1. 『数字であそぼ。』絹田村子 著 2. 『数学ガール』結城浩 著 3. 『新体系・高校数学の教科書』芳沢光雄 著 4. 『美しい幾何学』、Eli Maor、Eugen Jost 著、高木隆司 監訳、稲葉芳成ほか 訳 5. 『数学で生命の謎を解く』 イアン・スチュアート 著、水谷淳 訳 1冊目は、『数字であそぼ。』のご紹介。数学の面白さと恐ろしさの両方を、爆笑しながらいっぺんに学べる。 ▲『数字であそぼ。』絹田村子 著、小学館 主人公は頭を抱えている横辺くん。天賦の才能を持っており、一度読んだだけで中身を完璧に覚えることができる。フォトグラフィックメモリーという能力で、写真記憶や映像記憶というやつだ。 教科書や参考書を完璧に覚えていられるから、テストはいつも100点満点で、天才とも神童とも呼ばれ、西の雄である吉田大学（絵面はどう見ても京都大学）に一発合格する。 そんな彼がなぜ頭を抱えてい
ベテルギウスが超新星爆発を起こすと、その影響は地球にも及びます。距離が約642.5光年と比較的近いため、夜空に異常なほど明るい星が出現する可能性があります。しかし、地球への直接的な危険性は低いと考えられています。では、具体的にどのような影響があるのか、詳しく見ていきましょう。 1. 地球の夜が明るくなる 超新星爆発の際には、膨大な量の光が放出されます。ベテルギウスの質量（約16～19倍の太陽質量）や爆発エネルギー（10⁴⁴～10⁴⁵ジュール）を考えると、その明るさは次のように推定されます。 1-1. 爆発時の最大光度の計算 超新星爆発のピーク光度は、太陽の10億倍にも達するとされています。これは、次の経験則から求められます。 LSN≈109L⊙ L_{\text{SN}} \approx 10^9 L_{\odot} LSNL_{\text{SN}} ：超新星爆発時の最大光度（ワット） L
而立
而立になった。一般的には現役折り返しの年代である。研究をはじめて7、8年ほど経ち、自分が一年にどの程度のスループットで仕事ができるのかも（限界も含めて）段々とわかってきたいま、人生であとどれくらいの仕事ができるのだろう、思った以上にできる仕事の量、残された時間が多くはないということを次第に実感する次第である。それと同時に10年前では自分も想像していなかったようなキャリアになりつつある（20歳のときに将来研究者になろうという算段は毛頭なかったように思う）。これからさらに10年後、自分がどういう道を歩んでいるか、仮にマネジメント側に回っていったとしてもいまの自分の気持ちを忘れないために、できるだけのことを振り返っておきたいと思う。 （注意: 以下約2万字あります） 2015〜16年（学部） 10年前の2015年はちょうど大学3年生に進学したところで、東大の進学振り分けで専門の理学部情報科学科に
情報幾何の数値解析 - Qiita
はじめに 統計的推論や機械学習において、情報幾何は確率分布の空間をリーマン幾何の枠組みで扱う強力な手法です。本記事では、1次元正規分布を例に、以下の概念をPython（PyTorch）で実装しながら解説します。 フィッシャー情報行列 三次形式（$T_{i,j,k}$） クリストフェル記号（Levi-Civita接続） $α$-接続のクリストフェル記号 リーマン曲率テンソル、スカラー曲率 これらを用いることで、確率分布の幾何構造をより深く理解することができます。 1. フィッシャー情報行列の計算 フィッシャー情報行列は、統計モデルにおける情報量の尺度であり、統計推定の精度を評価する上で重要な役割を果たします。確率分布 $p(x | \theta)$ の対数尤度関数 $\log p(x | \theta)$ に対して、
EMConf 2025参加レポート
はじめに EMConf2025に参加してきました。 自分は1年半ほどEMをして、転職もあり現在はICルートでキャリアを進めています。 EM 経験者として今回のカンファレンスに参加し、多くの学びがありました。 チケットが即完売するほどの熱量を持ったイベントだったので、参加者としての責任（？）を果たすべくレポートを残したいと思います。 Session Report エンジニアリングマネージャという働き方と知識体系のロードマップ 本読んでて大ファンのhiroki san。今回もキレキレ。 エンジニアリングとは実現するための試行錯誤であるというのが話を軸に、EMとしての役割を整理。今後のEMの姿についても触れていました。 余談で出ていた「4つのPはTechnologyをPlatformにしたら全部Pになっていいじゃん」というエピソードで笑いました。 EMの役割が綺麗に整理されていて、それぞれのMa
はじめに この記事は「FCキャプテン翼の演算部分がどのように出来たか」という経緯と「どういう思考プロセスで構築されていったか」について書いたものです。 前者は「昔のゲーム開発のお話」として、後者は「ゲームの演算システム構築の例」として、捉えられると思います。 前者のお話は割と他の箇所でも書いていますから、今回は後者の「どういう思考プロセスで構築されていったか」を主に書こうと思っています。 もし、なんらかの未経験の演算方式を作るハメに陥ったプランナーの方などの参考になれば、と。 FCキャプテン翼の演算部分の経緯サッカーの選手の移動や対決部分の演算 何か参考になるものは無いかと、スポーツのボードゲームなどを買って調べたりしました。 確かバスケットのボードゲームを買って「これが参考になるかも！」とキャッホうふふしたのですが、移動の解像度が低く、このエリアからこのエリアにボールを移動させる、という
PDFファイルを開くには専用のアプリケーションが必要です Web表示してあるサイトのリンクは切ってありますので、コピペしてサーチしてください。 2021/12/31 振り返り 2021/12/31 メーカーカラーの違い 2021/12/30 特許・実用新案 2021/12/30 Alpair-6Pv2について 2021/12/27 久々に掃除 2021/12/25 キャビネットのデザインについて 2021/12/23 PDF『ユニットって奥が深い』を更新 2021/12/19 温故知新 2021/12/16 接着について 2021/12/14 応募作品搬入 2021/12/10 球形キャビネットは最高の形？(2) 2021/12/5 球形キャビネットは最高の形？ 2021/12/1 STEREO自作コンテスト一次通過 2021/11/30 STEREO自作コンテスト落選 2021/11/2
提言：生成AIを受容・活用する社会の実現に向けて
提言 生成 AI を受容・活用する社会の実現に向けて 令和７年（２０２５年）２月２７日 日 本 学 術 会 議 i この提言は、日本学術会議情報学委員会が中心となり審議を行ったものであり、日本 学術会議として公表するものである。 日本学術会議情報学委員会 委員長 下條 真司 （第三部会員） 青森大学ソフトウェア情報学部教授／大阪大学名 誉教授 副委員長 高田 広章 （第三部会員） 名古屋大学未来社会創造機構教授 幹 事 黒橋 禎夫 （第三部会員） 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構国 立情報学研究所所長／京都大学大学院情報学研究 科特定教授 幹 事 佐古 和恵 （第三部会員） 早稲田大学理工学術院教授 浅川智恵子 （第三部会員） IBM Fellow／日本科学未来館館長／ Carnegie Mellon University IBM 特別功労教授 有村 博紀 （第三部会員） 北海道
フォン・ノイマンエントロピー - Wikipedia
原文と比べた結果、この記事には多数の（または内容の大部分に影響ある）誤訳があることが判明しています。情報の利用には注意してください。 正確な表現に改訳できる方を求めています。 フォン・ノイマンエントロピー（英: von Neumann entropy）は、統計力学におけるギブスエントロピー（英語版）の量子力学的な拡張である。名称は数学者のジョン・フォン・ノイマンに因む。密度行列 ρ で記述される一般の量子系に対し、フォン・ノイマンエントロピー[1] は、以下のように定義される。 ここで tr はトレースを表し、ln は行列自然対数を表す。ρ が固有ベクトル |1⟩, |2⟩, ... によって展開できる場合、密度行列は以下のように表示できる。 また、フォン・ノイマンエントロピーは、単に[1] となり、フォン・ノイマンエントロピーは情報理論におけるシャノンエントロピーと形式的に一致する。シャ
スケーリング則(Scaling Laws)
スケーリング則(Scaling Laws)とは、モデルをスケール(大規模化)させることで性能が向上する関係を表したものです。 具体的な関係性はパラメータ数、データセットのサイズ、計算資源と誤差との関係を表しており、パラメータ数、データセットのサイズ、計算資源(PF-days)の対数と誤差がの比例関係があります。モデル性能を表す指数であるlossが冪乗則に従い減少していきます。 この法則に基づくと、AIを大規模にしていくほど性能が向上していくため、より大規模なモデルの構築が進んでいますが、同時にハード部分やデータ量で限界があるため、効率よく性能をあげる手法が模索されています。 ※PF-days とはAIの計算量を評価するときの単位です。
【書評】個性自体はどうでもいいし、世界は想像以上にガチャかもしれないというお話｜夜御牧れる🌘🌪️【バ美肉】呪われたラジオ音楽を奏でる傍観者/ボイチェンVTuber
キャラクターイラスト 糸式のこり様 キャラクターデザイン 井ノ内様 また2冊おもしろい本をご紹介されてしまったのでホイホイ買ってしまいましたの巻。 1冊目『正直個性論』、個性と自己実現について。 2024年つまり今年の4月に刊行された本。著者の水野しず氏は現在文筆業がメインのようですが、アイドル活動歴もあります。 わたくし思いますに、本書の特徴的なところは「個性的な生き方というものが本当に本人（＝読者、および著者。）の幸福に結びつくのか」というところにフォーカスを置いて論じているところです。 もう少し掘り下げると、「世に言う『個性』を気にしている人の多くは、自分自身の希いを考えているような気がするだけでそうじゃないかも。他人の期待する役割を自発的に演じるように（社会構造的に）仕向けられているだけの人もよくいる」というメッセージと（ヤミマキさんは）解しました。 誰も自分の代わりに生きてくれる
知ってた？CSSでπや∞が使える！数学定数活用のすすめ - コハム
The New CSS Math: pi and other constants 記事は上記記事を意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は元サイト様に許可を得て掲載しています。 CSSは数学関数(calc()など)の中で使用できる新しい数学定数を追加しました。新しい定数はpi、e、infinity、-infinity、NaNです。2024年2月現在、これらのCSS定数は最新のEdge、Chrome、Safari、Firefoxブラウザで利用可能です。 CSSのpiの基本 piの使用例 CSSのinfinityの基本 CSSのeの基本 CSSのNaNの基本 CSSのpiの基本 数学関数(calc()、pow()、round()など)の中で使用する場合、piは数学定数のπ(約3.142)と等価です。JavaScriptのMath.piと同様に、近似値を使用する代わりに定数を直接使用できます
私の微分積分法がすばらしい
といっても ”私” の微分積分法ではなく、吉田耕作著『私の微分積分法 解析入門』（ちくま学芸文庫）のことです。この本はもともと1981年に講談社から出版され、久しく品切れ状態であったのが、今年の四月にようやく文庫として再刊されたものです。 微分積分法の本には、だいたい二種類あって、一つは実数の話であるとか$\varepsilon -\delta$論法を厳密に記した由緒正しいもの、そしてもう一つは微分積分法の機動性を重視した本です － 最近はこの二つとは別のタイプとして一般向けと称する触りの部分だけの本も流行っているようですが、これは除いて考えることにします。最初の二つのうちどちらが良いのかは読者のニーズに依りますが、純粋数学を専攻したいのであれば、前者の本で学ぶというのが正道とされています。また執筆者側も数学者に書かせると大概は前者のタイプの本になり、応用家に任せると後者になる傾向があるよ
漢字熟語のみの2-gramのデータのより詳細な結果とその可視化。 以下結果とそれを取得するためのコード。より見やすいグラフ、より扱いやすいデータ（csvやtsv等）を欲しいという人がもしいるなら kamimura（@mkamimura） / X等で何かしら連絡をもらえれば。 普通（線形）のグラフ いまいち見にくかった、傾向が分からなかったから対数で描画 コード two_gram_kanji_graph.py #!/usr/bin/env python3 import itertools import math import pickle import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import main matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' matplotlib.rcPar
「もの」を測るという必要性から古代エジプトで生まれた幾何学の歴史を、まるで芸術作品のように色鮮やかな挿絵とともに振り返る。無味乾燥な教科書とは一線を画した幾何学の解説書。数学のもつ形式的な「美しさ」、図形的な「美しさ」にあふれ、より深い数学観を養える一冊。 １．ミレトゥスのタレス ２．等積な三角形 ３．四角形 ４．完全数と三角数 ５．ピタゴラスの定理I ６．ピタゴラスの定理II ７．ピタゴラスの３数 ８．２の平方根 ９．平均値のレパートリー 10．さらに平均値について 11．ユークリッドからの２つの定理 12．異なっていても同一なもの 13．１つの定理，３つの証明 14．素数 15．２つの素数の謎 16．0.999…=？ 17．11という数 18．ユークリッドの作図法 19．正六角形 20．フィボナッチ数 21．黄金比 22．正五角形 23．正十七角形 24．50という数 25．立方体を２
正規分布とその標準化
検索用コード 連続型確率変数Xの確率密度関数$f(x)$が$f(x)=1} Xは正規分布$N(m,\ σ^2)}$に従うといい,\ $y=f(x)$のグラフを正規分布曲線という.確率変数Xが正規分布N(m,\ σ^2)に従う$とき $平均}\ \ E(X)=m}, 標準偏差}\ \ 正規分布曲線の性質 [1]\ \ 確率密度関数なので$常にf(x)≧0$かつ$(全面積)=1$ 直線$x=m}$\,(平均)に関して対称であり,\ $x=m}$で最大値をとる. [3]\ \ $x=m$から遠ざかるにつれて限りなく0に近づく($x$軸が漸近線).\ \ 0にはならない. [4]\ \ σが大きくなるほど山が低く横に広くなり,\ 小さくなるほど$x=m$の周りに集中する. Nは正規分布(Normal distribution})の頭文字である. 自然対数の底eは無理数で,\ e=2.718･･･\
土曜日、 中学生だったか、高校生だったか、学校の先生に言われた言葉で当時違和感を覚えたものがある。確か受験か部活の大会か、何かを目前にした時に言われた記憶がある。 「自分なら絶対大丈夫、という風に自信を持つこと。とにかくそういう風に自分に言い聞かせること。根拠のない自信が必ず応援してくれるから」 根拠のない自信、つまり実態を伴っていないが大丈夫だと思うこと、そういうことだと思う。 私はこれが苦手だ。根拠がないと絶対に自信が持てないのだ。逆に言うと、根拠があればものすごいポジティブになれる。 卑近な例で言えば、学校のテストや受験がそれにあたる。自分として全然対策が出来ていない時は、どんなに自分ならできると信じ切っても、絶対にうまくいかない。逆に、かなり入念に準備をしていれば、これ以上できることはない＝出来ることは全てやった＝だからきっと大丈夫だろう、という根拠が持てるから、いつもうまくいく。
こんにちはmakokonです。今日はCoRAG（Chain-of-Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる新しいRAGモデルを紹介します。 特に多段階質問応答に対する性能向上に大きな期待をしています。 論文では、「ダークハザードのスターはどこで勉強しましたか？」という事例がありますが、これを１回のRAGでスターは誰で、どこで勉強したかなど２つ以上の連続した質問に答えるのはとても難しい。この論文はこの問題に対する一つの回答であると思います。 論文では、以下のようにまとめています。 CoRAGは柔軟なフレームワークであり、様々な状況に適応できる可能性を示しています。特に、質問の複雑さやリトリーバーの品質に応じて戦略を調整することが重要であることが示唆されました。CoRAGは、事実に基づいた信頼性の高いAIシステムを構築するための有望なアプローチです. CoRAG
ポスト量子暗号 - Wikipedia
この項目「ポスト量子暗号」は途中まで翻訳されたものです。（原文：[1]） 翻訳作業に協力して下さる方を求めています。ノートページや履歴、翻訳のガイドラインも参照してください。要約欄への翻訳情報の記入をお忘れなく。（2024年4月） ポスト量子暗号 (ポストりょうしあんごう、英: post-quantum cryptography、略してPQC)とは、量子コンピュータによる暗号解読に対して安全だと考えられる暗号アルゴリズム (主に公開鍵暗号アルゴリズム) のことである。耐量子暗号(たいりょうしあんごう、英: quantum-resistant cryptography、quantum-proof cryptography、もしくはquantum-safe cryptography)とも呼ばれる。現在よく使われているアルゴリズムの問題は、そのセキュリティーが素因数分解、離散対数、楕円曲線暗号と
Sarashina2.2：数学・コーディングタスクの性能を向上させた日本語言語モデル - SB Intuitions TECH BLOG
概要 Pretrainingチームの高瀬翔と李凌寒です。 弊チームでは日本語能力に主眼を置いた大規模言語モデルの構築に取り組んでおり、Sarashina2-70BやSarashina2.1-1Bのように、いくつか事前学習モデルも公開してきました。 これまで公開したモデルは日本の知識を問う質問応答タスクでは高い性能を達成している一方で、数学タスクやコーディングタスク、すなわち、文章題のような自然言語で提示された計算問題や、与えられた指示を満たすコードを生成するタスクの性能は芳しくありませんでした。 これは、CommonCrawlのようなウェブ文書の中に、数学・コーディングタスクの性能向上に寄与するデータが非常に少ないことに起因していると考えられます。 そこで、学習コーパスの中から数学・コーディング能力向上に寄与しそうなデータを抽出し複数回使用する（アップサンプリング）、また、これらのデータを
斎藤元彦の誤った帝王学
彼は多分帝王学を学んだんだと思う…新書とか自己啓発本とかそんな感じで。 トランプと一緒なんだよ。謝ったら負けって教えこまれてた。 そのうち謝罪要求をする相手はなにも言わなくなる。 となればいいんだけど、1人対数億人だろう。通用するわけもない。 そもそも周囲にしていることは帝王学でもなんでもないパワハラなので成果がでるわけもないし。 「自分は問題と思わばければ問題にはならない」っていう教えを信じてるんだろうけど、それは自分にしか通じない。 彼の言葉や目は日に日に虚ろになっていくが、帝王学もやべーときは虚ろになれ、みたいなことを言う。でもこれも自分はいいけど相手はたまったもんじゃない。 おそらくこのあと斎藤は「このひどい体験を自分の人間力として売り出す」帝王学のコースを目指すのだろうけど、彼の人間力はパワー・ハラスメントという形で十分認識されたのでそれ以上もない。 それに斎藤は帝王学の重要なと
絶縁抵抗計ガイドブック｜共立電気計器株式会社
目次 絶縁抵抗とは何か なぜ絶縁抵抗測定が必要？ 絶縁抵抗計の仕組み（原理） 絶縁抵抗計の種類 絶縁抵抗値の基準 絶縁抵抗の測定場所 絶縁抵抗計JIS規格について 絶縁抵抗計の構成 絶縁抵抗計の測定手順 共立電気計器の絶縁抵抗計の様々な機能 絶縁抵抗計セレクションガイド 1.絶縁抵抗とは何か 電気抵抗とは、電流の流れを妨げるもので電流の流れにくさをあらわしたものです。つまり、抵抗値が大きければ大きいほど電流が流れにくくなると言えます。 電気設備には電路・電線のように電流を流したいところと、感電や漏電が無いように電流を流したくないところがあります。このうち電流を流したいところには抵抗率の小さい導体が使われます。（下図参照） 例えば、導体の１つである銅の抵抗率は0.0000000168＝1.68×10-8Ω・ｍです。 一方、電流を流したくないところには抵抗率の高い絶縁体が使われます。 例えばゴ
統計検定1級チートシート
A. 統計検定®︎1級とは 日本統計学会が認定する最難関レベルの統計資格 大学専門課程修了レベルで、データ解析に用いる統計学の基礎能力をはかる 確率論・推定/検定理論・ベイズ統計・回帰分析・多変量解析などを網羅 統計数理(5問中3問選択)・統計応用(人文科学/社会科学/理工学/医薬生物学から1問選択)から成る 合格率は20%前後。一般に300H程度の勉強が必要(らしい) B. 本稿の目的 統計検定1級合格までの過程で、当方が頭の中でシンプルにまとめた内容を備忘録として残す。 統計検定の問題を解くうえで必要であった公式を、本稿の執筆をもって改めて整理する。 ※1 あくまで以下のチートシートは最低限必要な事項 ※2 これらの数式を丸暗記ではなく、定義から導出できるようにし、試験で扱えるように理解する C. チートシート 1. 基本式定義 離散/連続確率分布の定義 \begin{aligned}
留数定理による対数・無理関数の積分 | 高校数学の美しい物語
分子の次数+1≦分母の次数分子の次数 + 1 \leqq 分母の次数分子の次数+1≦分母の次数 分母=0分母=0分母=0 は非負の実数解を持たない を満たすとき，次のように積分ができます。 無理関数を扱う際の注意点があります。 被積分関数 1z12(z2+1)\dfrac{1}{z^{\frac{1}{2}} (z^2+1)}z21(z2+1)1 は e−12logzz2+1\dfrac{e^{-\frac{1}{2} \log z}}{z^2+1}z2+1e−21logz と変形できます。logz\log zlogz の多価性 より {z∣Re(z)>0}\{z \mid \mathrm{Re} (z) > 0 \}{z∣Re(z)>0} に沿って不連続となります。そのため {z∣Re(z)>0}\{z \mid \mathrm{Re} (z)>0 \}{z∣Re(z)>0}
Head First C ―頭とからだで覚えるCの基本、 David Griffiths(著)、 Dawn Griffiths(著)、 中田 秀基(監修)、 木下 哲也(翻訳)、 O’Reilly Media)の 9章(プロセスとシステムサービス - 限界を超える)、p.422(コードマグネット)の解答を求めてみる。 Makefile #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <errno.h> #include <string.h> int main(int argc, char *argv[]) { char *feeds[] = {"https://cs.mkamimura.com/posts/index.xml", "https://math.mkamimura.com/posts/index.xml", "https://bo
Soft-Actor-Critic (SAC) ①Soft-Q学習からSACへ - どこから見てもメンダコ
連続値制御のための有力手法である Soft Actor-Critic (SAC) の解説と、tensorflow2での実装例です。実装するだけならDDPGやその後継であるTD3とたいして変わりませんが、しっかり理解しようとするとなかなか苦労する手法です。 注意 Soft-Q学習および最大エントロピー強化学習に興味がない場合は ②tensorflow2での実装 だけで十分です。 次：②tensorflow2での実装 horomary.hatenablog.com はじめに Q学習における探索促進テクニック Soft-Q学習：探索 ”も” 目的とするQ学習 方策エントロピーとは Soft Q 関数の更新 *4 Soft-Q学習における方策更新 Soft Actor Critic（SAC） 混合ガウス方策について SAC実装の変遷 参考リンク Soft-Q Learning論文： [1702.0
C - プロセス間通信 - お話は楽しい - ファイルディスクリプタ, データストリームの複製, dup2関数 - 計算機科学のブログ
Head First C ―頭とからだで覚えるCの基本、 David Griffiths(著)、 Dawn Griffiths(著)、 中田 秀基(監修)、 木下 哲也(翻訳)、 O’Reilly Media)の 10章(プロセス間通信 - お話は楽しい)、p.435(自分で考えてみよう)の解答を求めてみる。 Makefile #include <stdio.h> #include <errno.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <stdlib.h> void error(char *msg) { fprintf(stderr, "%s:%s\n", msg, strerror(errno)); exit(1); } int main(int argc, char *argv[]) { char *phrase = ar
さて，今回からモデリングのお話へとうつっていきます． 最終目標は「機械学習の生存時間分析モデルの紹介」ですので，まだまだ先は長そうです．こんなシリーズでもお付き合いいただける方がいましたら嬉しく思います． 本記事の項目は以下となります． 1. セミノンパラメトリックモデル前回の記事では，2 群（介入群・対照群）における Kaplan - Meier 生存曲線（KM 生存曲線）に差があるかないかを検定するログランク検定をみてきました． 生存時間分析は大別すると，以下の 3 種類に分けることができます． ノンパラメトリックモデル 確率分布を仮定せず，また共変量（説明変数）を使用しない． セミノンパラメトリックモデル 確率分布は仮定しないが，共変量は使用するモデル．確率分布を仮定しないことに伴う利点・欠点の両方がある． パラメトリックモデル 指数分布やワイブル分布といった確率分布を仮定し，共
《全体講評》●全問必須問題で，大問数は昨年と比べて1つ減って5つ。第5問はA・Bに分かれていてほぼ2大問分あるので，実質6大問である。配点は大問毎に異なっている。 ●昨年と同様に，これまでの共通テストを踏襲して， ・大問の配点はバラバラ ・教科書の章割りにあわせない と言う点は共通しているが， ・比較的単純な知識問題が増加した ・分野横断的な総合問題を出題しようとする苦労は認められるが小問集合化している という点で，共通テストスタート時のおかしな方向性は解消されつつあるのは良い気配である。 さらに， ・予定調和の会話文や，稚拙な表現ながら凡そ素人が作成したとは思えない実験レポートなどのクソ的な設定がない は本当に良かったと思う。 ●これまでの「各大問におけるストーリー性を重視」という路線はすでに終焉を迎え，一昨年の大失態（平均点30点代）の反省により，去年からコンパクトにまとまった解きやす
FireDucks vs Polars 42勝24敗！ あなたはどっちを使ってpandasを高速化する！？ - Qiita
こちらは NEC デジタルテクノロジー開発研究所 Advent Calendar 2023の24日目の記事です． このAdvent Calendarでは我々の開発するFireDucksを紹介する記事がいくつかありましたが，本日はFireDucksと他の高速データフレームライブラリの比較を行いたいと思います． pandas and others データフレームと言えばpandasだと言うほどに，圧倒的にpandasの利用者が多いと思いますが，10年以上前から開発されているこの老舗ライブラリを置き換えようといくつかのデータフレームライブラリが登場しています．その中でも，特別なハードウェア（GPUやマルチノード環境）が必要なく，pandasユーザーに使いやすいのは，ModinとFireDucksでしょう．この二つはpandasとAPI互換を謳ってるので，importの変更程度でほぼそのままで利用
近接固有値に属する固有ベクトルの計算困難性について
非常に近い値をもつ固有値を近接固有値という．一般に，近接固有値に属する固有ベクトルを数値計算することは困難な課題である． まずは具体的な例でこれを確認してみよう． 行列の近接固有値実数$t \in\mathbb{R}$ に対して実対称行列 $A(t)$ を \begin{equation} A(t) = \begin{pmatrix} 1 & t \\ t & 1 \end{pmatrix} \end{equation} と定める．解析的に計算される$A$ の固有値は \begin{equation} \lambda_1(t) = 1-|t|,~~\lambda_2(t) =1+|t| \end{equation} となる．$t\approx 0$ のときに $ \lambda_1(t)\approx \lambda_2(t)$となるので，この２つの固有値は近接固有値と呼ばれる． ここで，
マーケットジャッジメント
マーケットジャッジメントは普通の通貨強弱インジケーターではございません。 マーケットジャッジメントのパラメーターです。 その他を選択し気配値にある通貨からインデックスからコモディティなんでも対応しております。 なぜ普通の通貨だけでなく、色々設定出来るようにしたかというと 全てのコモディティ、インデックス、CFD、通貨が相関、逆相関関係にあると考えたからです。 また通貨強弱といえば対数変化率です。 対数変化率だけではトレンド転換時判断しずらいので RSIの強弱も入れました。 こちらです。 上が対数変化率 下がRSIです。 これだけでもトレードの1つの指標になります。 こちらはXAUUSDです。 対数変化率で方向感がわかります。 RSIでドルとゴールドのラインが交差し合っています。ゴールドのラインがドルのラインを下から抜けた時に買いエントリー または売られすぎといわれる20から40辺りで反発し
魑魅魍魎のRedisオルタナティブまとめ
RedisがOSSでなくなったことを皮切りにValkeyなど新参KVSへの移行が急速に進行しているらしいので個人的まとめ。 Valkey このプロジェクトは、オープンソースのRedisプロジェクトから新しいソース利用可能ライセンスに移行する直前にフォークされた。 2024/03/28に公開され、同年10/22現在でのstar数は16.9k。フォークであるためか比較的本家Redisに忠実な実装となっている。 フォーク後最初のアップデート(Valkey 8.0.0)にて早くもRedisの2倍の速さを獲得したらしい。伸び代があるので期待大か? Googleから専用サービスが提供され始めたり、Wikipediaに記事が作成されるなど世間的な期待は既に非常に高い模様。 Redka Redkaは、Redis APIとの互換性を保ちながら、Redisのコア部分をSQLiteで再実装することを目指している
2025/02/05(水)に実施された東京理科大理学部数学科の大学入試で、以下の無限級数を問う問題が出題されました（原題については、このnoteの下のほうに掲載しています）。 $${S=\displaystyle \sum_{n=2}^{\infty} \frac{2}{n^2+3n-2}}$$ これを高校範囲で求めることは困難（≠不可能）であり、出題不備（出題ミス）かと思われます（理科大に連絡済みです）。 2025東京理科大理学部数学科の大学入試（2025/02/05）で、画像の左辺の無限級数を求める問題が出題されたようです。高校範囲で求めるのは困難でしょう。出題不備（出題ミス）かと思います。（理科大に連絡済み） pic.twitter.com/uUmQLKktkW — 大澤裕一 (@HirokazuOHSAWA) February 5, 2025 さて、その上で、この無限級数を求めまし
要約 この論文は Large Language Diffusion Models (LLaDA) を提案し、従来の自己回帰モデル (ARM) に代わる新しい言語モデルのアプローチを示している 主な特徴 : マスク拡散モデルをベースにトークンの段階的なマスキングと予測を行う 8B パラメーターまでスケールし LLaMA3 8B と同等の性能を達成 トレーニングは事前学習と教師あり微調整 (SFT) の 2 段階で構成 2.3 兆トークンで事前学習を実施し 450 万ペアのデータで SFT を実施 評価結果 : 一般タスク、数学、コード生成、チャイナ語理解など多岐に亘るベンチマークで検証 in-context learning や instruction following などの重要な LLM 機能を実現 特に reversal curse の克服において優位性を示し GPT-4o を上回る
2025/2/7 N国国民会見 まとめ｜いっちー
・立花、浜田、齊藤、造船太郎、宮城の5人 会見登壇者は基本敬称略 誤字脱字、聞き漏れ、聞き違いはご了承ください 間違いはXにてご指摘下さい ●要約・TBSの一方的な取材について ・TBS報道特集に関する質問に１つずつ回答する ・文章を立花に渡したのは百条委員会副委員長の岸口氏 ・岸口氏からもらった文章は誰が作ったに関しては知らない ・岸口氏は立花とホテルで会ったことは認めたが、手紙は渡していないと言っていた=>岸口氏が嘘をついている ・昼、岸口氏と電話した。岸口氏に嘘をついてくれと言われた ・岸口氏は文書に関わっている ・岸口氏は共用PCのファイルをプリントアウトしたものの背表紙だけ見た。女性の名前のファイルは確認できた ・岸口に情報提供した人に迷惑を掛けたく無いと言われた ・10年で10人と不倫は岸口氏から受け取った文書を含め、複数の人間から聞いた情報（市議会議員、県会議員など）岸口氏か
【無料公開】今こそ「数学」の学び直しをせよ、芳沢光雄×佐藤優対談
Diamond Premiumセレクション 過去の有料会員向け記事の中から、編集部がセレクトしたおすすめ記事を期間限定で無料公開します。 ※「無料会員」の登録をすればご覧いただけます ※無料公開してから1カ月が経過した記事は、無料公開を終了します バックナンバー一覧 ビジネスパーソンの必須スキルである数学を、一からおさらいする「学び直し！ビジネス数学」特集（全8回）。三角関数に指数・対数、二次方程式。中学校・高校の数学で登場したややこしい数式や記号を見ると、今もむしずが走る文系ビジネスマンは少なくないだろう。だが、ビジネス、企業内のさまざまな問題を解決するには「数学で考える」ことが大きな武器になる。第1回は、作家の佐藤優氏が、その著書を高く評価する数学者、芳沢光雄氏を招き、数学と数学教育の問題点をめぐって議論を交わした。（「週刊ダイヤモンド」2019年2月9日号を基に再編集） ※2019年
はじめに 導入 情報検索とは 今までは具体的にどうやって検索を実現してきたのか？ 人手での索引付けの場合 機械的な索引付けの場合 (1) 形態素解析による単語の分割 (2) 不要語(ストップワード)の削除 接辞の処理 検索質問拡張 語の頻度をもとにして索引語に重み付け 索引頻度(term frequency) IDF(Inverse Document Frequency) 信号/雑音比(singnal-noise ratio) 索引語の識別値(term discrimination value) TF-IDF重み付け 検索モデルについて ブーリアンモデル(Boolean retrieval) ベクトル空間モデル 確率モデル MaronとKuhnsのアプローチ RobertsonとSparck Jonesのアプローチ 終わりに 参考文献 はじめに 随分久しぶりにブログを書いているが、前回投稿
先々週の「PromptingとRAG」も先週の「Pre-training」も非常に面白かったが、今週の「Scaling Law」も非常に面白かった。 自身の知識定着のためにも、noteへアウトプットしていく習慣をつけたい。 スケール則とは何か第3回に引き続き、LLM学習の最初のステップである事前学習について。その中でも超有名なスケーリング則についての講義であった。スケーリング則を語る上で欠かせないのは、2020年にOpenAIから発表された以下の論文である。 Scaling Laws for Neural Language Modelsまず1つ目の論文は、計算資源（C）、データセットサイズ（D）、パラメータ数（N） と誤差（L）の間に成立する経験則を主張する論文である。 表の左から、それぞれの変数の組み合わせに対してスケーリング則が成立していると主張している。 ・計算資源(Compute)
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 非アカデミックで機械学習を学んでいる皆さん！ こんな感じじゃないですか 2017年にこれらを書いて7年 いろいろ挫折とか挫折とかしながら考え続け中かつ絶賛積読中ですが、ChatGPTが家庭教師をしてくれるようになったのでまた加速したいと思い、記事をUpdateしました。 私が学んだことかつこれでいいかとChatGPTに聞いた感じこんな流れです。 おそらく冒頭の「ここに何かいる」は「およそ2〜3年次」としているところ特に「関数解析」などを攻略しないといけないと思っています。 統計学・確率論の方は、図が煩雑になってしまうので分けましたがこん
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