bitterharvest’s diary
中学校の同期の仲間たちで、歴史散策と称して都内近郊の景勝地を定期的に訪れている。今回は、横浜の山手・山下地区にバラを見に行こうということになったので、その下見に出かけた。 この地域を、いかにも横浜らしいハイカラな街と感じている人も多いだろう。歴史的な建造物があちらこちらに立っていて、西洋館もある。なぜ、このような街並みができたのだろう。 この地域は、かつては居留地と呼ばれていたことを知っている人は少なくなった。子供のころ、お年寄りの人から、居留地と言われてキョトンとしたことを覚えている。そのころは外国の人を多く見かけるので、そのように呼ばれるのだろう程度にしか認識していなかった。 横浜市のデジタルアーカイブに明治23年の地図がある。中央左側の赤色の台形のところが山下居留地で、さらにその左側の同じく赤色で、裾が広がるようになっているところが山手居留地である。 なぜ居留地と呼ばれるようになった
古典プログラマ向け量子プログラミング入門 [フル版]
サブタイトル：ショアのアルゴリズムから巡回セールスマン問題まで プログラマ向けに量子プログラミングの解説をした資料です。できるだけソースコード付きにすることで独習可能な内容になっています。また必要となる数学の知識に関しても解説しています。よろしければご活用ください！Read less
![古典プログラマ向け量子プログラミング入門 [フル版]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/044d9a660d048e6daac39329d1f1945978f81ac9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fsal-qc-prog-full-191128113651-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
井山梃子歴史館
Publickeyの記事をきっかけに話題になっているようです。 www.publickey1.jp ネタ元はHacker Newsなんですかね。 news.ycombinator.com 残念ながら、リンクされているページは開発中のブランチであり、まだSQLite本流にはマージされていません。 また、現状ではマージする予定もありません。 sqlite.org ちなみに、このブランチは楽観的ロックを実装しているので、マージされたとしても使うときにはアプリケーション側でちょっと気を付ける必要がありそうですね。リトライすればいいんですかね？ 皆さん、こんにちは！ 今回のブログでは、私が最近行った28000円の寄付についてお話しします。私は昨年から効果的利他主義に基づいて寄付を続けており、この記事が皆さんに善行を広めるきっかけになればと思っています。 効果的利他主義とは？ 効果的利他主義(Effe
環、有界、STモナド - phykmの日記
全部話題バラバラです。 1.なぜ物理量は環なのか？ 今ゼミでIsham某量子論本を読んでいたりするのですが、これに限らず、ある文脈において、次のような対比が語られる事があります。 すなわち、 古典力学では物理量のなす環構造が可換であったが、量子論では一般に非可換になる。 この可換非可換という対比は、単にある種の代数構造の条件開放という意味で「少なくとも数学的には」自然な一般化の発想で それで例えば可換/非可換C*環が、GN双対を通じて普通の幾何(コンパクトハウスドルフ位相空間)/非可換幾何の対比になるだとか、 あるいは量子群だとかいう名称がここに由来するだとかいった話に繋がったり、物理では非可換性によって、物理量の同時測定、同時値付与ができない、不確定性関係につながるとか、そういった風潮や言い回しの背景を提供しているようにに思います。（そうでないならそれは良いことなのでどうでもいいです）
Why does deep and cheap learning work so well?
We show how the success of deep learning could depend not only on mathematics but also on physics: although well-known mathematical theorems guarantee that neural networks can approximate arbitrary functions well, the class of functions of practical interest can frequently be approximated through "cheap learning" with exponentially fewer parameters than generic ones. We explore how properties freq
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