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細胞創ってないけど

http://www.jscsr.org 行って来ました、11.0。

講演内容とかいちいち面白かったところ突いてるとキリがないので、非理知的に面白い面白いってよだれを垂らす記事をここに更新します。この場に理知なんて求めるべきではないです。

「全然創ってないやんけ」って熱烈なラブコールを送ってる人に幾度か出会って来たけれど、先進的な研究がごっちゃ混ぜになってる坩堝としての存在意義が十二分以上にあるかなり面白い研究会だと思っているので、創ってない私もこの度突入した次第です。ポスターでしたが。

某HWIPや某某某所で私の研究のお話をすると、私の発表能力不足もさることながら「つまんねぇなこいつ」っつう悲しい視線と言葉を嬉しくもいただく機会に恵まれるので（前者はバックグラウンド的に仕方もないですが）、今回のポスター発表でいろんな人から「いいじゃん」みたいな反応を貰えたのがすごく嬉しかった訳です。

「いいじゃん」（英訳 : awesome!）とかで止まらず、実験系や考察について話を広げたり、今後の展開について議論してくれた方々がいらっしゃいまして、負け犬根���が染みついた私の心臓としては涙ちょちょぎれな時間でありました。

こう感動していると、「社交辞令っしょ」っていう邪推的な囁きが幻想される訳なんですが、「されないよりましっしょ」と跳ね除けられる程度には楽しさを享受した訳なのであります。すんげぇ楽しかった。

正直、学会で発表とか経験する前に病んで全部ほっぽり出すと思ってたので、現状を冷静に考えると頑張ってますよね、私。今すぐにでも楽になりたい所存ですけれど。

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拙者、理論的に物事を考えられない侍ですので、Theoretical biologyとか流体とかなんとか物理とか、数学をごりごりやってる人にものすごい憧れがあるのです。私の中で、数学（と哲学と芸術）は理知の象徴なのです。

今回も数学と戯れに興じてる人々がたくさんいて、数式の理解はできたけど「作れるのうらやましいなー」とかそれこそ洟垂れ小僧エモーションで呼吸してました。

機械学習とかオベンキョしてた時も、数式がたくさん出てくることにまず快感を覚えておりました。キモいかもですね。

んで、私は生物をしている訳です。生物で数学する上で、私が真っ先に思い浮かぶのは統計熱力学です。ここ4年くらい「真面目にやらねぇとなあ」と思い続けて放置されていました。長い片思い。

暖かい海洋に揺蕩う心持ちで実験なんかをやっていると、エントロピーやらエンタルピーやらの単語に出会うのです。カジュアルには日常単語で使う奴らですが、よくよくも考えずともテクニカルにこいつらを交えて議論できる能力が私には全くない現状なのでした。

流石に辛谷園がすぎるので、無理茶漬けを創造する前に手を出さねばならない。

ざっくばらんに言いますと、そういうことを考えさせられた、勉強不足を痛感出来た研究会でした。

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一度染みついた「周りと自己を比較する」という悪癖ですが、この場でより適切な表現を探すと「自身の周りが荒れ果てて見える」だと言うことを散々いろんなところで語ってまいりました。

何が悪いんでしょう。学部の頃はこんなことはなかった。優秀（だと思う様）な人を目の当たりにした時に、「あなたはそんなことを知ってるのか。私はこんなことを知ってましてな？」みたいな、意見交換のスタンスをそれなりに貫いている心持ちでした。問題は、これがあくまで主観的意見だと言うことです。あと喧嘩腰。

ずっと考えていて、学際の場にいることが1つ、平生周りと議論する機会を有していないのが1つ、原因な気がして来た次第です。

常に異なるバックグラウンドの人間に自分のバックグラウンドを説明し続けるストレスと、自問自答だけ続けることによる引き篭もり的ストレスが、ここのところ常に襲ってきている、これが観察による考察です。

無駄な思考をする余裕がある、と言うこと自体を優秀であることの尺度の1つであると語る人もいるんですが、どうも、優秀であることと要領が良いことを比較可能な状態として単純に並べることが出来ません。全く。

ここに自己表現を撒き散らすのは、引き篭もりから脱するという手段に少しミミックされるような気もしますが、トイレに排泄をしに行くぐらいの解決度合いでしかないですし、挙句に学際によって醸し出されるストレスを緩和できていないですよね。

HWIPに参加していて感じるストレスは学際によるストレスと同値だと解釈しているんですが、そもそものストレスを抜本的に解決する息抜きとかそういうのは兎も角、似たバックグラウンドの人々と議論するのが、学際的ストレスを解決する上で、精神安定を保つ上で、至極必要であることを悟った訳であります。

そういうことを実感した研究会でした。

Done

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選民思想と香辛料

心が病んでしまったので、ここいらで一旦文章を書くこととする。あくまで「仕方がなく」である。

悪的な感情に没入して支離滅裂な自己嫌悪に陥り続けて半年ほどが経つ。大昔に某所でポエミィな文章を公開した際にも同じ結論を得たのだが、これは主に創作活動の休止を続けて内向きのエネルギーを外へ放出出来なくなっている時に出会う状況で、要するストレスが溜まっている状況なのである。

加えて、もう1つの不幸的事実が発覚した。

悪辣な被害妄想に心臓が蹂躙されるきっかけに、しばしば赤の他人との感情の共有が挙げられる。その内容はどの様なものでもいい。楽しかった、苦しかった、面白かった、つまらなかった、嬉しかった、悲しかった、好き、嫌い。脳味噌の使用が少なければ少ないほど、共有点からじわりじわりと腐敗した気配がこちらを取り囲んで、私の自我を暴走させる。これは、その感情の因果関係を語らない場合において特に顕著である。

明らかな語らいを手放している間、恥ずかしながら、私の様子は「へらへら」に相当するものに収束する。何せ、この手の思考放棄を続けていると、正常な心理整理と相手の心情把握の術をすっかり忘れてしまい、中庸を取り繕おうと必死になって惨めに「へらへら」してしまうのである。

もう1つの不幸的事実とは、この「へらへら」である。

へらへらしている人間は舐められる。これは、人間の根源的な反応であるから仕方がない。自分よりも弱いと決めつけた相手へ徹底的な軽賤にとって出るのは、自身の安全を維持する上で取りうる選択肢の1つである、上下関係を明確にすると言う手段に他ならない。何が言いたいかと言うと、人間が動物である以上これは仕方がないことなのである。

問題は、人間はそれなりに高度に発達した感情を所有していると言う点である。軽視されたものには優先権など与えられない。一定のリテラシーと敬意を持ち続けて生きる、真に人間的な人物でない限り、高度な感情を武器に、劣等生の心理的な壁は徹底的に壊される。更に疎ましいのは、しばしばこの行為は救済に似た形状を持って、大衆に歓迎されるのである。

理知的���考を半ば放棄した私は、徐々に崖際へ追い込まれながら、大衆の無意識的な心理攻撃によって心臓だか脳味噌だかのどこかに宿る心とか言う摩訶不思議な器官を曇らせ、跳ね上がる自己嫌悪とともに貴重な一秒一秒を無下に投棄していたのである。これは、言うまでもなく唾棄すべき行為である。

議論で沐浴するも、無駄であった。ここの半年は、いくらか似た志を持つ人々と、極めて理知的な人々と急激に知り合ったが、これでは足りなかった。これは至って当然で、肯定的な心情は、否定的な暴論の前にただ無力な訳である。

中庸の立場は、私を跳ね除けた。私に、そこへ座する権利は最早ない。

あ、要するに、価値の見出せない人間と友達になると辛いね、やめようね、って話です。

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特定の要素を含んだ行あるいは列の抽出

まだまだ情弱．

import numpy as np x = np.arange(0, 16).reshepe((4, 4)) >array([[ 0, 1, 2, 3], > [ 4, 5, 6, 7], > [ 8, 9, 10, 11], > [12, 13, 14, 15]]) x[x[:, 0] == 8] >array([[ 8, 9, 10, 11]]) x > 8 >array([[False, False, False, False], > [False, False, False, False], > [False, True, True, True], > [ True, True, True, True]]) x[x > 8] >array([ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])

これからも情弱．

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多項式曲線フィッティング

最近PRMLを読み始めたが故の備忘録．

演習と言う形でエッセンシャルな部分が隠されているのが気に食わない．何故なら解法を直ぐに忘れて仕舞うから．

取り敢えず，連立方程式の導出まで．

$$ y({\mathbf w}, x_n) = \sum_{j=0}^M w_j x^j _n \tag{1}$$

$$ E({\mathbf w}) = \frac{1}{2}\sum^{N}_{n=1} (y({\textbf w}, x_n) - t_n )^2 $$

$$ = \frac{1}{2}\sum^{N}_{n=1} (\sum^M _{j=0} w_j x^j _n - t_n )^2 \tag{2}$$

$$ \frac{\partial}{\partial w_i} E({\mathbf w}) = \sum^{N}_{n=1} (\sum^M _{j=0} w_j x^j _n - t_n ) x^i _n = 0 \tag{3}$$

$$ \sum_{n=1} ^N x_n ^j \sum_{j=0} ^M w_j x_n ^j - \sum_{n=1} ^N t_n x_n ^i = 0 \tag{4}$$

$$ \sum_{n=1} ^N (\sum_{j=0} ^M w_j x_n ^{i+j}) - \sum_{n=1} ^N t_n x_n ^i = 0 $$

$$ \sum_{j=0} ^M A_{i,j} w_j - T_i = 0 \tag{4'}$$

あとはこれに従って連立方程式を解く．

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # カーブの次元 M = 6 def estimate(xlist, tlist) : """パラメータwの推定""" A = np.zeros((M+1, M+1)) for i in range(M+1) : for j in range(M+1) : A[i][j] = (xlist**(i+j)).sum() T = np.zeros(M+1) for i in range(M+1) : T[i] = ((xlist**i)*tlist).sum() wlist = np.linalg.solve(A, T) return wlist def fitting(xin, wlist) : fit = wlist[0] for i in range(1, M+1) : fit += wlist[i] * xin**i return fit def slut() : x = np.linspace(0, 1, 10) t = np.sin(2*np.pi*x) + np.random.normal(0, 0.3, x.size) plt.scatter(x, t, marker='o', c='white', edgecolor='limegreen') w = estimate(x, t) # ideal carve ideal = np.sin(2*np.pi*np.linspace(0, 1, 500)) plt.plot(np.linspace(0, 1, 500), ideal, markersize=6, color='black') # estimated model model = [fitting(xin, w) for xin in np.linspace(0, 1, 500)] plt.plot(np.linspace(0, 1, 500), model, markersize=6, color='darkorchid') plt.show() if __name__ == '__main__' : slut()

食わせる値とかは本書に従った．

追記

講義資料に沿ってスクリプトを書いたが，昔pygameを弄っていた時に参考にしていたサイトさんがおんなじことをやっていたやっていた． 続きは書かなくてもいい気がする．

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Tumblrでのブログ作成

今まで気にしていなかった．TumblrのテーマはHTMLから編集が出来る様で．いろんなブログサービスだとCSSしか弄れなかったりしたので，気が向いた時に遊ぶ玩具としてはなかなかいいのでは，なんて思ったりしたのだが，調べているとHTMLから弄べるサービスも結構多かった．

個人サイトをfc2で作成したので，そこにjavascriptを上げておけばこちらでも使えることになる．試していないから分からないけれど．

#00FF00 on #000 が好きな配色で，誰に何を言われようと外す気は無いのだけれど，Terminalの画面に慣れている人の部分集合たればまだしも，かなり目にキツイ配色らしく．渋々CSSの切り替えを任意で行える様にしているサイトの方に合わせ，こちらも配色を切り替える様にしたい．

などと思案している訳であるが，面倒臭いし，ここに大した情報を載せる必要もあるのか不明であるところで，きっと1年後にでも.js慾が噴出するであろうと希望的推測を元に投げっぱなしで一先ず整形を終了することとする．

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