俺様に論文を指導してもらいたければ以下の手順を踏みやがれ！ - 発声練習
でも、基本は所属研究室のやり方に合わせるんだぜ！ 何を書きたいのかはっきりさせやがれ！ 次のことをまずはっきりさせて、メールで送りやがれ！ 問題はなんでぃ？ その問題を解決してぇんか？それとも緩和させてぇんか？ その問題を解決／緩和すると誰がよろこぶんでぃ？ この問題について他に誰か挑んでねぇか？ どこのどいつさまが、いつ、何をしでかしたん？ 何で、おめぇさんはそいつの成果に何か上乗せできるとおもっているんだい？ どういう方法で問題を解決／緩和を実現するつもりだい？ どんな結果がでそうなんだ（あるいはてにいれたんだ） 論文の骨ってやつを俺様にメールで送れ！ 論文の味わいを決めるのは脂じゃなくて骨なんだ！骨がきっちりした論文は肉がきっちりついてうめぇ。骨がガタガタなのに肉をつけようとすると犬にでもくれてやりたいできあがりになる。そいつはいただけねぇ。次のことをメールで送りやがれ！ 論文の題目
「暗黒バエ」 京都大学理学研究科・理学部 - 名誉教授の随想（180号）
（5月21日付） ・物理学・宇宙物理学専攻（物理学第二分野） ・生物科学専攻（植物学系） 大学院入試・専攻（系・分野）における分科等の教員及び研究内容を更新 令和8年(2026年) 4月入学者向け特色入試について
確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
サーベイの仕方・論文の読み方(how-to-survey.pdf)
2008年6月5日 4403 is written 目次 サーベイの仕方 サーベイとは？ サーベイは何故必要か？ 取っかかりの見つけ方 発表資料からのサーベイ サーベイの流れ サーベイ資料のまとめ方 論文の読み方 全部読む必要はない！ 主な論文の構成 参考文献から文献を引く 英論文の読み方 まとめ 2 4403 is written サーベイとは？ サーベイは何故必要か？ 取っかかりの見つけ方 発表資料からのサーベイ サーベイの流れ サーベイ資料のまとめ方 3 4403 is written サーベイとは？ 既存の資料・研究を調査すること 研究の第一歩であり，常に行うべき基本 サーベイができなければ，研究はできない 4 4403 is written サーベイは何故必要か？ 分野の現状・動向を知る 今まで，どういう研究
研究テーマを探している学生のときに考えた事 | Lifehacking.jp
「どうしたら研究ができるようになるのか？」 身近な話で恐縮ですが、大学には研究者の卵である学生もおおぜいいて、数多くの悩みや、疑問や、文句を日々いろんなところから聞きますが、突き詰めればそれはこの質問に集約されます。 「研究」「リサーチ」を始めるときは、どこか小説を書く作業に似ていて、いつ終わるともしれない千里の旅の一歩を踏み出すような当ての無さがあります。わくわくもしますが、間違いやすく、不安な一瞬でもあります。 なので、「何を研究すればいいのかわからない」「どこから始めればいいのかわからない」「すべてが手を付けられている気がする」 という怨嗟の声がよく聞こえてくる訳です。自分も普通の人の倍近い時間をかけて博士号をとったので、これはよく自問自答していました。 いまでは自分なりの研究テーマの探し方が確立できましたが、こうした戦略は身に付く前は地道ですが次のような方法で興味の対象を絞るという
卒業研究・修士研究時の悪循環を防ごう - 発声練習
はてな匿名ダイアリーで以下のようなエントリーを見ると、自分の研究室でうつ病になった子を思い出して心配になる。 自殺すると研究室にお金が入る仕組みってないのかなぁ 気持ちの整理になるかもしれないので書いてみる 私は、卒業研究や修士研究で得た経験が今後の人生においていくばくかの役に立つと信じているので、卒業研究や修士研究を真剣にかつ楽しく行って欲しいと思っている。でも、一方で、卒業研究や修士研究は長い人生において、何回か登場するちょっとした進級試験でしかないことも理解している。だから、はっきりいって卒業研究や修士研究で自分の心や体を壊すなんていうのはあまりにももったいないと思う。 博士研究は別として、卒業研究と修士研究は成果ではなく努力を評価の対象としている。「でも、中間試問や最終試問とかでは成果について問いただすじゃないか？」という疑問もあろうかと思うけれども、それは、努力の度合いを成果を用
どうやったら卒研を失敗できるか：他人の話を聞くのをやめる - 発声練習
卒論大詰め。やっぱり、だめだった。 そこで、せっかくなので卒業研究を華麗に失敗する方法をちょっと書いてみる。タイトルのとおりだけれども、卒業研究を華麗に失敗するための有力な方法は「他人の話を聞くのをやめる」。かなり効果的なのでお勧め。 やり方は始めのうちは簡単。先生や先輩が何を言ってきても以下のように答えて、実際は何もしなければよい。 真剣な顔で、まじめに聞いているふりをする 相手の言っていることがわかっていようが、わかっていまいが「はい、わかりました。」と答える 向こうが「何か質問がある？」と聞いてきたら「特にありません」と返す とりあえず、相手の気が済むまでしゃべらせて、その後は忘れる はじめのうちは、先生や先輩もだまされていることに気がつかず「あいつは素直なやつだなぁ」なんて、思うけれども、しばらくするうちに、何かしら注意されたことや相手が教えてこようとしたことに対して失敗してしまう
一匹狼のための一人Ｑ＆Ａ大会 - 発声練習
どうやったら卒研を失敗できるか：他人の話を聞くのをやめるとか、卒業研究・修士研究時の悪循環を防ごうとか、怖い先生に質問をしにいくコツなどで、「遠慮なく質問しよう」、「先生をうまく使おう」とアピールしてきたわけなのですが、効率が良くて、安全な方法だけが良い方法では決してありません。 人には向き、不向きというものがあるので、どうしても一匹狼の方が気が楽な人も絶対にいます。どちらが良いとかどちらが悪いとかの問題ではないので、一匹狼気質の方は諦めましょう。 それで、あなたが一匹狼気質の場合、どうやって、多様な視点を確保するのかというのが一番の課題だと思います。 そこで、おすすめなのが一人Ｑ＆Ａ大会です。典型的な質問フォーマットを自分で用意し、自分自身に徹底的に質問してみるのです。みなさんがどうだかわかりませんが、私はものを考えるときイメージではなく、言葉でものを考えます。質問とそれへの回答という形
あなたも「天才」になれる? 10000 時間積み上げの法則
A gift or hard graft? | Guardian.co.uk 人より恵まれた天才的な才能を発揮する人にとっては、努力なんて必要のないことなのでしょうか？ あるいは、努力によって何事もカバーできるものなのでしょうか？ その疑問への答えは「10000 時間」かもしれません。 「ティッピング・ポイント」 や、その廉価版「急に売れ始めるにはワケがある」 、第1感 「最初の2秒」の「なんとなく」が正しい といった本で著名な、マルコム・グラッドウェルの新しい本、Outliers: The Story of Success からの抜粋記事が Guardian 紙に掲載されていまして、この興味深い問題について触れています。 彼によると、伝説的なプログラマーのビル・ジョイのような人や、ビル・ゲイツや、ビートルズのようなバンドの成功も、「10000時間の努力」と、いくつかのタイミングが支配して
Web2.0 vs 学会 - effy channel
最近どうもパッとしない学会 情報系でいうと、日本には電子情報通信学会や情報処理学会というすばらしい学会がある。学会は自分の研究成果を世に問うたり、研究の動向を把握したり、同じ研究分野や関連する研究分野を専門とする研究者との交流を活性化するためになくてはならない存在だ。 しかし、最近どうもパッとしない。私としては全国大会等に参加する意義を感じられなくなってきている。みんながみんな私のように思っているかどうかはわからないが、実際のところ学会としても発表の質の低下や参加者数の減少等は危機的状況にあると認識しており、頭を悩ませているのが現状だ。 学会発表の場で闊達な議論をしあっていた人たちはどこへ行ってしまったのか。時代とともに技術を熱く語る人たちはいなくなってしまったのだろうか。いや、いなくなったわけではない。場所を変えただけだ。むしろ、より熱い議論が繰り広げられている。 最先端の討議の場所は個
「学会語」翻訳辞典 - 女教師ブログ
「学会語が難しい！」という話をたまに聞くので翻訳（意訳？）してみました。他にもたくさんあった気がするんですがとりあえずこれだけ。 「太字」＝学会語（ふつうの字）＝日本語 「大変興味深い発表をありがとうございました」（お前の発表に興味深いところは特になかったので具体的に言及しないよ）「非常に示唆に富むお話でした」（具体的にどんな示唆が得られるかさっぱりわからなかったよ）「膨大な資料を駆使していて大変な努力の跡が伺えるのですが…」（努力すりゃあいいってもんじゃないよ）「非常に丁寧にまとめられていて、大変勉強になりましたが...」（「まとめ」なんて誰だってできるよ）「単なる用語の確認ですが…」（お前の用語の使い方、間違ってるよ）「単なる質問ですが、XXXの定義を教えてください」（お前、もう少していねいに言葉を使えよ）「最初のほうで聞き漏らしてしまったかもしれませんので、リサーチクエスチョンについ
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