ロビー学問部
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学問的な独り言を書いてみましょうか。
誰か解説してくれたら儲けもんということで。 最近また物理の勉強始めました。
>>152で言ってることがわかってきました。
シュレーディンガー方程式で簡単な井戸型ポテンシャルの問題とかやってます。
死ぬまでに場の量子論までたどりつきたいです。 あと、>>174のサイトがすごい役に立ってます。
ありがとうありがとうございます。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <チョムスキーのinternal grammarが存在するということの神経科学的な証拠を見出したという記事。
http://www.nyu.edu/about/news-publications/news/2015/12/07/chomsky-was-right-nyu-researchers-find-we-do-have-a-grammar-in-our-head.html
実験はなんというか地味なこと書いてあるのでふーんって感じですごさがよくわからないけど。
なんとなくチョムスキー自身がこういう研究あんまり重視しなさそうな気もする。刺激の貧困の論証で十分っておもってそう。 papersという論文管理ソフトがクリスマス半額になってたので買ったんだけど
Windows版がバグ多くて残念。
まあまあ使えるレベルではあるからいいけど。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <統計的な自然言語処理の本、昔いろいろ買ってどうにも頭に入らなくて放置されてたんだけど
最近わかる感じになってきた。わからん本でもとっておくものだと思った。 しかし図書館ってなんで24時間やってないんだろうな
いまどきのサラリーマン行けないだろ
夕方5時までとか ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <リベラルのことは嫌いでも〜っていう本どうなん?なんか売れてるみたいなんだけどなんでなのかよくわからない。 すげえ良スレだな
チョムスキーとかロビーで話題あがってんのな ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <ウンベルト・エーコが死んだらしい。 「現代思想の冒険者たち」の中で生き残ってるのはあと2人。
次は多分ハーバーマス。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <ヒラリー・パトナムが死んだらしい。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <いま主成分分析の勉強してるんだけど、
主成分抽出したあとで主成分1と2を座標にして元の変量をプロットする因子負荷プロットっていうのを描くと
似た変数は近くにくるので2つの性質が関連していることがわかる、とか説明されるんだけど
それって結局もとはといえば変数間の相関がつよいっていうことで、そんなプロット描かなくても主成分分析の前段階で相関行列作ったとことで
相関係数高い箇所を見れば済む話じゃないの?って思うんだけど。
あとしばしば主成分1が総合的な指標になるときはプロットが片方に集まることになるのもなんか気持ち悪い。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <元のサンプルを主成分座標にプロットしてクラスタを読み取るなら意義がわかるんだけど。
それに関係してサンプルに対して量的な変数のほかにnominalなラベルが与えられているときは
主成分座標にプロットすることで分類が見えてくるみたいなことも書いてあるんだけど
主成分がもともとは相関の強い変数をまとめたことだっていうことを考えると
主成分への寄与度が高いオリジナルの変数を使っても別にいいような気がする。
例えば線形分離とかをするときにより精度が高まるとかそういうのがあるんだろうか。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <多次元の変数から主成分を取り出すと2次元座標に描けて便利っていうのはわかるけど
そういう図解の方法であるっていうんだとしたら
「取り出す主成分の数を決めるにはスクリープロットを描いて最初に大きく下がるところを…」
みたいな話意味なくて「主成分1と2を使う」で決め打ちでいいようにも思える。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <あ、違うかな。主成分1が単なる総合指標になった場合は2と3の座標にサンプルをプロットしたほうが情報量があるのかな。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <因子分析がそうだというように表面上の変数に現れない原因となるものがあってそれを見つけるのであるっていうならば科学にとって大いに意味があると思うんだけど
変数の数を圧縮するということがただの図解でなくて科学にとって何になるのかがよくわからない、ということかもしれない。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <特異値分解についてわかりやすい本ないかな? ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <すべての人の微分積分学という本を買ったのでこれから読むのであります。 >>168
SWAMP TODAYAMA!(ドド〜ン) 野矢さんが生徒役になってる『言語学の教室』読んだ。
野矢さんの本を全部読みたい!
野矢さん愛してる! 日大の文理学部に飯田隆と永井均と丹治信春がいるってすごいな。
もったいねえw 痔さん、野々村真の娘さん見たことありますか。
まあ〜〜〜かわいいですね。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <ハッキングの確率の出現読んでるんだけど
出現と同時に思考の空間そのものができあがったっていう捉え方は
柄谷の日本近代文学の起源みたいな手法なのかなと理解した。
柄谷みたいっていうより二人とも同じ所から影響受けてるんだろうけど。
それでやっぱり文章は読みにくいところがあって消化の仕方に悩んでいる。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <野家啓一ちゃんと野矢茂樹ちゃんの区別がつきにくい。 真面目なのが野家ちゃんで不真面目なのが野矢ちゃん。 大森会っていうのがあって、池田晶子が大森シューレの面々に相当いじめられてたらしい。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <「グラウンデッドセオリーアプローチ改訂版 理論を生み出すまで」ていう本読んでるんだけど
なんか言ってることがふわふわしててよくわからない。もっといい本ないかな。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <最近統計モデリングの勉強してて一般化線形モデルとかそういうのが出てくる本を読んでるんだけど
モデルの評価基準がなんかいろいろあってなんだかよくわからない。 エントロピー重力理論がダークマター使わずに重力分布と一致したとか。ダークマターは100年前のエーテルの二の舞になるのかどうか。
しかも重力は見かけ上の力という扱いなので本当なら基本的な力の座から脱落することに。ニュートン、アインシュタインの次がそんな展開ってのも面白そう。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <統計モデルの勉強でよくわかんなくて立ち止まってるのは
例えば一般化線形モデルでポワソン回帰使って、でもデータは過分散なのでポワソン分布とはいえないっていうときに
一般化線形混合モデルを使ってrandom effectsをモデルに取り入れてみましょうってなるんだけど、
そういうモデルのほうが当てはまりとか予測性能があがるっていうことは特に書いていないんだよね。むしろp値があがったりする。
じゃあそっちのモデルのほうが「いい」っていう選択基準って何になるのさ?って思うんだけど
なんかどの本にもはっきり書かれていない気がする。 実務だと、金融保険ならともかく事業会社マーケ系なら
対外的・対社内的に好都合な予測が出てるモデルの方が「いい」よね。 本をたくさん読んでいる方だと思うんだけど、
普段使用する語彙が高校生くらいから全然変わらん。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <統計モデルに関する科学哲学みたいなものを知ったほうがいいのかもしれない。
Soberとかを読めばいいのだろうか。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <ソーバーの科学と証拠を途中まで読んでたらちょっと頭が整理されてきた部分もあるんだけど
なんか疑問に思えてきたのは統計の本に出てくる確率分布母数の最尤推定って何をしたことになるんだろう。
例えば正規分布のμを最尤推定するというときって実際には確率が最大になるところではなくて実際には確率密度が最大になるところを計算していて、
それはとにかく計算できるしHackingの尤度の法則がいうように絶対値ではなく尤度比が問題なのだとしたらそれで構わないようにも思えるけど
なんかの区間で積分しない限りは確率がいくらっていえないので確率に関する議論と互換性がないのではないか。
命題の確率について語るとしたら「「μがaからbの間にある」の確率は「μはcからdの間にある」の確率より高い」のように言って尤度の法則を適用しなければいけなくて
「μの値は最尤推定値のXである」については確率にならないので適用できないのではないか。 そーバーは月見よりも天麩羅がいいなぁ。
ねぎたっぷりのかけも捨てがたい ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <離散確率分布の母数の最尤推定では観察の確率の積を最大化するので観察の同時確率が最も高い仮説を選んでいると解釈できるけど
連続確率分布のとき確率密度の積として計算されるものはどう解釈したらいいのかということかな。 みんなちんしこしてる暇があったらこのくらい勉強しろって意味だからな。
ディスられてるんだからな! ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <世界史勉強するのに易しい感じの本ないかな? ∧||∧
ミ,,-_-,,彡の人は数学マニアか何かなの? ポテ山さんラブレターでナオン共はメロメロっすねー!!! ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <レイモンド・スマリヤンが亡くなったそうだけど97歳だったのか。 スマリヤン先生にはお世話になったよね。
お葬式一緒に行こうよみのりん。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <syntaxの翻訳って哲学とコンピュータサイエンス分野では構文(論)、
言語学では統語(論)っていうのが定番だとおもってたんだけど
近年岩波文庫で翻訳されているチョムスキーの著作では統辞(理論)ってなってるのすごい違和感がある。
ある時期まであってすでに廃れた用語という認識だった。IMEでも変換されないし。 オッサンしか知らないだろ!
Syntax Error
OK.
■ オッサンではありませんけど知ってます。
だれがばばあやねん(・▽・) 『見てる、知ってる、考えてる』っていう哲学書がバカ売れしてるらしい。 「見たい、聴きたい、歌いタイ!」by 夜もヒッパレ ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <卒業してから教養として再勉強する分野みたいなのって
歴史とか数学とか英語とかあまり文理関係なさそうだけど化学は選ばれなさそうなイメージがある。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <Martin Loefの理論について入門的解説書ってないかな?日本語ではたぶんまったくないよね。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <心理学者じゃないんだけど日本社会心理学会のベイズ統計セミナーに行ってみた。
面白かったんだけど最後の質疑でモデル比較は難しい問題っていってごにょごにょした感じで、そうなのかーって。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <いろいろ話を聞いたあとで納得できてきたことが1つあって、
統計モデリングのこと調べるとこの図がいたるところで引用されてるんだけど
http://id.fnshr.info/wp-content/uploads/sites/2/2012/08/kubo_models.png
線形→一般化線形→一般化線形混合まではいいとして、→ベイズっていうのは
急に哲学的な転回がでてくるので、なんでそれが一直線上の続きになるの?っていうのが疑問だったの。
でも心理学者なり生態学者なりのモチベーションとしては統計的なフレームワークの制約に合わせて
データをとらないといけなくなるのがやだっていうのがあるのね。
t検定をしたかったらとにかく2群に分けないといけない、回帰分析するならば正規分布が仮定できる変数にしないといけないみたいな。
使えるモデルの多さっていうのが研究できる範囲の上界を決めるみたいなところがたぶんあって、
そういう視点で見るとこの図の階層っていうのは腑に落ちる。
Soberの本とかだと頻度主義とベイズ主義は対立してるんだけど個別科学者的にはベイズモデルが頻度主義的モデルを包含している。
ベイズが出てくるところで必ずMCMCもセットになるのも理由のあるところで、
共役分布で解析的に計算するようなことだとモデリングの選択肢は実はそんなに増えない。
信念を更新していくみたいなベイズ主義的な話も個別科学者的にはあんまり関係なくて(どうせ事前分布に一様分布的なものをつかうから)
多様なデータを取り扱えるようになるっていうのがとにかく大事なのね。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <https://cakes.mu/posts/15728
こういう工学的に成果を上げているものが本質であるっていう風に飛びついて推論しちゃうの
一部の工学系の人の恥ずかしいところだと思う。
マルチモーダルが画像キャプション生成とかで実績を上げている事実があるとしても
人間の知能/言語機能についてアプローチするには因果推論とか項役割とか量化とかをカバーしないといけないけど
そういうのをキャプション生成の延長で扱えそうに思えない。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <朝日新聞書評欄読んでて思ったんだけど
柄谷行人は誰が誰の弟子だった、誰と交流があった、誰の授業を受けたことがある、
留学先のどこでは誰の学問が盛んであったみたいなぼんやりしたソーシャルな関係を
思想上の関連と安易に結び付けすぎだよね。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <チャーチランドの「物質と意識」読んだ後に倉田剛「現代存在論講義」読んでる。
現代存在論講義読みやすいし広く概説してるのはいいんだけど自分(達)の立場は〜みたいなの入れすぎじゃないかな。
チャーチランドのほうは同じく分野の入門的概論なんだけどそんなに自説ででしゃばってない。 論文でも小説でも漫画でも、供述調書でも、
文章に起こす時点で、創作する側の意図を完全に排除するのは難しい
というより、書こうとする意思自体が、それにしたがって情報を組み立てる
事になる。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <チャーチランドの消去的唯物論については、
脳に関する理解が深まって素朴心理学が消去されたとき、心身問題は解決されるとして、
責任みたいな概念ってどうなると考えてるの?って思った。
それもなくなるので哲学者が考えなくていいことになるのかな?
いろんなレベルの言動を神経科学的な言葉で説明できて人類共同体の共通理解になったら
その言動の責任がその人にあるって言えなくなりそう。 チャーチランドよりもララランドの方が楽しいってこと? 言動の責任がなくなるのと同時に、
言動の意思もなくなるんじゃないのかな 泡の国の方が楽しいニッケーさんが何か輝いています。
豊田真由子氏に罵倒されますよ ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <単に脳が理解されるだけでは素朴心理学的な意味での個々人の意思はなくならないと思うけど
普通は言動の原因には当人の意思があるので責任が発生するけど、
「あれを言っていた時にはお酒を飲んでいたので許して」とか
「被告には脳に障害があるため責任能力がない」っていうときには
脳神経へのケミカルな作用やその先天的・後天的な異常に原因が求められるときには
原因は意思ではないので責任がないっていう理屈だよね。
でも意思という素朴心理学的概念が脳理解によって消去されたら責任が発生する根拠がなくなる気がする。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <植原亮「自然主義入門」。読みやすて面白い。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <最近マクタガートの時間の非実在性読んでたんだけど今日電車乗ってたら同じの読んでる人がいておおっって思った。 左手に原書、右手で日本語訳、口で吊革くわえてなかった? まりーさんのせいでみのりんからレスもらえなかった。。。 ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <昨日クリプキの誕生日だったらしいね。 まあ、学問するなら、
結婚すれば哲学者になれるっていいますんで、てっとりばやいですが、
・・・あ、みなまでいうなですよみなまで。酒がきれたんでねます。 みのりんも誕生会来れば良かったのに。
すごい盛り上がったよ。
野矢さんのウィトゲンシュタインものまねが最高だった。
あとハッキングが、「それはダメット!それはダメット!」って言いながら
走り回ってたよ。 痔郎さんが、尻にニッケーさんを挟んで全裸でリンボーしながら
ポーツマスポーツマス!って叫ぶネタはさいこうでしたよですよ
うそです(・・▽・) 巡査長が飲酒運転隠蔽疑い 身代わり立て逮捕、大阪府警 :日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO2436021007122017AC1000/
寝屋川署の巡査長、大江翼容疑者(27)=大阪府寝屋川市
兵庫県宝塚市の土木会社社長、小久保弘一容疑者(56) ∧||∧
ミ,,-_-,,彡 <The Cambridge Grammar of the English Languageを注文してしまった。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています