古典的世界では過去改変はわずかであっても重大な変化を引き起こすしかし量子世界では過去改変は現実には大きなダメージはない量子世界では量子のもつれの複雑性はバタフライ効果の震源地ではなく過去改変による変化の抑制効果をもつ SF小説の世界で、タイムマシンを作った記念に幼少期のヒトラーを見に行く計画を実行したとします。 しかし未来に帰ると、ヒトラー率いるナチスが全世界を支配する世界に変わっていた…。 過去に”少し”干渉しただけで、世界に”大きな”影響を与えてしまったのです。 SFに詳しい人ならば、これはいわゆる「バタフライ効果」のせいだと気付くと思います。 バタフライ効果とは過去の些細な改変であっても、出来事の連鎖反応を引き起こし、未来を全く別物に変えてしまうという考え方です。 今回の研究のより、私たちの感覚とは大きく異なる量子の世界では、このバタフライ効果がほとんど起こらないと判明したようです。
「チョウの羽ばたきがちょっとずつ世界に影響を与えて地球の裏側ではトルネードを引き起こす」という「バタフライ効果(バタフライエフェクト)」と呼ばれる考え方があります。これは予測が不可能な複雑な現象に関するカオス理論に関連した例え話に過ぎませんが、イギリスのブリストル大学の研究員らが発表した論文では「昆虫の持っている電荷は、実際に天候にまで影響を与える可能性がある」と示しており、「バタフライ効果は実際に起きる現象かもしれない」と指摘されています。 Observed electric charge of insect swarms and their contribution to atmospheric electricity: iScience https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(22)01513-9 The “butterfl
「複雑系」。 しばしば耳にするけれど、その実体がなんなのかよくわからない……という方は多いのではないでしょうか。 近代科学のパラダイムにさまざまな側面から挑戦をしかけた「複雑系」の議論は、いまこの瞬間も世界の謎を解くための格闘をしています。 小説家の金重明氏が魅力的な文体で執筆した『「複雑系」入門 カオス、フラクタルから生命の謎まで』は、複雑系のポイントをわかりやすく解説してくれています。 ここでは、複雑系の重要な一部である「バタフライ効果」のアイデアが生まれた瞬間を振り返った部分を、同書から抜粋してお送りします。 MITの研究室で… スーパーコンピュータの数値計算にもとづく気象予報がおこなわれる少し前の時代、マサチューセッツ工科大学（ＭＩＴ）の気象学の教授であったエドワード・ノートン・ローレンツ（一九一七〜二〇〇八）は、よちよち歩きのコンピュータを用いて気象の研究をしていた。 ローレンツ
毎日、食べ物のことばかり続いていたので 今日は、同じ口でも「しゃべくり」のほうについて。 《目次》 口は災いのもと バタフライ効果 口は災いのもと アナタは、ウッカリしゃべったことで失敗しちゃった! ってことないでしょうか? 「あるよねー😖」 もと首相の森さんのように。 また ここへきてカブをあげていますが 小池百合子さんの「排除発言」 のように。 小池さん、横文字好きなんだから 「Exclusionする」とでも言えばよかったのに😄 余計な一言や 空気を読めない言葉など 人生さえも狂わしかねない。 じじいたちだけでなく 多くの人が、いらない言葉で失敗している。 自分の考えを伝えたりやコミュニケーションをとるための アウトプットは、しっかり言葉を選ぶべき。 一発勝負だと思わなければ。 話は、長いか長くないかでなく 人にどう伝わるか 考えてから話さないと、バカを見る。 政治家やマスコミに露
過去に行っても歴史は大きく変わらない？ バタフライ効果は存在しないことが量子タイムトラベルのシミュレーションで判明 記事の本文にスキップ あなたはついに過去へとタイムトラベルする技術を完成させた。期待に胸を膨らませ、過去の世界へ。最初なのでほんの1分ほど過ごして、また現在に戻ってきた。ところがだ。どういうわけかあなたが目にした現在は、それまでのものとはまったく違うものになっていた。 この歴史のバタフライ効果は本当に起こるのか？ ある物理学者が量子コンピューターでタイムトラベルをシミュレーションしてみたところ、バタフライ効果は発生しないらしいことが判明したそうだ。 バタフライ効果とは？ ブラジルの熱帯雨林にいる1匹の蝶が羽ばたいた。それによって生み出されたわずかな空気の揺らぎは、連鎖的な変化を引き起こして、やがてはテキサスで竜巻を作り出した――。 実際に蝶が遠く離れたところに竜巻を作り出すか
排他的論理和EORを機械学習で実現しようとしたらバタフライ効果が発生した？（その１） - 🍉しいたげられたしいたけ
すみません、対象は斎藤康毅『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』(O'REILLY) 読者限定の記事につき、新着お目汚しを避けるため日付をさかのぼって公開します。弊ブログでは、ときどきそういうことをやります。 2年半、放置しているシリーズがある。 www.watto.nagoya 方針は、排他的論理和EORを実現する重み行列 W0 、定数ベクトル b0、重みベクトル W1、定数 b1 を、機械学習によって求めることだった。 今気づいたけど、中断しているエントリーでは排他的論理和をEORではなくXORと書いてしまっているな。不統一すみません。 念のため真理値表を示す。入力データ0と入力データ1に対する教師データ0が排他的論理和、教師データ1は排他的論理和の否定である。 入力0 入力1 教師0 教師1 0 0 0 1 1 0 1 0 0
このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および（独）経済産業研究所としての見解を示すものではありません。 その他特別な研究成果（所属プロジェクトなし） 「親ガチャ」という言葉が、嘆きの文句として、X（旧ツイッター）などでこの数年広く使われるようになった。子どもが親を選べないために生じる能力の差や機会の不平等、といった文脈で使われる言葉であるが、「親ガチャ」による格差を是正しようとする政策は、相続税による再分配などで先進的な国ではすでに行われている。こうした格差是正や機会平等を推し進める政策は、何も親を選べないことだけに対してではない。今の先進的な世の中では、例えば所得税は、
このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および（独）経済産業研究所としての見解を示すものではありません。 その他特別な研究成果（所属プロジェクトなし） 「親ガチャ」という言葉が、嘆きの文句として、X（旧ツイッター）などでこの数年広く使われるようになった。子どもが親を選べないために生じる能力の差や機会の不平等、といった文脈で使われる言葉であるが、「親ガチャ」による格差を是正しようとする政策は、相続税による再分配などで先進的な国ではすでに行われている。こうした格差是正や機会平等を推し進める政策は、何も親を選べないことだけに対してではない。今の先進的な世の中では、例えば所得税は、
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