シャーロック・ホームズの冒険(c)2006 coderati プロジェクト杉田玄白正式参加作品。 趣旨および取り扱いについてはプロジェクト杉田玄白 、 プロジェクト杉田玄白 趣意書 をご覧ください この作品は、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下でライセンスされています。 著作権者名を残し、この同一条件下で公開する限りにおいて、訳者および著者にたいして許可をとったり使用料を支払ったりすることなく商業利用を含むあらゆる形で自由に利用・複製・改変が認められます。
プログラミング言語 Cipher
cipher プログラミング言語 Cipher Cipherのエッセンスとは： 数学に近付けることにより強力な記述力を持った文法をもち、それがなじみのあるC言語に似た文法と両立 健全で強力なマクロ、lispのマクロ能力とC言語風の文法の両立 無名の関数を使った抽象化 ポインタや参照をなくする事により危険な副作用によるバグを低減 手続き型言語が直列度を最大化する記述を強要するのに対して、Cipherは並列度を最大化する記述をencourageする あんまりそう見えないだろうけど、 作っている私の気持ちとしてはCの後継言語を作る事が目標です。 Cをよく知っている人は分かっている通り、C言語がマシン語に対して提供する抽象化層は意外と薄い物です。CipherはそのCからもう一段だけ抽象化を提供することを目的とします。その抽象化とはメモリ管理の抽象化とプログラム自体と関数を第一級データ
最上の日々: 自分をバカだと思っていない男は大抵バカ
▼ 巡回セールスマン問題は試金石にはならない ニューラルネットとかその辺りの発表でたまに見かけるんだけど、 巡回セールスマン問題をデモンストレーションに使う事がある。 近似解とはいえNP完全問題の解を効率的に求められるから「我が理論は凄い」と言いたいのだろう。 しかしそれは違う。 巡回セールスマン問題がNP完全で難しいのは、グローバルな探索ができないからで、なぜグローバルな探索が出来ないかと言うと、至る所に局所的な近似解が存在してそれがグローバル解と区別がつかないからだ。 つまり巡回セールスマン問題の近似解を求めることは常に極めて簡単なのだ。 もちろん、だからといって理論がダメだと言う事にはならないが、理論の力を示すデモンストレーションとして適切では無い。 ▼ ふと思ったが、視覚野では注意のゲートであるV4以後と以前で性質が違うが、他のモダリティおよび運動系でも同様に注意によるゲー
最上の日々 on "Why nerds are unpopular"
▼ 自分もそうなって分かったが、ひっきりなしにメモする人と言うのは、あれはアイデアを忘れないためにやっているのではなく、アイデアを頭の中から追い出してそれを気にしない為にやっている。つまり忘れるためにやっているのだなあ。 ▼ 冥王星が惑星から外されるという話について、 私が知っている2,3の学会と同じとすれば、天文学会には他人に何かを強制する権力はない。学者が普段の執筆で学会に拘束されることもない。せいぜい学会の公式文書はそれに従うという程度だろう。 学会には普通は教科書の書き直しなどを強制する権利はないし、どっかの国が「我が国では公教育では冥王星は惑星に入れときます」とかやってもいっこうにかまわないはず。 ところが、世間の反応はそんな風ではなかった。強制力がないのに周りが権力があると思い込む事によって実際に権力が発生することが有るとは理解していたけど、実例を見たのは初めてだ。
量子場の物理
▼ Heliodisplayに感心して、もっと現実的な三次元ディスプレイを考えてみた。 まずHeliodisplayとは： 空気中に映像を投影する技術「Heliodisplay」のムービー (GIGAZINE) クリスティデジタルシステムズ: HelioDisplay： GIGAZINEでは技術的原理が分からなかったけど、 ２番目のページに「超音波により発生させた細かな霧の粒子に映像を投影するディスプレイです」とあることから、 要するに超音波加湿器のグリッドのようなもののようだ。 で私のアイデアは 1, 非常に細い散乱体をグリッド状に並べてlaserなどでスキャンするか散乱体の間に並べた微小レンズで投影する。 2, 液晶には（透明⇔散乱体）というタイプのものがある。これを三次元てきに並べる。あるいはすでにある（透明⇔白色）タイプの液晶パネルを百枚ほど積層する。それにプロジェクタで画像を投影
最上の日々 - 数学を表現するのに最適な媒体はコンピュータである
▼ 数学の表現の媒体としてのコンピュータつづき あのあとyoriyukiさんから有用な示唆をもらいました。 （これだけ書くのも大変だろうなあ。いつもお世話になってます。） 証明チェッカのあちら側とこちら側 私的にみたハイライトはこの辺りかな： 論理に関する部分はうまくいかなそうな気が(直観的には)します。言語や論理について一般の人が抱いている直観は誤っているか、すくなくとも混乱していることが多く、そのまま形式化しようとするとうまくいかないからです。例えば、名詞は何か対象を名指している、といった考えがその例になるでしょう。この場合、何の対象も指さない時や、複数の対象に当てはまるときにどうするか、といった問題が考えられてないのですが、にもかかわらず強固な直観としてなかなかここから自由になれないようにに思います。 言い方を変えると、自然言語に近いもの純粋に形式的に取り扱おうとすると
計算的な深さと脳
ニューロンが入力を受けてからスパイクを出すまでは早くとも数ミリ秒かかる。人間が反応するまでの時間は零点何秒かだから、入力と出力の間には最大に見積もっても数十段のニューロンが介在するだけである。（実際はもっと段数が低いだろう。） 一方コンピュータの方は現在のネズミ以下の判別能力しかないような画像認識をするにあたってさえ数千万サイクルの計算を行わなくてはならない。 だから、脳が物凄い並列計算をやっているに違い無い。ここまでは普通の話ね。 で、問題は「じゃ、物凄い並列な機械をつくったら脳の能力を再現できるのかよ」ということ。もちろん誰も答えをしらない。どんなアルゴリズムを使えば良いか分からないし。 人によっては絶望して「新しい物理法則を」とか「量子論的並列性」とか、「魂」とかに行っちゃう。 で、僕も答えは持って無いけど、この問題を考えるにあたって以下の「計算的大きさ」と「計算的深さ」の概念を
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最上の日々 (2006-12-12)
最上の日々 - 世の中には他人にルールを強制する事が好きな人がいる。
「多重参照」の問題点 - 最上の日々
最上の日々 (2006-05-28)