足し算の答えが一意に決まるなんて昔話になるかも、というお話。 確認した範囲では、MATLAB 7.8 (2009a, 64bit) に足し算をさせる（たとえばサイズが500,000x1の行列の各要素を全部足す）と、その答えは一意に決まらない。全く同一のデータについて同じPC・環境で繰り返し計算させて、ほぼ毎回違う答えが返ってくる。 これについてMathWorks社（の少なくとも一社員）の見解が書かれているページを見つけた。 Comparing Single-threaded vs. Multithreaded Floating Point Calculations Loren on the Art of MATLAB December 4th, 2009 彼女の見解を要約すると、 浮動小数点数を用いた演算において、足し算は結合法則を満たさない（ a+(b+c) ≠ (a+b)+c ）。 演

多くの言語圏で母親を表す言葉はなぜか共通して「ママ（mama, mamma）」かそれに類するもので、また赤ちゃんがしゃべる最初の言葉も多くの場合「ママ」だと言われている。Caltech出身の院生が紹介してくれた説によると、これらの不思議な（？）一致の原因は次のような経緯を考えるとうまく理解できるのではないかとのこと。つまり、 物理的・神経生理学的な制約上、ヒトの幼児が最初に出すのはそういう音である可能性が高い、かつ 言語獲得期における古代人類の大人たちは、甘えたがりの赤ちゃんが最初に伝達したいであろう情報は「お母さんが恋しい」に違いないと思ったので、赤ちゃんが出す最初の音を「母親」を表す言葉と（勝手に）解釈した。 そしてその親側の決め付けが一般に言葉の定義として広まったのではないか、とのこと。普遍的なのは言語音と概念の関連性ではなく、身体性と親の愛であると。 この話に乗るとすると、同じ音を

デジタルカメラ・ビデオにLinuxを積んで、撮影制御や画像処理を全部オープンソースでやってしまおうという話があるらしい。スタンフォードの院生を中心としたプロジェクト。 (Open-source camera could revolutionize digital photography Stanford University News) 絞りやフォーカス・解像度の制御からフレーム取得後の画像処理まで、全部プログラマブルにしたカメラ・ビデオを作ろうという話。既存のカメラだと、カメラメーカーが対応チップやソフトを載せなかった、あるいはそもそもカメラ設計時には技術がなかった等の理由で数々の撮影技術が使えないことがあった。このオープンソースカメラなら、自分もしくは世界中の誰かが書いたソフトを適宜カメラにインストールすることで、自分の目的に特化した／最新の撮影技術が使えるようになる。 すぐに実装出来

うちの子の定期検診に小児科医院に行ったところ、１歳過ぎの双子の赤ちゃんとそのお母さんが来ていた。双子はもう相当にはいはいの達人になっていて、お母さんがちょっと早足で歩かないと捕まらないぐらいの速度で動き回っていた。 問題は、たまに彼らが互いに真逆の方向にはいはいしていくことで、こうなるとお母さんはほとんど全力で走らないと彼らを捕まえることが出来ない。お母さんは "Crawl in the same direction!" 「はいはいは同じ方向にしなさい！」 と叫ぶのだけど、もちろん１歳児がそんなシュールで高度な言いつけを理解するわけもない。相変わらず満面の笑みを浮かべてあらぬ方向に走りさっていった。 双子を持つのは楽しそうだけどかなり大変だと思った。 参考資料：「全輪駆動」モードで疾走する11ヶ月の赤ちゃん 赤ちゃんが基本動作を覚えるところを観察したり、個体毎のばらつきを見たりすると、どう

（ちょっと遅ればせながら）今年のSIGGRAPHで発表された手ぶれ補正アルゴリズムは面白いと思った。素人が撮ったぶれぶれのビデオを後からソフトウェア的に修正してくれるというもの。ウィスコンシン大学とアドビ社の共同研究。 Content-Preserving Warps for 3D Video Stabilization Feng Liu, Michael Gleicher, Hailin Jin and Aseem Agarwala SIGGRAPH 2009 枠組みとしては、まずビデオ動画から特徴点抽出を行い、３次元的なカメラの動きの情報を得る。そこからカメラが理想的な（ぶれぶれでない）軌跡をたどったとしたら見えたであろう景色を再構成するべく、画像を局所毎にリマッピングしよう、というもの。ただし単純に再構成だけを考えてリマッピングすると情景自体が変わる部分（被写体が動いて隠蔽箇所が変化

高次視覚野細胞の反応を調べるに、モノを見たときに脳が一番気にしているのはそれがanimateかinanimateかということらしい*1。つまり、生き物（とくに動物）かそうでないか。 同僚（英語話者）と昼ご飯を食べていたらその話になったので、そういえば日本語ではanimate/inanimateは非常に重要な区分で、言及する対象がどちらであるか判断してからでないとうまく文が作れないんだよね、と言うとちょっと面白がられた。 つまり、beとかexistに相当する動詞として「ある」と「いる」があって、どちらを使うかは言及する対象が生き物なのかどうか、もっと言うと話者が生き物だと思っているかどうかによって決まる。面白いことにその中間はないので、日本語話者は常に「これは生き物なのか？」というちょっと哲学的な問いに答えることを強要されていることになる。英語ではニュートラルに「There is a rob

また面白いことをやっている人が。凹凸のある壁面等について、同じ場面の写真を２枚撮る（１枚はフラッシュ有り、もう１枚は無し。）だけで３次元再構成が出来るという話。 Capturing 3D Surfaces Simply With a Flash Camera Wednesday, August 27, 2008 - by Daniel A. Begun HOT HARDWARE （追記：論文を読むと下のパラグラフの説明は正確ではなかった。ごめんなさい。論文へのリンクは下に。） 仕組みは単純。フラッシュ無しで写真を撮ると、手前にあるものはより明るく、奥にあるものはより暗く写る。これだけではある場所が暗いのがそういう色だからなのか奥にあるからなのかは判らないけれど、この情報とフラッシュ有りの写真で得られる実際の色の情報とを比較することで、ピクセル単位での奥行きマップ（depth map）を得る

コンピュータサイエンス研究科で並列コンピューティングのセミナーがあるというので聞きに行く（ほとんど現実逃避）。印象に残った話をメモ。 自分の書くプログラムが2008年以降高速にならなくても良いという人を除き、全ての人は並列化プログラムを書く必要がある。 1980年代以降、RAM のアクセス速度は毎年 9% しか向上していない。このため CPU の処理速度との乖離が加速度的に増加している（いた）。これによる不具合を軽減するための仕組みとしてキャッシュメモリがあり、プログラムの実行速度はキャッシュのヒット率に大きく依存する。 アルゴリズムやデータサイズによってキャッシュのヒット率は異なる。更に最近の CPU はそれぞれ容量・速度の異なるキャッシュを多段に装備している。このため、どのアルゴリズムがどういうサイズの計算をするときに最適なのかはもはや誰にも予測できない。 並列化なんてしたら更に訳がわ

ビザ更新（J1とJ2。visiting scholar とその家族。）のためにしばらくカナダ・バンクーバーに行っていた。 現在のところアメリカ滞在のビザ申請・延長をするにはアメリカ国外にある大使館・総領事館に出向いて面接を受けないといけない。このため長期滞在中の研究者もビザ更新の際には一度アメリカを出国する必要がある。ちょっと面倒ではあるけれど、そんなに頻繁にあることではないので（１回／雇用契約）休暇がてらの海外旅行という感じ。日本に帰ることも考えたけれど、原油高騰の影響で飛行機代もばかにならないので近場のカナダ・評判の良いバンクーバーへ。Web上から面接予約をして前日にカナダ入り。 面接時に提出した書類 DS-2019　（勤務先に作成してもらったもの。J1とJ2それぞれに必要。） DS-156　（ビザ申請書。Web上のフォームで作成。写真添付。J1とJ2。） DS-157　（申請書補足１

政府による景気刺激策の一環として、国税庁からうちの口座に 600 ドルほど振り込まれていた。 米国、所得税の「戻し減税」始まる 景気刺激なるか 2008年04月29日　AFPBB News 約1億3000万世帯を対象に、総額で約1520億ドル（約15兆8400億円）ほどキャッシュでばらまいたらしい。たぶん賢い人たちが色んなシミュレーションをした結果として景気対策にはこれが得策という話になったんだろうけど、何かそこに至るまでには日本のそれとは違う種類の思考が絡んでいるような気がする。 確定申告による払戻金も合わせると、ちょっと予想外の臨時収入。これを貯蓄に回したりすると非国民との謗りを受けそう*1なので、何か消費するべきか。夫婦でちょっと豪華な温泉旅行、あるいはノートＰＣでも買い換える？ ６年前から使っているサブノートＰＣ（Lavie LM500/3）は今でも性能的には何の不満もないのだけど

統計・機械学習をやっているラボとの共同研究が良い感じになってきたので、最近はその系統の論文をちょこちょこと読んでいる。気付いたのは、わりと基本的に思えるような技術でも最近になってやっと研究が進んできたようなものが結構あること。コンピュータの性能が飛躍的に向上したおかげで、一昔前には実用上現実的でなかった事柄がどんどん出来るようになり、理論の上で素直な実装がそのまま出来るようになったと。それで実際にやってみたら新しく判ったことがあって、そこから更に改良して・・・という流れがリアルタイムで起きているらしい。 確かに、10GB 単位のメモリが使える今と 640KB で四苦八苦していた時代とは質的に違う部分がある気がする。計算速度の点でも最近の Quad-core のチップは 80GFlops ぐらいというので、30KFlops の 80286 時代と比べると６桁ほど速くなっている。1000年かか

日本では景気・雇用対策の一環として建設業が大きな役割を果たしている。アメリカではある程度それに類する形で、軍事産業が同じ役割を果たしているように思う。しかし両者は環境あるいは人類に対する悪影響が大きい。またどちらも一定のレベルを超えるとその本来の効用が限りなくゼロに近づいていく（無限に高速道路を作っても意味はない。世界最強の軍隊をそれ以上補強してもあまり嬉しくない、等）。 そこで建設・軍事に代わる新たな公共事業・雇用対策のお題目として、「科学」というのはどうだろうか。個別に科学研究をするだけならそれ自体が社会や環境に及ぼす悪影響は（大規模建設や軍事行動に比べると）少ないように思う。また科学は半永久的に続けることが可能で、効用が収束していく先も（今のところ）見えない。科学はその性質上、投資の大部分が短・中期的には回収されない可能性があるけれど、どちらにしろ本来の効用よりも景気・雇用対策として

SFAA翻訳。第13章の続き（[13-9]-[13-13]）。 （第13章の続き） 予想は成果に影響する。 生徒は、何は学べそうで何はそうでないかという自分自身の予想に影響を受ける。もし彼らが何かを学べると信じているなら、それが式を解くことであろうと自転車に乗ることであろうと、たいていの場合何らかの進展がある。しかしもし彼らが自信を失っているなら、彼らはうまく学ぶことが出来ない。生徒は学習に対する成功体験を積み重ねることで自信をつけていく。同様に繰り返し失敗をしていると自信を失う。このため、教師は生徒に難しいけれども達成可能な課題を出し、彼らが成功することを助ける必要がある。 更に、生徒は彼らに対して他人が抱いている予想に対しても敏感である。家族やカウンセラー、校長、友人、より一般的にはニュースメディアが示す肯定あるいは否定の予想は生徒に影響を与え、それによって学習に対するふるまいも変化す

上で取り上げた論文が出てからのニュースの伝播の様子を見ていた。Nature 誌上での発表から数時間後にはすでにいくつかのメディアが取り上げ、１日目の時点でアメリカ・イギリス・フランス・ドイツ・インド・クロアチア・オーストラリア・カタール・ロシア・カザフスタン・エストニア・パキスタン・フィリピンなどを含む国で、のべ50以上のメディアがこれを報じている。一時は本家 slashdot のフロントページも飾った。３日が経った現時点で世界中でのべ95のメディアが取り上げている。 関連記事へのリンク　-　Google News もちろん多くのブログがこれに言及しているのだけど、中にはすごいのもあって Those of you interested in this research should check out the supplemental data and discussion for fur

MIT から Luke Theogarajan さんが来たのでトークを聞きに行く。網膜埋め込み型の人工視覚デバイスを開発している人。前半はワイヤレスで電力と信号を供給できる網膜埋め込みデバイス開発の話で、後半は（電気刺激ではなく）イオン供給によって神経細胞を刺激する仕組みを開発しよう、という話。 トークのビデオを見つけた。聞いた話はほぼこれと同じもの。 Electronic and Ionic Neural Interfaces for Neural Prostheses Luke Theogarajan, Massachusetts Institute of Technology 話の肝は、（従来法である）細胞外電極からの電気刺激で神経興奮を起こすという方法は効率が悪いので、もっと生物が自然に行っているプロセスに近いやり方でアプローチしようという点。といっても神経伝達物質を放出するとかい

先日始まった iTunes Movie Rentals を試してみた。なかなか良い感じ。ちょっと心配していた画質も、テレビ（32インチ、720p 液晶に HDMI 出力）で見るには十分だと思った。というか観たのは「Ratatouille」という Pixar の CGアニメなのだけど、最新のCGの綺麗さ（特に光の使い方）にちょっと感動したぐらい。 今回は一応ファイルを全部ダウンロードしてから観たのだけど、もちろんダウンロードしながらでも再生出来る。通信速度的にはほぼリアルタイムで観ても問題ないレベル。まあ大事をとって２０分ぐらい先読みしてから再生するにしても、これでこれまでの(1)レンタルビデオ屋に探しにいく（目的のものは貸し出し中かもしれない！）(2)終わったら忘れずに返しにいく、という工程が全て省けると考えると、利点の方がはるかに大きいと思う。「情報」が貸し出し中で使えないというのがシュ

レバーを押し続けるラットと、電気ショックを回避しない犬が戦っているのが今の（以下略 （REVの日記　@はてな / REVさん） なんとなく「ノーフリーランチ定理（no-free-lunch theorem）」を思い出した。 「ノーフリーランチ定理」Wikipidiaより抜粋： あらゆる問題で性能の良い汎用最適化戦略は理論上不可能であり、ある戦略が他の戦略より性能がよいのは、現に解こうとしている特定の問題に対して特殊化（専門化）されている場合のみである 工学者や最適化の専門家にとって、この定理は、問題領域の知識を可能な限り使用して最適化すべきだということを示しており、領域を限定して特殊な最適化ルーチンを作成すべきであることを示している。 （強調は引用者による。） 参考： No Free Lunch Theorem　―理想の＊＊の探し方― （矢吹太朗　伊庭斉志　＠東京大学大学院新領域創成科学研

トリビア的に気になって調べたのでメモ。ヒトの網膜が視神経を介して脳に送る画像（動画）データの転送速度はだいたい 10Mbps ぐらいらしい。 Efficiency of information transmission by retinal ganglion cells. Koch K, McLean J, Berry M, Sterling P, Balasubramanian V, Freed MA. Curr Biol. 2004 Sep 7;14(17):1523-30. in vitro でパッチ電極を使ってノイズ刺激入力下の網膜神経節細胞のスパイク活動を記録。そこから情報量を計算。 How much the eye tells the brain. Koch K, McLean J, Segev R, Freed MA, Berry MJ 2nd, Balasubramania