量子コンピュータの解説が分かりにくいワケ ― 2023年03月30日 06:28
どこの解説サイトを見ても、量子コンピュータとは何なのか、読んでいるとますます分からなくなる。
そのワケを考えるに、量子コンピュータとはまだ開発段階で、実用化もされず、形態や開発目標も定まっていないので開発者自体が量子コンピュータに対する概念をはっきり持っていないことにある。従って、解説も抽象的にならざるを得ない。
そうはいっても、開発が進んでいるタイプに限れば、量子コンピュータはどのようなものかを理解できるだろう。今回、理研を中心とした開発チームが進めている、超 伝導型ジョセフソン接合タイプの量子コンピュータはどんなものか、下記サイトの論文で分析してみた。
まず、前提として、量子コンピュータでは従来コンピュータのような2ビット素子による四則演算は出来ない。即ち、計算の汎用性はない。解ける問題は限られるのである。まるで昔々に抵抗とコンデンサー、コイルの組み合わせで作ったアナログコンピュータのように、電子回路と解ける問題には密接な相関がある。それで、理研もこのコンピュータを公開利用してもらい、どのような応用問題なら解けるのか、今後はどのようなソフトとハードを開発していけばよいのかという課題への答えを得ようとしているのであろう。
ところで、この超伝導型ジョセフソン接合タイプの量子コンピュータについては、下記のふたつのサイトに開発者による詳しい解説があった。
https://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=0CAIQw7AJahcKEwiAmorWkIL-AhUAAAAAHQAAAAAQAg&url=https%3A%2F%2Fwww.jstage.jst.go.jp%2Farticle%2Foubutsu1932%2F69%2F11%2F69_11_1299%2F_pdf&psig=AOvVaw1ymFVp5TTBVsHb2fjaBUyR&ust=1680213322154290
https://www.google.com/search?client=firefox-b-d&q=%E9%87%8F%E5%AD%90%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%80%80%E8%B6%85%E4%BC%9D%E5%B0%8E%E3%80%80%E3%82%B8%E3%83%A7%E3%82%BB%E3%83%95%E3%82%BD%E3%83%B3%E6%8E%A5%E5%90%88
これらを我流に解釈すると以下のようになる。
(1)この量子コンピュータは半導体素子上にジョセフソン結合という回路を有する量子ビットと演算回路から構成され、量子ビットは複数(今回は64ビットらしい)有する。各ビットごとに、量子状態、即ち、その電子の量子レベルが基底状態か中間状態(量子もつれ状態)か励起状態かのいずれかに設定する。演算処理は各量子ビットに対し外部から信号系で操作し、その量子レベルを変える。
(2)演算が終了した状態で、各量子ビットの量子状態を観測するために、ユニタリー変換という演算処理を行う。各ビットに対して行い、そのビットが0(基底状態)なのか、1(励起状態)なのかを観測する。
(3)全量子ビットのビット状態を観測することで一連の量子計算の結果が分かる。
といったところである。
問題は、量子レベルが不安定で、演算中に意図しないレベル変更が生じることである。これをノイズと称している。これが生じると演算結果は信用できないことになる。これを防ぐために、超低温にして、発熱による状態の不安定さを除去しようとしているが、演算処理には外部からの信号回路の接続が必要なので、ある程度のノイズが入る可能性を排除できない。これが最大の実用化上の課題になっている。
そのワケを考えるに、量子コンピュータとはまだ開発段階で、実用化もされず、形態や開発目標も定まっていないので開発者自体が量子コンピュータに対する概念をはっきり持っていないことにある。従って、解説も抽象的にならざるを得ない。
そうはいっても、開発が進んでいるタイプに限れば、量子コンピュータはどのようなものかを理解できるだろう。今回、理研を中心とした開発チームが進めている、超 伝導型ジョセフソン接合タイプの量子コンピュータはどんなものか、下記サイトの論文で分析してみた。
まず、前提として、量子コンピュータでは従来コンピュータのような2ビット素子による四則演算は出来ない。即ち、計算の汎用性はない。解ける問題は限られるのである。まるで昔々に抵抗とコンデンサー、コイルの組み合わせで作ったアナログコンピュータのように、電子回路と解ける問題には密接な相関がある。それで、理研もこのコンピュータを公開利用してもらい、どのような応用問題なら解けるのか、今後はどのようなソフトとハードを開発していけばよいのかという課題への答えを得ようとしているのであろう。
ところで、この超伝導型ジョセフソン接合タイプの量子コンピュータについては、下記のふたつのサイトに開発者による詳しい解説があった。
https://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=0CAIQw7AJahcKEwiAmorWkIL-AhUAAAAAHQAAAAAQAg&url=https%3A%2F%2Fwww.jstage.jst.go.jp%2Farticle%2Foubutsu1932%2F69%2F11%2F69_11_1299%2F_pdf&psig=AOvVaw1ymFVp5TTBVsHb2fjaBUyR&ust=1680213322154290
https://www.google.com/search?client=firefox-b-d&q=%E9%87%8F%E5%AD%90%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%80%80%E8%B6%85%E4%BC%9D%E5%B0%8E%E3%80%80%E3%82%B8%E3%83%A7%E3%82%BB%E3%83%95%E3%82%BD%E3%83%B3%E6%8E%A5%E5%90%88
これらを我流に解釈すると以下のようになる。
(1)この量子コンピュータは半導体素子上にジョセフソン結合という回路を有する量子ビットと演算回路から構成され、量子ビットは複数(今回は64ビットらしい)有する。各ビットごとに、量子状態、即ち、その電子の量子レベルが基底状態か中間状態(量子もつれ状態)か励起状態かのいずれかに設定する。演算処理は各量子ビットに対し外部から信号系で操作し、その量子レベルを変える。
(2)演算が終了した状態で、各量子ビットの量子状態を観測するために、ユニタリー変換という演算処理を行う。各ビットに対して行い、そのビットが0(基底状態)なのか、1(励起状態)なのかを観測する。
(3)全量子ビットのビット状態を観測することで一連の量子計算の結果が分かる。
といったところである。
問題は、量子レベルが不安定で、演算中に意図しないレベル変更が生じることである。これをノイズと称している。これが生じると演算結果は信用できないことになる。これを防ぐために、超低温にして、発熱による状態の不安定さを除去しようとしているが、演算処理には外部からの信号回路の接続が必要なので、ある程度のノイズが入る可能性を排除できない。これが最大の実用化上の課題になっている。
量子コンピュータの実用化が難しいワケ ― 2023年03月29日 03:17
理研が中心となった文科省の量子コンピュータ開発のための国家プロジェクトで、開発者向けクラウドサービスを開始したとのニュースを聞いた。
理研の中村泰信センター長によればまだ実用化の五合目らしい。
https://www.riken.jp/pr/news/2023/20230324_1/index.html
この量子コンピュータは超伝導回路を用いたジョセフソン接合タイプの量子ビットを利用している。このタイプは米国でも開発されており最も実用化に近いと言われている量子コンピュータであるが、まだ量子ビット数は64ピットしかない。
超低温に保ってはいるが、それでも熱ノイズによる計算エラー発生が実用化上の最大の課題となっている。
理研の中村泰信センター長によればまだ実用化の五合目らしい。
https://www.riken.jp/pr/news/2023/20230324_1/index.html
この量子コンピュータは超伝導回路を用いたジョセフソン接合タイプの量子ビットを利用している。このタイプは米国でも開発されており最も実用化に近いと言われている量子コンピュータであるが、まだ量子ビット数は64ピットしかない。
超低温に保ってはいるが、それでも熱ノイズによる計算エラー発生が実用化上の最大の課題となっている。
確定申告(e-tax)でトラブらない秘訣 ― 2023年03月09日 07:26
結論から言えば、臨時収入があった人は、昨年度データの利用を諦め、すべて、最初から入力することである。
マイナカードを使えば住所氏名などは自動入力になる。
しかし、昨年度データをコピーして使うことになると、臨時収入があった人はトラブル可能性が強い。
それは、e-taxのソフトに問題があり、分離課税と総合課税の連携がうまくできていないので先に進まないのである。その問題を窓口に問い合わせようとしても電話がつながる確率は宝くじ並みであろう。待ち時間による電話代のほうが還付金よりも高くなりそうだ。
e-taxソフトのみの問題ではなく、税制が複雑怪奇であり、そのソフト化は多分専門家でもかなり難しいのであろう。まして、年に一回しか税金のことを考えない一般人は一旦ソフトの使い方でトラブったら、説明書きを読んでも、量子コンピュータの説明を受ける非専門家よりもチンプンカンプンな状態に陥る。
これを避けるには、多少手間が増えるが、昨年度データの読み込みは避け、今年が最初の入力であるという手順を選ぶべきだろう。
勿論、今年の入力データならば、一旦中断したのちにそのデータの再利用は問題なくできるのだから。
マイナカードを使えば住所氏名などは自動入力になる。
しかし、昨年度データをコピーして使うことになると、臨時収入があった人はトラブル可能性が強い。
それは、e-taxのソフトに問題があり、分離課税と総合課税の連携がうまくできていないので先に進まないのである。その問題を窓口に問い合わせようとしても電話がつながる確率は宝くじ並みであろう。待ち時間による電話代のほうが還付金よりも高くなりそうだ。
e-taxソフトのみの問題ではなく、税制が複雑怪奇であり、そのソフト化は多分専門家でもかなり難しいのであろう。まして、年に一回しか税金のことを考えない一般人は一旦ソフトの使い方でトラブったら、説明書きを読んでも、量子コンピュータの説明を受ける非専門家よりもチンプンカンプンな状態に陥る。
これを避けるには、多少手間が増えるが、昨年度データの読み込みは避け、今年が最初の入力であるという手順を選ぶべきだろう。
勿論、今年の入力データならば、一旦中断したのちにそのデータの再利用は問題なくできるのだから。
統計用言語Rの問題 ― 2023年02月15日 09:56
AIの活用の重要資産であるPythonやRでは、関数のパッケージ化が進んでおり、簡単に複雑な関数を利用できる。
これは非常に便利で時間節約にもなり、通常は使い勝手が良い。
ただ、計算時にエラーが出るとその原因追及が難しいことがある。
現在、Rによりある特殊で複雑な統計解析を行っているが、その際に原因不明なエラーがランダムに発生した。
そのため、使用しているパッケージの解説を読むのだが、難解で悪名高いFACTOR関数や関連する説明部分の十分な分析ができない。どうやら対数関数の真が負になるためのエラーらしいと分かっても、そのデータがそうなっているか、データケースを系統的に作って何度か解析したが、エラーが発生するケースは系統性がないように見える。
いろいろトライしているうちに、実引数を一部削除するとエラーがでなくなることが分かったが、今度はこれまで結果が出ていたケースでの影響係数が微妙にシフトする。
そのシフトがなぜ起こるのかもまだ分析ができていない。
それもこれも、Rでは多くの関数を複雑に取り込み、短いスクリプト行で、非常に高度な分析ができるように言語文法とパッケージ群が作られているためである。即ち、エラーが発生するケースというのはパッケージ作成者も予想しなかった特殊なデータの組み合わせを対象とする場合に生じるということで、意外にも応用範囲が狭いということである。
パッケージ作成者はボランティア的に整備しているので、解説書を更に詳細に整備するのは大変だろうが、もう少し素人でも解読、修正が容易なスクリプトとして公開していただけると有難い。また、当該パッケージの利用上のQ&Aにおいては、コンサルタント料をとっても良いようにも思う。
勿論、これは贅沢な悩みであるが、AI技術進展のためにも配慮していただけると有難い。
これは非常に便利で時間節約にもなり、通常は使い勝手が良い。
ただ、計算時にエラーが出るとその原因追及が難しいことがある。
現在、Rによりある特殊で複雑な統計解析を行っているが、その際に原因不明なエラーがランダムに発生した。
そのため、使用しているパッケージの解説を読むのだが、難解で悪名高いFACTOR関数や関連する説明部分の十分な分析ができない。どうやら対数関数の真が負になるためのエラーらしいと分かっても、そのデータがそうなっているか、データケースを系統的に作って何度か解析したが、エラーが発生するケースは系統性がないように見える。
いろいろトライしているうちに、実引数を一部削除するとエラーがでなくなることが分かったが、今度はこれまで結果が出ていたケースでの影響係数が微妙にシフトする。
そのシフトがなぜ起こるのかもまだ分析ができていない。
それもこれも、Rでは多くの関数を複雑に取り込み、短いスクリプト行で、非常に高度な分析ができるように言語文法とパッケージ群が作られているためである。即ち、エラーが発生するケースというのはパッケージ作成者も予想しなかった特殊なデータの組み合わせを対象とする場合に生じるということで、意外にも応用範囲が狭いということである。
パッケージ作成者はボランティア的に整備しているので、解説書を更に詳細に整備するのは大変だろうが、もう少し素人でも解読、修正が容易なスクリプトとして公開していただけると有難い。また、当該パッケージの利用上のQ&Aにおいては、コンサルタント料をとっても良いようにも思う。
勿論、これは贅沢な悩みであるが、AI技術進展のためにも配慮していただけると有難い。
AIによる雪崩発生予測は可能か? ― 2023年01月31日 07:44
また、外国人による遭難騒ぎがあったようだが、冬山では雪崩による死亡事故が最も多い。居住地でも雪崩による災害は、雪下ろしも屋根の雪崩であることを考慮すれば多数を占めるだろう。
日本は山岳地形が8割を占める。土砂崩れを含め、顆粒状の物質の崩落事故が自然災害の多数をしめることは明白である。
そこで、様々な物理モデルによる雪崩事象の分析が行われているが、今のところ、高精度の雪崩予測ができたとの話は聞こえてこない。短期の天気予報では近年かなりの精度で予測できるようになってきたが、雪崩予報は、県ごとに積雪地は全て雪崩注意報が出っぱなしというお寒い状態である。雪崩警報とか、雪崩緊急速報などというものは聞いたことがない。
そこで、仕方なくAIを用いた雪崩予測が可能かということになる。ここでAIとは、多数のデータをもとに計算機に条件と結果を学習させ、どのような状態であれば、雪崩の確率が増えるかをある程度定量的に評価させ、それによって、特定の地域、時間、積雪状態、その他の条件ごとに雪崩の確率を予測させることである。
昔から、雪崩が起こる場所とか、天気状況、斜度など、いくつか経験的に言われてきたことがある。また、雪をある程度掘って、内部の滑り面の結合強度を腕の力を使って調べ、雪崩可能性を評価する弱層テストなどといった方法もある。しかし、このような半経験的な方法だけで、精度良い予測をすることも難しそうだ。
この際、疫学的な流行予想と同様、AIを活用した雪崩予報システムを全国的レベルで開発してもらいたい。
そのためには、まず、データの収集である。衛星による全国の画像分析から、雪崩の発生地点、発生規模、前後の状況、天気データを人工雪崩、住宅での雪下ろし中の雪崩落も含め、可能な限りデータを集積し、最近進歩が著しいAIを用いた統計手法で相関関係を分析する。
そのためには、気象庁、警察、消防などの関係機関のデータベースがすべて必要になる。他の国土交通省各部署、農水省、JAXAの協力も必要だ。
日本は日本海のお陰で、世界でも珍しい豪雪地帯である。人口密度も高い。
AIの利用が進んでいる現在、日本が率先して雪崩予報システムを開発し、更には土砂崩れ予報システムに結び付けられれば新たなIT技術として世界に売り込めるのではないだろうか。
日本は山岳地形が8割を占める。土砂崩れを含め、顆粒状の物質の崩落事故が自然災害の多数をしめることは明白である。
そこで、様々な物理モデルによる雪崩事象の分析が行われているが、今のところ、高精度の雪崩予測ができたとの話は聞こえてこない。短期の天気予報では近年かなりの精度で予測できるようになってきたが、雪崩予報は、県ごとに積雪地は全て雪崩注意報が出っぱなしというお寒い状態である。雪崩警報とか、雪崩緊急速報などというものは聞いたことがない。
そこで、仕方なくAIを用いた雪崩予測が可能かということになる。ここでAIとは、多数のデータをもとに計算機に条件と結果を学習させ、どのような状態であれば、雪崩の確率が増えるかをある程度定量的に評価させ、それによって、特定の地域、時間、積雪状態、その他の条件ごとに雪崩の確率を予測させることである。
昔から、雪崩が起こる場所とか、天気状況、斜度など、いくつか経験的に言われてきたことがある。また、雪をある程度掘って、内部の滑り面の結合強度を腕の力を使って調べ、雪崩可能性を評価する弱層テストなどといった方法もある。しかし、このような半経験的な方法だけで、精度良い予測をすることも難しそうだ。
この際、疫学的な流行予想と同様、AIを活用した雪崩予報システムを全国的レベルで開発してもらいたい。
そのためには、まず、データの収集である。衛星による全国の画像分析から、雪崩の発生地点、発生規模、前後の状況、天気データを人工雪崩、住宅での雪下ろし中の雪崩落も含め、可能な限りデータを集積し、最近進歩が著しいAIを用いた統計手法で相関関係を分析する。
そのためには、気象庁、警察、消防などの関係機関のデータベースがすべて必要になる。他の国土交通省各部署、農水省、JAXAの協力も必要だ。
日本は日本海のお陰で、世界でも珍しい豪雪地帯である。人口密度も高い。
AIの利用が進んでいる現在、日本が率先して雪崩予報システムを開発し、更には土砂崩れ予報システムに結び付けられれば新たなIT技術として世界に売り込めるのではないだろうか。
エクセルデータの表示通りのCSV形式への変換又は印刷の方法 ― 2023年01月28日 04:46
エクセルにはいろいろな不具合が含まれている。
データの最初に0があると無視されるという問題もあるようだが、
ここでは、CSV形式に保存したときに勝手に(エクセルが決めた形式で)データ形式が変更されてしまい、表示通りにはデータが保存されないという問題の解決方法を示す。
手順
(1)各列の形式(FORMAT)を希望通りに修正する。(Eタイプ、実数タイプ、その桁数など)
(2)左上の枠外をクリックしすべて選択をマウスの右クリックで実施。
(3)マウスの右クリックでコピー。
(4)テキストファイルを開き、マウスの右クリックで貼付け。
(5)テキストエディタ―でタブをすべてカンマに変更する。(変更の確認を選ぶと時間がかかるので選ばない。)
以上の手順は、表示通りに印刷できない場合にもテキストデータを印刷することで可能になる。
データの最初に0があると無視されるという問題もあるようだが、
ここでは、CSV形式に保存したときに勝手に(エクセルが決めた形式で)データ形式が変更されてしまい、表示通りにはデータが保存されないという問題の解決方法を示す。
手順
(1)各列の形式(FORMAT)を希望通りに修正する。(Eタイプ、実数タイプ、その桁数など)
(2)左上の枠外をクリックしすべて選択をマウスの右クリックで実施。
(3)マウスの右クリックでコピー。
(4)テキストファイルを開き、マウスの右クリックで貼付け。
(5)テキストエディタ―でタブをすべてカンマに変更する。(変更の確認を選ぶと時間がかかるので選ばない。)
以上の手順は、表示通りに印刷できない場合にもテキストデータを印刷することで可能になる。
踏み間違い事故におけるイベントデータレコーダーと足元ドラレコの差 ― 2023年01月09日 12:58
イベントデータレコーダーは車の運航状況に関わる様々なデータを記録している、飛行機事故で言えばブラックボックスのような機能を有する記録装置である。事故時の車の状態を調べることができる。
一方、足元ドラレコは足元の画像を撮影して、事故時の映像を記録できる装置である。(恐らくまだ一般には発売されていないだろう。)
最近、再度、高齢者によるアクセル、ブレーキ踏み間違い事故が何件か発生した。この問題に関し、以前にもちょっと触れたが、あるディーラーとのハイブリッド車での異常事象に関する議論を思い出した。
ネットの一部では、事故時における客観的証拠として、足元ドラレコの開発を推奨しているものがある。
これに対し、すでに主要メーカーではイベントデータレコーダーが設置されているのだから足元ドラレコは不要だという意見もある。
私のハイブリッド車の異常事象は、スタートボタンを押した際に、エンジンが高回転となり、ブレーキペダルから足を離そうとした瞬間に急速に発進しようとしたものであった。それが1か月の間に2回ほど生じた。
これは車の異常ではないかと思いディーラーに持って行ってイベントデータレコーダーを含め、検査してもらった結果、回答は、ブレーキとアクセルの2重踏みというものだった。
昔、マニュアル車で急速発進するために、トゥーアンドヒールという足を斜めにして2重踏みをするテクニックがあったが、それと同じ状態が2回測定されたというものである。
確かに、発進時にエンジンが高回転ならば、アクセルを踏んでいるとイベントデータレコーダーは解釈するのであろう。
ディーラーの工場責任者に「ではその所見を書面にしてくれ」と頼んだがそれは拒否された。
仕方なく、その車はすぐに手放した。どこかの裁判事故みたいな高齢者の踏み間違い事故と同じになる事態を避けられるのであれば、車など安いとものだ考えた。
仮にその車が、アクセルが踏まれたことを機械的なリレーで検知しているとしても、そのリレーが故障して接触不良ならば、イベントデータレコーダーの事後解釈は間違ってしまう。しかし、工場責任者の見解に反論できるだけの客観的証拠はこちらも持ち合わせていなかった。
このような場合、足元ドラレコがあれば、実際に運転者の足がアクセルに触れているかどうかがはっきりできる。アナログではあるが、イベントデータレコーダーの解釈が信頼できないという客観的な証拠となり得ると今では思う。
メーカーや国交省は困るかもしれないが、運転の邪魔にならない小型で安価なカメラが普及している現在、本当に踏み間違いなのか、車側の問題なのかより明確にできる足元ドラレコをオプションで設置できるよう法改正すべき状況になっていると思う。
今後も高齢者による踏み間違い事故?は増える。池袋事故のような長期裁判を防ぐ意味でも、また、安全装置の多重化という意味でもこのような装置の開発と設置、法改正が望まれる。
一方、足元ドラレコは足元の画像を撮影して、事故時の映像を記録できる装置である。(恐らくまだ一般には発売されていないだろう。)
最近、再度、高齢者によるアクセル、ブレーキ踏み間違い事故が何件か発生した。この問題に関し、以前にもちょっと触れたが、あるディーラーとのハイブリッド車での異常事象に関する議論を思い出した。
ネットの一部では、事故時における客観的証拠として、足元ドラレコの開発を推奨しているものがある。
これに対し、すでに主要メーカーではイベントデータレコーダーが設置されているのだから足元ドラレコは不要だという意見もある。
私のハイブリッド車の異常事象は、スタートボタンを押した際に、エンジンが高回転となり、ブレーキペダルから足を離そうとした瞬間に急速に発進しようとしたものであった。それが1か月の間に2回ほど生じた。
これは車の異常ではないかと思いディーラーに持って行ってイベントデータレコーダーを含め、検査してもらった結果、回答は、ブレーキとアクセルの2重踏みというものだった。
昔、マニュアル車で急速発進するために、トゥーアンドヒールという足を斜めにして2重踏みをするテクニックがあったが、それと同じ状態が2回測定されたというものである。
確かに、発進時にエンジンが高回転ならば、アクセルを踏んでいるとイベントデータレコーダーは解釈するのであろう。
ディーラーの工場責任者に「ではその所見を書面にしてくれ」と頼んだがそれは拒否された。
仕方なく、その車はすぐに手放した。どこかの裁判事故みたいな高齢者の踏み間違い事故と同じになる事態を避けられるのであれば、車など安いとものだ考えた。
仮にその車が、アクセルが踏まれたことを機械的なリレーで検知しているとしても、そのリレーが故障して接触不良ならば、イベントデータレコーダーの事後解釈は間違ってしまう。しかし、工場責任者の見解に反論できるだけの客観的証拠はこちらも持ち合わせていなかった。
このような場合、足元ドラレコがあれば、実際に運転者の足がアクセルに触れているかどうかがはっきりできる。アナログではあるが、イベントデータレコーダーの解釈が信頼できないという客観的な証拠となり得ると今では思う。
メーカーや国交省は困るかもしれないが、運転の邪魔にならない小型で安価なカメラが普及している現在、本当に踏み間違いなのか、車側の問題なのかより明確にできる足元ドラレコをオプションで設置できるよう法改正すべき状況になっていると思う。
今後も高齢者による踏み間違い事故?は増える。池袋事故のような長期裁判を防ぐ意味でも、また、安全装置の多重化という意味でもこのような装置の開発と設置、法改正が望まれる。
Rの超親切な入門書を発見 ― 2023年01月06日 04:52
生物統計に関する論文に現れた複雑な関数表記の解釈に悩んでいたが、やっと日本語による詳しい関数解説書が見つかった。
但し、まだ、WEB上で作成中であり、ネットで部分的にしか公開されていない。それでも、functionに関する記述は、私が見たどの解説書よりも詳しく、個々の引数やmethodの関係が良く理解できる。
それは、Song Jaehyun(宋 財泫 [ソン ジェヒョン]氏と矢内勇生(やない ゆうき)氏による「私たちのR」という解説書である。
https://www.jaysong.net/RBook/
一部はまだ作成中であるが、それでも非常に分かりやすく書かれている親切なRプログラミングの解説書である。
残念ながらPDF化は出来ていないようなので、各章をWEBで読む以外にない。早く完成させて電子書籍として公開していただきたいものだ。
特に第10章や第11章のRプログラミングとfunctionに関する解説は初心者でも各パーツの相互関係が良く理解できるので汎用性も高い。
現在の読み方は、ブラウザで
https://www.jaysong.net/RBook/
をurl窓に入力すると左側に目次が現れる。
(firefoxで目次が出ない場合、ブックマーク窓を削除すれば、目次が表示される。)
早く全体が完成されることを両氏にはお願いしたい。
但し、まだ、WEB上で作成中であり、ネットで部分的にしか公開されていない。それでも、functionに関する記述は、私が見たどの解説書よりも詳しく、個々の引数やmethodの関係が良く理解できる。
それは、Song Jaehyun(宋 財泫 [ソン ジェヒョン]氏と矢内勇生(やない ゆうき)氏による「私たちのR」という解説書である。
https://www.jaysong.net/RBook/
一部はまだ作成中であるが、それでも非常に分かりやすく書かれている親切なRプログラミングの解説書である。
残念ながらPDF化は出来ていないようなので、各章をWEBで読む以外にない。早く完成させて電子書籍として公開していただきたいものだ。
特に第10章や第11章のRプログラミングとfunctionに関する解説は初心者でも各パーツの相互関係が良く理解できるので汎用性も高い。
現在の読み方は、ブラウザで
https://www.jaysong.net/RBook/
をurl窓に入力すると左側に目次が現れる。
(firefoxで目次が出ない場合、ブックマーク窓を削除すれば、目次が表示される。)
早く全体が完成されることを両氏にはお願いしたい。
Rにおけるパッケージインストールと読み込みの関係 ― 2022年12月30日 09:44
まだ勉強中であるため、統計ソフトRでは、様々な関数、手法、データが含まれるパッケージをインストールしたのち読み込むという手順で使用するが、その関係がよく分からなかった。
RのGUIであるRStudioの挙動を見て、以下のような使い分けであろうと思う。
Rでのインストールは
HDD,SDDへのパッケージのダウンロード保存、
Rでの読み込み(library関数)は
ワーキングメモリーへのパッケージデータの読み込み。
この違いがインストールと読み込みの機構上の相違だと理解すると扱い方が見えてくる。
その手順は以下のようになる。
ステップ1:RStudioの右下画面でInstall タブをクリックすることでインターネットから任意のパッケージをSDDにダウンロードする。
ステップ2:Update タブのクリックでパッケージに含まれるデータの一覧が更新される。
ステップ3:この一覧のなかの必要な項目にチェックを入れるとワーキングメモリーに読み込まれる。
これをR クックブックなどの説明書により用いることでかなり自由にR を使いこなせるようになるだろう。
なお、注意点としてRを常に最新版にバージョンアップしておくことである。インターネット上のパッケージや説明書自体が更新されているので、Rも最新版にしておかないとしばしばエラーを生じる。
RのGUIであるRStudioの挙動を見て、以下のような使い分けであろうと思う。
Rでのインストールは
HDD,SDDへのパッケージのダウンロード保存、
Rでの読み込み(library関数)は
ワーキングメモリーへのパッケージデータの読み込み。
この違いがインストールと読み込みの機構上の相違だと理解すると扱い方が見えてくる。
その手順は以下のようになる。
ステップ1:RStudioの右下画面でInstall タブをクリックすることでインターネットから任意のパッケージをSDDにダウンロードする。
ステップ2:Update タブのクリックでパッケージに含まれるデータの一覧が更新される。
ステップ3:この一覧のなかの必要な項目にチェックを入れるとワーキングメモリーに読み込まれる。
これをR クックブックなどの説明書により用いることでかなり自由にR を使いこなせるようになるだろう。
なお、注意点としてRを常に最新版にバージョンアップしておくことである。インターネット上のパッケージや説明書自体が更新されているので、Rも最新版にしておかないとしばしばエラーを生じる。
パソコン間データ転送におけるアサブロ利用方法 ― 2022年12月29日 06:29
パソコンが2台あると、簡単なデータをお互いに転送し合う必要性に駆られる。但し、クリップボードでコピペできそうな、簡単なデータの場合に、ネットワーク経由で転送するのは面倒である。
そこで、アサブロの非公開保存を一時使わせてもらい、Aパソコンのデータを記事に保存し、Bパソコンでその記事を開きアサブロ記事上でデータ比較をしてみた。
以下は統計ソフトRでの乱数のINTELのパソコンとAMDのパソコンの一致を確認した例である。
このような比較が簡単にできるアサヒネット殿に感謝します。
ステップ1:AMDパソコンでアサブにRの結果を張り付け一時保存をする。
> set.seed(42)
> runif(10)
[1] 0.9148060 0.9370754 0.2861395 0.8304476 0.6417455
[6] 0.5190959 0.7365883 0.1346666 0.6569923 0.7050648
ステップ2:INTELパソコンでアサブロにアクセスし、同様のRの結果を張り付ける。
> set.seed(42)
> runif(10)
[1] 0.9148060 0.9370754 0.2861395 0.8304476 0.6417455
[6] 0.5190959 0.7365883 0.1346666 0.6569923 0.7050648
>
ステップ3;両結果をアサブロ上で比較する。
そこで、アサブロの非公開保存を一時使わせてもらい、Aパソコンのデータを記事に保存し、Bパソコンでその記事を開きアサブロ記事上でデータ比較をしてみた。
以下は統計ソフトRでの乱数のINTELのパソコンとAMDのパソコンの一致を確認した例である。
このような比較が簡単にできるアサヒネット殿に感謝します。
ステップ1:AMDパソコンでアサブにRの結果を張り付け一時保存をする。
> set.seed(42)
> runif(10)
[1] 0.9148060 0.9370754 0.2861395 0.8304476 0.6417455
[6] 0.5190959 0.7365883 0.1346666 0.6569923 0.7050648
ステップ2:INTELパソコンでアサブロにアクセスし、同様のRの結果を張り付ける。
> set.seed(42)
> runif(10)
[1] 0.9148060 0.9370754 0.2861395 0.8304476 0.6417455
[6] 0.5190959 0.7365883 0.1346666 0.6569923 0.7050648
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ステップ3;両結果をアサブロ上で比較する。
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