新刊『ゼロから始めるLean言語入門 ― 手を動かして学ぶ形式数学ライブラリ開発』 の発売を9/4に予定しています
ご来店ありがとうございます。新刊発売予定のお知らせです。 2025年9月4日（木）、井上亜星著 『ゼロから始めるLean言語入門 ― 手を動かして学ぶ形式数学ライブラリ開発』の発売を予定しています。 書名にもある通り、本書はLeanという比較的新しいプログラミング言語の入門書です。プログラミング言語としてのLeanは、いわゆる関数型言語の仲間と言えます。 他の関数型言語、とくにHaskellを使ったことがあれば、典型的なアルゴリズムやデータ構造を扱うLeanのコードをなんとなく書けるかもしれません。その程度には「ふつうの言語」であるとも言えます。 しかしLeanには「ふつうの言語」にはない大きな特長もあります。具体的には、「数学の証明をソフトウェアとして形式化できる」あるいは「プログラムの挙動に対する証明ができる」という、定理証明系としての側面です。本書では、そのうち「数学の証明をソフトウ
エラトステネスの篩の高速化 - Qiita
世の中に多くあるエラトステネスの篩の実装、多くあるくせにちょっとしか高速化してないのが悲しいので高速化エラトステネスの篩を書いてみることにします。 エラトステネスの篩の高速化 (1) ← 今ココ エラトステネスの篩の高速化 (2) エラトステネスの篩の高速化 (3) エラトステネスの篩の高速化 (4) エラトステネスの篩の高速化 (5) エラトステネスの篩の高速化 (6) エラトステネスの篩の高速化 (7) 問題設定 とりあえず C++11 くらいで動く物を作りたいと思います。インラインアセンブラや SIMD、並列化は明示的には入れない方針です。あと、エラトステネスの篩自体の高速化を目指すので、結果は一部の具体的な素数の確認と $\pi(x)$ の値で確認することにしますし、その時間は考慮しないことにします。 また、ライブラリ的に使えるよう、将来的には区間篩 (大きな $x$ に対して $
否定文を理解できないAIたち - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
BERT や GPT の登場により、テキストを扱うモデルは大きく発展しましたが、否定というごくありふれた操作を扱うのが依然難しいです。 本稿では、その理由と、部分的な解決策を紹介します。 目次 目次 否定文を理解できないAIたち 否定文を理解できずに困ること なぜ否定文をうまく扱えないのか なぜたまに成功するのか 対処法 ファインチューニング プロンプトの工夫 否定文を意識した訓練 文書数を増やす クエリとキーを拡張する おわりに 否定文を理解できないAIたち BERT (tohoku-nlp/bert-base-japanese-v3) で A =「私はお寿司が好きです。」 B =「私の好きな食べ物はお寿司です。」 のテキスト埋め込みのコサイン類似度を求めてみましょう。A と B は同じようなことを言っており、予想されるようにコサイン類似度は 0.9695 と高いです。 では、 A =「
【数学】NHKから国民を守る党からNHKを守る党からNHKから国民を守る党を守る党 - Qiita
ググっても見当たらなかったので。 背景 NHKから国民を守る党のツイートを見て、「NHKから国民を守る党からNHKを守る党」というオヤジギャグが浮かんだ。この党はおそらく「NHKから国民を守る党」によるNHKへの抗議活動からNHKを守ることを掲げるのだろう。 さらに、その党に対抗して「NHKから国民を守る党からNHKを守る党からNHKから国民を守る党を守る党」という党も考えられることに気づいた。この党はおそらく「NHKから国民を守る党からNHKを守る党」による「NHKから国民を守る党」への抗議活動から「NHKから国民を守る党」を守ることを掲げるのだろう。 さらに、その党に対抗して「NHKから国民を守る党からNHKを守る党からNHKから国民を守る党を守る党からNHKから国民を守る党からNHKを守る党を守る党」という党も考えられることに気づいた。この党はおそらく「NHKから国民を守る党からNH
スーパーマリオメーカーはチューリング完全（日曜数学会発表）
第15回日曜数学会の発表資料です．当日の発表の様子は https://live2.nicovideo.jp/watch/lv320692098 で視聴できます（2時間24分から10分間程度）．
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
行列プログラマー
本書では数学的概念を実装するプログラムで実際に問題を解決しながら、その応用法を探求します。具体的には、図形変換、顔検出、画像圧縮、画像補正、ページランク、機械学習、暗号と秘密共有などの例を使い、ベクトルと行列、それらを動かすアルゴリズムについて学びます。対象は、プログラマーおよび具体計算を通じて線形代数を学びたい学生。厳密な証明が目的ではないので数学に詳しくなくてもかまいません。Python 3プログラムを用いることで図やグラフからベクトルと線形変換を視覚的にとらえることができるため読者はイメージをつかみやすいでしょう。章末の問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。 関連ファイル サンプルコード サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書
統計を始めたい人に僕がPythonよりＲを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ
○周年 - Interdisciplinary
前のブログ開設から合わせて9年？ですかね。結構長くやってますな。 更新頻度は少なくなってきてますが、ぼちぼち続けます。読んで下さっている方には、これからも、よしなに。 今年の振り返りとして、読んで、良かったな、と思った本の紹介。 ▼ プログラムはこうして作られるプログラマの頭の中をのぞいてみよう 作者: 平山尚(株式会社セガ)出版社/メーカー: 秀和システム発売日: 2013/09/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (5件) を見るプログラミング関連の本で、全くの初学者向けのものとしては、私が知っている中で最良。用語より概念と構造を先に教える、という私の標語？に合致しています。これこれこういう用語がある。その用語はこういう意味・定義である、というのは、その語を知らない人にとっては、用語と概念を一緒に憶える必要があって、それは負担。そうでは無くて、これこれこういう論理構造や概念があ
「第1回 プログラマのための数学勉強会」開催しました！（動画＆資料つき） - 34歳からの数学博士
どうも、佐野です。 昨日「第1回 プログラマのための数学勉強会」を開催しました。朝からの大雪にも関わらず多くの方にお集り頂き、濃厚なセッションの数々をお送りすることができて大変嬉しく思っております。 以下、各セッションを動画・資料と共に、簡単に内容のご紹介をさせて頂きます。 1. 「プログラマのための線形代数再入門」 - 佐野岳人 [資料] トップバッターとして発表させて頂きました。線形代数は3Dプログラミングをはじめ、画像処理や機械学習など多くの分野で必要になる数学の分野です。「行列の積はなぜこんな複雑な形をしているのか？」から「行列は線形変換・アフィン変換の定量表現である」という話をしました。 次回は中編として「行列式・逆行列とその実装」、後編で「座標変換と固有値・固有ベクトル」を発表してみたいと思います。 2. 「明日話したくなる「素数」のお話」 - 辻順平 [資料] 日曜数学者 i
Agda による圏論入門
Menu Menu Agda で証明しながら圏論を学ぶという予定です。あまり入門ではないかも。 Higher-Order Categorical Logic の 0章に相等する内容です。 BitBucket category-exercise-in-agda source code Agda の入門の要約 Agda の入門 Agda の集合の Level Agda の record Agda のReasoning Caategory module と圏の入門 自然変換 IdentityFunctor と Hom Reasoning Monad の結合則 Sets と Monoid を使った Monad の例 Kleisli 圏の構成 ここまでが Monad を理解するための部分。以下は、Adjoint 関連です。 Adjoint から Monad を導く Kleisli 圏による Mona
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
違法素数 - Wikipedia
違法素数（いほうそすう/英: illegal prime）とは、素数のうち、違法となるような情報やコンピュータプログラムを含む数字。違法数（英語版）の一種である。 2001年、違法素数の1つが発見された。この数はある規則に従って変換すると、DVDのデジタル著作権管理を回避するコンピュータプログラムとして実行可能であり、そのプログラムはアメリカ合衆国のデジタルミレニアム著作権法で違法とされている[1]。 DVDのコピーガードを破るコンピュータプログラムDeCSSのソースコード 1999年、ヨン・レック・ヨハンセンはDVDのコピーガード (Content Scramble System; CSS)を破るコンピュータプログラム「DeCSS」を発表した。ところが2001年5月30日、アメリカ合衆国の裁判所は、このプログラムの使用を違法としただけではなく、ソースコードの公表も違法であると判断した[2
The Art of Computer Programming を読む 1P - 19P - にょきにょきブログ
超無理ゲー。地球防衛軍をプレイして数時間で間違って難易度をHARDEST選択してしまった時の気分。 なので1節か1小節くらいに超小分けにして読んで行く。 当分は1章の基礎概念。 1.1アルゴリズム アルゴリズムという言葉の現代の意味は、レシピ、過程、方法、手法、手続き、ルーティンワーク、煩雑な手続きという言葉に似ている。しかしアルゴリズムはこれらとは少し違い、問題を解くための重要な特徴がある。 有限性 明確性 入力 出力 実効性 有限性とは アルゴリズムは必ず終了する必要がある。すなわち、答えを導く過程が発散してはならない。 明確性とは アルゴリズムの各ステップは明確に定義されていなければならない。曖昧さがあってはならない。現実的な問題として、プログラミング言語でアルゴリズムを表す際は明確に記述できるが、日本語や英語でアルゴリズムの記述を行う場合は曖昧さが産まれるので注意が必要である。 入
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