選挙のこと

あーなるほど。

tommy先生の「世相を斬る」

小選挙区制度には、数々の欠陥が存在する。このような欠陥は高校の授業でだいたい教える。一番の欠陥は死票の多さであろう。しかし、それでも小選挙区制度を採用しているのは、選挙の目的が「政権交代」であり、「合法的な革命」に他ならないからだ。

イジングモデルとかエルゴード性を思い浮かべた。

開運「あさば一万石」

フルーティーで香りがよい。

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地元でしか出回らないらしいんだけど、今回は多めにつくられたようで、こっちのほうでも売ってるらしい。

あと、波瀬正吉はしょうきちじゃなくてまさきちだという小ネタも仕入れたが使い道がないなぁ。

「多変数の微分積分」を読んだ

分かりやすかった。良書。

ProductName キーポイント多変数の微分積分 (理工系数学のキーポイント (7))
小形 正男
岩波書店 / ¥ 2,520 ()
在庫あり。

偏微分方程式からテイラー展開、ヤコビアン。 線積分、面積分をやってストークスの定理へ。 最後がラグランジュの未定乗数法。

特に最後のラグランジュの未定乗数法の章が良かった。

  • ヤコビアンの幾何的なイメージを理解した
  • 陰関数を具体的に求めずに、極値をとる変数値を一気に求める方法がラグランジュ

本が出てた

ドッキングシミュレーション関係の本だろうか。

ProductName タンパク質計算科学 ―基礎と創薬への応用― [CD-ROM付]
神谷 成敏
共立出版 / 5040円 ( 2009-08-25 )


あとGaussian

Gaussianは使ってないのでこっちはあまり興味をそそられないが。

マルコフ連鎖モンテカルロ法

夏休み前にBUGSの具体的な事例が載っていたので買って積んでおいた本を読みはじめた。さっきまでWinBUGSをmacから使えるように頑張っていたけど、JAGSもpymcもあるし、無理して使わんでもまぁええかと諦めた。

ProductName マルコフ連鎖モンテカルロ法 (統計ライブラリー)
豊田 秀樹
朝倉書店 / ¥ 4,410 ()
在庫あり。

統計科学のフロンティアシリーズのやつも薦められたので読んでみたい。

ProductName 計算統計 2 マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺 (統計科学のフロンティア)
伊庭 幸人,種村 正美
岩波書店 / ¥ 4,620 ()
在庫あり。

伊庭先生と言えば「ベイズ統計と統計物理」にはお世話になった。

ProductName 岩波講座物理の世界 物理と情報 (3) ベイズ統計と統計物理
伊庭 幸人
岩波書店 / ¥ 1,470 ()
在庫あり。

で、この本買ったのが、GIWとなんかの共同開催の時で、基調講演が赤池先生だったのは覚えている。

今昔

先週の後半は僕以外の人員がU隊長の実家に帰っていたので、土曜日は迎えのついでに久々の今昔。

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そして、いつも通り今昔弁当。

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稚鮎のヒラキとナマズが美味。オカヒジキの天婦羅も美味しかった。

大那

帰省した時に買ってきた大那

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旨い。

Catalyst::Model::Estraierでつかっているindexが壊れたっぽい

U隊長がオーブンとドライヤーを一緒に使ったら局所的にブレーカーが落ちて、とばっちりでサーバーが落っこちた。

以前にちょっと色々やっててサーバーの電源をUPSのバッテリ側に差してなかったっていう僕の落ち度もあるんだけど、Estraierのindexが壊れたっぽい。

今日はもうやる気が起きないので、来週なんとかする。

ProductName OMRON BZ50T UPS(無停電電源装置)

オムロン / ¥ 18,270 (2004-05-29)
在庫あり。

ニコニコ議事録

出るまでもないけど、ちょっと把握しておきたい会議ってのは少なからず存在していて、そういうのはイントラのustreamみたいなもので流れてくれると嬉しい。あと、議事録で、言った言わないとか面倒だし。実際、議事録に記載する数行の文章をどうするかでメールが5往復とかあったりするしな。

nikogiji

ニコニコ動画みたいな仕組みでオンライン議事録とか会議録取れるようなものが欲しいなぁと思う。コメントのとこってどのタイミングでどういうこと言ったかメモれるし便利ですよなぁ。さらに時系列でまとまっててみやすいし。したのほうに、wikiっぽい仕組みのものでもくっつけておけばさらによいだろう。

Kamaitachiとか使えばやれるのかなぁ。

Box-MullerをPythonで

PRML11章。一様乱数から正規乱数を発生させる。

from math import sin,cos,pi,log,sqrt
from random import random

def box_muller():
    z1 = random()
    z2 = random()
    return sqrt(-2*log(z2)) * sin(2*pi*z1)

if __name__ == "__main__":
    from pylab import *
    x = [box_muller() for i in range(10000)]
    hist(x,20)
    savefig("box_muller.png")

box_muller

ProductName パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測
C. M. ビショップ
シュプリンガー・ジャパン株式会社 / ¥ 8,190 ()
在庫あり。