みるか
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宇多田／少女終末旅行／美味しい料理／局所的成果 ()
すーぱーみるかわーるど
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数理最適化 Advent Calendar 2022 の 24 日の枠で分布の不確実性を考慮したモデリング手法である分布的ロバスト最適化について概説しました．近年話題の最適輸送についても触れており，楽しめる内容になっていると思います． #はてなブログ
最適輸送距離に基づく分布的ロバ…
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仕事辞めたいって言うと「辞めてどうするの？」って聞かれるけど、今死なないために仕事辞める訳だから、将来がどうとかそんな難しい話しないで欲しい。
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社で実施されたメンタルヘルスチェックみたいなやつで「精神的な不安はありますか」や「金銭的な不安はありますか」に対して「非常に不安」と回答したら人事経由で上司から面談を組まれて回答を修正させられました。これ意味あんのか……。
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大爆笑不可避
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「応用情報は転職するときには役に立つかも知れないが、社内で業務をする上では全く役に立たない（だからそんなもの受けてないで業務に直結するような資格を取れ）」と言われたのですが、気持ちとしては「うるせぇ、転職するからいいんだよ」です。
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こちら Web でも読めるようなので見ていたら武田先生の寄稿 (Netflixはなぜ好みの映画がわかるの?) もありました．非負値行列因子分解を用いた欠損値補完問題を解説しています．
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最近分かってきたのですが、例えば「中田敦彦のYouTube大学」や「メンタリスト DaiGo」や「ひろゆき」あたりの動画を日々受動的に YouTube で観る人と限りなく相性が悪い。
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「M2 病」の話が面白かった。即ち、大学院に入学したての頃は無邪気で柔軟に発想することができるが、修士 2 回くらいになると先行文献などを読み漁って知識が付いた分、自分に残されたフロンティアなど存在しないと思ってしまい、ある種のスランプ状態に陥ってしまう病。わたしは万年これ…。
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機内でウィスキーをロックで飲みまくってる人がいて，この人何杯飲むねん，と思って見ていたら 7 杯目くらいで CA の方に入国できなくなる可能性があるので控えてください，と注意されてて面白かった。
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研究室のノリで先輩社員の技術的説明に対して理論的な瑕疵を指摘しまくったら上司にその辺にしとけ...と言われてしまいました。現場からは以上です。
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婚活のときに学んだけど、顔面や服装ももちろん大事だけど線型代数を分かっていることも同程度に大事だということを改めて意識し始めている。
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国内のクラフトビールのお店（プリュワリー，ブリューパブ，ビアパブ）を纏めた有益 google map リストを教えて頂いたので共有します。
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先日話題に上がった数理最適化のとんでもないサイト、豊富な組み合わせ最適化問題に対する概略およびコードのみならず、解説動画まで公開されていて脱帽。
Python言語による実務で使える100+の最適化問題
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@鍵: 僕は高校生の頃から確率って概念がなんなのかわからなくて受け入れることが出来ず、教養学部の統計の講義は何をやっているのか正直さっぱりわからなかった。数学科に進んで楠岡先生の講義で測度だって言われて初めて確率って概念を受け入れることが出来た。こういう人、意外といるんじゃないか(ry
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リーマン多様体上で最適化を行う Python パッケージ Pymanopt を使って特異値分解を行う内容を記事にしました．｜はてなブログに投稿しました #はてなブログ
リーマン多様体上の最適化―特異値分解の例を通して― - 冷めたコーヒー
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Lillian さんのツイートで強く思ったことは、変なプライドや見栄なんか捨てて、最初は分かりやすく読みやすい本で勉強をした方がいいということです。
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リーマン多様体上での最適化を行う pymanopt というフレームワークがあるんですけど，自分がここ最近実装していた問題を解かせたら爆速で解いちゃうし，コードの記述が分かりやすくてその意味でも勉強になりました．
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卒論／修論の時期になると同期が P⇒ Q であることを主定理とする内容で論文を書いていたのに、直前になって P が一般に偽であることが判明したことを思い出す。
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論文をコピペして DeepL に突っ込むと謎の改行が発生してうまく翻訳されない事象，恐らく無限に言及されていると思うけど，Shaper というサイトで改行コードを削除してくれてそのまま DeepL にページ遷移もしてくれるからとても便利．
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宇多田、マスコミに対する批判を的確に表現していて流石と言わざるを得ない。これ書いたの、宇多田が 17 歳のときなんだぜ。信じられないよな。
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金森先生の名古屋大学での講義「統計解析特論」，カーネル回帰分析やベイズ規則，カーネル SVM などについて扱っていて，講義資料／レポート問題が Web で公開されていて参考になる．
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うおおお、Python も PyTorch も Linux も仮想環境も何も分からないぜ！初心者、何から始めたらいいですか...教えて有識者...。
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これ，本当にそうだと常々感じていて，真剣に向き合っていることに畏敬の念を抱きました。
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数学の勉強、自分にフィットする数学の本に出会うまでリセマラした方がいいと思う。その後の能率に大幅に影響してくるので。そもそも一冊で勉強するというスタンスを捨てて色んな本で勉強した方が良いという説もある。
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完全リモートでの研究活動、一定の成果を出してきた人間にとっては良いのかも知れないけど、これからバリバリ研究するぞ！という学部や修士の学生には必ずしも良い環境ではないんだろうな。何気ない雑談から研究が進んだり素敵な発想が生まれたりするのはよくあることなわけで。
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数学は難しいので鼻から厳密に理解しようとせず、最初は大雑把に理解して、後から徐々に訂正をしていくという方針でいいと思うの。そもそも数学ってそういう風にできあがってきたわけですし。
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プレミアムカルビの「アムカ」の部分……。
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近接勾配法のアルゴリズムについて概説しました。よろしくお願いします。はてなブログに投稿しました #はてなブログ
近接勾配法概説 - 冷めたコーヒー
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「あなたの電話番号を連絡先に保存している利用者が Twitter 上であなたを見つけられるようにする」の設定が ON になっていました．助けてくれ．
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physics パッケージは色々と実装面の問題を抱えているから積極的に使用しない方が良いとどこかで聞いた (c.f., )．代わりに，physics2 パッケージ () が最近公開されて使う場合はそちらが推奨されているらしい (わたしは使わない)．
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食事をしていたら隣の席で、「お前の友だちなら俺の友だちだよ。A=B, B=C なら A=C だろ。」と言っていました。友人関係には推移律が成立するようです。
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マッチングとかやってると「どんな本を読まれるんですか？」と聞かれることがままあるけど、相手が求めているのは小説などの文学作品であって、間違っても数学書や技術書ではないということを胸に誓わねばならない。
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実家の太さとかよく分からないけど、食べ方が汚かったりご飯粒をお茶碗に残した状態で完食とする精神性の人間とは関わるのがしんどいという傾向が��る。
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数学の勉強、以前やったところの直後からリスタートすると全く分からないので、前回の復習からスタートすることが多いのですが、それをすると全然進まなくて正に「一歩進んで二歩下がる」の状態を永遠に繰り返し、仕舞いには負の無限遠方に発散する……(？)
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Backpropagation 不要の勾配計算手法の提案．順方向の方向微分に基づいて勾配 ("forward gradient") が計算可能であり，forward gradient は勾配 ∇f の不偏推定量になっていることを証明．
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阪大の数学科 4 回生向けに開講されている降籏先生の講義では Julia を使って偏微分方程式の数値解法を扱っているみたい。降籏先生の書かれた Julia の文書はとても参考になりそう。
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福島先生の『非線形最適化の基礎』における KKT 条件あたりの内容をまとめたスライドです．証明までは触れていません．
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【ご報告】というわけで、本日を持ちまして昨年度に新卒で入社した会社を退職しました。少しだけニート生活を堪能して英気を養いたいと思います。お金がないので本を送ってくれると喜びます。事の経緯については記事に纏めるかもしれませんし、纏めないかもしれません。
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ドヤ顔で重回帰分析について説明するの止めてくれ……。しかも、〜を AI で解決します！そこで重回帰分析という手法を用いました！とか言い出すからマジでやばい……。社内の人間のレベルに愕然としている……。
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転職を探検討しています。基本属性：
・20卒
・学士（工学）
・修士（情報学）
・専門：数理最適化（メイン），暗号理論，情報理論，統計学
・プログラミング：数値計算メインで使用（MATLAB, Python, C）
・ブログ：
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SciPy==1.9.0 で新たに導入された混合整数計画問題を解く scipy.optimize.milp に関する簡単な解説記事を書きました．｜はてなブログに投稿しました #はてなブログ
SciPy==1.9.0 で使用可能になった混合整数計画問題のソルバー scipy.optimize.milp に関する備忘録 - 冷めた…
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え、面白いな。「確率変数」を単に可測写像で終わらせずに、背後に確率空間が設定されていない場合の「曖昧な確率変数」についてどう理解するか書いてある。すごい。
「確率変数」の正体は米田埋め込み - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
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拙文ではございますが、退���に至った経緯について書きました。大した内容は書いてありません。はてなブログに投稿しました #はてなブログ
新卒で入社した会社を退職しました - 冷めたコーヒー
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