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はてなキーワード: 逆問題とは
それはそうなんだけど、ほとんどの自然科学は「物理的に考えてこうだろう」みたいな正則化がめちゃくちゃ効くのでほとんどの場合は逆問題のヤバさが現れないんだよね…。でも本当はその正則化がおかしいということは沢山あると思う。ブラックホールの画像再構成とか。
レスしてる方の増田だけど、例えば数学や物理学（基本的に順問題の学問）は人類には早いということはないと思う。
統計学は本質的に逆問題で、決定不能性を常に孕んでるんだよね。そこをどうにかするために頻度論とか決定理論とかベイズとかの主義を入れるんだけど、それはロジックを完結させるためにはそうするしかないという形で導入される原理なので、往々にして現実に起こっていることとは乖離がある。
統計学を使うときは常にその乖離を意識して結果に悪影響を及ぼしていないかを確認しながら使う必要があるんだけど、これが人間の認知能力的にほぼ不可能に近い。だから一般人はもとより研究者でもすぐp値ハックにハマったりクロスバリデーションを怠ったりして意味のない分析を量産してしまう。
横だけど、この手の問題はプログラマ連中の教える能力が低すぎることが原因だとつくづく思う。
「俺すげえ」が前面に出過ぎてて、いかに俺がすげえか、を強調する修飾をいちいち付けるから教わる側に全然本質が伝わらない。
教わる側は単に「俺すげえ」と言いたいだけなのか本気なのか区別が難しいからな。
コメントがなぜ重要なのかと言うと、プログラムを読むという作業は逆問題だからだ。
コードから一意に決まらない意図を推測するプロセス。コードを書く側は意図を知っているから順問題でやれるが読むのは逆。
だからコメントは逆問題の解の一意性を高めるように書くべきということ。
ごめんもう説明すんのめんどい。
納得いかないなら俺の負け(?)ってことでいいよ。
基本面倒臭がりなんで、説明はしょっちゃうんだよね。
わかってくれる人は逆問題的に構造を理解してくれるんだけど、そうじゃない場合は確かに多い。
ちなみに逆問題というのは
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%80%86%E5%95%8F%E9%A1%8C
これで、数学的な問題と違って現実の場合は常識とか色々な情報が使えるから、本質的には確率的にしかわからない問題でもほとんど確実に（almost surely的な意味で）推定可能だったりするとかそういう感じ。
