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2021-04-03

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YouTubeで「中学生から分かるAI数学講座」……で紹介されていた動画を開いてみたが1000弱のブクマを集めている割に再生数数百止まり

2020-03-26

今の物流って数理最適化されているのだろうか

棚が空になって時間がかかっていたりする。

兵站大事といわれるが、中の技術としてはオペレーションリサーチという数理最適化問題だ。

数理モデル過去の実績と違っているとか、そういう話をきかないので気になった。

2020-02-19

革靴の沼にハマりつつあるハードウェアエンジニア備忘録

最近増田で革靴が盛り上がっててとっても嬉しい!

https://anond.hatelabo.jp/20200203232919

https://anond.hatelabo.jp/20200218234717

お金の掛かる趣味なので、友人には公言できないからね。値段を言うと確実に引かれてしまうよ。いい機会なので、一介のエンジニアエドワードグリーン(EDWARD GREEN)のMTO(Make to Order:個別受注生産)に手を出し始めるまでの革靴遍歴についてまとめてみようと思う。ちなみにグリーンのMTOは、日本でオーダーすると25万円くらいの高級品。これを連発することになるだなんて誰が予想できただろう?

本格靴のデビュー

初めて買った本格靴はトリッカーズ(Trickerʼs)のBOURTON(バートン)だった。ちなみに “本格靴” って言葉バズワードなので定義はないんだ。自分は “グッドイヤーウェルト製法で作られた靴” という意味で使ってる。

社会人1年目のボーナスで買ったから8年前かな。当時は日本直営店が無かったから、渋谷にある革靴のセレクトショップ “トレーディングポスト” で購入した。本格的な夏を迎えた蒸し暑ーい日に、現金7万円を財布に入れて電車に揺られてた。靴に7万円だなんで自分はどうかしてると思って、心臓バクバク脈打ってたのを覚えてる。高級靴店に汗だくはマズいよなーと思って、お店近くのファミマで涼んでた。汗が引いたら、ついにトリッカーズとご対面。第一印象は「かっこいい!!」だった。これまでの雑念はついぞ忘れて、迷わずに買った。スーツは着ないしTシャツOK職場だけど、雨の日以外は必ず履いてた。新社会人自分を大きくみせてくれる相棒だった。

のちに、革靴は一度履いたら2日間は寝かせた方が良いことを知った。革靴は水分をよく吸収するからね(だから、もちろん木製のシューリーを入れるんだ)。そして相棒が寝ている間、僕のテンションを上げてくれる2足目の靴を探すことになった。この頃から革靴の沼に片足を突っ込んでいたのかもしれない。

イギリス靴を眺めはじめる

初めての本格靴にトリッカーズを選んだ理由は、 “ロイヤルワラント” に認定されているためだった。これは英国王からメーカーに送られる認定制度で、 “所定の評価基準を満たす品質がありますよ” という指標になる。ただ当時の自分品質なんて気にしていなくて、「ロイヤルワラント!?かっこいい!!」とだけ思ってた。007ボンドとか、シャーロックホームズが纏ってるような英国紳士の装いが大好きなんだ。そんな彼らが愛用するチャーチ(Church's)やクロケットジョーンズ(Crockett&Jones)に手を出すのは自然な流れだった。

この頃から伊勢丹新宿のB1F、丸の内ブリティッシュメイド表参道チャーチ路面店にヴァルカナイズロンドンなど、イギリス靴が置いてあるお店に月一くらいで顔を出すようになった。モデルを眺めてると「これ、最高級靴読本で見たやつだ!!」となることもあって、顔のニヤニヤが抑えられなかった。イギリスはもともと家具とか鞄とかを親子世代に引き継いでいく文化があるらしい。靴になると “子に引き継ぐ” のは難しいけど、それでも一生モノとして使えるように、靴底を張替えられるように手間をかけて作られてる。“一生モノ” っていうのが靴業界セールストークなのか今はまだ分からないけど、自分にはとっても魅力的に映ってるんだ。

イギリス靴を集めはじめる

2足目に選んだのはチャーチのDiplomat(ディプロマット)だった。トリッカーズのBOURTON(バートン)がアメフト選手だとすると、Diplomatはその名の通り外交官のような落ち着いた雰囲気。高い買い物になるので悩んでたけど、チャーチ過去に扱ってた伝説ラスト“73” の限定復刻モデルということで、頭の中では両親に「こんな自分でごめんね……」なんて謝りながら、勇気を振り絞って買ったのを覚えてる。トリッカーズのような質実剛健さはないのですっごく丁寧に扱ってた。ゲリラ豪雨に遭った日なんて、靴をその場でぬいで抱えてたから今思い出しても恥ずかしくなる。後述するようにもうお別れしてしまったけど、今この瞬間でも同じ行動をとったと思う。それくらい大事だった。

これの経験トラウマになって3足目にはクロケットジョーンズのPembroke(ペンブローク)を選んだ。グレインレザーになっているモデルだったので、多少の雨でもへっちゃら!これで雨の日も晴れ日も、(病めるときも健やかなるときも笑)革靴と一緒だー!なんて思って一人でテンション上がってた。

うそう、イギリス靴ってモデル(型番)が人物名や地名になってるんだよね。英数字の羅列よりも愛着が湧くし、ある界隈では擬人化されてるとかされてないとか……も納得だね笑

ラスト(木型)

チャーチのくだりでも書いた “ラスト” って何だ?って思うよね。ラストというのは靴製造で使う木型のこと。職人さんはこのラストに革を被せて靴型を作ってるんだ。ラストの形状がそのまま足を入れる空間の形状になっている。だからラストの種類は革靴を選ぶ上ですっごく重要パラメータなんだ。ただ、例えばチャーチだったらDiplomat(ディプロマット)はラスト173、Burwood(バーウッド)はラスト81、って具合に各モデルと紐付いてることが多い。なので、自分の足型には81ラストが合うのに、モデルとしてはDiplomatが欲しいよーっていうときは、困る!笑 (こんな悩みも、のちにエドワードグリーン解決してくれるなんてびっくりだよね。)

サイズに悩み始める

本格靴のサイズ表記には、一般的サイズに加えて “幅(ウィズ)” と “ラスト” が併記されている。サイズウィズよりも大事なのがラストで(ラストはもう大丈夫だよね?)、自分の足型に合ってないと僅かな空間ができたり、小指の先が少し押されたりする。つまり既製品で満足するためには、この3つの組み合わせが足型にピタリと一致しないといけない。加えて本格靴は中物がコルクでできているので、しばらく履くと形状が変化する。つまり自分に合ったサイズを見つけるという行為は、トンデモい組合わせ最適化問題を解くようなものなのだ

一度「このサイズ、足型に合ってるのかなあ?」と思い初めたが最後、喉に刺さった小骨のようなもので、一日中違和感を感じるようになった。伊勢丹阪急で仲良くなった店員さんに相談したところ、自分は甲高幅広の日本人系でおまけに左右の足幅が数ミリ違うので、完全に合うサイズを見つけるのは至難の業と診断された。それならチャーチクロケットジョーンズ、チーニーから主要ラストモデルを集めるぞ!とおかしな発想をしてしまい、最終的にチャーチの81ラストが一番合う!と結論するまで本格靴を10足も買うことになってしまった。

出会い

話はここでは終わらないんだ。ある出会いきっかけに、思い入れのあるトリッカーズのBOURTON(バートン)を残して、集めたイギリス靴を全て処分してしまった。それは革靴界の老舗名門エドワードグリーン(EDWARD GREEN)との出会いだった。価格20万近いので、文字通りこれまでの本格靴とは価格が1桁違う。もともと手が届かないと思ってたんだけど、妻とフラフラ散歩してたとき、気になって直営店に入ってみたんだ(高いから買うつもりはなかったけど、革靴ってこんなに素敵なんだよーって言いたくて、少し背伸びしたのは内緒ね笑)。そのとき僕が履いてた靴はクロケットジョーンズのISLAYアイラ)だった。007スカイフォールボンドが履いてたことで有名で、とっても鼻高々だった。エドワードグリーンの靴にも引けを取らないかっこよさだと確信していた。ただ、CADOGAN(カドガン)のラスト202を試着させてもらったとき、かっこよさより大事なことに気付いたんだ。CADOGANに足を入れ進めると、行き場を無くした空気圧縮されて、ぷしゅっと踵から抜ける音が鳴った。そして、右足の土踏まずから甲を回って右小指まで滑らかにまれ感覚があった。極めつけにヒールカップは僕の小振りな踵をしっかりと掴んでくれた!すぐに「これだ!!」と思った。妻の手前、さすがに即購入はできなかった。「なーに言ってんの!買わないでしょ笑」と言われるのがオチだった。そして1週間後、またお店の前に立っていたのはみんなの想像通りだ。

疑念確信

エドワードグリーンラスト202との出会いは、サイズに悩んでいたこれまでの自分肯定してくれるようだった。これまで集めたDiplomat(ディプロマット)やPembroke(ペンブローク)といった本格靴は、僕の足には合わなかったけどとっても魅力的な靴だった。もっと履いてくれる人の元で大事にされて欲しいと思って売ることにした。処分した後は胸にポッカリと穴が空いたようだったけど、あの子達を想うと不思議と寂しくはなかった。少しずつあの子達のいない生活に慣れ始めた頃、胸の中には黒くモヤモヤした霧がかかっていた。それは、ジョンロブ(JOHN LOBB)やガジアーノ&ガーリング(GAZIANO GIRLING)は果たしてどういったフィッティングなんだろうというものだった。この頃の自分は、大事な靴をまた手放すことになるんじゃないかって、まともにエドワードグリーン直視できなかったように思う。

すぐに銀座三越ジョンロブのCITY2(シティ2)とWILLIAMウィリアム)を試着しにいった。エドワードグリーンと同じ衝撃だったなら、その場で買う決意をしていた。値段をどうこう言っている精神状況ではなかった。結果、どうサイズ調整しても踵が緩かった。次に表参道のトレーディングポストでガジアーノ&ガーリングST.JAMESセントジェームズ)を試着させてもらったけど、幅広な自分の足にはとっても窮屈だった。

全てが報われた気がした。僕の足にはどんな高級靴よりも、エドワードグリーン202ラストが合うって確信した。今まで積み上げてきた経験無駄じゃなかったんだよって、別れた靴達が言ってくれた気がした。ST.JAMESを履きながら、泣き笑い顔をしてたか店員さん驚いてたんじゃないかな。

そしてMTO

エドワードグリーンの良いところは、モデル複数ラストが割当てられているところなんだ。だから、「モデルはCHELSEA(チェルシー)にして、ラスト202にしよー。」なんてことができるんだ。例外はあるけどね。そうこうしてるうちに、エドワードグリーンが4足になっちゃった。もちろん全部ラスト202だし、雨用に “ユタカーフ” っていうオイルドレザーを使ったモデルも揃えちゃった。雨の日でもグリーンを履きたいっ!!

ただモデル毎に推奨ラストっていうのがあって、それを満足しない組み合わせだとMTO(セミオーダー)になる。僕はとってもGalway(ガルウェイ)っていうモデルが欲しかったんだけど、なかなかラスト202で販売されないのでオーダーしてみることにした(もちろん、雨の日でも履けるようにユタカーフで頼んだ笑)。日本価格を聞いたらsurcharge込みで25万円!うちは子どももいなくて共働き、おまけに妻は革靴を理解してくれてるから払うことはできるんだけど、少し尻込みした。8年前のように、靴に25万円だなんで自分はどうかしてると思って、心臓バクバク脈打ってた笑 念のため、モデルについて過去に問い合わせていたロンドン本国のsales担当メールしてみたら、関税込みでもずっと安い!ということでロンドン本国にオーダーしてみることにした。彼とはすごい気が合って、2モデルもオーダーしちゃった!ここまで来て、増田に “革靴” の文字があったかビックリしてこれを書いてるよ。

これから

エドワードグリーン出会ってからとっても散歩が増えた笑 一緒に歩く時間が本当に幸せなんだ。けど最近、革靴の個体差が気になってる。本格靴には手作業工程があるから職人さんの “くせ” からくる数ミリオーダーの僅かな偏りがある。気にしたくないんだけど、ちょっとだけ気になる。この先にあるのはフルオーダーのBespoke(ビスポーク)なのも分かってる。去年の年末時点で、これ以上ないくら最高峰ジョンロブとガジアーノ&ガーリングのBespoke価格は6500ポンドと5000ポンド今日時点のレートだと933533円と718102円。革靴は怖い。時計とかと違って、最高級品も手が出せちゃうんだ。。。

さいごに

ハードウェアエンジニア全く関係なくてごめんね!!時間を忘れて書いちゃった。革靴ありがとう!これからよろしくね!

2020-02-08

プログラマー行政する町を作ったらいいんじゃない

行政技術がわかってないとか、公務員効率が悪いとか、何年も前から言われている。

ならプログラマー行政すべて固めた町を作ってみたらどうだろうか。

技術お金を出さないっていうのであれば、予算作る側にプログラマーがなればいいと思う。

そこで実績作れば国も変わっていくだろうし、実績作ればロビイングもしやすくなるだろう。


教育プログラマー改革していけばいい。人数集まれ教職免許持っている人もいるだろうし。

香川スマホ禁止をするよりも、もっといい選択肢子どもたちに与えられるはず。

子供への税金投資が少ないなら増やしたらいい。


交通渋滞最適化問題解くように解決してくれる住みやすい町になるはずだ。

2019-08-12

IT関係ってこれから本当に売上伸ばすことに貢献するのか

IT企業のみで見ると伸びるのだろうが、客の業界パイが増えないといけない。

変わることが大事だっていうのだけど、全体としてのパイが増えてるのか…。

IT関係を全く使ってないところから使い始めたら売上が伸びるってのはわかる。

人が労働していない時間帯にもアウトプットが出せて売上が伸びるのもわかる。


ラズパイが凄いというが、レーザー変位計とモータ制御ナノレベル単位制御する方法Web業界提供してくれるわけではない。

物を動かすという時点でガクンと効率を上げられない。上げる手法に取り組んでいる人が少なくなる。


コミケの入場最適化すら対応できていない。

そもそも人の流れのデータはあるが、電車運送などから最適化問題として解こうとしてる人がいるのか?)


2018-10-12

機械学習は、まるで理解されていない

anond:20181012093212

AIの仕組み自体人間能力を遥かに超えたものかもしれないし、それによって社会利便性を更に向上させるものであるかもしれないけれど、そのAIを設定するのは人間だということ。

その人間男性優位社会で育ってくれば当然男性優位AI爆誕するんだし、

AIを扱う人間競争を勝ち抜いた一握りのエリートばかりだったら、

当然AIは一握りのエリートに偏ったエリート優位AIになるのだから

リンクしたアマゾン採用AIの件を含めて、機械学習の仕組みを理解してるとは思えない。AIに対する現状の理解として、この表現はありえない。

id:fujii_yuji 機械学習の仕組みをご存知ないようですね。Amazonのは過去データからそうなったのであって、設計者の思想が反映されたのではないでしょ。 > "当然男性優位AI爆誕する(略)AIは一握りのエリートに偏ったエリート優位AI"

id:fujii_yuji さんは、概要理解しておられる様に思える。ブコメを見る限りで言えば、はてなー理解度は1割程度といった感じがするけど、本当はもうちょっといるかも。

機械はひらめきは獲得していない。

機械は未だに設計に従って自発的に成長し新たな発明を行う様な、いわゆる、ひらめきは獲得していない。今のAIと呼ばれているものは、学習したデータを参考にして、入力されたデータに対して最適な分類を行うことが出来るという程度の物。

モーリス・コンティ: 直感を持った人工知能が生み出すすごい発明 | TED Talk

例えば、この動画を見て欲しい。オブジェクト設計するコンピュータが行うのは、与えられたアルゴリズムに従って答えを出す事だけだ。どんな形にしたいのかという目的、どんな材料を使うのかという制約、それを与えられると、高い強度とより少ない重量で目的を達成しろという最適化問題を解く。結果として、その答えが人間が持つ常識を裏切る答えを出した事に対して「直感を持っている」と言っているにすぎない。アルゴリズム作成した研究者には、常識的な設計を裏切る答えも、理解できるものであり納得のいく答えでしかなかったはずだ。

将棋人工知能が行う計算とは何か?既存棋譜を大量に予め学習し、現在進行中の将棋の盤面上で起こり得る可能性のある駒の配置パターンを1手1手進めながら、棋譜と照らし合わせ、一手ごとに勝ちやすさがどの程度高まっていくか?を計算する。研究者は、盤面に表れる駒の並びを、どの様に評価するのか?駒を動かすごとに増えていく全てのパターンから、どこまでを用いて、何を捨てるか、評価選択を行うアルゴリズム機械に与える。その結果として現れた奇想天外な一手も、研究者にとっては蓋然性の高い答えでしかない。(あくま一般的人工知能の話だが)

ポリコレ科学を歪める

完全に想像しかないが、アマゾン採用AIは、10年分の採用者の履歴書の中から学歴や経歴、職務内容、スキルなどの性別依存しない情報採用後の実績を学んだのではないか研究者馬鹿ではないから、初めから性別情報など使っているとは思えない。これまで採用した人物男性が多かったことは間違いなく影響があったという事は言えるが、可能な限り男女ごとのサンプルサイズの差に引っ張られる事なく、性別には中立な結果を出すように、用いるべき学習データアルゴリズム設計していると予想する。それでも、性別を隠されたある個人履歴書から採否を判定した時に男性優位の答えを出したのは、活躍する社員男性が優位になる傾向があったということ。その現実ポリコレとの間で齟齬をきたした場合に、計算結果としては蓋然性の高い納得できるものでありながらも、不誠実な結果と言われてしまった研究者の悔しさはいかばかりだっただろうか?

女性が優位になる様にアルゴリズムを作り直すときに、自分科学者として真実に背を向けた事を理解したはずだ。にもかかわらず、どれほど女性優位のバイアスをかけてもAIが正しい答えを求める以上は男性優位の結果は覆らない、とマネージャー判断して、非難を避けるために開発を停止した時の、その悔しさは想像するに余りある

この件で、改めて、ジェンダー論は滅びろと心から思った。科学者には、政治的正しさではなく、真実を追求させてくれ。科学とは時に残酷なほど正しいものだ。

修正、補足事項

steel_eel 日本語ニュースで書いてたか知らんが、英語の方でみたが『××女子大学』『女子××部部長』とかを低評価してたみたいで、わりとダイレクト性別を他の手がかり(というほどでもないか?)から判断して下げてた模様。

情報ありがとうございます徹夜明けでして、ソース未確認で書いてますので、適当な事をいいますすみません

もしも学習データに、女子○○部長、というデータが入っていた場合マイナスにする様なアルゴリズムを入れていたとは考えにくいです。というのは、そうであれば性別のものを負のファクターにする方が早いです。ですので、他の素因でマイナスにせざるを得ない(不採用だった、あるいは解雇したなど)人物女子○○部長情報が結びついてしまったのでしょう。つまり現実採用では女性である事をマイナス評価せざるを得ない様な学習データになっている、それを修正しようと思うと、女性データのもの学習データから除外するしかないですが、そんな事をすれば、アマゾン女性の居ない世界仮定しなければ女性採用できないという、矛盾にぶつかってしまますね。

これではなく、入力情報女子という単語が入っている場合に直接マイナスした場合。前述の理由性別のものマイナスにしたのと同等でしかなくなります。これなら修正は容易ですので、そうではないでしょう。おやすみなさい。

uncorrelated サンプル数ではなくサンプルサイズでお願いしま

サンプル数警察!!

ごめんなさい。ふざけました。修正させていただきます

2018-10-11

情報工学 CG分野の業績事情修正在り】

http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521

https://anond.hatelabo.jp/20181010122823

私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。

はじめに

CG分野の研究は、大雑把に分けると

というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者現在ドワンゴリサーチ主幹しておられる西田先生でしょう。

論文事情

国内ですと画像電子学会VCシンポジウムといった会議雑誌投稿しますが、国内への投稿はあまり重要視されていないという現状があります。では、どこへ投稿するのか?といいますと、Siggraph (Asia) 、 Eurograph、Pacific Graphics などの主要な総合会議になります。主要会議については、インパクトを重視する面もあるのですが、各ジャンルで、例えばレンダリングではEGSRなど、主要な国際会議と同等レベル難易度とみなされる会議があり、これらの専門ジャンル分派会議総合会議よりは多分に理論的な研究が発表される傾向があります。最も評価が高いのは主要三会議ですが、それらでの採択が無理なら、再実験修正したのちに、ランクを落として投稿し、より注目度の高い会議での採択を目指します。

CG論文は、ACMデジタルライブラリーに公開されるほかは、殆ど場合は著者の一人がプレプリントを公開する慣習がありますACMのみですと会員登録をしていない実業界の人の目に触れにくいという事情が影響しているのかなと。SiggraphとEurograph及び主要な分会を除いては、基本的には国際会議で発表された論文は、Proceedingになります基本的にはというのは、その中の優れたもの何報かはジャーナルに採択されることもあるからです。またジャーナルに直接応募する事も出来ますが、ジャーナルへの投稿会議への投稿よりも時間を要する事情もあって国際会議投稿する人が多い様です。当然ですが、これらは全て査読されます。何度もリジェクトされます・・・

https://www.eg.org/wp/eurographics-publications/cgf/

https://www.siggraph.org/tags/tog

一般的論文のページ数は1ページ両面印刷 2段構成10P程度です。とても短いですが、短い分だけ綺麗に纏める能力が問われる事になりますし、一言一句と言えども無駄にできない厳しい調整を繰り返して執筆します。

主要会議は下記のリンクに纏められていますリンクから論文も見れますので、ご興味があればどうぞ。

http://kesen.realtimerendering.com/

論文雑誌とIF

CG業界における最高峰雑誌は、ACM Transactions on Graphics で、IFは 4,218となっています

次いで重要なのが、

IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics でIFは 3.078。

Computer Graphics Forum でIFは 2.046。

ieee computer graphics and applications で、IFは 1.64と続きます

残念な事ではありますが、CGではIFが1.0を超えるジャーナルは少ないので、研究者の多さに比較して掲載枠は少なく競争は非常に激しくなっています。これもジャーナルよりは、それと同等に評価されるトップカンファレンスの proceedingにする理由かもしれません。

業績事情など

学位の取得難易度は、理工学系では高くない方だと思います博士を取る過程要求されるのは、雑誌ないし高レベル会議のproceeding 2報というのが観測範囲での相場です。国内会議への投稿や、査読なし投稿、講演資料などを含めると5本程度はある感じになるのではないかと思います博士を獲得するまでにかかる時間は3年となっています。それより長くかかる人も、短く終える人もいますアカデミックポストは常に足りない状況にあり、非常に優秀な研究者結構苦労してるように見受けられますが、産業界就職する場合は非常に簡単です。

CGをやる上で必要になる数学物理は、基礎科学分野では学部時代にやる様な初歩的な数学物理です。最適化問題を解くことが多くなる関係最適化数学についてはよくやっておいた方が良いようです。この辺りはジャンル関係なく一通り勉強しておく必要があります数学物理勉強量は、基礎科学分野よりも多くはない分、情報系のアルゴリズムに関する基本的理論プログラミングによる実装能力問題になります研究の為には比較対象となる研究を数本程度自分実装したりする必要がある上に、バグを出せば致命傷になるという点が実装力の高さを要求する理由です。優秀な学生は、そこらの社会人よりも優秀という事は珍しくなく。プロコンレッドコーダー日本20人程度らしい)を持っているという様な人もいます

一本の研究を終えるのに読みこむ論文は、20~50、自分実装する研究が 1~3、という量になると思います斜め読みするものまで入れると、その倍くらいでしょうか。物理学と比べると明らかに楽ですね。

レンダリストはスタープレイヤー

CGでは、どのジャンルを選ぶかで博士の取り易さに差はないように思えますが、レンダリング分野は先鋭化しすぎていて、既存研究キャッチアップして実装し、自分研究を行うまでの間に膨大な努力必要とする上に、光学的にみて正しいのか?(追記: 実際に物体に光を当てた場合に得られる画像ないしデータは、計算によって得られた結果と等しい物になっているのか? )という様な厳しい評価を受ける傾向があり、(CG系の)他分野に比べて業績を出すのが大変だと思います研究者の中には10年以上に渡って育てて来たレンダリングエンジンベース研究を行う為に新参との差が大きいのです。そういう意味で優れた研究者師事する事が非常に重要と言われています師匠エンジンを持ってますので)。最近深層学習との組み合わせも増えてきているので、勉強量は非常に多いジャンルだと思います。その分、ゲーム映像分野で花形であり就職の際には引く手あまたになります

流体は希少研究

近年、流体シミュレーションや弾性体シミュレーションは、新規性を出すことが難しいジャンルの一つと言われていて、トップカンファレンスでは採択本数が多くはありません。テーマ選びが難しい分野だと思いますリアルタイムシミュレーションが難しい分野なので、ゲームなどでの応用を狙ったリアルタイム化の研究などが学生には人気がある様です。リアルタイム化すると理論的には正しくない、という様な齟齬が生まれる事が難しく、その折り合いの付け方に肝があるようです。レンダリング同様に就職に強い技術でしょう。流体力学や有限要素法などの知識特に必要しますが、定型化されている部分があるのでキャッチアップはレンダリングよりは容易と思います

モーション研究実用性が高い

モーションとはどんなものか?というと、ゲーム映画などで使われるキャラクタ動作アニメーションの事です。行われる研究はすぐにでも実用化できそうな研究が多く、実際に企業ディズニーなど)での研究成果が発表されることも珍しくはありません。髪の動作研究なども、モーション研究テーマの一つです。これも就職するなら強い分野です。特定数学物理依存せず、基本的数学知識全般必要します。例えば衝突を考慮するならば力学を使うというような感じです。

形状解析および形状処理は需要が弱い

かつてはCADなどで流行りのジャンルだったのですが、CAD研究が下火になったこともあり、現在は傍流の研究です。ただ形状解析の研究は、テクスチャ展開などCG必要技術を支えるものではあるので、現在も一部の研究者によって行われていますゲーム映画で使うLODを作成する技術も、この分野の成果の一つです。他にはMR赤外線センサーから取得した点群を形状に変換するといった場面で研究が役に立ちます就職という観点から見ると、企業から需要は少ないかもしれません。微分幾何と一部は位相幾何特に必要となる知識です。

画像処理は奥深い伝統ジャンル

画像処理画像認識系の会議へ行く事も多いのですが、近年、注目を浴びているのは、深層学習と組み合わせることで、ラフな線画をプロが書いた様な鮮明な線画に自動的に置き換えたり、また無彩色の画像に彩色する様な研究です。特に必要とするものはなく広く知識必要します。部分的には、色空間多様体と考える様な研究もあったりするので、位相幾何学をしっていないとというような事もあります伝統のある研究ジャンルだけに、問われる知識も広範です。画像認識系の研究にも精通している必要がある為、論文を読む量は多いでしょう。

追記 論文評価査読

基礎科学系では疑問視されることはないと思いますが、学科としての歴史が浅くかつ実業に寄った分野なので、論文評価はどうなってんの?という疑問があるかと思い追記します。

査読の際に問われるのは、手法妥当性です。先行研究との比べて何が改善されているか理論的にそれは正しい計算なのか?といった事を主に問われます情報工学のCG分野も科学ですので、先行研究との比較データを集め、解析的に、何がどの程度良くなっているか?を記述します。また、各研究基本的知識として使っている基礎科学系の知識にそって、理論的に研究手法が正しいものであるかも厳しく見られます査読によって疑問を示された場合一定反論期間を与えられます

研究者査読を通過するために、動画プログラムコードなど、再現性を示す資料を合わせて提出することで、査読者を納得させる工夫を行います。時には論文のものよりも追加提出資料のボリュームが大きくなるという事もあります。というか、それが常でしょうか。

自身研究も含めて既存研究は、後発の研究者によって実装され検証されます。上手くいかなければ質問を受けるし、疑問を提示され、後発の論文批判を受けることもあります。そうならぬように、実装したものを公開している研究者もいます。親切な研究者であれば、比較に使うと言えばコード実験に用いたデータをくれることもあります

以上のような仕組みによってCG系の論文研究としての質を保っています。地道で厳しい基礎研究ではなく、実業に近い応用的な研究なので、すぐに企業で使われる事も多く、それも研究妥当性を証明する一つの手段となっています

さら追記 間違いの修正

sisopt 結構りあると思う。SIGGRAPH(Asia)論文はTOGに自動的に載るし、TOGに載った論文SIGGRAPH(Asia)での発表権が与えられるからそれらは同等

これはその通りです。誤った情報を書いてしまい、失礼しました。業績要件については私の知ってる方を含めての狭い観測範囲ですが、なるべく高いレベルで 2報という方が多いようです。全大学ではないことはご了承ください。ご指摘いただきありがとうございました。

2018-09-28

anond:20180919164125

ボクも大学受験私立文系型の勉強しかしていなかったので,大学はいって数学をやり直しました.高校ちゃんとやっていないのなら,日本人が書いた教科書じゃなくてアメリカ大学学部教科書翻訳)がいいと思います特に経済学用の数学教科書がとっつきやすいかも(事例としても経済経営問題がでてくるし).古いですが私が学部生の時に使ったのは数学では次の2つです:

G.C.アーチボルド (著), リチャード・G.リプシー (著), 作間 逸雄 (翻訳)『入門経済数学 』(1) と(2), 1982/9

学生版でなく,練習問題の解答が附属している2分冊になっている通常版(コレ)が良いです.アマゾン中古で数百円で買えます線形代数微分積分最適化問題線形計画法等をカバーしています

A.C. チャン (著), K. ウエイライト (著)『現代経済学数学基礎〈上〉〈下〉』 単行本 – 2010/1/1

旧版なら,これもアマゾン中古で数百円で入手可.上の書籍カバーしている項目のに加え,微分方程式差分方程式が学べます

あと確率統計なら

T.H. Wonnacott, R.J. Wonnacott, Introductory Statistics for Business and Economics, 4th ed. 1990.

が定評のあった教科書で,私もコレに助けられました.これもアマゾン中古で数百円.

2018-04-09

kawangoに釣られてみよう

http://kawango.hatenablog.com/entry/2018/04/08/193935

うーむ、あまり理系文系論理的感情的とは異なるような。

これはどちらかというと価値問題だ。最適化問題を解くことが得意な人にとって、

最適化する目的関数定義されれば、あとはその問題を解くだけでOKと考えがちだ。

しかし、現実的には目的関数定義自体がたいへん難しい問題であり、そこは論理的定義できない場合存在する。

例を挙げれば、命の価値だ。保険会社を取り上げるまでもなく、人間一人の命の価値は数量化可能だ。

しかし,その数量化された価値は大多数の人間にとってのある人の価値であり、あなたにとってのある人の価値ではない。

あなたの妻の命の価値保険会社が3億円と算出したとして、そしてそれが論理的エビデンスに完全に裏打ちされたものとしても,

あなたにとってあなたの妻の価値がそれ以上であることはありうるだろう。

不運にも交通事故にあった場合に支払われる価格がその価格であったとして(そしてそれを悲しみながらも論理的に受け入れたとして)、

では大富豪が3億やるから殺させてくれ、と言われた場合あなたがそれを受け入れるかというと、それは異なるだろう。

どちらも妻の死と3億円の交換であったとしても。

そのあたりの心理的な折り合いをつけるプロセスが、社会の中では民事裁判などといった形で存在している。

そこでは、原告被告ともに論理的議論を行う場であるが、「妻の価値はいくらだと考えるべきか」というその依って立つ前提条件が異なる。

まり目的関数定義に関する議論を行なっているのだ。

これは個人価値観に依存するものであり、論理的に答えを導くことはできないのではないか

2017-11-22

素人だけど量子コンピューターに感銘を受けたのでちょっと語らせて。

ジン模型って聞いたことある

物質性質研究するのに古くから使われている理論ね。

例えば碁盤の目の上に電子をずらっと並べて、スピンはどっちを向きますか?みたいな研究

スピンがよくわからないなら小さな磁石を考えてもいいよ。隣り合う磁石と反発しあって向きを変える様子を想像してみて。

高温ではみんなバラバラの方向を向いていたのに、ある温度になったらみんな向きをクルッと揃える。これが相転移

どんな方向を向くのかな?相転移の温度はいくつかな?みたいなのを調べるのに物理学者たちはイジン模型計算していたわけ。

ところでね、実は身近な問題もイジン模型で解けるんだ。

たとえば、巡回セールスマン問題。これは「佐川急便配達トラックはどのルートを通るのが最短か?」みたいな問題ね。こういうの最適化問題と呼ぶんだけど。

並んだ電子スピンの向きを計算することで佐川配達ルートがわかっちゃうのよ。すごいね。でも、スパコン使って時間と電力とたくさん消費するの。大変。アルゴリズムめっちゃ研究されているけど大変。

ここでものすごい発想の転換

何も計算しなくてもさ、実際に電子をずらっと並べてスピンがどっち向くか観測したらいいんじゃない

これが量子コンピューター

現実的にはそんなことできないので、実際に並んでいるのはちいさな回路(超電導閉回路)。

回路を電流が「左に回る」か「右に回る」かが、スピンが「上を向く」か「下を向く」かに対応しているの。(D-waveとかね)

この発想すごいよね。

もっと身近な話で例えてみる?

例えばさ、手に持ったボールちょっと投げてみてくれる。

放物線状に飛んだよね?

実はね、量子力学によるとボールはあらゆる軌道で飛ぶ可能性があるのよ。

で、それらの可能性を全部重ね合せると打ち消しあって(経路積分)、

エネルギー(正確には作用)の最も低い軌道だけを残して消えるように見えるの。

残った軌道がさっきボールの飛んだ放物線。

ここでさ、

単にボールを投げたのが、エネルギーについて最適化問題を解いたとも言えるわけ。

こんな感じの発想。すごいよね。

物理現象を解明するために計算するのではなくてさ、

計算をするのに物理現象に手を入れる(イジン模型の結合定数をいじったり外場いれたり)という発想がね、

ちょっと思いつかないな、考えた人すごいなって感銘を受けたんだよ。

誰かと共有したかったんだ。

読んでくれてありがとう

2017-06-28

「おかずの最適化問題」を解決するための性癖拡張

■この記事下品話題は一切含まれていません■

性癖というものをどう考えているだろうか?

天性のもの?あるいは生まれつき?環境によって育まれもの

すべて正解ではある。しか性癖が 「拡張」できるということを知ってるひとは意外と少ない。

例えば普通セックスAVを見るA君が居たとする。純愛モノのラブラブセックスAVでないとちんこ勃起しないとする。一例としてレイプモノを見せると拒絶反応を起こすレベルだと考える。

中身は違えども人は誰しもA君のような状態であるレイプモノは容認できてもスカトロモノは絶対容認できないと考えている人は多いと思う。

はっきり言って、これは単なる嘘であることを言っておきたい。

味の好き嫌いを直せるように、実は性癖好き嫌いも直せるのだ。

しか性癖というものは味の好き嫌いと違ってもっと自由コントロールすることが可能だと長年の研究により判明した。

それこそリョナであろうがスカトロであろうが射殺であろうが箱化であろうがダルマ女であろうがすべてのおかずで抜けるようになる。

しかし一体どういった 「メリット」があるのかと考えた人もいるかもしれない。

よく考えてみよう。人は最適なおかずを探すのにどれだけの時間無駄にしているのだろうか?おかず探しに1時間ぐらいかけた経験を持っている人もいると思う。

これは業界では有名なことではあるがズバリ「おかずの最適化問題である

例えばランダムに掴んだおかずが自分が抜くに値する最適なおかずである可能性はかなり低い。

統計的調査した結果、人がおかずを探してお目当てのおかずにたどり着くまでに平均で動画に4個、画像に60枚かかる。

そこでどんなおかずであっても抜ける人のことを考えてみよう。彼は文字通りどんなおかずでも抜ける。女優が思ったよりブスであってもブス好きの性癖があるので抜ける。逆に美人であっても普通に美人は嬉しいので抜ける。同じ要領でどんなおかずでも抜けることになる。

そして彼はおかず探しにとまどることはない。文字通り一枚目ですぐに抜けるからである

その域に行き着くまでの技術的な方法論は次回に続く。

2014-08-08

http://anond.hatelabo.jp/20140807234703

いや、アマゾンかのことは確かにその意味もあるけど、

基本的には「広告枠の広告」も含む。

例えば益田にも置かれてる広告は見る人が見れば明らかな「広告枠」の広告だけど、

これを普通はてなコンテンツリンクだと思ってる人は結構居る。

まあ、ここだとそういうことを指摘したりすることもあるし、こんなとこにいる人はある程度知ってる人だから

ここだと相当率は低いだろうけど、

一般にはページに書かれてる事の中に「広告」って物自体がある事自体を知らない人は結構いる。

その辺がテレビとか新聞のチラシとは本当に大きく違うところであり、

さらに、元増田ポストにあるように、「最適化問題」なんて事が大きく取り上げられる部分でもある。

ネットの知識なんて全くない人のが多いんだよ?

2014-08-07

http://anond.hatelabo.jp/20140807180814

最適化問題としては(つまりエンジニアリング観点から見ると)面白いかもしれないが、ユーザからすると9割くらいの確率でただただウザいだけである

いや、その辺の「広告」とかの事情を知ってるやつからすると「うざい」と思う感覚も在るわけだけど、

9割以上のユーザーなんて「広告」と言うまともな概念すら持ち合わせてないから

それらを「うざい」と思う事はあまり無い。

単にコンテンツの1つだと思ってる人が殆どだし、その最適化の矛先はそういう何も知らない人たち向け。

まり、如何に無知な相手をうまくだますか、その技術を競い合ってるわけ。

それを偉そうにあーだこーだ本気で言える神経ってのがよくわからないよね。。。

http://anond.hatelabo.jp/20140807180814

広告を無くす代わりに、有料購読するオプションをすべてのサービスがつければ問題なくなるのでは?

ウザイのは広告であって、最適化問題ではないよね。

 

広告には広告があるから無料で見られるというメリットが有る。

なので、広告を見ないならばお金を払えばいい。という結論になって。

サービス広告を消す代わりに代金を支払う有料購読サービスを始めれば良い。

ネット広告

最適化問題としては(つまりエンジニアリング観点から見ると)面白いかもしれないが、ユーザからすると9割くらいの確率でただただウザいだけである

技術的な部分だけにかこつけて、フィーチャーする空気なのはどうなんだろう。

日本だと最近フリークアウトが上場したとか、色々盛り上げってきてはいものの、そもそもなんだかしょーもなくないか。

儲かるのは分かるんだけどねぇ。つまんないねぇ。

2013-04-29

http://anond.hatelabo.jp/20130429200816

まずは、おめでとう。

あなたとは全く違って、march文系学部卒です。

ですが、

就活企業学生マッチング問題であり、企業の発展と学生希望(こんな仕事したいとか、地元に残りたいとか、なんでもいい)の両方を目的関数とする最適化問題のはずだ。フォーカスすべきは、内定の後であるはずだ。

これには全く賛成。

内定スタートであってゴールじゃない。

内定をもらって、やっと夢への一歩が踏み出せる状況。

からものすごくうれしい。

けれども。

そういうマラソンを走るのなら、こういう正論きれい事だと切り捨てている自覚を持つべきだ。

これはどうだろう。

自覚があって、なにかが変わるかな?

私は、就職活動というものはいかにしてきれいごとを並べ立てるか、という点が問われるものだと思ったけれど。

しろ、気分が悪くなるよ。

一志望でない会社についても、20社くらい、書類や面接の上で、こんなことがやりたいんです!と訴えて。

それはまさに、本音と建前でできていて、なんて大人の世界なのだろうと感じた。

笑顔で建前をすらすらと唱える。

これがまた、嫌悪の対象なのに、楽しいんだよね。

私の性格が悪いだけかもしれないけれど。

  

から私は、自覚なんていらないと宣言したい。

手段を選ばず内定をとりにいくことが目下の目標であり、

この目標の延長上に、入社して将来なにをどうするのかという展望を置くことができていれば、

それがとてもとても幸せなことである

http://anond.hatelabo.jp/20130429200816

最適化問題として見るならそもそも新卒採用すること自体がおかしいのでそんな力んでもなあ

就活おかしいけど、それでも(だからこそ)就活を決意したという話

国立大理系修士という、たぶん国内就活戦線において最強のカテゴリひとつに属していて、なおかつ結構いろんなプログラミング言語も書けるという技術的強みもあるし、算数は遅いけど論理的思考はそこそこで、たぶんそんなにコミュ障でもない。スペックはそんな感じなんだけど、就職活動ってモノにはじめから懐疑的(むしろ否定的)で、教授から誘われていたということもあり、本気で博士への進学も視野に入れていたが、とりあえず社会経験と思って就活やってみた。

説明会に顔出したとか、内定出ても行く気はないけどとりあえず面接受けてみるとか除くと3社だけ受けて、結果、2社から内々定をもらった。3社とも同じ業界大手だ。自分がそれなりに求められる人材であるという自信はあったし、ぶっちゃけ部落とされてもドクター進むだけだしくらいの気持ちだったので、就活自体はかなり気楽にやった。面接官とちょっとした口論もした。その会社プロダクトに対して、「あれ、なんなんすか?」的な。自分も今時の常識のない若者なんだって知った。

就活を始めるにあたって、地元のそれなりにレベルの高い私学の友達と話をした。俺が「就活自分着飾って、ウソついて、それで内定取ってゴール! って何考えてるの? 内定ってスタートだろ? 会社入ってから何するかって話だろ?」みたいなことを言うと、猛烈なブーイングにあった。それなりの大学に通ってても、やっぱり就活(というか内定を手に入れること)は大学生活におけるゴールで、最終目標で、つまり高校生にとっての大学受験と全く同じなんだなって思った。

でも、やっぱりそれはおかしい。就活企業学生マッチング問題であり、企業の発展と学生希望(こんな仕事したいとか、地元に残りたいとか、なんでもいい)の両方を目的関数とする最適化問題のはずだ。フォーカスすべきは、内定の後であるはずだ。

から就活に関して、(1) ES面接、他あらゆる機会においてウソをつかない、(2) 企業学生立場は対等であると考える、っていうルール自分に課した。個々がそうやって動くことが目的関数を最大化するために必要だと考えたから、他の人はあんまりやってないけど、なんとなく社会の流れみたいなものに反抗してみた。上で書いた面接官との口論も、実はこのルールによるものだ。

で、今まさに就活をしている学生とか、これから就活をしなきゃいけない学生とかにこれをオススメするわけでは、全くない。ぶっちゃけ、こんなルールがなければ2/3じゃなくて3/3内定貰えたかもしれない(もちろん、かもしれない論で言うと0/3だったかもしれない)。

でも、なんていうか、就活に全力投球して、自分を上から下まで就活用にカスタマイズして、本来あるはずの自分らしさみたいなものを全部消し去って、内定を引き出すことを絶対的な目標に掲げて大学生活を送るのは、すごく不毛だと思う。学生の化けの皮を引っぺがすために3回も4回も面接をするのも不毛だと思う。

こんなことを言っていると、また地元のそこそこ大学友達に「それは選ばれる自信があるやつの話だろ」ってブーイングされると思う。確かに、俺にはなにも着飾らなくてもお先真っ暗って感じにはならない自信があったし、だからそんな気楽に就活できたんだろって言われると、反論は難しい。落とされた1/3の企業に関して、「企業が欲しがっている人間性に自分マッチしなかったって事だから、それが面接でちゃんと分かってお互い幸せだね」って本気で思ってるのも、3/3が落とされてたら違ってたのかもしれない。

でもやっぱり、俺は正論を言っていると思う。概念的にはこちらが圧倒的に正しい。

それで、あんまり正論を吐くと友達に嫌われるけど、やっぱりちゃんと言いたいか増田に落としといた。

なんでちゃんと言いたいかというと、もしかしたら一部の就活生はこういう正論に気付かずに就活をしてるんじゃないかって思ったから。企業受けのいい人間になることが当たり前だと思ってて、こういう正論を知りもしないで、その上で内定=ゴールのマラソンを走ってるんじゃないかと思ったから。

そういうマラソンを走るのなら、こういう正論きれい事だと切り捨てている自覚を持つべきだ。同じマラソンを走るにしても、きれい事を否定している自覚があるのなら、それは立派な正義だと思う。そういう正義を持つべきだ。

で、結局俺自身はその2/3の片方に就職することにした。熱心に誘っていただいた先生には申し訳ないけど、たぶん俺は就職するべきなんだと思ったから。なんでそうするべきと思ったかは、それぞれの想像にお任せしたい。

P.S.: そう言えば昔バンプオブチキンが「選ばれなかったなら選びにいけ」って歌ってた。

2010-09-24

http://anond.hatelabo.jp/20100924093742

その、登る山を決めるにはどうしたらいいのだろうか?

説明できるような決め方があれば皆がやってるだろう。

俺は特に考えもせず興味を持つことをやってたらいつの間にか登ってたパターンなんで、幸運なのかもしれない。ただある程度登ったおかげで、「登ってみないとわからないことがある(というより、登ってみないとわからないことの方が多い)」ということに気づいた。

だから俺から言えるのは、本当に全く決められないなら、適当に仮決めしてとりあえず登ってみることだ。仮なんだから、サイコロ振ったっていいし、それじゃあんまりだと思うなら誰かロールモデルになりそうな人を見つけて、あの人の近くに行きたい、とか適当に理由を作れば良い。もしかすると数年無駄にするかもしれないが、その数年で学べるものは、多分麓で迷っているだけで得られるものよりずっと大きい。

効率最大化、なんて考えからすると数年無駄になんて出来ないと思うかもしれないが、最適化問題というのは境界条件が決まった中で答えを出すもので、分からない条件があれば答えはもともと出ないし、条件が変化すれば答えも変化する。最初から最適な道があるなんていうのは幻想

2010-05-06

http://anond.hatelabo.jp/20100506203310

そのリンク先、また文系のバカ(文系=バカと言っているわけではない)が無意味な比喩で適当なことほざいてんなーと思いながら途中まで読んだら理系学生(しかもドクター在籍)って書いてあって驚愕した。

最適化問題山登り云々)に例えて語ってるくせに、大域的最適解の探索がNP困難だってことすら知らなさそう。こういうバカに理系を名乗られると、理系馬鹿にしたい文系人達に付け入るスキを与えるからやめてほしい。

 
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