先日カットに行った時に美味しい店の話になって、

ブログで見かけた美味しそうな店はブックマークでリスト化してる

とかそういう話をした。

それにしても見ているブログがかぶるなぁと思い、帰ってきてからローカルネタのブログを数えたら120件くらいしかなかったので意外と少ない(と思ったがローカルネタにカテゴライズしてないブログもあるのでそういうの入れたら200件くらいにはなるか)。というより、よくよく考えてみるに食べ物関係のブログがかぶっているだけか。まぁ三島、沼津は少ないので、簡単に収束してしまうような気もする。

さらに、リスト化してるだけで、実際に行けてないんですよねー的な話もしていて、さすがに、これじゃいかんときちんとタグふって管理してみることにした。

今度行く

ブログに貼付けやすいようにmarkdownで出力

use URI;
use XML::Feed;
use Encode;

my $feed = XML::Feed->parse(URI->new('http://b.hatena.ne.jp/kzfm/rss?tag=kdi'))
  or die XML::Feed->errstr;
print $feed->title, "\n";
for my $entry ($feed->entries) {
  my $title = encode('utf8',$entry->title);
  my $link = $entry->link;
  print "- [$title]($link)\n";
}

• Blog＠お天気屋さん: のみの市
• 山家 | ふじでこ - 富士山周辺地域のエリアガイド＆コミュニティサイト
• スロウなまいにち:ジャパニーズランチ
• 寒い夜に焼き鳥〜！ - エコオヤジですがなにか？ - Yahoo!ブログ
• 酒蔵 ひなよし （三島市、和食居酒屋）
• サバーイ・ディール "断然一押しタイ料理店！" [食べログ.com]
• オープニングすたっふ〜募集♪ - さかな一等兵 富士宮 駅前店♪ - Yahoo!ブログ
• Eat and run!:蒸し暑いですねぇ、こんな日は冷たい麺が食べたい！vol３ - livedoor Blog（ブログ）
• 六文銭 "【静岡】長谷通りから香ってくるスパイスの香り カレー屋「六文銭」" [食べログ.com]
• Eat and run!:GENERAL RESTAURANＴ 枇杷（びわ）BIWA - livedoor Blog（ブログ）
• 創作居酒屋「縁」えにし沼津

これで、月に一回くらいまとめておけば、食欲が刺激されて吉。行ったとこにはitktとかタグふれば、達成率も管理できて尚よい。

あと、美容師さんのお薦めを聞いていたら、OPERAにいかねばならん気にさせられた。

本も重いが内容も厚い。

Cの薬物体内動態の予測の章がよかった。

分子薬物動態学
杉山 雄一
南山堂 / ￥ 8,925 ()
在庫あり。

• FとVdを分離評価するためには静脈内投与のデータが必須
• 分布容積の予測方法
• Caco-2細胞単層膜と消化管膜でのトランスポーターの発現レベルの違い

odesolveを覚えるためにロトカ＝ヴォルテラの方程式サンプルを。

lvmodel <- function(t, x, parms) {
s <- x[1] # substrate
p <- x[2] # producer
k <- x[3] # consumer
with(as.list(parms),{
import <- approx(signal$times, signal$import, t)$y
ds <- import - b*s*p + g*k
dp <- c*s*p - d*k*p
dk <- e*p*k - f*k
res<-c(ds, dp, dk)
list(res)
})
}
## vector of timesteps
times <- seq(0, 100, length=101)
## external signal with rectangle impulse
signal <- as.data.frame(list(times = times,
import = rep(0,length(times))))
signal$import[signal$times >= 10 & signal$times <=11] <- 0.2
## Parameters for steady state conditions
parms <- c(a=0.0, b=0.0, c=0.1, d=0.1, e=0.1, f=0.1, g=0.0)
## Start values for steady state
y<-xstart <- c(s=1, p=1, k=1)
## Classical RK4 with fixed time step
out1 <- as.data.frame(rk4(xstart, times, lvmodel, parms))
## LSODA (default step size)
out2 <- as.data.frame(lsoda(xstart, times, lvmodel, parms))
## LSODA: with fixed maximum time step
out3 <- as.data.frame(lsoda(xstart, times, lvmodel, parms, hmax=1))
par(mfrow=c(2,2))
plot (out1$time, out1$s, type="l", ylim=c(0,3))
lines(out2$time, out2$s, col="red", lty="dotted")
lines(out3$time, out3$s, col="green", lty="dotted")
plot (out1$time, out1$p, type="l", ylim=c(0,3))
lines(out2$time, out2$p, col="red", lty="dotted")
lines(out3$time, out3$p, col="green", lty="dotted")
plot (out1$time, out1$k, type="l", ylim=c(0,3))
lines(out2$time, out2$k, col="red", lty="dotted")
lines(out3$time, out3$k, col="green", lty="dotted")
plot (out1$p, out1$k, type="l")
lines(out2$p, out2$k, col="red", lty="dotted")
lines(out3$p, out3$k, col="green", lty="dotted")

参考

• R で微分方程式：odesolve
• Rで常微分方程式を解いてみた．Michaelis-Menten kineticsを例として
• Rの練習のために力学系を描いてみた

やさしい Lisp の作り方 by Java and by C#を参考に書いてみる。

sub fun {
  my ($self, $arguments) = @_;
  my $arg1 = $self->eval->eval($arguments->cdr)->car;
  my $sym = $arguments->car;
  $sym->value($arg1);
  $self->env->put($sym,$sym->name);
  return $arg1;
}

束縛するものがリストだと、まだうまくいかない。

Moosp> (setq a 5)
5
Moosp> (setq b 2)
2
Moosp> (+ a b)
7
Moosp> (setq c (+ 1 2))
Attribute (value) does not pass the type constraint because: Validation
failed for 'Moosp::Sexp' failed with value Moosp::List=HASH(0xa2a110) at lib/Moosp/Function/Setq.pm line 22
Moosp::Function::Setq::fun('Moosp::Function::Setq=HASH(0xa208a0)',
'Moosp::List=HASH(0xa29a80)') called at lib/Moosp/Eval.pm line 93
Moosp::Eval::eval('Moosp::Eval=HASH(0xa1dcc0)',
'Moosp::List=HASH(0xa29fa0)') called at lib/Moosp.pm line 67
Moosp::run('Moosp=HASH(0x804320)') called at moosp.pl line 7

演習の本をRでこなしていくことにした。

ファーマコキネティクス―演習による理解
杉山 雄一,山下 伸二,加藤 基浩
南山堂 / ￥ 6,300 ()
在庫あり。

設問1

β層の消失速度をもとめて、それを用いてα層の消失速度を決定する。

t <- c(1,2,3,6,13,23,30,39,49)
c <- c(68.2, 51.1, 43.2, 34.0, 18.3, 11.5, 10.7, 10.6, 6.78)

23時間からの濃度からβ層の消失速度を求める

logc <- log(c)
result <- lm(logc[6:9] ~ t[6:9])
coef(result)
 (Intercept)      t[6:9] 
 2.93770720 -0.01888941 

β層の消失速度が決まったので、次は23時間までの濃度からβ層の寄与を引いた濃度からα層の消失速度を決定する

beta <- function(t){exp(2.937707-0.01889*t)}
alogc <- c[1:5] - beta(t)[1:5]
aresult <- lm(alogc ~ t[1:5])

これでα層β層それぞれの消失速度がもとまる

result

Call:
lm(formula = logc[6:9] ~ t[6:9])

Coefficients:
(Intercept)       t[6:9]  
    2.93771     -0.01889  

aresult

Call:
lm(formula = alogc ~ t[1:5])

Coefficients:
(Intercept)       t[1:5]  
     3.9916      -0.2088  

求めるモデルは

exp(3.9916-0.2088*t)+exp(2.937707-0.01889*t)

設問2

ラフに求めたA,B,alpha,betaを初期値として最小自乗法でフィッティングを行う。1exp,2expでやってみて、どっちのあてはまりがよいか考える

t <- c(1,2,3,6,13,23,30,39,49)
conc <- c(68.2, 51.1, 43.2, 34.0, 18.3, 11.5, 10.7, 10.6, 6.78)
dat <- data.frame(conc,t)
result <- nls(conc ~ a*exp(-alpha*t),start=list(a=50,alpha=0.045))
summary(result)

Formula: conc ~ a * exp(-alpha * t)

Parameters:
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
a     63.26990    5.39879  11.719 7.45e-06 ***
alpha  0.08359    0.01777   4.706  0.00219 ** 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 6.608 on 7 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 14 
Achieved convergence tolerance: 7.74e-06 

f <- function(t){63.2699*exp(-0.0836*t)}
plot(f,0,50,xlim=c(0,50),ylim=c(0,70),xlab="Time",ylab="Conc")
par(new=T)
plot(t,conc,xlim=c(0,50),ylim=c(0,70),axes=F,xlab="",ylab="")

一層の消失モデルだと特に遅い時間の当てはめが悪い。ちなみにRだとAIC関数使えば適合度がでる。

t <- c(1,2,3,6,13,23,30,39,49)
conc <- c(68.2, 51.1, 43.2, 34.0, 18.3, 11.5, 10.7, 10.6, 6.78)
dat <- data.frame(conc,t)
result <- nls(conc ~ a*exp(-alpha*t)+b*exp(-beta*t),start=list(a=50,alpha=0.277,b=20,beta=0.0198))
summary(result)
f <- function (t){55.75*exp(-0.3769*t)+29.157*exp(-0.03189*t)}
plot(f,0,50,xlim=c(0,50),ylim=c(0,70),xlab="Time",ylab="Conc")
par(new=T)
plot(t,conc,xlim=c(0,50),ylim=c(0,70),axes=F,xlab="",ylab="")

プロットするときにpar関数で上書きするのと、xlim,ylimを明示して軸をきちんとそろえつつ、目盛やタイトルを上書きして重ねないように気をつける。

吉原商店街にあるカフェに行った。

まったりできていい感じ

タイカレー

つけナポリタンは旨い

ベーグル

ランチタイムでなくて、カフェかバーの時間帯にmacbookもっていけばマッタリできるかな。読書しにいっても良いかも。

やさしい Lisp の作り方 by Java and by C#を参考に書いてみる。

REPLまで出来て

(+ 1 2)

は動くのに

(+ (+ 1 2) 3)

が動かなくて、evalの再帰が悪いのかと思ったら、Functionのほうだった。

sub fun {
  my ($self, $arguments) = @_;
  my $arg1;
  my $ret =  Moosp::Integer->new(value => 0);
  return $ret if ($arguments->isa('Moosp::Nil'));

  while (1) {
    $arg1 = $self->eval->eval($arguments->car);
    $ret = $ret->add($arg1);
    last if ($arguments->cdr->isa('Moosp::Nil'));
    $arguments = $arguments->cdr;
  }
  return $ret;
}

carがfunctionの場合はcdr部は全て評価済みにしておかないといけないんだった。

やっとうまく動いた

Moosp> (+ (+ 1 2) (+ 3 4))
10

tak実行が見えてきた。

海老のつけ麺。

平打ち麺にスープがまとわりついて、美味い。

が、麺がちょっとダマになってしまいちょっと食べにくかった。そのうちまたつけ麺の気分の時に行く。

牛肥も撒いて、少し日をおいてから植える。

ほうっておいても増えそうなアシタバを植えてみた。

となりの先輩方にリサーチをかけたところ

「今の時期だと茄子とかトマトがいいんじゃないの」

とのことなので、近所のホームセンターへ茄子の苗を買いにいったが、加茂茄子しかなかった。あとは、トマトも謎の品種ばかりだった。

というわけで、変わった品種の苗ばかりを植えた。あとは奥のほうにゴーヤーを３つばかし。

植えたといっても畝一つちょいで、まだまだあるので、今週末はオクラでも植えてやろうかというところ。

栃木にこだわっていて、瓶を包む新聞紙も下野新聞という（謎）。

味わいは辛口で、どっちかっていうと静岡のお酒に近いかなぁとか思うので逆に新鮮さがなくてスーッと飲んで終了みたいな。