2013年12月1日日曜日

最近思っていたことを散らかす

おそらくほとんどがはじロジ関連。

1. 文字
Normanさんが考案した8マス文字をとりあえず{.bikur}と呼ぶことにして、ポン太さん考案の俺調整のあの文字を{.pontcos}と呼ぶことにする。
一応形はできたけど、母音が割と煩雑で、うーん、これは使えないような気がするなあとか。
まあ、βテストに入りました!

2. タグとかの相互作用
bridi演算子というナイスな概念を見つけたので、それで一気にまとめるのがよさそうだ。BAI、テンス、存在変項(da)、論理接続詞というのはすべてbridi演算子で、論理接続詞以外はすべて一項演算子である。これらは結局、名辞として冠頭における。逆に、これら一項bridi演算子というのは、冠頭に置いてbridiを修飾するものとして定義できる。すなわち、{mi cinba mu'i lonu mi prami do}は、{mu'i lonu mi prami do kei zo'u mi cinba}「私があなたを愛するという事象を動機として、以下の命題が成り立つ: 私はキスをする。」の構文糖衣と定義する。こうすると個人的にはキレイだなと思う。

「~だから~でない」と「~だからといって~でない」というのも、「~だから」はほとんどすべての場合で名辞で表されるわけで、一度冠頭に置いて、{naku}との順の兼ね合いで理解すればよい。

guskantさんによれば、{ije}と{.i}の違いは、冠頭が存在するときに現れるらしいが、これは恐らくPEGをみたら良さそうだ。{mu'i lonu mi prami do zo'u mi cinba do .ije mi pamjai do}のときは、mu'i句は{mi cinba do}と{mi pamjai do}の両方に係るが、{mu'i lonu mi prami do zo'u mi cinba do .i mi pamjai do} とした場合は、つまり、{ije}でなく{i}にした場合は前者のみに係るそうだ。ちなみに、{ije}を使っても{zo'u}がなければ前者のみに係るそう。これもおそらくPEGで判明する。

名辞についての記述が割と少ないので、はじロジでもちゃんとしたことが書けないなあという感じ。

3. PS
PSは「文の枠組み」という説明もありだけど、述なれ語は「一枚の絵」であるという説明をはじロジのどこかでしたい。ある概念を表す絵、情景があって、それの要素に順番に番号を振る感じ。それがPSにほかならない。たとえば、これはツイッターのとある方が描いていたのだけれど、{dunda}という語がもつ概念を絵で表すとこんな感じで、それに番号を振っている。番号の振り方はロジバン委員会で決められるが、dundaでは「与える人」に1を、「与えられる物」に2を、「受け取る人」に3が振られている。bajraやvecnuに関しても同様。このことから分かることは、SE類やFA類による項の並べ替えは構文上のことにとどまって、なんの意味も変えないということである。結局、私たちはselbriの表す「絵」に番号を振っているだけであり、その付番の仕方を変えたところで、見える景色は何も変わらない。


もちろん、この教え方には限界がきて、「抽象概念」はどうするんだ、ということになります。そうなるとまあ難しいところですが、初期の頃はほとんどこれで済むと思うし、この説明の単純明快さはなかなかいいと思う。

そして、brivlaに動詞や形容詞や名詞といった従来の品詞がないのもこれに起因していて、dundaが名詞的にも形容詞的にも動詞的にも機能するのは、結局「その絵をどう見るか」という話になるわけです。「その絵をどうみるか」というのは意味の曖昧さにも繋がってきますが、ロジバンはgismuにおいて、「絵」だけを提示していて、その絵から何を読み取れ、ということは言っていないように思います。付番された絵、をどのように感じるかは人それぞれで、矛盾が生じない限り、そこから引き出された意味はおそらく永久に変えられることはないと思います。ここらへんはなんかウィトゲンシュタインあたりを彷彿とさせますね。


4. jo'u の意味
jointly というのが謎だ!

5. TeXとロジバン
ロジバンのmeksoでTeX書けそうと少し思ったんだけど、誰か実装してるかな?

6. 学習容易性と言語の中立性
連想ゲームとして、これらは自由エネルギーの式を考えさせる。
ΔF = ΔE - T ΔS
理想としては学習容易性が高い、すなわち学習においての労力がいらないほうがよく、さらに言語の中立性が高い (これは結局、その言語がどの言語からも独立しているという意味で乱雑さを持っているということだろう)ほうがいいわけですが、学習容易性は必ず文化的側面からの寄与をもっているので、言語中立性、すなわちその言語の乱雑さが高まれば高まるほど、その文化的側面からの寄与が下がり、結果、学習容易性も下がらざるをえません。結果的に、これら2つは拮抗している。平衡状態では、ΔF=0であることを考えれば、 学習容易性の変化と、言語の中立性の変化は依存しています。学習容易性を下げるには、相応の中立性の排除が必須であり、中立性の確立には学習難易度を上げなければならない。まあ、当たり前の結果です。

個人的には、この等式が成り立つとして、言語にとっての温度とはなんだろうというのが興味深いですが。

7. 発音
はじロジの発音の章をなんとかしなければ。IPAを消すか、すべてIPAを盛り込むか…。どっちのがいいんだろう。

8. lujvoの作り方
はじロジに載せないとなあ…。cogyxek uitkiには要論を書いたので、それをうまあく、はじロジ用にまとめなおさないと。

9. fu'ivla
これも、まず僕が勉強しないといけないんだよおう。

10. はじロジの書き残し
色々まだまだ残ってるから書かないと…。



割と多かった。


2013年11月22日金曜日

lo datru be li repa bei li papa

先に日本語で日記を書くほうがいい気がする。自分の言いたいことのうち、何がロジバンで表現できないのかが分かると思うし。
今日は、14時間も寝ました…びっくり。午前に授業があったけど、休んじゃった。
明日は有機化学のテストです。再試は嫌だ…。頑張ろう。

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ni'o
.i pe'i xagmau fa lonu ciska fi lo djevei bau lo ponbau ca lonu co'e bau la .lojban. .i la'a mi jimpe lo du'u mi na kakne lonu cusku makau bau la .lojban.
.i ca lo cabdei mi pu sipna ze'u lo cacra be li pavo .ue .i ge da velctu calo cerni giku'i mi pu nalzva ra .uinairu'e
.i ca lo bavlamdei da cipra tu'a lo tabyselcmu xumske .i za're'u cipra .a'unaisai .i mi troci .aisai
mu'o

2013年11月20日水曜日

lo datru be li reno bei li papa

ni'o

pu cipra fi lo glibau .i lo cipra cu nandu .uinai .oiru'e .i mi jbera lo cukta be lo jetka'u termu'eske be'o le ckusro ca lo cabdei .u'i .iji'a mi pu ze'epu paroi jbera .i ra pu nandu mi .iku'i ra ca no'e nandu .ui .i mi djica lonu djuno fi la'oi zoi ブラケット記法 zoi

fa'o

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英語のテストがあった。難しかった…! 今日は図書館で量子物理学に関する本を借りた。以前にも1回それを借りた。それは難しかったけど、今はそこまで難しくない(嬉)。ブラケット記法について知りたいのだ。


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「英語のテストがあった。」がわからんぞ~。

lo datru be li paso bei li papa

ni'o

ca lo cabdei mi co'a cikna ti'u li papa .iku'i mi pu cikna .ei ti'u li ze vau .u'u .i mi mencti lo cukta be me'e zoi py. 物理現象の数学的諸原理 py. ba lo fanmo be tu'a lo ckule .i ra noi cukta cu nandu mi .i jbera ra lo ckusro po'u la'o py. 理工学図書館 py. .i mi xruti .ai lo cukta ca lo bavlamdei mu'i lonu nandu .uinairu'e .i .au mi kakne tu'a lo cmaci

fa'o

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今日は11時に起きた。でも、7時に起きなくてはいけなかった…。学校の終わった後に、『物理現象の数学的諸原理』という名前の本を読んだ。その本は僕には難しかった。理工学図書館でそれを借りた。難しかったから、明日返すつもり。数学ができるようになりたい。

2013年9月27日金曜日

simsa と simlu

やたらこんがらがるので、整理がてら、色々と例文を作ってみる。


1  la .mik. cu simlu lo ka gleki kei mi
1.1 ミクは私には嬉しそうにみえる。
1.2 ミクは嬉しいという性質であるように私には見受けられる。
1.3 ミクは嬉しいらしい気が私にはする。


2 ra pu simlu lo ka ce'u bilma kei [ku] le nixli
2.1 少女からは、彼は具合が悪いようにみえた。
2.2 彼は病気らしい気がその少女にはした。
2.3 彼が具合が悪いようにその少女は感じた。

3 mi xagji fi'o se simlu [fe'u] lo ka ce'u labno
3.1 私はお腹が空いている、狼らしい気が(誰かに)するように。
3.2 私は狼みたいにお腹が空いている。

4 le pendo be mi cu tavla fi'o se simlu [fe'u] lo ka ce'u djuno fi ro da
4.1 私のその友達は、全てのことを知っているかのように話す。
4.1.1 訳としては微妙かも? 仮定法的ニュアンスはないからなあ。
4.2 私のその友達は話す、全てのことを知っているような気を(誰かに)させるように。

5 lo nixli cu simsa lo mlatu
5.1 少女は猫に似ている。

6 do cu milxe simsa lo mamta be do lo ka cisma
6.1 君は君の母親に笑い方が少し似ている。
6.1.1 lo ka cisma を「笑い方」と訳すのはアリ?「~の仕方」は{lo ka} ではない?
6.2 君は母親に、笑うという性質が似ている。
6.2.1 性質だから「笑い方」だけではなく、「笑いの沸点」とかそういうのも含意している?

7 do simsa mi lo ka jmive
7.1 君は僕に似ている、生きているという性質において。
7.2 生きているという点では、君は僕に似ている。
7.3 君は僕と生き方が似ている。
7.3.1 この場合、「生き方」というのは意味を狭めすぎている気がする。


2013年9月26日木曜日

jquery覚書

canvasを頑張ってHaskellで書こうという愚行がてら、
ようやくJQueryが何か分かってきたので、忘れないうちにメモっておく。

とりあえず…
・ 純粋なjavascript だけでは書き換えはできない。
・ DOMかJQueryのどっちかを使うと書き換えができる。
・ 書き換えのタイミングは、指定したアクションによる。(ボタン押したら~とか…)
・ 書き換えの対象は、指定したidによる。<button id="btn"> の"btn"とか

とりあえず、fay-jquery についてしか言えませんが、
id文字列("#btn"とか) をpackしてTextに変換後、selectに食わせて、Fay JQueryを得る。
これで、色々と操作ができる。はず。

get~~~ は、JQuery -> Fay Text な関数がほとんどで、
たとえば、 getHtml は、選択中のHTML文字列を吐き出す。
他にも、getText とかは、まんま、選択中のTextを吐き出す。

set~~~は、Text -> JQuery -> Fay JQuery が多くて、getの反対。


<p id="text">こんにちは</p>

について、

select (pack "#text") >>= getText >>= print とすれば、
Consoleに、 「こんにちは」と出る。
select (pack "#text") >>= setText (pack "YEAH") とかけば、  
画面の「こんにちは」が「YEAH」に変わる。
他にも、getHtml, getCSS, getHeight (canvasで使えば縦の長さ)とかある。


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Event型については、マウスとかキーボードとかそういうイベントアクション。
取得したidのJQueryについて、onClickとか、mousemoveとかによって、
色々とEvent型のeventが取得できるから、そこから色々取り出す感じ。

pageX, pageY :: Event -> Fay Double というのがあって、
これは、取得したevent値から、ブラウザ上のx,y座標を取り出すといった感じかな?
他にも、eventType :: Event -> Fay Text は、そのアクションの種類(クリックとか)を取り出す。

イベントアクションには、blurとかchangeとかonFocusとかsubmitとか色々あるけどよくわかんない!

eventX,eventY :: Event -> JQuery -> Double は、たとえばcanvasに使えば、
canvasの左上頂点を(0,0)とした座標をくれる。なんでFay Doubleじゃないんだろう・・・。


2013年9月24日火曜日

等差数列と等比数列の和 再々考

これの続き
n≧2でのa_n,m をどうやって求めるか…。とりあえず形式的に、


と、求められるけれど、ここからの計算が割と鬼鬼しい気がする。

とりあえず、当てずっぽうで求めた一般項が


となったよ!これがあってるかどうかは・・・・・わからないけど、誰か確かめてください←

メモ

2011/06
   

2011/08
自動車免許合宿

2011/09
ドラゴンネストをはじめる

2011/12

  

2012/07
数学検定1級を受ける

2012/08
 

PSO2を始める
へこたこの編入志望書

2012/09
手術を受けている

2012/11
学祭を頑張る

2013年9月19日木曜日

図書館履歴をまとめてみた

この前ふと自分の学習の軌跡と興味の変遷を知りたくなったので、
せっかくなので大学の図書館貸出履歴をまとめてみた。

2011.05

この学期に微積分の講義があって、テキストがしょぼかったので、
しっかり勉強したいなーとのことで借りたはず。連続性のところでつまづいたww
この頃はまだ量化記号すらちゃんと知らなかったからなあ…若い←

2011.06
  
この感じ、恐らく英語に目覚めてますね。
田中 茂範さんのチャンクやコアイメージのアイデアが面白かった覚えがある。
もちろん上達はしませんでした。教養としての英語って感じでしたわ。

2012.07
  
へこたこ(友人)が経済学部というのもあって、経済学をかじろうとして探してたはず。
なかなか良いのがなかったので一般書でいいかあと思ってとったのが「アメリカ高校生(ry)」。
割とよかったですよ。完全に無知な俺にはよかったです。

機関銃英語は先月の名残ですね。もちろん上達は(ry
でも、リズムの乗れ!みたいなのはなるほどなあと思いました。

ここで微分方程式を借りてますね…。恐らくですが、ここで何冊か数学書を購入している。
大学1年生の夏休みでしょ?たしか、ベクトル解析とかそこらへんを買っている、はず。

そういえば、大学1年の夏休みは自動車合宿にいったぞ!
このときに、教科書のピメンテル化学熱力学を読みきった。
なかなか直感的で面白かった覚えがある。

そういえば、この学期で哲学に興味を(ウィトゲンシュタイン)持ちだした。
役に立ったパンキョーはこれだけでした。面白かった。

2011.11

これまでで一番知的興奮を感じた本かもしれない。
意識は統合されていなかったのかー!とかデカルト的意識の見方!とか。
やっぱり脳って面白いなあと実感した気がする。


2012.01
  
ここでまた謎の数学タームが始まってますね。
記号論理の勉強をしたかったんだと思う。
前2冊は数ページで挫折したよ。無理やった。
記号論理入門は読みやすかったので全部読みました。よかったよ!

2012.04.12
   
  
はじめての離散数学ではじめて環体について知った気がする。
そんな難しいものでもなかったけど。あと、簡単なグラフ理論、置換などなど。
割と良書だと思う。僕は好きです。
そしてここで物理モードですね。このシリーズ大好きすぎやろwww
たしかここで品定めして、量子力学、振動の2冊は購入しました。手元にあるもん。
まともに読んだのは量子力学だけかな…。

2012.05.15
 
聞いたことはあったマクマリーを実際に手に取った。
こ ん な に わ か り や す い と は !!ってかんじでした。
背景として、この前の学期で有機化学の謎めいた授業があったんですよね。
てーか、パイン有機化学を使うクソユニークな学部でしたから、萎え萎えです。
とっとと新しい教科書使えっつーの。

線形代数学は多分しっかり勉強しようとして借りたはず。
これ良い本ですよ。線形代数学の本の中では一番好き。
誤植がちょっと多いですけど、そのせいでつまずくようなことはない。

2012.06
 
ここでエスペラントを触りだしたのか…。
「人工言語最高!」とか思ってた時期ですね。

謎の解析力学は、恐らく4ページくらいで挫折してると思う。記憶にないもん。


2012.07.27
  
ここも個人的革命期ですね。
生命現象(生態系現象)をこんな感じで数理モデリングできるとは!
ここで一気に、生物物理の方面に興味が寄ったはず。

移動現象の話は、小難しいことは抜きにがしがしモデリングしていく感じ。
これもなかなかおもしろかった。緩い割には、ラプラス変換を使ったり良書です。

そして、この夏休みに、京都大学のとある方と会いにいったはず。
博士論文の内容のパワポを説明してもらったり。
その人は工学系でシステムのことを勉強していたので、
その知識で酵素活性システムを同定していた感じ。
「工学すげえ!」と「数学勉強しなきゃな!」と感じたのがこの頃。

2012.10
   
なので、確率過程を勉強しようと思っているわけですw
デュレットは難しいよ……今でも読めないわ……。

「競争と社会の~」は経済学の、ゲーム理論の本ですね。
1割くらいしか読んでないですが、おもしろかった。

システムについて興味があった頃なので、オートポイエーシスにたどり着く。
また、システムと制御とかいう工学系の本にも手を出したのがこの頃。


2012.12
 
本屋でふと目にしたから借りたビギナーズ哲学。
ほとんどが絵!絵本だよね、もう。
でも、アリストテレスから言語哲学まで、いい哲学入門書だと思います。

脳のやつは…… まあ面白かったけど、信用ならん代物でしたわ。


2013.02
   
まあまあ、色々と生物物理関連の本を借りていますね。
ベルゲソンは超分厚いですよ。でも、これ1冊で簡単な物理は全網羅してます。
生命システム解析のための数学は、割といい感じにまとまっててよかったよ。
最小二乗法とかも載ってた。

生命と物質は、途中で挫折しちゃったけど、かなり興味深いことが書いてたはず。

ニューラルネットワークはよくわからん←


2013.04
  
大学で実習が始まったがゆえの、分析化学ですな。
なんて勉強熱心ないい子なんだろう←

アトキンスとか分子軌道論は、おそらく量子化学をもういちど勉強したかったんだろう。


2013.07
  
やっぱり量子力学だよねw
ちなみにこれは基礎と書いてるのに難しかったです。
分かりやすく書いてくれてるとは思う。わしには無理だった。

数学の認知科学は1章で飽きちゃったけど、面白い内容なんだよ!
数学の概念もまた人間の認知の領域に存在している。
なぜ人は無や無限の概念を想像することができるのか?とか
連続性とは人にとってどう認知されるのか?とか、面白い!

基礎分子物理化学はヒットですよ。
細かい議論は他書を見てくれとまえがきに書いてある通り、
本文中の話は「他書ありき」。それがまたよかった。


2013.08
  
最近。
物化(特に熱力学)をこの夏休みに勉強しようという試み。
物理化学Ⅱはかなりよかった。コンパクトにまとまってて。
Ⅰは正直…まあ悪くはない。

3冊目は今まで見てきた熱力学の本で一番好きかもしれない。
ほどよくまとまってて、いい感じ。


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書いてて思ったけど、本屋で買った本も割と多いんだよなあ…。
頑張って時期を推測して書いてみるか。


2013年9月17日火曜日

お久しぶりの情報の誤伝達

そんな大層なものではないジャンルのやつです。

N列の数字列(初期はすべて0)を用意して、どんどん伝播させていきます。
伝播させるごとにそれぞれの数値にゆらぎが生じて・・・
等確率で+1,0,-1の変化をします。

さて、n回伝播したとき、どれくらいデータはぐちゃぐちゃになっているでしょーか?
つまり、そのデータの分散値(Σx^2)はどんくらいでしょーか?

まあ、基本的にはランダムウォークなので、もにょもにょと計算すれば一発です。

データ列が∞、すなわちN→∞ のときは、そのデータ内でランダムウォークすべての状態が網羅されていると考えてよいので、
分散: σ^2 = 2/3 n となります。

問題はNが有限のときです。このときは、標本分散、s^2がサンプリングごとにゆらぐ、つまるところ確率変数とみなしてよいことになるので、
s^2をたくさんサンプリングしてその平均をとれば、中心極限定理より"真な"s^2(μ(s^2))が求まる気がします。
というわけで、ざくざくと最近勉強中のHaskellでデータを集めて計算してみると、

μ(s^2) = 2/3 *(1-1/N) * n

となりますた。当たり前ですけど、データ列が小さいほうが情報の崩壊が少ないっつーわけですね。

2013年9月13日金曜日

Σ(k=1->n) √k について

忌々しき、√1+√2+√3+・・・・ってやつです。

色々試してみたところ、

① sqrt(n) * (2n+1) / 3

がなかなかいい近似値になりました。
相対誤差はn=18の時点で1%を切ります。


n 厳密値 近似値 相対誤差(%)
5 8.382332347 8.198915917 2.188131207
8 16.30600053 16.02775371 1.70640752
10 22.46827819 22.13594362 1.479127872
20 61.66597781 61.11919138 0.886690596
25 85.63378028 85 0.74010545
50 239.0358006 238.059283 0.408523577
100 671.4629471 670 0.217874584

nが平方数ならば、近似値を使うとルートの計算すら無しで求められますね。

ちなみに、n≧7以上であるなら、こちらを使うのもいいかもしれない。
n=47の時点で相対誤差が0.1%を切ります。

② (n * sqrt(n) + (n+1) * sqrt(n+1)) / 3

なお最初の近似式はこの式のsqrt(n+1) ≒ sqrt(n) としたものです。

さらにさらに、もう少し厳密にしたいならこちらのほうがいいかも。
相対誤差が、n=6で1%, n=30で0.1%, n=146で0.01% を切ります。
まあその分、式も面倒ですけどね。

③ [(n+1)*sqrt(n+1) + n*sqrt(n) -1] /3

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まあ近似式の所以は積分近似です。
③が一番求めるのは簡単だと思います。
えーっと、スターリン近似の導出と似たようなもんです!(書くの面倒ぽよ~

※有効数字云々ですが、いずれの場合もn≧20であれば2桁取っていいと思います。
③ならばn=10から2桁とれるとおもいます。3桁はn=30からかな?

2013年8月30日金曜日

selbriの結合はマグマである。

マグマとは:(wikipediaより)
マグマは集合 M と、M のどの二元 ab に対しても a • b で表される別の元を対応させる二項演算 "•" を対として考える。ここで記号 • は適当に定義された何らかの演算というのを一般に表すためのプレースホルダである。集合と演算の組 (M, •) がマグマと呼ばれるためには、マグマの公理として知られる条件
  • 演算について閉じていること: M の任意の元 ab に対して、その演算結果 a • b が再び M に属する。
を満足しなければならない。演算が明らかで紛れの虞の無いときは、演算を落として台集合の記号のみによってマグマ M などという。(しばしば中置記法に従う)二項演算 • は、マグマ M における乗法とも呼ばれ、このときの演算結果 a • b は a と b とのという[* 2]。また、誤解の虞が無いならば積 a • b は演算記号を省略してしばしば ab と書かれる。

selbriの集合をMとし、修飾演算子(>>)を考える。
たとえば、nixli skami は、 nixli >> skami と書く。左が修飾語で、右が被修飾語。
実際、broda >> brode もまたひとつのselbriであるから、selbriの集合と>>の組はマグマである。
selbriの修飾は、結合則が成り立たないことに注意。
ロジバンでは barda xunre plise は、(barda  >> xunre) >> plise と解される。
ここで、 barda >> (xunre >> plise) は、大きな[赤いりんご] である一方で
(barda >> xunre) >> plise は、[大きい系の赤をした]りんご と解される。
これより、結合則が満たされないことが分かる。
もちろん、単位元も逆元も存在しない。さらには可換則もなりたたない。







2013年8月16日金曜日

Haskellの練習:ヒットアンドブローキラー

import Data.Char
import Data.List
import Control.Applicative
import System.Random

main = do
gen <- getStdGen
let (x, newgen) = randomR (0, length list -1) gen
let firstStr = list !! x
putStrLn $ "HEY. FISRTLY, JUST SAY "++ firstStr ++ "."
solver list [] firstStr newgen

addZero :: String -> String
addZero str = replicate (4 - length str) '0' ++ str

list = filter (\ x -> length x > 3) $ map (nub) $ nub $ map (addZero.nub.addZero.show) [1..9999]

hitCount :: String -> String -> Int
hitCount ans datni = length $ filter (&&True) $ zipWith (\ a b -> if(a==b) then True else False) ans datni

blowCount :: String -> String -> Int
blowCount ans datni = length (filter (&&True) $ (==) <$> ans <*> datni ) - (hitCount ans datni)

behead :: [String] -> [[String]] -> [String]
behead str datni = filter (\ cand -> foldl (\ truth [a,b,c] -> truth && (hitCount a cand) == read b && (blowCount a cand) == read c ) True datni) str

solver :: (RandomGen g) => [String] -> [[String]] -> String -> g -> IO ()
solver cand datni str gen = do
putStrLn $ "GIVE ME INFORMATION: HIT, BLOW..."
element <- fmap (words) getLine
let newdatni = (str : element) : datni
let newcand = behead cand newdatni
let (nextNumber , newgen) = randomR (0, length newcand -1) gen
let nextStr = newcand !! nextNumber
putStrLn $ "NOW, THE NUMBER OF CANDIDATES ARE "++ (show (length newcand )) ++ "."
putStrLn $ "HEY, YOU JUST SAY " ++ nextStr ++ "."
if (length newcand == 1)
then return ()
else solver newcand newdatni nextStr newgen


Haskellの練習がてら、以前にjavaでつくったヒットアンドブローを解くプログラムコードをHaskellでも書いてみた。javaのソースコードが209行、Haskellのソースコードが39行。テキストサイズだと、javaが4918byte, Haskellが1555byteですね。こんな短く書けるなんて…(いや俺がjavaが下手なだけかもしれない)。
テキストはすごいH本を使っています。まあ他にも色んなサイトを転々とはしましたが。
javaでもリスト処理をもう少しまともに勉強すれば短くなったのかもしれない。
Haskellのリスト処理は簡単で素晴らしいですね。

短くできそうなところは…
・list、[1...9999]からヒットアンドブローに使う重複しない4桁の数字を抽出するところ。
・behead (候補を落としていく関数) のラムダ式の入れ子
かなあと思います。とりあえず今の知識だけで頑張りました。


2013年8月7日水曜日

記号論理入門



読みました。面白かったです。
ロジバン関連で、述語論理の知識がほしいなあと思って買ったわけですが、
真理値についての記述がないのが新鮮でした。
Amazonのレビューに「ツメが甘い」的なこと書いてましたが、
論理学者でもないし、数学者でもない、アバウトな人間(僕)にとっては
比較的直感的に書かれていたのでむしろ読み進めやすかった。
たしかに、本格的に記号論理学をやるぞ!って人にはぬるすぎるかもしれない。

問題もなかなか充実しているし、解答も(奇数番だけだが)きちんとありますので、
独習でも充分なテキストだと思います。

教養として論理学を学びたい(特に推論)人は是非。
難易度的には高校生でも読めると思います。

2013年8月6日火曜日

∀と∃ メモ

(∀x) Fx や、(∃x)Fx は簡単にわかるとして、∀x ∃y Fxy など、入れ子になるとわかりにくくなる。

∀と∃は「全称」「存在」と訳されているが、思い切って、

∀ ・・・ 偽をみつけたら偽を返す量化子
∃ ・・・ 真をみつけたら真を返す量化子

と考えるのもよさそうだ。

∀x Fx というのは、議論領域のxについて走査していき、Fxが偽になれば偽を返せということ
∃x Fx というのは、議論領域のxについて走査していき、Fxが真になれば真を返せということ

若干、プログラミングちっくにかけば…

■∀x Fx
while(未調査の要素xが存在する){
 if (Fx == False) return False;
}
return Ture

■∃x Fx
while(未調査の要素xが存在する){
 if(Fx == True) return True;
}
return False;


このことからも、
「すべての人間はいずれ死ぬ」を ∀x { Hx ⇒ Dx}
「ある人間はいずれ死ぬ」を ∃x { Hx ∧ Dx}
と書き分ける理由がわかる。

∀xのxは議論領域が定まっていなければ、万物を指す。
∀x ~の命題は、偽がひとつでも出ればFalseを返して終了してしまうので、
∀x {Hx ∧ Dx}とは書けない。これは当然とも言える。
ほとんどすべての場合で、∀x {Hx ∧ Dx}はFalseを返してしまうだろう。
一方で、∀x { Hx ⇒ Dx}は適切である。
これは、非人間なxについてはHxがFalseとなることで「Hx⇒Dx」がTrueであり続けるからだ。
平たくいえば、非人間なxへのフィルターがかかるので、きちんと働く。

∃xのxも議論領域が定まっていなければ、万物を指す。
∃x~の命題は、真がひとつでも出ればTrueを返して終了してしまうので、
∃x {Hx ⇒ Dx} とは書けない。これは⇒の性質による。
すなわち、Hx ⇒ Dx は、HxがFalseであれば真となってしまうため、
そこで∃x~の命題がTrueを返してしまうからである。これは言いたいこととは異なる。
ほとんどすべての場合で、∃x {Hx ⇒ Dx}はTrueを返してしまうはずである。
一方で、∃x { Hx ∧ Dx}は適切である。
これは、非人間なxについてはHxがFalseとなることで「Hx ∧ Dx」がFalseとなり続けるため。
平たく言えば、非人間なxへのフィルターがかかるので、きちんと働く。

結局、∀と∃で違う表現をとらなければならないのは、その性質、すなわち「偽をみつける」のか「真をみつける」のかの違いに起因するともとれる。


入れ子量化子も「偽をみつける」「真をみつける」という視点でみれば、そこそこ見やすいかも。

∀x ∃y (x loves y)
これは、xを走査していき、∃y (x loves y)が偽となるものがあればFalseを返す命題。
∃y (x loves y) の真偽をみるためには、(一時的に固定された)xの元で、
yを走査していき、x loves y が真となるものがあるかどうかをみればよい。(なければ偽)

∃y ∀x (x loves y)
これは、yを走査していき、∀x (x loves y)が真となるものがあればTrueを返す命題。
∀x (x loves y)の真偽をみるためには、(一時的に固定された)yの元で、
xを走査していき、x loves y が偽となるものがあるかどうかをみればよい。(なければ真)


なお、∀が「偽をみつける」量化子であるのは、
∀x Fx と¬(∃x ¬Fx)が同値であることからも明らか。
すなわち、FxがFalseとなるxが存在すれば、∀x Fxは偽となるのである。

2013年7月22日月曜日

テスト勉強が嫌すぎるのでフーリエ変換で遊んでみた(しょぼいよ)

y = x [-1≦x≦1] をフーリエ級数展開して遊んでみた。
画像の注釈のnは足し合わせている三角関数の数です。

★フーリエ級数って?
ちょー大雑把にいうと、いろんな三角関数を足し合わせることで、
どんな関数も表せられるというすごい技だよ!

n=1. 当たり前だけど普通の三角関数

n=5. だんだんそれっぽく

n=15. 結構近づいてきた

n=50. もうほとんど直線

n=500. グラフでみれば直線にしか見えない


~後記
複素フーリエ展開って、「これほんとに虚部ないの?」感がやばいですね。
計算したらもちろんなくなるんだけど。

2013年7月7日日曜日

スルフィソキサゾールの分配係数の導出

基礎実習で分配係数の測定を行ったので、それを機に頑張って導出してみました。
カノニカル分布(でいいのかな)です。



























どうせなら、この式使いたいですね。というわけで、実習で出たデータ使います。
pH 3 5 7 8
Pc 7.508 4.105 0.133 0.122

これで、横軸にPc, 縦軸に1/(1+10^(pH-pKa))でプロットすれば、直線になるはずです。
スルフィソキサゾールの実験なので、pKa=5です。どうなるか…!


てことで、直線性が認められますね!この傾きはe^(βε)となります。
粒子1個あたりのエネルギーよりかは1molあたりのエネルギー差のほうが見やすいので、
e^(ΔE/RT)としておきましょう。ここでRは気体定数、Tは温度(K)です。
この実験は、常温でやりましたのでT=298K,R=8.314としてやれば、
e^(ΔE/2478)となりました。これが傾き、0.1323と等しいとしてやれば、
ΔE = 2478ln0.1323 = -5011J/mol ≒ -5.01 kJ/mol くらいとなりますね。
(たしか今回水相は生理食塩水、有機層はn-オクタンだったはずです)

ΔEがめでたくでたので、ここから分配係数の温度依存性も予想できるはずです。
あ、ΔEが負の値になったということは、計算過程からわかるとおり、
水相に分子形が存在するよりも、有機相に分子形があるほうが安定ということです。

一応構造式をのっけておきます。
スルフィソキサゾール


<参考>
・細胞の物理生物学
・スルフィソキサゾール構造式
http://nikkajiweb.jst.go.jp/nikkaji_web/pages/top.jsp?CONTENT=syosai&SN=J4.409A

おわり

2013年6月15日土曜日

畳み込み積分

畳み込み積分は、wikipediaから定義式を持ってこれば、


というようなものです。積分範囲は基本的には[-∞,∞]ですけど、[0,t]とかもあります。
ここでは、後者を積分範囲として取り扱っていきます。

畳み込み積分は、確率変数の変換で出てきます。
独立な確率変数x, y (>0)を用いて、 z = x + y と定義しましょう。
このときのzの確率分布はどうなるか、って話です。

例えば、z=4となるような確率を求めてみます。
別に難しいことを考えるもなく、x+y=4なる確率を求めればいいわけですよ。
これは結局、x=0.1,y=3.9とかx=0.5,y=3.5とか、x=1.8,y=2.2とか…の場合の足しあわせですね。

xの確率分布をf(x)、yの確率分布をg(y)としたときに、z=4なる確率が、
f(t)g(4-t)dt の足しあわせになるのは一目瞭然ですね。
足しあわせは積分ですから、結局これは畳み込み積分になります。

2つの同じ分布関数を畳み込み積分すると、また同じ分布関数になる性質を再生性というのです。

畳み込み積分は、積分の性質をそのまま受け継いで、
①結合則、②交換則、③分配則などなど・・・の性質をもっています。

さて、ここで、1*1*1*1*1*1*・・・・*1 (1がn個の畳み込み積分)を求めてみましょう。
これを

と置いてやれば、漸化式として、
が成り立ちます。これは、
となるので、n=2のとき、
であるので、結局答えとしては、

となります。この結果を使うと、指数分布からガンマ分布を出す計算が楽になります。



2013年5月23日木曜日

lojban wavelessonについて

www.lojban.orgにも載ってある、lojban wavelessonscontinuedという最新の情報を盛り込んだロジバンの教材がありまして、その日本語訳をちまちましております。

ここで→味噌煮込みロジバン

 ですから、一応、やくみ堂にはロジバンネタはあまり書かないようになるかもしれません。

2013年5月18日土曜日

等差数列と等比数列の和 再考

これの続き。

漸化式をさらに項別に立てればいいのでは、という発想から計算してみました。
前回ですね、|p| < 1 とすれば、fmの分子gmに関する漸化式

が得られたというところまでいきました。
初項は定数ということもあり、gmはどう考えてもpの多項式です。
そこで、gmをpの多項式と仮定してやり、その項別の係数anによる漸化式を立てる。

まず、gmを多項式で表す:


これを上の漸化式に代入して整理すると、




となります。項別にみてやると、3つほど式がでてきます:



あ、あと、g0 = 1 より、a(n,0) = 0 (n≧1) もありますね。

これをせこせこと解いていくと…、とりあえず私はn=2までは出しました(楽だった):


で、まあ厳密には3,4,5,....と出さなくてはいけないですが、p<<1を考えてみると、
3次以降は切ってもいい値になると思われます。

ということで、(おそらくいい感じの)近似式として、


が得られます。さて、これは本当にいい値なのか…?


てなわけで、p=0.023で横軸にmをとった(和はk=1~50で計算)。
うーん、あまりよろしくない…。3次以降の係数にmがもろに関与してるので、
まあ当たり前といえば当たり前か…。

ということは、結局n=3以降も求めてやらないといけないということですね。
とりあえず、今回はここで締めます。



2013年5月12日日曜日

確率の問題~条件付き平均

問. 1mの棒を区間(0,1)に一様分布している点yのところで折る。そのあと、ymの棒を(0,y)上に一応分布している点xのところで折る。このとき、E(X)を求めよ。

(例題で学べる確率モデルより一部改変)

実際、本書では条件付き平均の項目にある例題なので、それを上手く使って解いているが、
ここでは素朴に問いてみる。

xの平均値は次のようになる:
ここでfx はxの周辺分布とする。
 さて、xの周辺分布は、
である。ここで、同時確率密度を条件付き確率分布を用いて書き直すと、
となる。ここで右辺のそれぞれは、

となるので、xの周辺分布が求まる:
これより、xの平均値は
となる。
 というわけでxの周辺分布を出さなければならないというのが骨の折れるところですね。
条件付き平均の性質を用いれば(E[X|Y] = y/2)であり、E[X] = E[E[X|Y]]を利用)、1/4は簡単に求まりますね。
 この遠回りの解答があってこそ、条件付き平均の有用さが伺えます。

2013年5月3日金曜日

等差数列と等比数列の和



高校数学の数列に出てくるアレですよ。

k・r^k のシグマみたいな。
S = Σ・・・と置いて、 rS を求め、 rS - S = ... としてやって最終的にS=・・・にするやつ。

これしか方法ないんだと思ってましたが、幾何分布の平均と分散を求めるにあたり、
ひとつ閃いた方法がありました(多分たいていの確率の本に載ってる)


これです。ただしm=1,2,3.....です。一応、念のため、f0を求めておくと・・・

となるので、あとは芋づる式にf1,f2....と求めちゃって下さい。

そしてこの感じどっかで見たことあるなと思ったら、ガンマ関数じゃないかな?


\Gamma(z)=\int^{\infin}_{0}t^{z-1}e^{-t}\,dt\qquad(\real{z}>0)

ほらなんか似てる!

・・・というのはおいといて。

実際この漸化式を解いていくのは・・・うーん骨が折れるな←
なんやら考えたら、n→∞でも成り立つはずなので、そのときは役に立つかも。
ってなわけで、n→∞の場合を考えてみよう。
すると、まあm=3くらいまでは微分しようかなあという気持ちになれて、
fmの分母が(1-p)^m+1になるなということくらいまでは理解できます。
ということは、漸化式を分子で表すことができるんじゃねえか?という発想に。

これは単純な計算なので、読者の演習問題とする←

fmの分子をgmとすれば、

となります。有用かどうかはわかりませんが、もう少し整理(?)すると、


となります。まあ、最初の漸化式よりかはm=7くらいまでなら求めたくなる具合にはなった。


一般項が出てくれればしめたものだったんですが…今のところ思いつかないですね・・・

2013年4月6日土曜日

FC2便利だね

アップロード素敵!

http://cogas.web.fc2.com/jacobian.pdf

ヤコビアンについて自分なりに追求してみた、多分穴だらけ

OpenOffice.orgの数式エディタの練習がてら、pdfを書いてみましたが、なかなかいいですね。

2013年4月5日金曜日

したいことリスト(TO DOではない)

WANNA DOリスト…?←

・java Applet
とりあえずアップロードできるようになったし、ボタンとかアニメーションとかをひと通りやりたい。

・細胞の物理生物学を読む
読みたい

・TeX
おいおい役に立ちそうだから今のうちにやっておきたい

・確率過程
読みたいけどまるで進まな~~い


くらいかな?

Java applet倉庫

ようやくjava appletのアップロードの仕方が分かったので(遅い)、
ここに作れたやつは置いていこうかなーみたいな。

タンパク質フォールディング2次元おもちゃ
http://cogas.web.fc2.com/applet/proteinfolding.htm

タンパク質の折りたたみ?

久々にjavaを触ったついでに、タンパク質の2次元なフォールディングおもちゃを作りました。

えっと。
タンパク質といったが、
①ただの丸い玉

②2種類の玉

③電荷が+1か-1かどちらかの玉

④とにかく玉


タンパク質と言ったら怒られそうなレベルのおもちゃですけど・・・ww

アミノ酸残基をランダムで1~80とし、
ランダムでそれぞれの電荷を1か-1で決めていきます。

フォールディングのルールとしては、
・アミノ酸は格子点にあること。
・斜めはダメ(連結したアミノ酸の上下左右のどこかにしか行けない)
・逆自乗則に(というか静電ポテンシャル)が最小となるように頑張ってもらう。

・・・ってな感じにしてみましたわあ。

で、まあこれだけで終わるのも面白くないので、
ひたすらRunしまくって、適当にピックアップして終わろうかな!
プラス電荷が赤色、マイナス電荷が水色でござるよ。












こう見てみると、静電ポテンシャルの安定性だけでは上手くまとまらないのかな?
ずっとみてるとマリオパーティのマップを思い出した←
オリジナルマップにどうでしょうか←


2013年3月25日月曜日

ほんとなんなんだろう

群論は10章まで読みました。同型の話は面白い!
が、同型の話で満足してしまった感が…

確率過程はこの前(デュレット)のごとく、進まない、進まない、進まない!!!

なんやろ!なんでこんなに進まないんだwwww
多分「手に馴染んでいない」。楽しくない、例を自分で実感しないといけない。
結局は問題意識なんだろう…。


それを考えると、道具を見るより先に問題を見つけに行ったほうがいいかも?

ってなわけで、やはり細胞の物理生物学に戻ってくるのでした。

2013年3月22日金曜日

買った本






二冊買いました。
ちょこちょこやりたかった群論ですが、応用のための群論くらいがやりたかったので、
ちょうど見つけた対称性の群論のお話をば。

確率過程は、デュレットの確率過程の基礎より簡単でよさげかな!

差分方程式 個人的まとめ

いわゆる漸化式のお話

線形差分方程式のみ扱う。




Xを要素を数列とするn次元ベクトル、Aをn×nの行列、ckを自由定数、λk、VkをAの固有値とそれに対する固有ベクトルとする。
(もちろん、固有値が重複しない場合の話です。)


で、まあこれを解けば割と楽に二項間漸化式とか解けちゃう。
二項間漸化式は(二階微分方程式がそうできるように)差分方程式系にできる。

いや、しかしもっと綺麗なのはやっぱり単純に


かなあ。どっちみちA^nの計算にも固有値計算が必要とはなるわけで、好みだとは思うが。


個人的には最初のほうが好きかな。


補足:二項間漸化式に関しては以下のようにしよう:



φは固有方程式。結局二項間漸化式の特性方程式と固有方程式が一致するわけです。




2013年3月19日火曜日

システム制御の初歩読んだ



これを読んでたんですけど、システム制御の知識なさすぎたので、
pdf探して基本だけでも叩きこもうと思って読んでました。

http://www.ecei.tohoku.ac.jp/hariyama/lecture.html

東北大学の張山さんのシステム制御Aのpdfです、かなり分かりやすかった!


あ、そうだ。やっぱりフーリエ変換って腑に落ちないんだよなあ…
やりたいことはわかるのよ、うん。しかし実感がない。

EMANさんにでも行こうかな。



3/21 追記

EMANさんのフーリエ変換分かりやすかった

2013年3月18日月曜日

整理がてら、ひたすら勉強ブクマの中身を紹介する記事

何があるかなと。整理がてらにここにひたすら内容書いておこかなみたいな。

・オートポイエーシスについての記事とか

http://app.m-cocolog.jp/t/typecast/237398/200716/17681363
http://www.prings.com/opendoor/auto.htm
http://www.geocities.jp/toryon33/autopoi.html

あ~一時ハマってたな~!


・東大の配信授業?みたいなの。誰かから教わった
http://ocw.u-tokyo.ac.jp/



・日本生物物理学会
http://www.biophys.jp/

まあ定番のあそこ


・4次方程式の解法
http://www004.upp.so-net.ne.jp/s_honma/ferrari/ferrari.htm

たまに気になるよね!


・数検関係
http://mathmatica.web.fc2.com/
http://amateurmath.blog98.fc2.com/

1級取得の際はお世話になりました。


・ブロック行列式
http://www.ocw.titech.ac.jp/index.php?module=General&action=DownLoad&file=201111108-340-1-117.pdf&type=cal&JWC=201111108

ブロックにした行列の行列式についての簡単なまとめ


・グローバルサイエンス
http://www.globalscience.info/

なんかよくわからんサイエンスチックなグッズ売ってるナイスなとこ


・物化・拡散
http://www1.doshisha.ac.jp/~kibuki/diffusion/diff.pdf

拡散とかブラウン運動とかのお話のpdf


・微分方程式
http://www.math.meiji.ac.jp/~mk/lecture/kiso4/kiso4ode.pdf

微分方程式のpdf。結構いい感じにまとまってあってすごくいい!


・私的数学塾
http://www004.upp.so-net.ne.jp/s_honma/

ここのコラム?のページがひたすら好き。


・EMANの物理学
http://homepage2.nifty.com/eman/index.html

定番だよね。ネットで物理で…となったらとりあえずここ見る


・東京図書
http://www.tokyo-tosho.co.jp/kikan/04/index.html

なんで入ってたんだろう


・丸善&ジュンク堂
http://www.junkudo.co.jp/

これは勉強ジャンルではないよねwww


・田崎さんの数学
http://www.gakushuin.ac.jp/~881791/mathbook/index.html

物理をはじめるにあたって必須の数学をpdfで一挙公開みたいなテキスト。
Yのおっちゃんから教えてもらった。いいとおもう。田崎さん好きだし。


・物理のかぎしっぽ
http://hooktail.sub.jp/

ここもまあ物理でハテナが出たらとりあえず見る感じかな


・積分表
http://kittttttan.web.fc2.com/math/calculus/table.html

なんのことはない、ただの積分表、されど積分表


・ゲーム理論pdf
http://www.math.s.chiba-u.ac.jp/~yasuda/open2all/game_Main.pdf

これもたしかYのおっちゃんに教えてもらったわ。途中までしか読んでない。
文字化けと難易度が急上昇したんだもん


・3次方程式の解
http://yosshy.sansu.org/3jieq.htm

たまに気になるよね!


・gnuplotの基礎
http://graph.pc-physics.com/

俺だってgnuplotをやろうと思ったことくらいあったわけよ


・複素関数を学ぶひとのために
http://collie.low-temp.sci.yamaguchi-u.ac.jp/~ashida/work/comp.pdf

これはいいpdfですよ。書籍化してる今でさえpdf公開してくれているという親切さ。


・これで解決!シリーズ 大学物理
http://www.isigas.com/index.html

よくわからんが、ムービーで説明してくれる。でも結構有料。


・中学校数学
http://math.005net.com/index.htm

友達の妹教えるときに使ったわ


・wolfram
http://www.wolframalpha.com/

定番だよね。関数入れたらとにかく色々してくれる。


・Maxima マニュアル
http://maxima.sourceforge.jp/maxima_1.html#Introduction-to-Maxima

数学のソフトのMathematicaの互換版みたいなやつのマニュアル


・ラプラス変換 問題
http://www.cc.miyazaki-u.ac.jp/yazaki/teaching/fa/fa-2003-laplace.pdf

ラプラス変換をちょっとしっかりやりたいなと思って


・生命科学の明日はどっちだ
http://www.fbs.osaka-u.ac.jp/labs/skondo/saibokogaku/ashitahadocchida.html

コラム、おもろい、ジンクピリチオン効果が好き


・かわひらさんの数学講義サイト
http://www.math.nagoya-u.ac.jp/~kawahira/courses.html

いっぱい講義資料おいてある。ステキ


・たまるさんのサイト
http://www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~tamaru/

数学の講義資料がそこそこ


・ポワソン分布導出
http://www012.upp.so-net.ne.jp/doi/biostat/CT39/poisson.pdf

二項分布からポワソン分布の導出過程


・Quizlet
http://quizlet.com/

単語覚えるやつ(雑


・文部科学省のアレ
http://sci-tech.ksc.kwansei.ac.jp/d_biosci/cross-talk/index.html

クロストークってかっけえwwと思ってブクマいれた研究のウェブサイト


・数理生物学会
http://bio-math10.biology.kyushu-u.ac.jp/~jsmb/

学会ですね


・q-bio
http://q-bio.jp/wiki/Main_Page

定量生物学の会のサイト。勉強会の資料とか置いてくれてて勉強になる


・Qbic
http://www.qbic.riken.jp/japanese/index.html

Qbicや。素敵なヴィジョンを掲げてる研究所


・イロモノ物理学者
http://www.asahi-net.or.jp/~ft1t-ocai/jgk/Jgk/Public/Color/index.html

前野さんの書いた、色物な物理学者たちの紹介


・グラフ理論
グラフ理論

まんまやな。グラフ理論のpdf


バイオインフォマティクス | 入門編・基礎から始める生物情報工学,タンパク質立体予測,オミクス解析,生物データベースの紹介

まんまや(雑


Introductory Infectious Disease Epidemiology

感染についての記事。殺菌とか消毒とか、経口感染とか、言葉の整理


ビジュアル生理学|アニメーションで学ぶ人体解剖生理学!

まんまや← いいサイトです。動く生理学


ニューラルネットワーク

うん、そのまんまです。


オートポイエーシスの黒板(Blackboard of Autopoiesis)

オートポイエーシスがまたでてきやがった!


生命科学教育シェアリンググループ/メインメニュー


Cell

the cellのまとめが置いてある!


生物学基礎トップページ

わかりよい


Khan Academy

なんかよくわからんけど良さそうだったからブクマ。これどんなサイトか教えて←


prolog
wakayama prolog

prologをやろうと思っていた時期もあるわけです


ハンバーガー統計学にようこそ!

これはいいよ!!楽しく統計が学べる


Learn Japanese on the Web

ネットで知り合った外国人が日本語学びたいとかいってたから


距離空間の位相
和歌山 位相空間
位相空間の基礎概念

位相空間のpdf。基礎概念のやつが丁寧でいいかな


群論入門これだけ
群論

群論や←


理系インデックス

結構いろんなことをまとめてる。数学物理化学生物・・・なかなかすごい


ライフサイエンス 新着論文レビュー

生命科学の論文レビュー。面白い論文が多くて楽しい。


2013年3月16日土曜日

いろは に ほへと 更新

です。
ほへと(問題集)のほうがスピード落ちてきた…。語彙が足りないよとっつぁん…。
§13現在で、153個のgismuが学べるという良い感じの問題集になっております。
大体いろはの巻末につけたgismu集が400語くらいなので30%くらいか。
いやそれでも足りないのは分かっているんですけどねえ…。
しかし問題を解きつつ文法事項を確認しつつ153個覚えれたら儲けものだと思うわけです。

そーなんですよ、問題がですよ。

心態詞の例文が少ない!(というか無い!)
これはなんとかしないとだがしかしスペースが足りないのだよ

lujvoのお話ももう少しした方がいい気がしてきたしなあ…しかしlujvoに関しては.ei mi cilre なわけで


ともかくまたコメントくれると嬉しいです。

https://sites.google.com/site/lekumfapelacogas/tanxe


P.S. そうそう。また冠詞のとこ改変したんだよなあ。
なんか上手い具合に書けない。というか書いてる記事をあまり見ない。
結局群と集合の違いについて明確に説明したテキストがないんだよなあ…。
いろはが初めてでありたいけど、その前に多分miのボキャを増やすべきなんだろう あはは・・・

2013年3月10日日曜日

ロジバンいろは

ロジバンエッセンシャルver2.0、改め、ロジバンいろは できました。

https://sites.google.com/site/lekumfapelacogas/tanxe

観察文

観察文に関してはなんかこう、なんとも言えないですねえ

観察文と言うだけのことはあり、「観察」がキーワードなのは確かです。
テキストによって、なぜか2つの「観察」があります。

①聞き手に観察することを促す
②話し手が観察している(目前にしている)ことを言う

lo klama cu bajra = 車が走る を例に見てみます。

 観察文は1位のsumtiを省略することにより作ります。

 これはなぜかと言いますと、1位のsumtiは主格のようなものであり、sumtiの中でも特に重要なものであるからです。これを省略する、いや、「環境に投げ出す」ことで、bridiはその意味を維持します。つまり、観察文を聞いた人は、「環境から1位なるsumtiを探す」ことになるわけです。環境を探す、これが「観察」です。なので、観察文は聞き手に観察を促す(①)わけです。
 なので bajra は「(ほら、見て)走ってる」と言った意味合いを持つわけです。

 もうひとつの立場として、1位のsumtiが書かれていないとき、そこにはzo'eが意図されています。
zo'eとは、話者がそのsumtiについて、あまり重要でない/明らかなものとして感じているものです。
主観的明白性の根拠として一番強いものはやはり、「今そこにある」ということです。「そこにあるのだからわざわざ言う必要はない」という論理です。故に観察文は話し手が観察している際に発生しうる(②)わけです。

 さて、この2つの観察は結局のところどちらも起こらざるを得ないように思われます。
 ①として使う場合、「相手に見て欲しい」ためにbridiの1位をzo'e(明らかだよ)に変えます。
結果、「私が見て明らかなもの」が1位となり、②な観察も出てきます。①の観察を目的にし、②の観察をその手段としたわけです。
 ②として使う場合、「私が見て明らかなもの」が1位であるのでzo'eが使われるわけですが、この明白性はあくまで主観的なものなのです。聞き手は何のことか分からないわけです。その結果、環境探索に乗り出さねばなりません。②の観察を原因として、①の観察が結果として現れるわけです。

 このように、観察文が使われる際は必ず①②両方の観察が行われます。

 自然言語ではこの観察文のようなものは、主に名詞のみを発することで行われます。
 「どろぼう!」と隣を歩いていた友人が叫んだとき、あなたは「泥棒なんてくそくらえだ」なんていう泥棒の話をいきなりしだしたとは思わないはずです。むしろ、「見ろよ泥棒だ」というメッセージを受け取るはずです。これは①の観察文ですね。
 「車!」と傍にいた小さな子が叫んだとき、その母親は「あの車は高くて買えないよ」なんて言わないわけで、結局その子は単に「車(が私には見える)」ということを主張したにすぎません。なので、「そうだね、車だね」くらいの返答しかしないはずです。その子は別に車について議論したいわけでなく、単にそこに車があったことについて述べたかっただけだからです。これは②の観察文です。

 ここで、自然言語とロジバンを対比したとき、自然言語は「名詞/項」を、ロジバンは「selbri/述語」を観察文の語として使うという、少しの違和感にとりつかれます。
 これに関していえば、この問いを考えることで解決できるかもしれません:

自然言語の観察文は、本当に純粋な「名詞」を発しているものなのだろうか。

 ロジバンでは「karce」と言えば、「車のようなもの」というような述語的名詞な発言になります。自然言語でも、名詞を使ってそれが行われているのではないでしょうか。さっきの子の叫んだ「車!」というのは「車!」でなく「車(のようなもの)!」なのではないかということです。
 前述のとおり、観察文は主観的明白性を以て発されます。この主観性がポイントで、あくまでその叫んだ語は「話者にとってのみ明白」なのであって、実をいうと「それが実際にそうなのか」は議論されていないわけです。
 「どろぼう!」と叫んだ友人は単なる早とちりで、急いで取引をし終えて走っていたサラリーマンが、すれ違いの買い物帰りのおばさんとぶつかり、卵を割ったが構わず走り、それをおばさんが咎めようとしていた光景、なのかもしれません。
 こういったことから、自然言語で使われる観察文の「名」は、そういった意味で述語的であると考えられるわけです。


2013年3月9日土曜日

結構完成してきたとおもう

完成と打とうとして間制が出てくるくらいにはこのパソコンでロジバンをしている←

ロジ日辞書からgismuを240語くらい抜き出して補遺にぶちこみました。
あと、ROI類も補遺にちょろっと。
あと描きたいことといえば~、有用なsumtcitaかなあ。
んで心態詞の部分も例文をもう少し付けたい

とりあえず練習問題でもつくろかなとかおもてる

2013年2月26日火曜日

冠詞をもう一回

ツイッターでありがたきアドバイスをもらいました。
冠詞(特にlo)の内外数量詞の意味が変わってきてるんですね、
というかloの意味が違ってきている。

参考サイト:BPFK Section: gadri
※ちなみにgadriは冠詞という意味です

lo の意味するところは、generic ― 総称的 ということですね。

でもこれ日本語話者なら、loを「単なるsumti化演算子」と見てやったほうが分かりやすいかなと。

「犬は動物だ。」 の「犬」は単なる名詞ではあるわけですが、
意味合いとしては総称「犬というのは」であります。

訳語としてはfit ― ~というようなもの ― lo gerku は「犬というもの」になります。

一方でleはspecific ― 特定的 と以前と意味は変わらず、
訳語としては scribe as ― ~と記述されるようなもの/~と(話者が)思っているもの であり、
自然な日本語としては「その~」です。

ここに、さっきのloを単なるsumti化演算子と見てやるほうが分かりやすいというのがあります。
日本語だとspecificでない限り、冠詞(っぽいもの)をつけないわけですよ。
(強いて言えば「とある」とかつけますけれど、またニュアンスが違ってきますよね?)

結局、loは「訳さない」のが適当な気がします。
これが一般的な自然言語だと「訳さないとはどういうことだ」と違和感があるように思えますが、
ロジバンにはそもそも訳さない語なんてざらにあるわけで(終端子とか)、
loがいまさら「訳さないほうがいい」と言われたところで、その論はすんなり入るはずです。

それこそ、冠詞という固定観念を拭いさるべきでして、最終的に
leやlo(LE類)はbrivlaをsumti化する演算子であり、その際に付加される意味合いによって使い分けが行われる。loは最も「ピュア」な演算子であり、そこに何の意味合いもこめず、ただsumti化するのみである。leは「主観的」な演算子であり、そこに「自分がそう思うような/そう(私が)記述するに十分な」という意味合いを込める。
くらいのほうがキレイな気がするわけです。

P.S
あと、LE類によってsumti化されるのは、brivlaなのか、selbriなのか…?
selbriってのは主文の述部を言うんじゃないのか?ここらも少し曖昧でござる。


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LE, LA
lo [PA] brodabrodaであるような[PA個の]もの
le [PA] broda私がbrodaらしさを表現するような[PA個の]もの
la [PA] broda私が『broda』という名で呼ぶ[PA個の]もの
lo PA sumtisumtiのひとつであるようなPA個のもの
le PA sumti私がsumtiらしさを表現するようなPA個のもの
la PA sumti私が『PA sumti』という名で呼ぶPA個のもの
loi [PA] brodabrodaであるような[PA個の]ものからなる群
lei [PA] broda私がbrodaらしさを表現するような[PA個の]ものからなる群
lai [PA] broda私が『[PA] broda』という名で呼ぶ[PA個の]ものからなる群
loi PA sumtisumtiのひとつであるようなPA個のものからなる群
lei PA sumti私がsumtiらしさを表現するようなPA個のものからなる群
lai PA sumti私が『PA sumti』という名で呼ぶPA個のものからなる群
lo'i [PA] brodabrodaであるような[PA個の]集合
le'i [PA] broda私がbrodaらしさを表現するような[PA個の]集合
la'i [PA] broda私が『broda』という名で呼ぶ[PA個の]集合
lo'i PA sumtisumtiのひとつであるようなPA個のものからなる集合
le'i PA sumti私がsumtiらしさを表現するようなPA個のものからなる集合
la'i PA sumti私が『broda』という名で呼ぶPA個のものからなる集合