまぐるしく変化してますよ。
柔らかいときに頓知が利くなら柔らかいときに得た学びを硬いときにも活用できれば擬似的に常時やわらかな対処できますね?これが一休さんのしくみです。ノウハウ特化型です。
エジソンのようにコツコツ煮詰めるタイプとはまた違う俊英なのです。ただ、忘れてはいけません才能とノウハウだけでなく努力もあるんです方程式に。
エジソンのような努力型はなんといっても積み重ねが凄いんです。積み重ねは何が凄いか分かります?継続は力なりと空念仏を唱えるだけでは全く何も分かっちゃいない。継続は何故力なのかメカニズムを理解してますか?
例えば、簡単のため受験生で毎日10時間、時速4ページで学んでいるとします。毎日40pです。で全国平均が20pとしますわな。分散が10p。そしたら40pやるだけで偏差値70なんです。分かります?
これは学力偏差値ではなくあくまでその日の努力偏差値です。でな?これを続けるとどうなると思う?40pを10日間続けるとどうなる?偏差値70のままだと思うそこのお前は統計学を分かってない。
偏差値70よりずっと上がるんだよ阿呆陀羅。これが継続の魔力その1なんです。つまり偏差値70の努力をする日を何日も続けていくと全体では偏差値75にも80にも、いやもっとそれ以上にもなりうるのです。
しかもじゃ、時速4pが慣れとともにスピーダップして時速6pや8pにもなるかもしれない。俺の過去の経験から言っても初日の2倍速なんて当たり前にありますねえ。その意味でも継続すれば努力偏差値は跳ね上がる。分かった?
ただこれは単純化した話。実際には努力にはバランスも必要です。アンバランスだといつかしわ寄せが来ます。バランスとりながらローテーション回していく計画性が必要です。
そこで先ほどのノウハウ型が不可欠なんですよ。努力しか眼中にないとここで頭打ちになる。伸びない原因は硬さにあった。チンポは硬くなると伸びるのにおかしいじゃないか。でもそれが現実。
結局バランスバランス言うけどその系の拘束条件がどんどん変わっているわけですから。マニュアル式に機械的にバランスをとろうなんざ甘いんです。ちゃんと直接指でソフトに触れないと駄目。
頭の硬い人ほど皮膚感覚をバカにするのはそういうわけ。努力とかそういうことは一切合切承知の助で忘れるくらいでないといけない。とにかくソフトに、ソフトに。休日などに数時間はまったりするとよいです。
第1章 プログラミング概念入門 1.1 計算器 1.2 変数 1.3 関数 1.4 リスト 1.5 リストについての関数 1.6 プログラムの正しさ 1.7 計算量 1.8 遅延計算 1.9 高階プログラミング 1.10 並列性 1.11 データフロー 1.12 明示的状態 1.13 オブジェクト 1.14 クラス 1.15 非決定性と時間 1.16 原子性 1.17 ここからどこへ行くのか? 1.18 練習問題 第1部 一般的計算モデル 第2章 宣言的計算モデル 2.1 実用的プログラミング言語の定義 2.1.1 言語の構文 2.1.2 言語の意味 2.2 単一代入格納域 2.2.1 宣言的変数 2.2.2 値格納域 2.2.3 値生成 2.2.4 変数識別子 2.2.5 識別子を使う値生成 2.2.6 部分値 2.2.7 変数の,変数への束縛 2.2.8 データフロー変数 2.3 核言語 2.3.1 構文 2.3.2 値と型 2.3.3 基本型 2.3.4 レコードと手続き 2.3.5 基本操作 2.4 核言語の意味 2.4.1 基本概念 2.4.2 抽象マシン 2.4.3 待機不能な文 2.4.4 待機可能な文 2.4.5 基本概念再訪 2.5 メモリ管理 2.5.1 末尾呼び出し最適化 2.5.2 メモリライフサイクル 2.5.3 ガーベッジコレクション 2.5.4 ガーベッジコレクションは魔術ではない 2.5.5 Mozartのガーベッジコレクタ 2.6 核言語から実用的言語へ 2.6.1 構文上の便宜 2.6.2 関数(fun文) 2.6.3 対話的インターフェース(declare文) 2.7 例外 2.7.1 動機と基本概念 2.7.2 例外を持つ宣言的モデル 2.7.3 親言語の構文 2.7.4 システム例外 2.8 進んだ話題 2.8.1 関数型プログラミング言語 2.8.2 単一化と内含(entailment) 2.8.3 動的型付けと静的型付け 2.9 練習問題 第3章 宣言的プログラミング技法 3.1 宣言的とはどういうことか? 3.1.1 宣言的プログラムの分類 3.1.2 仕様記述言語 3.1.3 宣言的モデルにおいてコンポーネントを実装すること 3.2 反復計算 3.2.1 一般的図式 3.2.2 数についての反復 3.2.3 局所的手続きを使うこと 3.2.4 一般的図式から制御抽象へ 3.3 再帰計算 3.3.1 スタックの大きさの増加 3.3.2 代入ベースの抽象マシン 3.3.3 再帰計算を反復計算に変換すること 3.4 再帰を用いるプログラミング 3.4.1 型の記法 3.4.2 リストについてのプログラミング 3.4.3 アキュムレータ 3.4.4 差分リスト 3.4.5 キュー 3.4.6 木 3.4.7 木を描画すること 3.4.8 構文解析 3.5 時間効率と空間効率 3.5.1 実行時間 3.5.2 メモリ使用量 3.5.3 償却的計算量 3.5.4 性能についての考察 3.6 高階プログラミング 3.6.1 基本操作 3.6.2 ループ抽象 3.6.3 ループの言語的支援 3.6.4 データ駆動技法 3.6.5 明示的遅延計算 3.6.6 カリー化 3.7 抽象データ型 3.7.1 宣言的スタック 3.7.2 宣言的辞書 3.7.3 単語出現頻度アプリケーション 3.7.4 安全な抽象データ型 3.7.5 安全な型を備えた宣言的モデル 3.7.6 安全な宣言的辞書 3.7.7 資格とセキュリティ 3.8 宣言的でない必要物 3.8.1 ファイルを伴うテキスト入出力 3.8.2 グラフィカルユーザインタフェースを伴うテキスト入出力 3.8.3 ファイルとの状態なしデータI/O 3.9 小規模プログラム設計 3.9.1 設計方法 3.9.2 プログラム設計の例 3.9.3 ソフトウェアコンポーネント 3.9.4 スタンドアロンプログラムの例 3.10 練習問題 第4章 宣言的並列性 4.1 データ駆動並列モデル 4.1.1 基本概念 4.1.2 スレッドの意味 4.1.3 実行列 4.1.4 宣言的並列性とは何か? 4.2 スレッドプログラミングの基本的技法 4.2.1 スレッドを生成すること 4.2.2 スレッドとブラウザ 4.2.3 スレッドを使うデータフロー計算 4.2.4 スレッドのスケジューリング 4.2.5 協調的並列性と競合的並列性 4.2.6 スレッド操作 4.3 ストリーム 4.3.1 基本的生産者/消費者 4.3.2 変換器とパイプライン 4.3.3 資源を管理し,処理能力を改善すること 4.3.4 ストリームオブジェクト 4.3.5 ディジタル論理のシミュレーション 4.4 宣言的並列モデルを直接使うこと 4.4.1 順序決定並列性 4.4.2 コルーチン 4.4.3 並列的合成 4.5 遅延実行 4.5.1 要求駆動並列モデル 4.5.2 宣言的計算モデル 4.5.3 遅延ストリーム 4.5.4 有界バッファ 4.5.5 ファイルを遅延的に読み込むこと 4.5.6 ハミング問題 4.5.7 遅延リスト操作 4.5.8 永続的キューとアルゴリズム設計 4.5.9 リスト内包表記 4.6 甘いリアルタイムプログラミング 4.6.1 基本操作 4.6.2 ティッキング(ticking) 4.7 Haskell言語 4.7.1 計算モデル 4.7.2 遅延計算 4.7.3 カリー化 4.7.4 多態型 4.7.5 型クラス 4.8 宣言的プログラムの限界と拡張 4.8.1 効率性 4.8.2 モジュラ性 4.8.3 非決定性 4.8.4 現実世界 4.8.5 正しいモデルを選ぶこと 4.8.6 拡張されたモデル 4.8.7 異なるモデルを一緒に使うこと 4.9 進んだ話題 4.9.1 例外を持つ宣言的並列モデル 4.9.2 さらに遅延実行について 4.9.3 通信チャンネルとしてのデータフロー変数 4.9.4 さらに同期について 4.9.5 データフロー変数の有用性 4.10 歴史に関する注記 4.11 練習問題 第5章 メッセージ伝達並列性 5.1 メッセージ伝達並列モデル 5.1.1 ポート 5.1.2 ポートの意味 5.2 ポートオブジェクト 5.2.1 NewPortObject抽象 5.2.2 例 5.2.3 ポートオブジェクトに関する議論 5.3 簡単なメッセージプロトコル 5.3.1 RMI(遠隔メソッド起動) 5.3.2 非同期RMI 5.3.3 コールバックのあるRMI(スレッド使用) 5.3.4 コールバックのあるRMI(継続のためのレコード使用) 5.3.5 コールバックのあるRMI(継続のための手続き使用) 5.3.6 エラー報告 5.3.7 コールバックのある非同期RMI 5.3.8 二重コールバック 5.4 並列性のためのプログラム設計 5.4.1 並列コンポーネントを使うプログラミング 5.4.2 設計方法 5.4.3 並列性パターンとしての機能的構成要素 5.5 リフト制御システム 5.5.1 状態遷移図 5.5.2 実装 5.5.3 リフト制御システムの改良 5.6 メソッド伝達モデルを直接使用すること 5.6.1 1つのスレッドを共有する複数のポートオブジェクト 5.6.2 ポートを使う並列キュー 5.6.3 終点検出を行うスレッド抽象 5.6.4 直列依存関係の除去 5.7 Erlang言語 5.7.1 計算モデル 5.7.2 Erlangプログラミング入門 5.7.3 receive操作 5.8 進んだ話題 5.8.1 非決定性並列モデル 5.9 練習問題 第6章 明示的状態 6.1 状態とは何か? 6.1.1 暗黙的(宣言的)状態 6.1.2 明示的状態 6.2 状態とシステム構築 6.2.1 システムの性質 6.2.2 コンポーネントベースプログラミング 6.2.3 オブジェクト指向プログラミング 6.3 明示的状態を持つ宣言的モデル 6.3.1 セル 6.3.2 セルの意味 6.3.3 宣言的プログラミングとの関係 6.3.4 共有と同等 6.4 データ抽象 6.4.1 データ抽象を組織する8つの方法 6.4.2 スタックの変種 6.4.3 多態性 6.4.4 引数受け渡し 6.4.5 取り消し可能資格 6.5 状態ありコレクション 6.5.1 インデックス付きコレクション 6.5.2 インデックス付きコレクションを選ぶこと 6.5.3 その他のコレクション 6.6 状態に関する推論 6.6.1 不変表明 6.6.2 例 6.6.3 表明 6.6.4 証明規則 6.6.5 正常終了 6.7 大規模プログラムの設計 6.7.1 設計方法 6.7.2 階層的システム構造 6.7.3 保守性 6.7.4 将来の発展 6.7.5 さらに深く知るために 6.8 ケーススタディ 6.8.1 遷移的閉包 6.8.2 単語出現頻度(状態あり辞書を使用する) 6.8.3 乱数を生成すること 6.8.4 口コミシミュレーション 6.9 進んだ話題 6.9.1 状態ありプログラミングの限界 6.9.2 メモリ管理と外部参照 6.10 練習問題 第7章 オブジェクト指向プログラミング 7.1 継承 7.2 完全なデータ抽象としてのクラス 7.2.1 例 7.2.2 この例の意味 7.2.3 クラスとオブジェクトを定義すること 7.2.4 クラスメンバ 7.2.5 属性を初期化すること 7.2.6 第1級メッセージ 7.2.7 第1級の属性 7.2.8 プログラミング技法 7.3 漸増的データ抽象としてのクラス 7.3.1 継承グラフ 7.3.2 メソッドアクセス制御(静的束縛と動的束縛) 7.3.3 カプセル化制御 7.3.4 転嫁と委任 7.3.5 内省 7.4 継承を使うプログラミング 7.4.1 継承の正しい使い方 7.4.2 型に従って階層を構成すること 7.4.3 汎用クラス 7.4.4 多重継承 7.4.5 多重継承に関するおおざっぱな指針 7.4.6 クラス図の目的 7.4.7 デザインパターン 7.5 他の計算モデルとの関係 7.5.1 オブジェクトベースプログラミングとコンポーネントベースプログラミング 7.5.2 高階プログラミング 7.5.3 関数分解と型分解 7.5.4 すべてをオブジェクトにすべきか? 7.6 オブジェクトシステムを実装すること 7.6.1 抽象図 7.6.2 クラスを実装すること 7.6.3 オブジェクトの実装 7.6.4 継承の実装 7.7 Java言語(直列部分) 7.7.1 計算モデル 7.7.2 Javaプログラミング入門 7.8 能動的オブジェクト 7.8.1 例 7.8.2 NewActive抽象 7.8.3 フラウィウス・ヨセフスの問題 7.8.4 その他の能動的オブジェクト抽象 7.8.5 能動的オブジェクトを使うイベントマネージャ 7.9 練習問題 第8章 状態共有並列性 8.1 状態共有並列モデル 8.2 並列性を持つプログラミング 8.2.1 さまざまな手法の概観 8.2.2 状態共有並列モデルを直接使うこと 8.2.3 原子的アクションを使うプログラミング 8.2.4 さらに読むべき本 8.3 ロック 8.3.1 状態あり並列データ抽象を構築すること 8.3.2 タプル空間(Linda) 8.3.3 ロックを実装すること 8.4 モニタ 8.4.1 定義 8.4.2 有界バッファ 8.4.3 モニタを使うプログラミング 8.4.4 モニタを実装すること 8.4.5 モニタの別の意味 8.5 トランザクション 8.5.1 並列性制御 8.5.2 簡易トランザクションマネージャ 8.5.3 セルについてのトランザクション 8.5.4 セルについてのトランザクションを実装すること 8.5.5 トランザクションについてさらに 8.6 Java言語(並列部分) 8.6.1 ロック 8.6.2 モニタ 8.7 練習問題 第9章 関係プログラミング 9.1 関係計算モデル 9.1.1 choice文とfail文 9.1.2 探索木 9.1.3 カプセル化された 9.1.4 Solve関数 9.2 別の例 9.2.1 数値例 9.2.2 パズルとnクイーン問題 9.3 論理型プログラミングとの関係 9.3.1 論理と論理型プログラミング 9.3.2 操作的意味と論理的意味 9.3.3 非決定性論理型プログラミング 9.3.4 純粋Prologとの関係 9.3.5 他のモデルにおける論理型プログラミング 9.4 自然言語構文解析 9.4.1 簡単な文法 9.4.2 この文法に従う構文解析 9.4.3 構文木を生成すること 9.4.4 限定記号を生成すること 9.4.5 パーサを走らせること 9.4.6 パーサを「逆向きに(backward)」走らせること 9.4.7 単一化文法 9.5 文法インタプリタ 9.5.1 簡単な文法 9.5.2 文法のコード化 9.5.3 文法インタプリタを走らせること 9.5.4 文法インタプリタを実装すること 9.6 データベース 9.6.1 関係を定義すること 9.6.2 関係を使って計算すること 9.6.3 関係を実装すること 9.7 Prolog言語 9.7.1 計算モデル 9.7.2 Prologプログラミング入門 9.7.3 Prologプログラムを関係プログラムに翻訳すること 9.8 練習問題 第2部 特殊化された計算モデル 第10章 グラフィカルユーザインタフェースプログラミング 10.1 宣言的/手続き的方法 10.2 宣言的/手続き的方法を使うこと 10.2.1 基本的ユーザインタフェースの要素 10.2.2 GUIを構築すること 10.2.3 宣言的座標 10.2.4 リサイズ時の宣言的振る舞い 10.2.5 ウィジェットの動的振る舞い 10.3 対話的学習ツールPrototyper 10.4 ケーススタディ 10.4.1 簡単なプログレスモニタ 10.4.2 簡単なカレンダウィジェット 10.4.3 ユーザインタフェースの動的生成 10.4.4 状況順応時計 10.5 GUIツールを実装すること 10.6 練習問題 第11章 分散プログラミング 11.1 分散システムの分類 11.2 分散モデル 11.3 宣言的データの分散 11.3.1 オープン分散と大域的ネーミング 11.3.2 宣言的データを共有すること 11.3.3 チケット配布 11.3.4 ストリーム通信 11.4 状態の分散 11.4.1 単純状態共有 11.4.2 分散字句的スコープ 11.5 ネットワークアウェアネス 11.6 共通分散プログラミングパターン 11.6.1 静的オブジェクトとモバイルオブジェクト 11.6.2 非同期的オブジェクトとデータフロー 11.6.3 サーバ 11.6.4 クローズド分散 11.7 分散プロトコル 11.7.1 言語実体 11.7.2 モバイル状態プロトコル 11.7.3 分散束縛プロトコル 11.7.4 メモリ管理 11.8 部分的失敗 11.8.1 失敗モデル 11.8.2 失敗処理の簡単な場合 11.8.3 回復可能サーバ 11.8.4 アクティブフォールトトレランス 11.9 セキュリティ 11.10 アプリケーションを構築すること 11.10.1 まずは集中,後に分散 11.10.2 部分的失敗に対処すること 11.10.3 分散コンポーネント 11.11 練習問題 第12章 制約プログラミング 12.1 伝播・探索法 12.1.1 基本的考え方 12.1.2 部分情報を使って計算すること 12.1.3 例 12.1.4 この例を実行すること 12.1.5 まとめ 12.2 プログラミング技法 12.2.1 覆面算 12.2.2 回文積再訪 12.3 制約ベース計算モデル 12.3.1 基本的制約と伝播子 12.3.2 計算空間の探索をプログラムすること 12.4 計算空間を定義し,使うこと 12.4.1 深さ優先探索エンジン 12.4.2 検索エンジンの実行例 12.4.3 計算空間の生成 12.4.4 空間の実行 12.4.5 制約の登録 12.4.6 並列的伝播 12.4.7 分配(探索準備) 12.4.8 空間の状態 12.4.9 空間のクローン 12.4.10 選択肢を先に任せること 12.4.11 空間をマージすること 12.4.12 空間失敗 12.4.13 空間に計算を注入すること 12.5 関係計算モデルを実装すること 12.5.1 choice文 12.5.2 Solve関数 12.6 練習問題 第3部 意味 第13章 言語意味 13.1 一般的計算モデル 13.1.1 格納域 13.1.2 単一代入(制約)格納域 13.1.3 抽象構文 13.1.4 構造的規則 13.1.5 直列実行と並列実行 13.1.6 抽象マシンの意味との比較 13.1.7 変数導入 13.1.8 同等性の強制(tell) 13.1.9 条件文(ask) 13.1.10 名前 13.1.11 手続き抽象 13.1.12 明示的状態 13.1.13 by-need同期 13.1.14 読み出し専用変数 13.1.15 例外処理 13.1.16 失敗値 13.1.17 変数置き換え 13.2 宣言的並列性 13.2.1 部分停止と全体停止 13.2.2 論理的同値 13.2.3 宣言的並列性の形式的定義 13.2.4 合流性 13.3 8つの計算モデル 13.4 よくある抽象の意味 13.5 歴史に関する注記 13.6 練習問題
これまた横なんだけど、ディジタル音声ってやつは振幅方向について完全にディジタル化されているけれど、時間軸方向は結構アナログライクに伝達されている。
時間軸の刻みを示すクロック信号をデータに重畳して運んだり機器内部で分離したりを繰り返しているうちに、だんだんうねり出してくるんだわ。また伝送時に「1」と「0」が遷移するときのエッジが鈍って、「1」「0」を判別するしきい値をまたぐ時間がずれてくるのも原因だったりするといわれてる。
PCMディジタル音声は時間軸がサンプリングレートに従い正確に刻まれることを前提に再生音声の正しさが担保されているので、時間方向に揺れる(位相雑音とか呼ぶ)とディジタル→アナログ変換したときの再生波形が歪む。
ほれ、1ビットしかなくても時間方向に振幅の大きさを可変させるとアナログ量を表現することができると言うでしょう。PWMとか。あれみたいなもんで、位相雑音が音となって出てきてしまう。
どれだけ時間軸方向に揺れると下位ビットが潰れたのと同じ影響が出るかというのは計算で出せるんだけど、ソース出すのはめんどいのでパス。確かテキサス・インスツルメンツがそんなこと書いてたねぇ。
(24bitくらいになると日常的に下位数ビットが怪しくなるレベルで影響が出てるような、そんな覚えがある)
ま、気にし出すとキリがないので、コストパフォーマンスの合う範囲内で追及を止めておくのが実用的でよろしいと思うんだけど。
でもPCM270x、てめーだけは許さん。ディジタル出力のジッタが酷すぎる。あれは「ディジタルだったら音変わらない」と言ってる奴が泣いて許しを乞うレベルに達している。
http://anond.hatelabo.jp/20101125170955←このURLをクリックすると、「彼女が死んだ話」という日本語で書かれた、小説らしきものが読める。
思うところは人それぞれだろうから、僕もこれから彼女が死んだことを書き綴ろうと思う。
僕は生まれも育ちも同じ県で、地方の市立小学校に通い、そのまま市立中学校に進学した。
僕は、友達がするから、という薄い理由で吹奏楽部に入り、黒いから、という浅い理由でクラリネットを選んだ。オーボーは先に取られた上での、消去法だ。金も銀も好きじゃない。だいいちあすこの喇叭は緑青がびっしりで、磨きに失敗して管体は凸凹し、リペアに頼らない修復をしたおかげかバルブがありえない方向に曲がっていた。それでもあれは死んでないらしく、バズィングを終えた後マウスピースを填めて息を吹きこむと、ぼへーという気のない音が部室に響いた。
さて、吹奏楽部には定期演奏会というものがある。いわゆるおけいこの成果を、街の皆様方にアピールしようというわけである。しかしそれは建前であり、実際のところは街のお店から広告費をせびり、部員の家族うちで盛り上がろうという、極めてクローズな発表だ。広告主もたかだか三年むすこむすめがその部活に在籍していたというだけで、今後十数年、あいや数十年集られることになるとは、まさか夢にも思わなかったに違いない。
定期演奏会とはまじめなコーナーとふざけたコーナーの二種類楽しめる、ニコイチのようなものだ。先述したよれよれの金属体が、ぼえーとむせぶ、ゆるゆるなたいこが、どぅゎんどぅゎんと悲鳴をあげる。ニコイチでオトクな気分になろうとしても、こんな音では身内とて地獄であろう。
その定期演奏会では大抵、三年生のひとりひとりがソロのようなものを任されるのである。ソロのようなもの、というのは厳密にはソロではない、みんなで吹くところを無理に一人で吹かせたり、挙句には前に立たせて、キュプーと吹かせるのだ、たまったもんではない。足りないならば音楽の加工さえ厭わぬとは、正に儀礼、避けては通れぬというものだ。
では、実際私はどうだったか。
クラリネットは全体で10人からなるが、なんとその10人分を私一人に押し付けたのだ。一人で10人分の仕事をしろ、というのである。どんな馬力だ。
だいたいクラリネットというのはそんなに音を重ねても重ねた人数だけ音が増幅されるわけではない。いや、重ねただけ共和せず、うわあんうわあんという不快な耳障りばかりだけが気になるようになるだろう。そんな楽器なのだ、クラリネットというものは。
というわけで、私は一人で揚々とステージの前に立ち、バックバンドのきちゃない演奏に合わせて、これまたきちゃない、でも聴きやすい演奏をしたわけだ。
で、その時にどうやら僕に惚れてしまった後輩がいたようで、演奏会が終わってから告白され、付き合うに至った。これが10年前のことである。
これは先日の話だが、その彼女の葬式を執り行なった。喪主は彼女の兄である。彼女は白血病で亡くなり、僕にはどうすることもできなかった。来年には結婚しようという、ながい交際も一区切りするかしないか、といったところだ。
彼女は高校、大学と付き合いを重ね、別な学校に行っても、別な地方に進んでも、毎日の便りは欠かさなかった。彼女にだけはディジタルな年賀とは別に、葉書に依る絵と言葉を惜しまなかった。どうやら親にはバレていたようで、手段を変えてくれとメールで痛切に頼まれたものの、僕はそれをしなかった。思えばある意味で常識に欠けた配慮だった。
彼女の容態が不安定になったのはつい一昨年のことであるが、大学四回生で、卒業論文を控えていた僕はそれでも彼女の見舞いに時間を割いた。夕日を背景としてこちらを向く彼女は美しい。彼女の一挙手一投足が僕の人生の肥やしとなっていたのは言うまでもない。
しかしもう彼女はいないのだ。僕も先月親会社の倒産の憂き目に遭い、わずかばかり用意された最後の賃金を受け取り、それでなんとか首の皮一枚繋がっている。先に逝った彼女は僕に死んじゃダメ、とムチャクチャな約束をさせた。彼女のために生きるというのもわからないでもないが、僕は僕だ。僕のやりたいようにやる。
そこで早速駅から降り、歩いて十分とかからないおっぱいパブというところへ足を運んだ。彼女は胸が平均的で、乳首が大きく、吸いついていたとき、揉んでいたとき誠に幸せだったのだが、そのパブは誠に僕のささやかな幸せを叶えてくれた。
バカヤロウ、満たされれば誰でもいいのか、と言われるかもしれないが、けしてそういうことではない。あくまで僕のイマジンを促進してくれるために通うのであり、眼をつぶったとき、そこにいるのは間違いなく彼女なのだ。脱線などしようものか。バカヤロウはお前というものだ。
ディジタルカメラや携帯電話などの情報家電に広く採用されている。」というのは本当に正しいのか。
オイラの調べた限りでは坂村さんやトロン協会は仕様制定をメインとしているし、トロン協会が実装しているものもあるが、決して坂村さんが作ったのではないのでは。
まあ、詳細はオイラには分からないのでオイラの間違いかもしれないけど。
ウインドウのスタイルもLunaかクラシックスタイルに似せてあるだし、
ブラウザの「戻る」「進む」ボタンが緑色の円に白く矢印がかいてあるものだし、
メーラー画面はOutlook Expressっぽいし、
(以下略)