なぜ僕らはJuliaを作ったか
Viral Shah, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman 2012年2月14日(火) 端的に言えば、僕らは欲張りだからだ。 僕らはMatlabのパワーユーザーだ。LispハッカーやPython使いやRuby使いもPerlハッカーもいる。髭が生える前からMathematicaを使っていたのもいるし、未だに髭が生えてない仲間もいる。常識的な人にはオススメしないくらい多くのグラフをR言語で描いてきた。そしてC言語は僕らのユートピアだ。 いま挙げた言語は大好きだ。どれも素晴らしいしパワフルだけど、科学計算、機械学習、データ・マイニング、大規模な線形代数演算、分散・並行コンピューティング、といった僕らがやるようなものにはどれも一長一短で、仕事に完璧にはまる機能もあれば何とも使い物にならないものもある。どれもトレード・オフなんだ。 僕らは欲張り
Clojure
Clojure ClojureはJava仮想マシンおよび.NETで動く動的言語です。並行処理をサポートしたLispの方言でもあります。このサイトにはClojure公式サイトにある英語文書の野良翻訳をおいてあります。誤訳などありましたら、ご連絡ください。 Clojure日本語訳 Clojureをつくったわけ (Rationale) [2009-11-28] 値と変化---Clojureにおける値の同一性と状態 (On State and Identity) [2009-12-22] (ざっと訳しましたが、非常に読みづらいです。ごめんなさい。) 機能 (Features) (翻訳しながら公開) おまけ 統計処理関数 [2010-03-22] まだ作りかけです。平均や分散などの基本的な計算しかできません。 by MARUI Atsushi Last modified: 2012-04-29 06
なぜ僕らはJuliaを作ったか
Viral Shah, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman 2012年2月14日(火) 端的に言えば、僕らは欲張りだからだ。 僕らはMatlabのパワーユーザーだ。LispハッカーやPython使いやRuby使いもPerlハッカーもいる。髭が生える前からMathematicaを使っていたのもいるし、未だに髭が生えてない仲間もいる。常識的な人にはオススメしないくらい多くのグラフをR言語で描いてきた。そしてC言語は僕らのユートピアだ。 いま挙げた言語は大好きだ。どれも素晴らしいしパワフルだけど、科学計算、機械学習、データ・マイニング、大規模な線形代数演算、分散・並行コンピューティング、といった僕らがやるようなものにはどれも一長一短で、仕事に完璧にはまる機能もあれば何とも使い物にならないものもある。どれもトレード・オフなんだ。 僕らは欲張り
ラベル視認性が（若干）高いbiplot
因子分析（や主成分分析）の結果をバイプロットすることがあります。因子分析の場合は、Rのbiplot()関数を使うと簡単に作成できますが、因子負荷量の文字列が読みにくいのが難点です。 例として、バイプロットを作ってみましょう。まず因子負荷量・因子得点っぽいダミーの値を準備しました。データ値は標準正規分布の乱数をそのまま使います。変数ラベルはなんでも良いのですが、Mac OS Xには/usr/share/dict下に英単語が入っているテキストファイルがあるので、そこからランダムに抜き出します。DTPやウェブサイトのデザインではプレースホルダ文章として「lorem ipsum」を使いますが、それっぽいことができます。 N <- 10 # ダミーの因子負荷量（と変数のラベル）を作成 ...変数の数はN X <- matrix(rnorm(2 * N), ncol=2) names.all <- r
信号包絡線の計算 / Computing signal envelope
信号包絡線（エンベロープ）は、信号の上部だけに接するような曲線で、ピーク検出などに使用される。 たとえば下図のような黒い実線の信号があるとき、その信号のおおよそのレベル変動を知りたいとする。音響信号は正負どちらの方向にも変動するので、その絶対値をとると灰色の破線のようになる。そこでできた頂点をなめらかに結ぶような曲線が包絡線である。 信号包絡線を計算するには、ヒルベルト変換を使って解析信号を作成する必要がある。少し探してみたが、Rには標準でヒルベルト変換が用意されていないようだったので、まず以下のように関数を準備した。 ## ヒルベルト変換で解析信号を計算する（Hilbert Transform） hilbert <- function(x) { # 信号長が奇数の時には末尾にゼロを加えて計算 if (length(x) %% 2 == 1) { is.odd.flag <- TRUE x
シェッフェの一対比較法(浦の変法) / Sheffe’s ANOVA on Paired Comparison (Ura Variation)
シェッフェの一対比較法(浦の変法) / Sheffe’s ANOVA on Paired Comparison (Ura Variation) 参考:佐藤信『統計的官能検査法』第19章 (日科技連) シェッフェの一対比較法(浦の変法)は、比較順序を考慮するもの。 プログラム 参考文献通りに計算し、(p)値を求める部分だけ追加した。変数名も原則として参考文献のままなので、詳細はそちらを参照してもらいたい。 ## -*- coding: utf-8 -*- ## Scheffe's Pairwise Comparison ## (Ura's Variation, considering stimulus order effect) ## ## 2012-08-31 by MARUI Atsushi (marui@ms.geidai.ac.jp) ## ## Reference: Chapter
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