2013年9月27日金曜日

simsa と simlu

やたらこんがらがるので、整理がてら、色々と例文を作ってみる。


1  la .mik. cu simlu lo ka gleki kei mi
1.1 ミクは私には嬉しそうにみえる。
1.2 ミクは嬉しいという性質であるように私には見受けられる。
1.3 ミクは嬉しいらしい気が私にはする。


2 ra pu simlu lo ka ce'u bilma kei [ku] le nixli
2.1 少女からは、彼は具合が悪いようにみえた。
2.2 彼は病気らしい気がその少女にはした。
2.3 彼が具合が悪いようにその少女は感じた。

3 mi xagji fi'o se simlu [fe'u] lo ka ce'u labno
3.1 私はお腹が空いている、狼らしい気が(誰かに)するように。
3.2 私は狼みたいにお腹が空いている。

4 le pendo be mi cu tavla fi'o se simlu [fe'u] lo ka ce'u djuno fi ro da
4.1 私のその友達は、全てのことを知っているかのように話す。
4.1.1 訳としては微妙かも? 仮定法的ニュアンスはないからなあ。
4.2 私のその友達は話す、全てのことを知っているような気を(誰かに)させるように。

5 lo nixli cu simsa lo mlatu
5.1 少女は猫に似ている。

6 do cu milxe simsa lo mamta be do lo ka cisma
6.1 君は君の母親に笑い方が少し似ている。
6.1.1 lo ka cisma を「笑い方」と訳すのはアリ?「~の仕方」は{lo ka} ではない?
6.2 君は母親に、笑うという性質が似ている。
6.2.1 性質だから「笑い方」だけではなく、「笑いの沸点」とかそういうのも含意している?

7 do simsa mi lo ka jmive
7.1 君は僕に似ている、生きているという性質において。
7.2 生きているという点では、君は僕に似ている。
7.3 君は僕と生き方が似ている。
7.3.1 この場合、「生き方」というのは意味を狭めすぎている気がする。


2013年9月26日木曜日

jquery覚書

canvasを頑張ってHaskellで書こうという愚行がてら、
ようやくJQueryが何か分かってきたので、忘れないうちにメモっておく。

とりあえず…
・ 純粋なjavascript だけでは書き換えはできない。
・ DOMかJQueryのどっちかを使うと書き換えができる。
・ 書き換えのタイミングは、指定したアクションによる。(ボタン押したら~とか…)
・ 書き換えの対象は、指定したidによる。<button id="btn"> の"btn"とか

とりあえず、fay-jquery についてしか言えませんが、
id文字列("#btn"とか) をpackしてTextに変換後、selectに食わせて、Fay JQueryを得る。
これで、色々と操作ができる。はず。

get~~~ は、JQuery -> Fay Text な関数がほとんどで、
たとえば、 getHtml は、選択中のHTML文字列を吐き出す。
他にも、getText とかは、まんま、選択中のTextを吐き出す。

set~~~は、Text -> JQuery -> Fay JQuery が多くて、getの反対。


<p id="text">こんにちは</p>

について、

select (pack "#text") >>= getText >>= print とすれば、
Consoleに、 「こんにちは」と出る。
select (pack "#text") >>= setText (pack "YEAH") とかけば、  
画面の「こんにちは」が「YEAH」に変わる。
他にも、getHtml, getCSS, getHeight (canvasで使えば縦の長さ)とかある。


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Event型については、マウスとかキーボードとかそういうイベントアクション。
取得したidのJQueryについて、onClickとか、mousemoveとかによって、
色々とEvent型のeventが取得できるから、そこから色々取り出す感じ。

pageX, pageY :: Event -> Fay Double というのがあって、
これは、取得したevent値から、ブラウザ上のx,y座標を取り出すといった感じかな?
他にも、eventType :: Event -> Fay Text は、そのアクションの種類(クリックとか)を取り出す。

イベントアクションには、blurとかchangeとかonFocusとかsubmitとか色々あるけどよくわかんない!

eventX,eventY :: Event -> JQuery -> Double は、たとえばcanvasに使えば、
canvasの左上頂点を(0,0)とした座標をくれる。なんでFay Doubleじゃないんだろう・・・。


2013年9月24日火曜日

等差数列と等比数列の和 再々考

これの続き
n≧2でのa_n,m をどうやって求めるか…。とりあえず形式的に、


と、求められるけれど、ここからの計算が割と鬼鬼しい気がする。

とりあえず、当てずっぽうで求めた一般項が


となったよ!これがあってるかどうかは・・・・・わからないけど、誰か確かめてください←

メモ

2011/06
   

2011/08
自動車免許合宿

2011/09
ドラゴンネストをはじめる

2011/12

  

2012/07
数学検定1級を受ける

2012/08
 

PSO2を始める
へこたこの編入志望書

2012/09
手術を受けている

2012/11
学祭を頑張る

2013年9月19日木曜日

図書館履歴をまとめてみた

この前ふと自分の学習の軌跡と興味の変遷を知りたくなったので、
せっかくなので大学の図書館貸出履歴をまとめてみた。

2011.05

この学期に微積分の講義があって、テキストがしょぼかったので、
しっかり勉強したいなーとのことで借りたはず。連続性のところでつまづいたww
この頃はまだ量化記号すらちゃんと知らなかったからなあ…若い←

2011.06
  
この感じ、恐らく英語に目覚めてますね。
田中 茂範さんのチャンクやコアイメージのアイデアが面白かった覚えがある。
もちろん上達はしませんでした。教養としての英語って感じでしたわ。

2012.07
  
へこたこ(友人)が経済学部というのもあって、経済学をかじろうとして探してたはず。
なかなか良いのがなかったので一般書でいいかあと思ってとったのが「アメリカ高校生(ry)」。
割とよかったですよ。完全に無知な俺にはよかったです。

機関銃英語は先月の名残ですね。もちろん上達は(ry
でも、リズムの乗れ!みたいなのはなるほどなあと思いました。

ここで微分方程式を借りてますね…。恐らくですが、ここで何冊か数学書を購入している。
大学1年生の夏休みでしょ?たしか、ベクトル解析とかそこらへんを買っている、はず。

そういえば、大学1年の夏休みは自動車合宿にいったぞ!
このときに、教科書のピメンテル化学熱力学を読みきった。
なかなか直感的で面白かった覚えがある。

そういえば、この学期で哲学に興味を(ウィトゲンシュタイン)持ちだした。
役に立ったパンキョーはこれだけでした。面白かった。

2011.11

これまでで一番知的興奮を感じた本かもしれない。
意識は統合されていなかったのかー!とかデカルト的意識の見方!とか。
やっぱり脳って面白いなあと実感した気がする。


2012.01
  
ここでまた謎の数学タームが始まってますね。
記号論理の勉強をしたかったんだと思う。
前2冊は数ページで挫折したよ。無理やった。
記号論理入門は読みやすかったので全部読みました。よかったよ!

2012.04.12
   
  
はじめての離散数学ではじめて環体について知った気がする。
そんな難しいものでもなかったけど。あと、簡単なグラフ理論、置換などなど。
割と良書だと思う。僕は好きです。
そしてここで物理モードですね。このシリーズ大好きすぎやろwww
たしかここで品定めして、量子力学、振動の2冊は購入しました。手元にあるもん。
まともに読んだのは量子力学だけかな…。

2012.05.15
 
聞いたことはあったマクマリーを実際に手に取った。
こ ん な に わ か り や す い と は !!ってかんじでした。
背景として、この前の学期で有機化学の謎めいた授業があったんですよね。
てーか、パイン有機化学を使うクソユニークな学部でしたから、萎え萎えです。
とっとと新しい教科書使えっつーの。

線形代数学は多分しっかり勉強しようとして借りたはず。
これ良い本ですよ。線形代数学の本の中では一番好き。
誤植がちょっと多いですけど、そのせいでつまずくようなことはない。

2012.06
 
ここでエスペラントを触りだしたのか…。
「人工言語最高!」とか思ってた時期ですね。

謎の解析力学は、恐らく4ページくらいで挫折してると思う。記憶にないもん。


2012.07.27
  
ここも個人的革命期ですね。
生命現象(生態系現象)をこんな感じで数理モデリングできるとは!
ここで一気に、生物物理の方面に興味が寄ったはず。

移動現象の話は、小難しいことは抜きにがしがしモデリングしていく感じ。
これもなかなかおもしろかった。緩い割には、ラプラス変換を使ったり良書です。

そして、この夏休みに、京都大学のとある方と会いにいったはず。
博士論文の内容のパワポを説明してもらったり。
その人は工学系でシステムのことを勉強していたので、
その知識で酵素活性システムを同定していた感じ。
「工学すげえ!」と「数学勉強しなきゃな!」と感じたのがこの頃。

2012.10
   
なので、確率過程を勉強しようと思っているわけですw
デュレットは難しいよ……今でも読めないわ……。

「競争と社会の~」は経済学の、ゲーム理論の本ですね。
1割くらいしか読んでないですが、おもしろかった。

システムについて興味があった頃なので、オートポイエーシスにたどり着く。
また、システムと制御とかいう工学系の本にも手を出したのがこの頃。


2012.12
 
本屋でふと目にしたから借りたビギナーズ哲学。
ほとんどが絵!絵本だよね、もう。
でも、アリストテレスから言語哲学まで、いい哲学入門書だと思います。

脳のやつは…… まあ面白かったけど、信用ならん代物でしたわ。


2013.02
   
まあまあ、色々と生物物理関連の本を借りていますね。
ベルゲソンは超分厚いですよ。でも、これ1冊で簡単な物理は全網羅してます。
生命システム解析のための数学は、割といい感じにまとまっててよかったよ。
最小二乗法とかも載ってた。

生命と物質は、途中で挫折しちゃったけど、かなり興味深いことが書いてたはず。

ニューラルネットワークはよくわからん←


2013.04
  
大学で実習が始まったがゆえの、分析化学ですな。
なんて勉強熱心ないい子なんだろう←

アトキンスとか分子軌道論は、おそらく量子化学をもういちど勉強したかったんだろう。


2013.07
  
やっぱり量子力学だよねw
ちなみにこれは基礎と書いてるのに難しかったです。
分かりやすく書いてくれてるとは思う。わしには無理だった。

数学の認知科学は1章で飽きちゃったけど、面白い内容なんだよ!
数学の概念もまた人間の認知の領域に存在している。
なぜ人は無や無限の概念を想像することができるのか?とか
連続性とは人にとってどう認知されるのか?とか、面白い!

基礎分子物理化学はヒットですよ。
細かい議論は他書を見てくれとまえがきに書いてある通り、
本文中の話は「他書ありき」。それがまたよかった。


2013.08
  
最近。
物化(特に熱力学)をこの夏休みに勉強しようという試み。
物理化学Ⅱはかなりよかった。コンパクトにまとまってて。
Ⅰは正直…まあ悪くはない。

3冊目は今まで見てきた熱力学の本で一番好きかもしれない。
ほどよくまとまってて、いい感じ。


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書いてて思ったけど、本屋で買った本も割と多いんだよなあ…。
頑張って時期を推測して書いてみるか。


2013年9月17日火曜日

お久しぶりの情報の誤伝達

そんな大層なものではないジャンルのやつです。

N列の数字列(初期はすべて0)を用意して、どんどん伝播させていきます。
伝播させるごとにそれぞれの数値にゆらぎが生じて・・・
等確率で+1,0,-1の変化をします。

さて、n回伝播したとき、どれくらいデータはぐちゃぐちゃになっているでしょーか?
つまり、そのデータの分散値(Σx^2)はどんくらいでしょーか?

まあ、基本的にはランダムウォークなので、もにょもにょと計算すれば一発です。

データ列が∞、すなわちN→∞ のときは、そのデータ内でランダムウォークすべての状態が網羅されていると考えてよいので、
分散: σ^2 = 2/3 n となります。

問題はNが有限のときです。このときは、標本分散、s^2がサンプリングごとにゆらぐ、つまるところ確率変数とみなしてよいことになるので、
s^2をたくさんサンプリングしてその平均をとれば、中心極限定理より"真な"s^2(μ(s^2))が求まる気がします。
というわけで、ざくざくと最近勉強中のHaskellでデータを集めて計算してみると、

μ(s^2) = 2/3 *(1-1/N) * n

となりますた。当たり前ですけど、データ列が小さいほうが情報の崩壊が少ないっつーわけですね。

2013年9月13日金曜日

Σ(k=1->n) √k について

忌々しき、√1+√2+√3+・・・・ってやつです。

色々試してみたところ、

① sqrt(n) * (2n+1) / 3

がなかなかいい近似値になりました。
相対誤差はn=18の時点で1%を切ります。


n 厳密値 近似値 相対誤差(%)
5 8.382332347 8.198915917 2.188131207
8 16.30600053 16.02775371 1.70640752
10 22.46827819 22.13594362 1.479127872
20 61.66597781 61.11919138 0.886690596
25 85.63378028 85 0.74010545
50 239.0358006 238.059283 0.408523577
100 671.4629471 670 0.217874584

nが平方数ならば、近似値を使うとルートの計算すら無しで求められますね。

ちなみに、n≧7以上であるなら、こちらを使うのもいいかもしれない。
n=47の時点で相対誤差が0.1%を切ります。

② (n * sqrt(n) + (n+1) * sqrt(n+1)) / 3

なお最初の近似式はこの式のsqrt(n+1) ≒ sqrt(n) としたものです。

さらにさらに、もう少し厳密にしたいならこちらのほうがいいかも。
相対誤差が、n=6で1%, n=30で0.1%, n=146で0.01% を切ります。
まあその分、式も面倒ですけどね。

③ [(n+1)*sqrt(n+1) + n*sqrt(n) -1] /3

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まあ近似式の所以は積分近似です。
③が一番求めるのは簡単だと思います。
えーっと、スターリン近似の導出と似たようなもんです!(書くの面倒ぽよ~

※有効数字云々ですが、いずれの場合もn≧20であれば2桁取っていいと思います。
③ならばn=10から2桁とれるとおもいます。3桁はn=30からかな?