R Internals
R Internals ¶ This is a guide to the internal structures of R and coding standards for the core team working on R itself. This manual is for R, version 4.3.3 (2024-02-29). Copyright © 1999–2023 R Core Team Permission is granted to make and distribute verbatim copies of this manual provided the copyright notice and this permission notice are preserved on all copies. Permission is granted to copy an
他人にとって価値のある物を作るための3つの方法 - 西尾泰和のはてなダイアリー
1: 予期せぬ成功に投資する 「作ってみたら意外と受けた」など。価値を見出す人が、自分の予想以上にいることが観測されたわけなので、成功率は高い。 ただし「作ってみたら」がそもそも行われていないと「意外と受けた」も発生し得ない。「成功しそうなこと」ばかりではなく、それ以外にもチャレンジしてみることが必要。 また、このチャレンジにかかるコストを圧縮して、チャレンジの回数を増やそう、というのが「リーン・スタートアップ」のメインアイデアの一つである。 2: 予期せぬ失敗の理由を究明する 「成功しそうなこと」を追いかけている場合には「予期せぬ成功」よりも「予期せぬ失敗」を経験することの方が多かろう。 「このチャレンジは失敗だから別のチャレンジをやろう」では学びが深まらない。成功すると思ったものが失敗したということは、とりもなおさず自分の世界に対する認識と実際の世界の振る舞いに何か違いがあるということ
俺が思ってたんと違う挙動の遅延評価 - My Life as a Mock Quant
ある程度コードを抽象化しようと言う時に「関数を返す関数」を使うのは良いアイディアだと思うのですが、以下のように書くとハマれるってのでメモ。 ここでは「異なるパラメーター(1〜3)を持つ3つの関数を生成し、それぞれに対して実際の計算を行うものの…期待する結果とはずれる」という話です。 コードはこんな感じ。 #関数返す関数 make.hoge <- function(m){function(x)x*m} #1*x, 2*x, 3*xとなるような関数リストを返してる（つもり） hoges <- sapply(1:3, make.hoge) #1を期待 hoges[[1]](1) #2を期待 hoges[[2]](1) #3を期待 hoges[[3]](1) これを直すにはただ1行、「変数mを強制的に評価する」ようなコードをmake.hoge関数の中に追加すれば良い。これでちゃんと直る！ #関数返
レプリカ交換モンテカルロ法（パラレル・テンパリング）による混合ガウス分布に従う乱数の生成 - My Life as a Mock Quant
マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス法）による混合ガウス分布に従う乱数の生成 - My Life as a Mock Quant でやった内容の欠点とそれを補うためにもうちょっと高尚な手法である拡張アンサンブル法の１つ「レプリカ交換モンテカルロ法」を用いてやりましたよというお話。 シミュレーション条件・パラメーター設定に関しては適当なんで要考察。自分が扱いたい問題に応じてこれはやらないといけない。 通常のマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)での問題点 マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス法）による混合ガウス分布に従う乱数の生成 - My Life as a Mock Quant でやった通常のいわゆるマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた「混合ガウス分布」からの乱数生成方法だと、２つのガウシアンのピーク（平均値）が離れているとうまくいかない。 実際に平均値を(-3,-3),(3,3)
レプリカ交換モンテカルロ法を用いた力学系の軌道・パラメータ探索 - sfchaos's blog
最近,マルコフ連鎖モンテカルロ法の発展形である拡張アンサンブル法について勉強しています．ただ本を読むだけではなく,実際に手を動かして生きた知識としていくことが重要と考えています.そこで,まずは柳田先生と伊庭先生のレプリカ交換モンテカルロ法を用いた力学系の軌道・パラメータ探索に関する次の論文を追試することから始めたいと思います． T.Yanagita, and Y.Iba, Exploration of order in chaos using the replica exchange Monte Carlo method, J.Stat.Mech., P02043, 2009. この論文を理解するためには，レプリカ交換モンテカルロ法を含むマルコフ連鎖モンテカルロ法について，また力学系の基本的な知識が必要になります．それぞれについて順次簡単に説明し（7/5現在,概略しか書いていないので,余裕
「はてな教科書」をgithub上に公開しました - Hatena Developer Blog
こんにちは、id:shiba_yu36です。 はてなのエンジニア陣によって執筆されたウェブアプリケーション作成の基本を学ぶための「はてな教科書」をgithub上に公開しましたのでお知らせします。 はてな教科書は、はてなサマーインターンでも利用されている、約1週間でウェブアプリケーションの基本を身に付けるためのものです。はてなでは日々のウェブ開発で得られたノウハウをこの教科書を継続的に盛り込みながら、インターンシップやエンジニアの新人教育などに利用しています。今回、はてな教科書をgithub上で公開することで、広くPerlを使ったウェブアプリケーション開発に興味を持ってもらえれば、と思います。 いまのところ公開されている資料は、以下の4つになります。 Perl によるオブジェクト指向プログラミング ORM によるデータベース操作 (DBIx::MoCo を使った開発) MVC によるウェブア
R言語上級ハンドブック - sfchaos's blog
R言語上級ハンドブックを一通り読了しました． R言語上級ハンドブック 作者: 荒引健,石田基広,高橋康介,二階堂愛,林真広出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2013/09/25メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (9件) を見る 本書は，Rで効率的・効果的にデータ解析や処理を行うための中級〜上級のTips集です．著者はR界隈で著名な方々ばかりで，高度なトピックが平易に解説されています．内容も，実行パフォーマンス(処理速度，メモリ使用量等)，Hadoopや他言語との連携，グラフィクスなど多岐に渡ります．また，knitrやslidifyによるレポート・プレゼン資料作成，shinyによるWebアプリ作成など，比較的新しい話題についても収録されています． Rで分からないことをStack Overflowなどで調べているユーザにとって，本書は座右の書となることで
マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス法）による混合ガウス分布に従う乱数の生成 - My Life as a Mock Quant
平均(1,1),(-1,-1)となるような２つのガウシアンを3:7の割合で混ぜ合わせた2次元混合ガウス分布に従う乱数をマルコフ連鎖モンテカルロ法の１つであるメトロポリス法で生成するコードを書いた。 実行すると↓のように混合比率から若干(-1,-1)のガウシアンの方に引き寄せられた形になる。
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