論文に何を書くべきか→これだけは埋めろ→論文作成穴埋めシート
こう言い換えろ→論文に死んでも書いてはいけない言葉３０ 読書猿Classic: between / beyond readers を書いたとき、「あとは穴埋めしたら論文を出力してるものが作れないか」みたいな話があったので、作ってみた。 何であれ、文章を書く骨法は、書きたいことではなく、書くべきことを（そしてそれだけを）書くことである。 問題は何を書くべきかであるが、幸いにして、論文については後述するようにほとんど決まっている。 結論から言えば、以下の表を埋めていくだけで、論文の骨組みができあがる。 必要な項目は揃い、しかるべき順序で並ぶ。 論文穴埋めシート こんな簡単な穴埋め表がこれまであまり取り上げられなかったのは、わざわざ作るまでもないことも勿論あるが、その他にも次のような理由がある。 つまり、こうした穴埋め表が、 あなたは論文が書けないのではない。 研究ができないのだ。 という目の当
100の職業でどんな数学を使うのか１枚の表にまとめてみた
前回の記事で「誰が、どんな数学を、どのように使っているか」の表がクリックしても大きくならない、見えない、見たい、なんとかしろ、という話があったので、それを。 Hal Saundersの書物When Are We Ever Gonna Have to Use This?にある 「100の職業人に聞きました、あなたが仕事で使う数学はどんなん？」をまとめた表をそのままスキャンして貼り付けるのもどうかと思ったので、これを元に、より多くの数学のスキル／知識を使う職業から順にソートして並べてみた。 Saundersは、職業人に使われている数学を60のトピックにまとめているが、これについても、より多くの職業で使われるものから順に並べた。 （クリックで拡大） 元のデータをgoogle spreadsheetにアップロードしました（2017.12.31） 元々この本は、教科書に頻出するあまりに非現実的な応用
計算ミスと計算時間を４０％減らす掛け算のやり方 読書猿Classic: between / beyond readers
特別な場合に計算が簡単になる方法はいくつもあるが、たくさん覚えても出番が限られているから実用性は低い。 二桁の九九を覚えるのは確かに有効だが、準備に時間と労力がかかるので、敬遠されがちである。 結局、適用範囲の広さと習得の容易さのトレードオフから「普通の方法」が浮上してくる。 筆算は、紙を外部記憶として活用することで、計算中の作動記憶の消費を抑え、計算プロセスに割くことのできる認知資源を確保する。 計算が速く確実になるばかりか、計算プロセスの「みえる化」はミスの発見や、計算のさらなる改善へ向けた気づきにもつながる。 実際のところ、計算の遅い人は、しばしば手を止めて、頭に汗をかいて無理をして計算している。 本当は、頭で無理をするかわりに、そこで手を動かすべきなのだ。 その方が労は少なくて計算速度は上がる。なによりも無理をすることによる計算ミスが激減する。 人々を筆算においてつまずかせるものは
フリーの数式処理ソフトMaximaで数学の高速道路に乗る
数式処理ソフトなんか使ったらダメ人間になると心配の（親・教師は放っておけ）よい子におくる。 昔々、Mathematicaという数式処理ソフトを教えてくれた人がこんなこと言った。 「コンピュータを使って、今まで１０の労力が必要だったことが３の労力で済むのだとしたら結構な話だろう。Mathematicaがもたらすのも、それと同じことだけれど少し違う。これまで１０００の労力が必要だったことが３００程度で何とか可能になって、一生を棒に振る範囲で済みそうになる。自分の分野の先達たちが目標にすること自体をあきらめてきたものが、バトンの形になって手渡される。Mathematicaを使うというのは、そういうことなんだ」 数式処理ソフトは計算できない子を作るか？ 数式処理ソフトは微積分もできれば、方程式も解けるし、グラフも描ける。 「解を求めよ」みたいな問題はだいたい解けるから、今でも 「そんなものを生徒・
すべての書籍は「中古品」である／図書館で本より雑誌を見るべき５つの理由
初心者向け図書館講座を続けよう。 図書館にあるのは書籍だけだと思うのは狭い考えだ。 とはいうものの、そう思うのは図書館や図書館を紹介してきた者にも責任がある。 今回取り上げる図書館資源は、雑誌である。 雑誌は、ともすれば、書籍よりも格下の存在と見なされてきた。 しかし知識の担い手や情報流通の観点から見れば、ほとんどすべての書籍は「セコハン（secondhand）」であり、ほとんど「二次著作物」と言っては過言であるが、言い足りないよりは言い過ぎた方がいい。 本の最初や最後の方に「初出」がどうとかと書いてあるのを見たことがあるだろう。 今のような出版のしくみができた以降の書籍は、自主出版でもない限り、雑誌（学術誌などを含む）などに載ったものを元にして作られていることが多い。 書き下ろしの本は、思うよりずっと少ない。 一応は「書き下ろし」の形をとっていても、内容はその著者がどこかで書いたり、話し
一人で読めて大抵のことは載っている「講座」もの全リスト 読書猿Classic: between / beyond readers
「講座」もの、と呼ばれるシリーズ物の出版物がある。 シリーズ名に「○○講座」とか「講座××」と付いているのがそれだ。そう名乗らないものもある。 出版社によって、いくらか違いはあるが、ある時点での当該分野の研究成果を整理して示すことを目指した企画ものと考えてよい。 読み手の立場に立てば次のようになる。 「講座」ものとは、その分野で何が問題であり、何が分かっていて、どんな未解決の課題があるのか、その学問のコンテンツとコンテキストを、第一人者たちがざっくりと、しかし紙面の制限をあまり受けずに、紹介してくれている出版物だ。 はじめての分野に挑むなら、その分野について「講座」ものがないか、チェックすることをお勧めする。 以下の記事で紹介したself-containedな（必要なものはその中に全部書いてある）教科書は日本ではあまり出版されないが、その欠けているところを実質的にカバーしているのが「講座」
文献をたぐり寄せる技術／そのイモズルは「巨人の肩」につながっている
まずはひとつ、足がかりになる文献を見つけよう。条件は、真っ当な参考文献リストがついていること。 その方法のひとつを、Googleで片付かない捜しものチートシート 読書猿Classic: between / beyond readers に書いた。 参考文献リスト付きの文献がみつかったら、それを足がかりにして、次の３つの「たぐりよせ」を用いる。いずれも初歩的、基本的なものだが、組み合わせることで（原理的には）、相互参照のネットワークに連なるあらゆる文献をたぐり寄せることができる。 （１）今，手にしている文献が、引用したり、参考文献リストに載せている文献を入手する。 探すべき文献は、参考文献リストに、著者名、論文名や書名、論文なら掲載誌や掲載書、発行年などが明示されている。これだけ書いてあれば、データベースなどで所在を確かめることも容易である。 したがって、これはもっとも初歩的な「たぐり寄せ」
博論は宝の山／テーマが決まったら真っ先に博士論文を読もう
物事の調べ方にはいろいろあるが、新しいトピックだと、なかなか適当な文献が見当たらないことも多い。 先日も書いたが、本に載っているのは「最新」の情報ではない。書いたものが本になるまでには、かなりの時間がかかるのだ。 さて、研究は「早い者勝ち」の世界だから、誰も手をつけてないことか、まだあまり手がつけられていないことをやることになる。そのため取り扱うトピックはよりマイナーになっていく。 どマイナーなトピックなど、書いても売れないから、書店で買える書籍にはならない。では、それはどこにあるか？ 答：博士論文にある。 新しく、いっぱしの研究者になろうとする者が書く博士論文。 新参者が、すでに分厚い先行研究がある（その業界では）メジャーなトピックにチャレンジしようというのは、これまでの蓄積をひっくり返せる何年に一度出るか出ないかという実力者か、単なる勘違い野郎である。 もっと慎ましやかな庶民研究者は、
オープンソースソフトウェアで、一生使える「自前」の環境を
「高いライセンスを払ってデータベースを使わせたりＳＰＳＳを使わせたりMathematicaを使わせたりするのは大学までだ。それはあなたが高い学費を払っていたからだ。その先は、どこに所属しても、数年後は違う場所で働いているかもしれない」 「だから環境は自前で維持しなさい。そのためにソフトはオープンソースのものを使って、その使い方を学ぶことに時間を投資しなさい」 オープンソースソフトウェアで、 一生使える「自前」の環境を 自立とは、一人で立つことではない。 自立が、隷属の反対なのだとしたら、それはぶっちゃけマイクロソフトにだけ依存するのではなく、できるだけ多くの、匿名に近いほど無数の、人々に依存することで獲得される。 「自前」の環境は、あなた一人で作り上げることはできないだろうし、その必要も無い。 世界には、あなたの助けになりそうなものが、すでにたくさん存在するのだ。 しかし、あなたが「いろん
自宅でできるやり方で論文をさがす・あつめる・手に入れる 読書猿Classic: between / beyond readers
１００冊読む時間があったら論文を１００本「解剖」した方が良い 読書猿Classic: between / beyond readers の続きというか、補遺。 大学等に所属してる人は、そこの図書館と契約してる有料データベースを駆使されたし（使い方はガイダンスがあったりするし、図書館のレファレンスでも教えてくれるだろう）。っていうか、言うまでもないだろ、そんなことは。 ここではフリー（市井）の人が使える手を考える。手はたくさんあるが、いっぱいあっても混乱するだろうから、少しだけ。必要なら追記していく。 とりあえず３つのケースに分けてみた。 １．読みたい論文が決まっている、タイトルも分かっている ２．読みたい分野、知りたいジャンルくらいは決まってる ３．何からはじめればいいのか、さっぱりわからん 番外．論文なんて本屋で買えるぜ １．読みたい論文が決まっている、タイトルも分かっている Ａ．まずは
１００冊読む時間があったら論文を１００本「解剖」した方が良い
何かインプットしたら、アウトプットすること。 アウトプットを予定して、思い描いて、インプットは行うこと。 メモでも日記でもブログでもレジュメでもレポートでも論文でも著作でも隣の人に話すのでもいいから、吐き出すこと。 ちんぷんかんぷんでも本の内容をレジュメにまとめ、お馬鹿同士トンデモな議論をやり、なんとか書き上げた論文モドキを投稿して無理解極まる査読者とやり取りすること。 でないと、アタマの中にも、手の中にも、何も残っていないことに気付くことになる。 「ああ、そんな本（あるいは、そんな話）、前に読んだな（聞いたな）」でおしまいになるだろう。 アウトプットは、できればインプットと同じ水準のものがいい。 たとえば論文を読むなら、論文を書くつもりで読むこと。 そうなると内容を得るだけでは済まなくなる。 ・どういった構成で書かれているか？ ・どんな決まり文句や、つなぎの言葉が使われているか？ ・主張
１０秒で覚えられて計算がバツグンに速くなる方法 読書猿Classic: between / beyond readers
■補数って？ １０、１００，１０００……から、ある数を引いた残りの数のことを（基数の）補数というが、今回の主役は、 それよりも１少ない、いわゆる減基数の補数（注）である。 １０進数だと、ぶっちゃけ足して（各桁が）９になる数（の組）だ。 具体例を出すと「９－１＝８」だから、８は１の補数である。いうまでもないが、１は８の補数である。 ■まずは「おつり算」 日常生活で最も多い計算は「おつりを計算すること」だろう。 これは補数を使った計算の第一歩にちょうどいい。 速算に １００００－３４５２＝？ を計算することは、３４５２の基数の補数をもとめることだけれど、 まず減基数の補数を求めちゃえばいい。そしてこれは次の方法で反射的にできる。 減基数の補数は基数の補数よりも１だけ少ないということを心に留めておくと、 次の表を覚えておく（というより反射的に出るようにしておく）だけで、 「繰り下がり」なんかに希
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