量子力学に「観測問題」は存在しない｜Masahiro Hotta
前世紀には観測問題を論じる人が多かったのですが、標準的な量子力学にはそのような観測問題はなかったことが現在では分かっております。例えば以下のように理解されています。 （１）波動関数の収縮について: 量子力学は情報理論の一種であり、波動関数は古典力学の粒子のような実在ではなく、情報の集まりに過ぎません。測定によって対象系の知識が増えることで、対象系の物理量の確率分布の集まりである波動関数も更新されるのが波動関数の収縮です。 「系を観測をすると、その波動関数（または状態ベクトル）は収縮し、その変化はシュレディンガー方程式に従わない」と聞いて、前世紀の「観測問題」に目覚めてしまって、「波動関数とは？収縮とは？」と懊悩してしまっている物理学徒は、まず箱の中の古典的なサイコロの目の確率を考察してみて下さい。 この場合は古典的な確率で、実際には箱の中のサイコロの目は決まっていますが、ここで問題とすべき
観測問題って何？
“観測問題”について 知っておかなくてもいい いくつかのこと 沙川 貴大（東大物工） 2021年4月23日 まず • 標準的な量子論の枠組みは、任意の実験状況において、操作的に、 曖昧さの余地なく、必要な計算が全て出来るように作られていま す[1,2]。 • これは量子測定のプロセスについても例外ではありません。射影仮説と呼ばれる ものは、仮説ではなく、確立した実験事実です。 • より一般に、誤差のある量子測定を扱う理論も確立しています [1,3]。このような 量子測定理論は、いわゆる”観測問題”とは異なり、最先端の量子技術を理解する うえでも欠かせない重要な物理の話です。 • すなわち、任意の実験状況を物理の問題として考えるうえで、”解 釈”や”観測問題”はirrelevantです。気にする必要はありません。 • それでいい、という人は、この先を読む必要はありません。 かわりにNiels
努力しているか否かでなく、努力でアタリを引ける確率・努力できる回数が問題ではなかったか - シロクマの屑籠
blog.tinect.jp 恵まれているか、恵まれていないか。 命がけといえるほど努力しているか、努力していないか。 努力するポテンシャルがあるか、努力するポテンシャルがないのか。 これらは相対的で、総論的すぎて、細やかさを欠いた比較ではある。 とはいえ親の年収や文化資本の多寡、心理的サポートや社会的サポートの有利不利の総合として、恵まれた環境で育ったと言える人・恵まれない環境で育ったと言える人はいるだろうし、その差異、その競争上の不平等を巡って不満や苛立ちの声があがるのも自然なことだと思う。 恵まれた環境で育った人が努力してないと思っている人は、そんなに多くないのでは 上掲リンク先によれば、スタンフォード大学に入り、かつ書籍を出版した人に関して、(今は消去されている)Amazonのコメントがトリガーとなってブーイングがネットに木霊したという。 そうしたブーイングのなかにも「努力している
確率とともに生きる – sociologbook
新型コロナウィルス、というものが流行っていて、この春はすべてのイベントが中止や延期になり、公的な施設には閉鎖されるところもでてきて、学校も全国で一斉に休校にするかどうかという話があり、そのわりには朝の満員電車はあいかわらずで、それからやっぱりデマもとびかっている。 ドラッグストアやコンビニの店頭からマスクが消え去り、さらにトイレットペーパーがマスクと同じ材料で、もう中国から入ってこなくなるので売り切れるだろうというデマがひろがって、トイレットペーパーも店頭からなくなった。コストコに長蛇の列ができたとか、対応していたドラッグストアの店長が鬱になったとか、そういう記事をたくさん読んだ。 いったい誰がどういう意図で流すのか知らないけど、30度ぐらいのぬるま湯を飲むと熱に弱いコロナが死ぬ、というデマもかなり広がって、さすがにこれは笑った。体温より低いやん。 まあ、しかし笑えない。若年者の致死率は低
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
人生は運よりも、運の運用方法に大きく左右される - ふろむだ＠分裂勘違い君劇場
高所得者が「オレは運が良かっただけ」と言うのはポジショントークであることが多いので、鵜呑みにしない方がいい。 彼らは、ある意味、イカサマ賭博をやっている。 このイカサマの正体を暴いてみる。 冷静に分析すると、私の知り合いの高所得者たちは、以下の様な特徴が多い。 ・人よりも多くのことを試す。 ・上手く行かなかった時に損切りするのが素早い。 ・「たまたま」上手く行ったら、その幸運を全力の全力で最大限利用して、スキル、実績、人脈、資産を得る。 ・一度スキル、実績、人脈、資産を得たら、それらを最大限に利用して、さらなるスキルと実績と人脈と資産を作り、それらが雪だるま式に増えていく。 ・運任せの大博打はしない。確実性の高い勝算のあるときだけ大きく賭ける。 ・人よりも多くの不運を想定し、不運を事前に回避するための手を人よりも念入りに打っている。 ・不運に見舞われたときのダメージを最小限にするための保険
サンクトペテルブルクのパラドックス - Wikipedia
ダニエル・ベルヌーイ サンクトペテルブルクのパラドックス (St. Petersburg paradox) は、意思決定理論におけるパラドックスの一つである。極めて少ない確率で極めて大きな利益が得られるような事例では、期待値が発散する場合があるが、このようなときに生まれる逆説である。サンクトペテルブルクの賭け、サンクトペテルブルクの問題などとも呼ばれる。「サンクトペテルブルク」の部分は表記に揺れがある。 1738年、サンクトペテルブルクに住んでいたダニエル・ベルヌーイが、学術雑誌『ペテルブルク帝国アカデミー論集』の論文「リスクの測定に関する新しい理論」で発表した。その目的は、期待値による古典的な「公平さ」が現実には必ずしも適用できないことを示し、「効用」（ラテン語: emolumentum）についての新しい理論を展開することであった。 偏りのないコイン[注釈 1]を表が出るまで投げ続け、表
深夜、無人の別荘から無言の119番通報 犯人は風？ 青森・八甲田 （Web東奥） - Yahoo!ニュース
風のいたずらだった？ 5月に青森市駒込の無人の別荘からあった無言の119番通報は、別荘の切断寸前の電話線が強風で揺れ、電気が流れたり切れたりして「1」「1」「9」という番号が偶然発信された可能性があることが、NTT東日本青森支店への取材で17日、分かった。 同支店の鹿内保伸広報課長によると、別荘の電話はダイヤル式。ダイヤル式は、回したダイヤルが戻るまでの間に数字に応じた回数だけ電流が切れ、その切断回数で数字が認識される。例えば電流の切断が1回なら「1」、9回なら「9」となる。 通報後、同支店の社員らが現場を調査した結果、別荘につながる電話線の一部が切れかかっていたことが判明。風で揺れ、電話線がつながったり離れたりを繰り返し、「119」が発信されたことが考えられるという。 鹿内広報課長は「まだ原因は特定できていない」としながらも、当時は風が強かったということから「確率は非常に低いが、
R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
偽陽性問題を解く―其ノ壱 - Interdisciplinary
問題 陽性陰性の話の続きです。 佐藤吉宗先生の統計学入門（１）−偽陽性問題− - Togetter 専門家がこうして練習問題と出題を出して下さるのはありがたい事です。 さて、例のごとく、これを図を用いて解いてみます。 まず、出題は次のようです（出題関連のつぶやきを2つ繋げた）。 【問題】 人口の5%がある病気に罹っているとします。この病気に罹っているかどうかを確かめる検査があるのですが完全なものではなく、病気に実際に罹っている人が受けると90%の確率で陽性となり、病気に罹っていない人が受けると90%の確率で陰性と出ます。（続く…） （続き）【質問1】 ある人がこの検査を受けてみると陽性と出ました。この人が実際に病気にかかっている確率はどれだけですか？ 【質問2】 ある人がこの検査を受けてみると陰性と出ました。この人が実際に病気にかかっていない確率はどれだけですか？ ここで得られた情報は、
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