シベリアに巨大な穴出現、その原因は？
隕石よりも予測不可能。 シベリアに突然巨大な穴がぽっかり現れました。この穴ができた原因は特定できていませんが、ネット上では隕石か？UFO衝突か？と一時騒然としました。現地の映像や画像からは、とにかく穴が深く、我々が｢地面｣と認識している層のその下まで空洞が続いているらしいことが見て取れます。一体この穴は何なのでしょうか？ 穴の大きさは直径約60m、内部の直径は約40m、深さは不明です。下の映像は、穴を上空からヘリコプターで撮ったものです。 この穴があるのはモスクワの東約3000㎞ほどにあるシベリア北西部のヤマル半島で、600km以上にわたる永久凍土が広がり、北極海はすぐそばです。さまざまなケナガマンモスなどの考古学的発見が多いことでも知られていますが、1972年には巨大ガス田が発見され、ロシアのエネルギー開発戦略上のキーエリアとして、同国のエネルギー大手企業・ガスプロムが開発中です。 原因
回転移動の１次変換
■説明３ 他のページに次の記述があります。 ある1次変換によって，点（１，０）が（ａ，ｃ）に点（０，１）が点（ｂ，ｄ）に移されるとき， １次変換の行列は， ＝(1,0)，＝(0,1)が ＝(cosθ,sinθ)，＝(-sinθ,cosθ) に移されるのだから，
回転行列
home 数学メモ (1)のような行列を回転行列という。これは、二次元平面上の点(x、y）をθ度回転させた後の座標（(2)の右辺）を求める。 回転する画像をCGで描く際等には必ず使われる、極めて重要な行列と言える。 何故、このような行列になるのかは、三角関数の加法定理から証明出来る。 図のP1点をP2点に移動する事を考える。回転角はβとなる（分かり易い第一象限で考えているが、二～四象限に動かす場合でも以下の計算は同じ）。 P1の(x、y)座標は、(rcosα、rsinα)、P2の座標は(rcos(α＋β)、rsin(α＋β))となる。 P2の座標は、加法定理から以下のように展開される。 P1の座標を(x、y)とすると、x＝rcosα、y＝rsinαなので、これを(3.1)(3.2)に代入すると以下のようになる。 (4.1)(4.2)の計算は、(5)の行列計算に他ならない。ここでは回転角θを
「異端の統計学ベイズ」 - shorebird 進化心理学中心の書評など
異端の統計学 ベイズ 作者: シャロン・バーチュマグレイン,Sharon Bertsch McGrayne,冨永星出版社/メーカー: 草思社発売日: 2013/10/23メディア: 単行本この商品を含むブログ (28件) を見る 本書はベイズ統計学の学説史にかかる本で，アメリカのサイエンスライターの手によるもの．原題は「The Theory That Would Not Die: How Beyes’ Rule Cracked the Enigma Code, Hunted Down Russian Submarines, and Emerged Triumphant from Two Centuries of Controversy」ということでまるでスパイ小説のようなタイトルだが，邦題はより論争史を意識したものになっている．私としてはソーバーの「科学と証拠」を読んでベイズ主義と頻度主義
大切な作業に表計算ソフトは使わないように（本当に！） | POSTD
経済学者のことがうらやましいです。コンピュータ・サイエンティストとは違い経済学者は、革新的な研究をすればベストセラー本が出せるようです。 ピケティの『21世紀の資本論』 は良い例です。この本はその名の通り、マルクスの『資本論』を彷彿とさせます。まだ読んでいない方のためにお伝えすると、この本のメッセージはシンプルで、“資本から得られる所得は賃金の成長率より高い。すなわち、資本を有する層がより裕福に、よりパワフルになっていく”、ということです。人口の大半にとっては救いがない状況です。少数のエリートが全ての富を手にし、普通の人たちには何も残されない世界が現れることになります。この観測自体は目新しいものではありません。よく知られている 富の集中 という概念でも、同様の標語を掲げています。“ 富めるものはますます富み、貧しいものはますます貧しくなる ”、です。 誰でも同じような声をあげることはできる
機械学習とは何か？ – 機械学習の定義と使える言い回し | POSTD
この記事で、取り上げたいのは 「機械学習って何？」 ということです。 機械学習に興味がある人なら、少しはその内容について、かじったことがあるでしょう。ですが友人や同僚に機械学習の話をふると、誰かに「機械学習って何？」と質問されるリスクがあることを覚えておいてください。 この記事の目指すところは、機械学習について考えるための定義、それも覚えやすい気の利いた言い回しをいくつか提案することです。 まずは、この分野で信頼のおける教本から機械学習のスタンダードな定義について触れるところから始めましょう。それから機械学習についてのプログラマ的な定義をはっきりさせ、最終的には、「機械学習って何？」と聞かれても、いつでも答えられるようになるのが目標です。 信頼できる定義 それでは最初に、一般的に大学の講義レベルで、よく使われている機械学習の教本4冊から見ていきましょう。信頼できる定義であり、この問題を熟考
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pairs(ペアーズ)モデル｜【森園れん】らりるれんっ
