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はてなキーワード: 量子化とは
アルバート アインシュタインが一般相対性理論で説明したように、大規模なスケールでは重力が時空構造の曲線のように見えるように、重力を自然の量子法則に適合させるという非常に困難な仕事を担っている。
どういうわけか、時空の湾曲は、重力エネルギーの量子化単位、つまり重力子として知られる粒子の集合的な影響として現れる。
しかし、重力子がどのように相互作用するかを単純に計算しようとすると、無意味な無限が生じ、重力についてより深く理解する必要があることがわかる。
M理論は、宇宙のあらゆるものの理論の有力な候補としてよく言われる。
しかし、それについての経験的証拠や、重力が他の基本的な力とどのように統合されるかについての代替アイデアはない。
この理論は、重力子、電子、光子、その他すべてのものは点粒子ではなく、さまざまな方法で振動する、目に見えないほど小さなエネルギーの「糸」であると仮定していることは有名である。
1980 年代半ばに弦理論への関心が高まり、物理学者は弦理論が量子化重力の数学的に一貫した記述を与えることに気づいた。
しかし、ひも理論の既知の 5 つのバージョンはすべて「摂動的」であり、一部の体制では破綻することを意味していた。
理論家は、2 つの重力子の紐が高エネルギーで衝突したときに何が起こるかを計算できるが、ブラック ホールを形成するほど極端な重力子の合流がある場合には計算できない。
その後、1995 年に物理学者のエドワード・ウィッテンがすべての弦理論の母を発見した。
彼は、摂動弦理論が一貫した非摂動理論に適合することを示すさまざまな兆候を発見し、これを M 理論と名付けた。
M 理論は、異なる物理的文脈におけるそれぞれの弦理論に似ているが、それ自体には、すべての理論の主要な要件である有効性の領域に制限がない。
2 年後、物理学者のフアン・マルダセナが AdS/CFT 対応関係を発見したとき、別の研究が爆発的に起こった。
これは、反ド シッター (AdS) 空間と呼ばれる時空領域の重力を粒子の量子記述 (と呼ばれる) に結び付けるホログラムのような関係である「共形場理論」がその領域の境界上を動き回る。
AdS/CFT は、AdS 時空幾何形状の特殊なケースに対する M 理論の完全な定義を提供する。
AdS 時空幾何形状には負のエネルギーが注入されており、私たちの宇宙とは異なる方法で曲がる。
このような想像上の世界では、物理学者は、原理的にはブラック ホールの形成と蒸発を含む、あらゆるエネルギーでのプロセスを記述することができる。
この基本的な一連の出来事により、ほとんどの専門家は M 理論を有力な TOE 候補とみなすようになった。
ただし、私たちのような宇宙におけるその正確な定義は依然として不明である。
それが想定する文字列、およびこれらの文字列が動き回ると思われる余分なカールした空間次元は、大型ハドロン衝突型加速器のような実験が解決できるものよりも 1,000 万分の 1 倍小さい。
そして、宇宙ひもや超対称性など、見られたかもしれない理論の巨視的な兆候のいくつかは現れていない。
一方、他の TOE アイデアにはさまざまな技術的問題があるとみなされており、重力子-重力子散乱計算など、弦理論による数学的一貫性の実証を再現したものはまだない。
遠い競争相手には、漸近的安全重力、E8 理論、非可換幾何学、因果フェルミオン系などがある。
たとえば、漸近的に安全な重力は、無限に悩まされる計算を解決するために、より小さなスケールに進むにつれて重力の強さが変化する可能性があることを示唆している。
いや、そーいう話じゃなくて(まぁ社内の機密情報を投げる社員が問題ないか？と言えばフツーに問題はあるし既にしてるヤツはおる模様)、
むちゃくちゃ簡単で常識的なことであれば、ChatGPTは自然な回答を返すを実現する過程で溜め込んだデータでパターン回答してくれるけど、
ほんの少しでも専門性を必要とすることになるとマジで素の状態じゃぜんぜんダメだぞ
ITの質問とかでも間違った回答返すし、それ以外の雑談レベルでも完全に素の状態じゃこんな感じやで
ワイ： ChatGPTの定義では宇宙共通の時間が存在するとなっているのですか？ ChatGPT： 私ChatGPTは、自己学習を通じて人工知能を実現するために設計されたAIの一つであり、宇宙の時間の存在や非存在についての見解を持っていません。私は、与えられた情報や文脈に基づいて自然言語で回答することができますが、自分自身で新しい情報を創出することはできません。したがって、私自身が宇宙共通の時間の存在についての見解を持っているわけではありません。 ワイ： ChatGPTは下記の認識はありますか？ Carlo Rovelli and Francesca Vidotto: "Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory",Cambridge University Press ChatGPT： 私ChatGPTは、Carlo RovelliとFrancesca Vidottoによる「Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory」について、その内容や研究成果についての知識を持っていますが、それを詳細に説明することはできません。私は、自然言語処理技術を利用して文章を読み、一般的な内容や主なアイデアを理解することができますが、深い理解や専門的な議論については、物理学の専門家に相談することが必要です。 ワイ： Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theoryについて萌えキャラっぽく説明してください ChatGPT： ええと、Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theoryは、物理学の分野で研究されている、重力の量子力学的理論についての入門書なんだよ！ これは、カルロ・ロヴェッリとフランチェスカ・ヴィドットが書いた本で、重力場をループ量子重力理論で記述する方法を説明しているんだ！さらに、スピンフォーム理論に基づいて、時空の量子化の方法も解説しているよ！ 重力場や量子力学に興味がある人には、必見の本だよ！まだ高度な数学が必要だけど、興味深いアイデアがたくさん詰まっているんだ！萌えキャラとしては、とっても知的で魅力的な本って感じかな！
ワイ： ChatGPTはDnmt1-dependent Chk1 Pathway Suppression Is Protective against Neuron Divisionについて認識がありますか？ 細胞が増えるということは、細胞の遺伝情報であるＤＮＡが複製され、それを分配する細胞分裂が繰り返されることです。この一連の過程は細胞周期と呼ばれ、ＤＮＡ複製をするＳ期、細胞分裂をするＭ期、このＳ期とＭ期の間にＧ１期とＧ２期が存在します。ニューロンは、細胞分裂を繰り返す神経前駆細胞から主に胎児期において生み出され、分化開始とほぼ同時に別の細胞周期であるＧ０期に入ると考えられています。 味岡准教授らの研究グループは、これまでの研究で、Ｓ期進行のブレーキとして機能するＲｂファミリータンパク質注３）を欠損させると、一部のニューロンが増えることを発見しました（Ajioka et al., Cell 131, 378-390, 2007）。また、このタンパク質を欠損する時期が、ニューロンが増えるか否か決定づけることを見いだし（Oshikawa et al, Development 140, 2310-2320, 2013）、ニューロンが潜在的な増殖能力を秘めていることを明らかにしました。一方で、過去の様々な研究により、脳梗塞やアルツハイマー病で観察されるニューロン脱落の一部は、Ｒｂのリン酸化に続き、細胞周期をＳ期へと進めてから細胞死を起こすということも知られていました。 本研究では、Ｓ期進行後にニューロンの細胞死を誘導するＲｂファミリー欠損モデルを確立し、そのモデルを用いてＭ期進行のブレーキの仕組みを明らかにしました。また、そのブレーキを解除する低分子化合物カンプトテシンを同定しました。さらに、Ｓ期進行後にニューロンが脱落する脳梗塞モデルにおいて、カンプトテシン投与で細胞分裂させることに成功しました。 ChatGPT： 申し訳ありませんが、私はこの研究について直接的な認識を持っていません。ただし、この研究はニューロンの増殖や死亡、脳梗塞のメカニズムに関するもののようですね。Ｒｂファミリータンパク質やカンプトテシンについては少し知っていますが、具体的な研究内容については詳しくはありません。ごめんなさい
最近コンピューターサイエンスがプログラマーに必要か否かみたいな話が上がっているが、そもそもコンピューターサイエンスって何だよ。どこまでの範囲をさしてんの？
ググって出てきた情報を整理しただけなので詳しい人、補足・訂正よろしく！
https://www.acm.org/binaries/content/assets/education/cs2013_web_final.pdf
CS2013はACM/IEEE-CSによるカリキュラム標準。
ACM(計算機協会)はコンピュータ分野全般の国際学会、IEEE-CSはIEEE(米国電気電子学会)の中にあるテクニカルソサエティ。
https://www.ipsj.or.jp/12kyoiku/J07/20090407/J07_Report-200902/4/J07-CS_report-20090120.pdf
J07-CSは一般社団法人情報処理学会がCC2001CSをベースにアレンジを加えたカリキュラム標準。今はCS2013を反映したJ17-CSがあるらしいけどその辺は良く分からん。
https://www.ipa.go.jp/files/000024060.pdf
J07ーCSから抜粋。CS2013と比較するとナレッジエリアがあったり無かったり。
だから素粒子は勉強してないんだよ。まじで知らないんだけど、例えば電磁場みたいなベクトル場の一般化として、空間の各点に多様体（ファイバー）がくっついてるようなもん（ゲージ場）を考えてるんだろ？そんでそのファイバーに作用する変換群がU(1)とかSU(2)とかいろいろあって、その群の既約表現に一つ一つ「素粒子」を対応させることができるような量子化が存在するとかそういうことなんだろうなと思ってる。
超対称性はファイバーか構造群かしらんけどその双対空間みたいなのを考えてるのか？？と思ったけどどうも空間をでかくしてるっぽいな。元空間と双対空間の直積を考えるとかか？という気もするけどよく分からん。まじでわからん。https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~fukaya/stringdual.pdf
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| 00 | 80 | 7511 | 93.9 | 28 |
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それは存在しないぞ。少なくとも物理で言う意味での「量子化」は、サンプリングやスペクトル分解とは全く違う構造。
サンプリングとスペクトル分解が同じではないかと思うあたりかなり鋭いかもしれないと思うので、何かを感じ取ってるのかもしれないけど、そこはもうちょっと詳細を聞かないと分からない。
物理で言う「量子化」の結果はハミルトニアンとか物理量ごとの（無限次元空間に作用する）線形作用素が得られて、それは要は行列みたいなもんなので、そいつのスペクトル分解というのはある。
だからいわゆる「エネルギー準位の離散化」とかそういうものが出てくる。（いやもちろん連続スペクトルの場合もあって、それは無限次元ヒルベルト空間の可分性とかに関わってるんだけど…）
あと成分の分解（ベクトル）やサンプリングは量子化と違う別個の事例として書いたつもりなんだ
わかりにくくてすまん
どうも自分の文章はよく誤解される。接続詞の使い方なんかがおかしいのかな
量子化と成分の分解とサンプリングが違うものというのはわかってる。
物理で言う「量子化」は古典系の物理量から対応する量子系の物理量（一般に作用素）を得る手続きのことであって、単に離散化の意味で使う工学の「量子化」とは別もんだぞ。
「成分の分解」は線形代数（線形作用素）の構造から従うスペクトル分解のことであって、これも「離散化」とか「サンプリング」とは別物。まあ本当は関係あるっちゃあるんだけど、それは無限次元のスペクトル分解とかフレーム理論とかそういう話になってくる。
こういう手法群をまとめて学びたい。
例えば量子化、近似値をもってして物を解くって構造力学でも画像解析情報系でも物理学全般、数学でも経済学でも使うよね
成分の分解という考え方は数学のベクトルから来ているのかわからないが、物理だけでなく日常的にも経済学でも使う
三段論法とか。
定理なんだろうか？
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%AE%9A%E7%90%86
定理はでもある程度前段の条件の厳密性が求められていて違うような気がする。
例示が下手なので分かってもらえにくい気はしてる
1950年代に考案された最初のAIであるニューラルネットワークは、1990年代には実用化した。
2000年代に多層ニューラルネットの欠点を補完する深層学習が誕生すると、
やがて民生用の量子コンピュータが普及し始めると、AI の量子演算化研究は当時のホットトピックとなった。
だが、高度に複雑化した量子化AI理論を理解できる学者は世界に数人しかおらず、論文の査読に8年もかかったという。
その実用化にはさらに多くの年月を費やしたが、身の回りのあらゆる電子機器に搭載されるようになった。
量子化AI の導き出す結論は常に最善・最適なもので、人々は機器に言われるままに行動するようになった。
その方がいつも快適だし、無駄な思考コストも要らないので当然のことである。
電子機器の指示に従って暮らす人にとって、 AI は神であり、その言葉はご神託となった。
その昔、SF作家のアーサー・C・クラークは、
と言ったが、
という世界が具現化したのだった。
考えてもみてほしい。
ものごころつく前から、機器の指示に従うことが善とされ、それに逆らった人間には事故や病気という罰が与えられる。
祖父母も両親も私もそうやって暮らしてきたし、将来産まれてくる子や孫もそうするだろう。
今、私に与えられている指示は「ロウドウ」だ。
畑を耕し、野菜を育てる。
私の担当はトマトで、午前の担当区画では種まき、午後は別の区画で収穫をする。
水まきは週に1回なので今日は無い。
住人全員が食べる分のトマトを運ぶのはかなりの 運動 になる。
牧畜担当に憧れが無いわけでもないが、友人曰くミルクの運搬がかなりキツいらしい。
夕方には、その日食べられる食材を持ち寄って集計し、グループ単位で調理して食べる。
食事は1日2回。朝はパンとミルクだけの軽食なので、夕食が一番楽しい時間になる。
友人ともいっぱいおしゃべりできる貴重な時間。
食後の片づけを終えたら、睡眠室に戻り、私は「メイソウ」をする。
正直に言うと、この2時間に具体的に何をすればいいのかよく分からない。
お母さんは、何でもいいから自分一人で考えることが大事というし、
お父さんは、妄想でもしとけばいいという。
昔の人の暮らしを想像するのだと言って、なぜか神話を語ってくれた。
人々は神様のことが良く理解できず、勝手に悪い神様を創り出してしまったこと。
それを見かねた良い神様が「フネ」という新しい世界を創造したこと。
その「フネ」はいくつもあって、この「フネ」に宿る神様の名前は…
なんだっけ。一度はちゃんと聞いたんだけど、今はもう思い出せない。
ピピピピッ。
腕にはめられたリングが光り、「メイソウ 〇」の緑の文字が浮かび上がった。
すぐに「スイミン」の指示を示す青い文字へと変わった。
どうやら、今日の「メイソウ」も無事終えられたようだ。
昼間、体をたっぷり動かしたせいで、今夜もぐっすり眠れるだろう。
私は、どうしても思い出せない神の名を妄想しつつ、静かに眠りについた..。
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数学科ではなく、工業で使える数学と統計を多くの技術者が使いこなせていないのを、AIブームで感じる。
流行っていたWebプログラミングに比重を置くと、そもそも勉強しなくてもプログラミングはできる状況があり、優先度が低いと捉えられていたのではないか。
もちろん全く使えないことはないが、大学の教科書で数式の変形はできるが、現実の問題とリンクしていない。
既に知れ渡っている手法については数式も含め理解できるが、現実問題を解くときに対処しきれない。
数式でモデルを作れたとして、プログラミングに落とし込む所にハードルがある。
各プログラミング言語として、速度の遅くならないベストプラクティスは多くの人が興味を持つが、
bfloat16といったのが自分達で作れない。
政府は、欧州、中国の科学政策は収集、論文数などの統計は取っているが、内容までは踏み込めていない。
中国の科学力が伸びてきているといったときに、大学でどこまでの教育水準なのか、といった情報はない。
アメリカの大学院で使う洋書は、日本の大学院でも使うが、中国については情報はない。
中国語が最先端の部分が出てきているのに危機感も、学ぶ姿勢もない。
議論するとしても、論文数、研究費、人口のグラフを眺める所から深くはならない。
英語サイトは外国人雇用用ページなので、自動翻訳を使いながらでも見てみることをお勧めする。
製造業はJISがあるが、ソフトウェアについても開発手法など標準化を進めたほうが良かったのではないか。
アメリカの組織力に勝てないのに、国内企業間の過当競争でつぶれてしまう。
〇〇ペイは競争によって技術力が向上しただろうか。広告合戦で終わった。
消費税対応としても、増税による消費減を打ち消すだけの効果はなかった。支払い方法が増えても、集客は増えない。
結局、支払いプロセスが複雑になり、事業主の負担が増え、一時的に対応端末で売り上げは伸びるが将来の更新費を賄えない。
マニュアル人間が悪いと言われているが、知識を多くの人に広めるためにはマニュアル化が必要だ。
Matlabのマニュアルのように、複数の機能を使う時、どのように組み合わせれば目的が達せられるかといったのは重要だ。
柔軟性に欠けるのはマニュアルを更新しないことが問題だったりする。
バスで前に座っていた中学生の肩幅がちょうどサイズ的に都合が良かったので背中に蓮華草の球根を植えようとしたら、隣に座っていたGショック顔の男が種子法がどうのこうの言ってきたので、「隣が焼肉屋になっているのでよかったらそちらをどうぞ」と案内して店長にバトンタッチした。その後2時間経ってもGショック顔の男は結局焼肉屋にたどり着けなかったらしく、顔が2・3倍に膨れ上がったまま二階にあがっていった。去年見たときはマジカルたるルートくんの人形を抱えていたんだけど、今回は同じ色の骨壺を抱えていた。さすがにそのことには触れる勇気がなかったので、SNSで全国のリスナーにそれとなく伝えたところ、ちょうど武者ガンダムになる一歩手前の美容師が福岡にいるとのことで、量子化して送ってもらった。※身バレが怖いので少しフェイクを入れてます。
