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2022年08月11日(木)149 tweetssource

1時間前

@S96405539

やさひふ|皮膚科専門医|医学博士|Lumedia編集長@S96405539

なお、アトピーではステロイド外用薬による治療法が基本になります。

「ステロイドは怖い」と感じる方もいらっしゃるでしょうが、適切に使えば有効かつ安全です。

また、専門医の指導下でただしく使えば、徐々に減量可能になることが多いので、まずはご相談頂きたいです。
mobile.twitter.com/S96405539/stat

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retweeted at 22:41:15

1時間前

@S96405539

やさひふ|皮膚科専門医|医学博士|Lumedia編集長@S96405539

食事療法でアトピーが解決するなら私も嬉しいですが、既に2764名の子供を対象とした研究で、

「子どもに与えた食事中の“オーガニック食材”の割合」と「その後に皮膚炎などのアレルギー症状を発症する割合」には関係が見られない

と報告されています。ダイスケ氏の思いつき通りにはいかないようです。 pic.twitter.com/v4t0xUAudm

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retweeted at 22:41:03

1時間前

@LingkoNIKI

ニケ@LingkoNIKI

女性医師用白衣のポケットが小さいというお医者さんの呟きに「ポケットくらい自分で縫いつければいい」というお返事がついてるけど、みんながそれやってたらいつまでも市販の白衣のポケット大きくならないよ。

男医だけ縫わなくていいのに、ってのもあるし

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retweeted at 22:38:08

1時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#Julia言語

JuliaからSymPyを使って、

z + z² + z³ + z⁴ + z⁵ + z⁶

のn乗を計算して場合の数を求めて確率をプロット。

この母函数の方法は中高でネタにできる可能性あり。n=4位までならやる気になれる。

ついでに中心極限定理による正規分布近似も同時プロット。

github.com/genkuroki/publ twitter.com/dannchu/status pic.twitter.com/Xajp0pOjsY

posted at 22:28:45

2時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#Julia言語 私もやってみた。

私はずるをして確率分布のパッケージを使ってしまいました。

そのパッケージのドキュメントは

 確率分布のギャラリー

になっていて勉強になります。

juliastats.org/Distributions.

github.com/genkuroki/publ twitter.com/dannchu/status pic.twitter.com/yH5rn0NAoo

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 21:03:49

3時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 あと、統計の専門家(統計の実践家を含む)であれば、単一の帰無仮説のP値を計算しただけで重要な決定(コインには細工がしてあると判断することなど)をしてはいけない、ということを知っているはず。

学習指導要領解説の当該部分を書いた人はどう責任を取るつもりなのだろうか?

posted at 20:46:18

3時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 イカサマだという判断を有意水準5%でするのは危険だと思うのだが、それが実質有意水準10%ならば論外だろう。

そもそも明瞭に両側検定になっていない説明になっている時点でアウト。

posted at 20:42:26

3時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 P(n ≥ 61) ≈ P(Z ≥ 2.2) の側しか計算せずに、反対側にずれる確率 P(Z ≤ -2.2) の側を計算していないので、データの数値を見た後に検定の向きを決めるなんちゃって片側検定のP値の計算になっている。

これだと、有意水準5%は実質有意水準10%になる。ザル検定。

www.mext.go.jp/content/140707 pic.twitter.com/vgvoTIrybx

posted at 20:40:33

3時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 学習指導要領解説では、有意水準5%の片側検定で「このコインには細工されている」と考えることが妥当であると判断してよいことになっていた。

どうしてこうも非常識なことを書けるのだろうか?

有意水準5%のしかも片側検定でイカサマだと判断されちゃあ、たまったもんじゃない。 pic.twitter.com/UCxnGATYbm

posted at 20:21:16

3時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 高等学校の学習指導要領解説の数学Bの関連部分を見た。

扱う確率分布は

* ベルヌイ分布とその標本分布と二項分布
* 正規分布とその標本分布

で十分で

* 二項分布の正規分布近似

も扱うと。区間推定と検定についてやるらしい。

これ、大学での半期分の講義の内容にかなり近いんじゃないか?

posted at 20:15:34

4時間前

@cho_kobayashi

小林泉美(囲碁棋士)@cho_kobayashi

赤ハート先でピンクハートを全部取って下さい。有名な手筋を使います。
#張栩 #5路盤 #詰碁 #初級
#ランドセルリメイク #囲碁

ランドセル裏地もそのまま再利用♬リバーシブルで楽しめる碁盤です✨碁石も盤に合わせました💖 #ハートラミーゴ twitter.com/cho_kobayashi/ pic.twitter.com/rXas6Y2zUC

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retweeted at 19:42:07

4時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker 念のための補足。離散分布の統計モデルでは「95%である」を「近似的に95%になる」のように結論を緩める必要があります。

この辺も統計学を教えるときに困ることで、正確な計算ではなく、近似計算が多用されることになり、「近似ってどーゆー意味」と言われるとさらに半年~数年の講義が必要になる。 twitter.com/genkuroki/stat

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retweeted at 19:36:06

4時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker 念のための補足。離散分布の統計モデルでは「95%である」を「近似的に95%になる」のように結論を緩める必要があります。

この辺も統計学を教えるときに困ることで、正確な計算ではなく、近似計算が多用されることになり、「近似ってどーゆー意味」と言われるとさらに半年~数年の講義が必要になる。 twitter.com/genkuroki/stat

posted at 19:35:57

4時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker そして、こういうレベルの数学的理解力が必要なことを知れば、そうでない学生にためにごまかしの説明をするだけで済ます講義が横行しそうなことも想像できると思います。

そしてそういうごまかしの教育を受けた人達が当該専門分野で学位を取って、研究者として活動し始めると統計学の使い方は(以下略)

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retweeted at 19:32:24

4時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker そして、こういうレベルの数学的理解力が必要なことを知れば、そうでない学生にためにごまかしの説明をするだけで済ます講義が横行しそうなことも想像できると思います。

そしてそういうごまかしの教育を受けた人達が当該専門分野で学位を取って、研究者として活動し始めると統計学の使い方は(以下略)

posted at 19:32:18

4時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker 要するに、

パラメータ値θの統計モデル内の標本分布に従う確率変数から計算された95%信頼区間

の数学的に正確な定義を理解している人だけが、信頼区間についてまともに理解していることになります。

だから、大学の講義でも理解してもらうのはつらいです。半年程度の勉強時間で済むのは少数派。

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retweeted at 19:29:07

4時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker 「95%信頼区間が真の値を含む確率は95%である」が正しいと言えるためには、

「真の値」が現実とは無関係であってもよい統計モデルのパラメータ値であり、

「95%信頼区間」はそのパラメータ値=「真の値」の統計モデル内の標本分布に従う確率変数から計算された95%信頼区間でなければいけません。

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retweeted at 19:29:05

4時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker 要するに、

パラメータ値θの統計モデル内の標本分布に従う確率変数から計算された95%信頼区間

の数学的に正確な定義を理解している人だけが、信頼区間についてまともに理解していることになります。

だから、大学の講義でも理解してもらうのはつらいです。半年程度の勉強時間で済むのは少数派。

posted at 19:28:55

4時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker 「95%信頼区間が真の値を含む確率は95%である」が正しいと言えるためには、

「真の値」が現実とは無関係であってもよい統計モデルのパラメータ値であり、

「95%信頼区間」はそのパラメータ値=「真の値」の統計モデル内の標本分布に従う確率変数から計算された95%信頼区間でなければいけません。

posted at 19:26:21

4時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker 「95%信頼区間が真の値を含む確率は95%である」は正しいので、これを否定しようとしている人達は確実にミスリーディングな説明の仕方をしている。

ただし、「真の値」と「95%信頼区間」の適切な意味を理解できないとアウトになる。しかし、適切な意味は信頼区間の数学的な定義を見れば自明になる。

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 19:22:55

4時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker 「95%信頼区間が真の値を含む確率は95%である」は正しいので、これを否定しようとしている人達は確実にミスリーディングな説明の仕方をしている。

ただし、「真の値」と「95%信頼区間」の適切な意味を理解できないとアウトになる。しかし、適切な意味は信頼区間の数学的な定義を見れば自明になる。

posted at 19:22:45

4時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker #統計 そういう日本語による曖昧に聞こえる説明は全部無視した方がよいです。紹介した久保田さんの本も伝統的におかしな説明に毒されています。

「θを含む確率は95%」は数学的には厳密に正しいです。誰も否定できない。確率的に揺らぐのがθではなく、区間の側だということに注意すればよいだけです。 twitter.com/twinklepoker/s

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retweeted at 19:20:10

4時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker #統計 そういう日本語による曖昧に聞こえる説明は全部無視した方がよいです。紹介した久保田さんの本も伝統的におかしな説明に毒されています。

「θを含む確率は95%」は数学的には厳密に正しいです。誰も否定できない。確率的に揺らぐのがθではなく、区間の側だということに注意すればよいだけです。 twitter.com/twinklepoker/s

posted at 19:19:49

5時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker #統計 博士号を持っている研究者達が統計学のイロハのイさえ理解せずに統計学の道具を使っていることを指摘されて批判されるのは自己責任としてよいと思います。自己責任にできないと博士号制度の意味がなくなる。

しかし、高校生の場合には絶対にそうするべきじゃないです。

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 18:58:31

5時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker #統計 各種の学術雑誌には、すでに博士号を持っていると考えられる研究者達が統計学のイロハのイさえ理解せずに統計学の道具を使っていることを示した論文が発表されていたりします。

世界的に統計学教育はひどく失敗しているのだと思う。

その失敗を高校生に対してやってしまうのは非常にまずい。

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 18:58:30

5時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker #統計 博士号を持っている研究者達が統計学のイロハのイさえ理解せずに統計学の道具を使っていることを指摘されて批判されるのは自己責任としてよいと思います。自己責任にできないと博士号制度の意味がなくなる。

しかし、高校生の場合には絶対にそうするべきじゃないです。

posted at 18:58:22

5時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker #統計 各種の学術雑誌には、すでに博士号を持っていると考えられる研究者達が統計学のイロハのイさえ理解せずに統計学の道具を使っていることを示した論文が発表されていたりします。

世界的に統計学教育はひどく失敗しているのだと思う。

その失敗を高校生に対してやってしまうのは非常にまずい。

posted at 18:55:32

5時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker #統計 実際の勉強は非常に大変で、例えば佐藤俊哉さんの1時間の動画の内容をきちんと理解するためには、最低でも半年間以上の勉強が必要だと思います。

例えば、自分で信頼区間がらみのグラフを作れないと理解しているとは言えないと思います。

大学での半期分の講義でもつらい。

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retweeted at 18:51:19

5時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker #統計 実際の勉強は非常に大変で、例えば佐藤俊哉さんの1時間の動画の内容をきちんと理解するためには、最低でも半年間以上の勉強が必要だと思います。

例えば、自分で信頼区間がらみのグラフを作れないと理解しているとは言えないと思います。

大学での半期分の講義でもつらい。

posted at 18:46:40

5時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker #統計 まだ紹介していなかったと思いますが、200万を軽く超える標本サイズであっても偏りまくっていると予測にひどく失敗することに関する有名な例の紹介が以下の場所にあります。

www.stat.go.jp/naruhodo/15_ep
アメリカ大統領選挙の番狂わせ(前編)標本調査における偏り1

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 18:42:09

5時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

@rental_kotadon @twinklepoker #統計 あとこの動画も非常に良いので、みんなに勧めています。

データの取得法と統計モデルの妥当性に配慮していないP値の使い方は(ゆえに信頼区間の使い方も)誤用になることをクリアに説明。

youtu.be/vz9cZnB1d1c
「仮説検定とP値の誤解」佐藤俊哉

この動画は異様に聴きやすい。

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 18:35:06

5時間前

@twinklepoker

swordone@twinklepoker

黒木さんが統計に関して頻繁にツイートしてて、95%信頼区間についてもいろいろな書籍などに書いてあるとこの正しさが怪しいみたいなこと書いてあって、じゃあ何読めば勉強できるんだろうかと悶々。
多分数学Bの統計のとこの説明だとおかしい…んだよね?

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 18:18:36

5時間前

@feynmannnn

ファインマンbot@feynmannnn

「論文を読みました。大体ついていけましたよ」
「ついていけた?誰かについていってるからって正しい道を行ってるとは限らんぞ。自分で演繹しないと。そこで初めて理解できる。そしてやっと信じられるんだ。勿論、いずれ分かると思うがその理論は出鱈目だ。君は全てを鵜呑みにしてるみたいだけどね」

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 18:04:14

6時間前

@rna

?ナょωレよ″丶)ょぅすレナ?@rna

引用元を明示して、引用に改変がないことを保証して、アクセシビリティにも配慮して、なるべく書くのも読むのも簡便に、っていう真っ当な要求を満たそうとすると引用RTになっちゃうんですよ。それをリアルタイムに通知飛ばすアーキテクチャに改変したTwitterが悪いと思う。

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retweeted at 17:19:46

7時間前

@totutohoku

とつげき東北@totutohoku

@mj_arai 「文系的に」定性的に、曖昧な言葉で

「こう読むと……」

と繰り返していても、実力向上は困難か、少なくとも非効率的です。

理系分野での研究のように「仮説を立てて、実際に検証する」ことの大切さは、元祖の『科学する麻雀』(2004)でも主張していましたが、麻雀界にはそうした人材は稀有です。 pic.twitter.com/TGeDiALG3V

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 16:11:23

7時間前

@totutohoku

とつげき東北@totutohoku

@mj_arai 例えば私は、「山に残っている牌を読む」ために、「具体的に、どうやって読むか」をしっかりとモデル設計して(シュンツやコーツ等相手の持っている牌の事前分布を計算)厳密にプログラムで実装しました。

10問出題し、プロやネット上級者多数の38名と勝負し、コンピュータがトップになりました。 pic.twitter.com/9siZYOdlQy

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 16:11:18

7時間前

@totutohoku

とつげき東北@totutohoku

@mj_arai 重要なのは、
・厳密な定義を含む仮説の提唱
・データによる検証
の繰り返しで、自然科学の世界では「あたりまえ」です。

実用性や確実性が割と高い「読み」も存在するでしょう。そうでないものも。

技術ごとに分け、どの程度当たり、どの程度効果があるか検証しなきゃ、昔と根本変わりません。

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retweeted at 16:11:14

8時間前

@MseraOfficial

世良公則@MseraOfficial

国の借金過去最大の1255兆円に 初の1人1000万円超:財務省
ナンセンスな刷り込み

鈴木財務相「大変道のりは険しい財政健全化の目標に向かい引き続き努力を」
緊縮思考財務相の続投

国難にPB重要視緊縮政策が継続する
デフレ30年コロナ禍で困窮した日本
「国力」更に削がれる news.yahoo.co.jp/articles/e2af1

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retweeted at 15:55:12

8時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 この私の提案に従うことが一般的になれば、頻度主義やらベイズ主義というような20世紀の統計学の黒歴史に煩わされることなく、P値函数、尤度函数、事後分布などの異なる道具を一貫した態度で合理的に使用できてかつ解釈もできる人が大幅に増えると思っています。

posted at 15:43:51

8時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 このスレッドでは、P値や信頼区間に関する

⭕️解釈をデータの数値と統計モデル+パラメータ値の整合性(両立性、compatibility)に移行させるべきである

という提案を、P値函数、尤度函数、事後分布の間の関係を明らかにすることによって、尤度と事後分布まで拡張しています。

posted at 15:39:20

8時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 統計学の使用法に関する最新の論文

journals.sagepub.com/doi/10.1177/02

では、P値や信頼区間の解釈を、データの数値と統計モデル+パラメータ値の整合性(両立性、compatibility)に移行させるべきだと提案されています。

このもっともな提案は、現実とモデルの区別を曖昧にする伝統に阻害されています。 pic.twitter.com/VGrbJ0ct4o

posted at 15:36:28

8時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 正規分布モデルを使った平均の信頼区間は、標本平均に中心極限定理が十分に効いていれば信頼できる区間予測になります。

それとは対照的に、正規分布モデルを使った分散の信頼区間が信頼できる区間推定になるためには、標本を取得した母集団分布の尖度が正規分布にほぼ一致していないとアウト。

posted at 15:29:13

8時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 正規分布モデルを使った分散の信頼区間は、実際、多くの場合に信頼できなくなります。標本を取得した母集団分布が相当に正規分布に近くないと信頼できない信頼区間が計算されることになります。

正規分布モデルを使った平均の信頼区間は分散の信頼区間と違って信頼できる場合が大幅に増えます。 twitter.com/genkuroki/stat

posted at 15:25:13

8時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 95%信頼区間の95%は、未知の分布に従う現実の母集団から出て来る数値ではなく、数学的フィクションである統計モデルから出て来る数値なのです。

この点を正直に言わない信頼区間の解説はすべてアウトです。

自分は科学的であると思っている人が、現実とモデルの区別を曖昧にするはずがない。

posted at 15:22:26

8時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 伝統的な解説のスタイルでは、95%信頼区間の95%の意味を

❌母集団からの無作為抽出を繰り返して区間を計算し直せば、95%の区間が真の値を含む

と説明するのですが、「母集団」が現実の母集団なのか、統計モデル内の母集団なのか曖昧になっており、おそらく、現実とモデルを同一視している。

posted at 15:18:55

8時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 どうしてミスリーディングな説明を伝統的にしてしまいがちなのか?

それは、「統計モデルは常に正しくないと考えるべきである」という原則を完全に無視して、現実の母集団分布が統計モデル内の母集団分布に等しいことを仮定して議論を先に進める慣習があるから。

これがとても酷い。

posted at 15:15:57

8時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 だから、分散の95%信頼区間の95%の意味を

❌現実の母集団から無作為抽出を繰り返して区間を計算し直せば、95%の区間が真の値(母分散)を含む

と説明すると誤りになります。

この点については伝統的にミスリーディングな解説を優れた人達までしているので要注意です。

posted at 15:11:54

8時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 例えば、χ²分布を用いた分散の95%信頼区間(2標本の分散の比の場合はF分布)は、正規分布の標本分布モデルを使っています。95%という数値は正規分布の標本分布モデルから出て来る。

しかし、通常、母集団分布が正規分布で近似されている保証はありません。例えば体重の分布はアウト。

続く

posted at 15:11:53

9時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#Julia言語 f(a,b)の定義中の s = zero(a+b) は何か?

zero(a+b) は a+b と同じ型のゼロという意味です。

無駄なa+bの計算はコンパイラが除去。

s = 0 だとsがIntに決め打ちされ、引数の型と合わない可能性が出て来る。

本当は s = zero(eltype(a:b)) とするべきかも。

github.com/genkuroki/publ pic.twitter.com/HwKXDQ6mMn

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 14:42:39

9時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#Julia言語 Juliaでは 、f(10, 20)を、引数の10, 20の型のIntを取得して、その型情報を使って、ネイティブコードにコンパイルしてから実行します。

だから、引数に型注釈をつけなくても、f(10, 20)はf_annotated(10, 20)と同じネイティブコードにコンパイルされることになります。

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 14:42:27

9時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#Julia言語 添付画像を見れば分かるように、引数に型注釈をつけていないプレーンなf(10, 20)と型注釈をつけたf_annotated(10, 20)は完全に同じネイティブコードにコンパイルされてから実行されます。

函数の引数に型注釈をつけても計算速度は改善されません。

github.com/genkuroki/publ pic.twitter.com/Itnpid4eNh

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 14:42:21

9時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#Julia言語 函数の引数に余計な型注釈を付ける必要はないです。つけても計算速度は改善されない。

これ、Juliaを理解するときの最初の関門かも。

添付画像の2つの函数はaからbまでの和を計算します。

f_annotatedの方は引数にIntの型注釈をつけています。

続く

github.com/genkuroki/publ pic.twitter.com/0dtIHsfl2D

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 14:42:17

9時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#Julia言語 その辺が面倒だと感じるなら、

discourse.julialang.org/t/ann-concrete

を使うとよいかもしれません。

struct Foo{Ta, Tb, Tc}
a::Ta
b::Tb
c::Tc
end

の代わりに

using ConcreteStructs

@ concrete struct Foo
a
b
c
end

と書けます。 twitter.com/tsatie/status/

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 14:42:04

9時間前

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#Julia言語 Juliaのありがちな使い方は、引数の型注釈をできるだけ書かずに、引数の具象型が適切に伝搬するように函数を書いて、その函数に引数として与えるデータは型が確定するように気を使う。(Vector{Any}やVector{Real}型の引数を函数に与えない。)

Retweeted by 黒木玄 Gen Kuroki

retweeted at 14:41:51

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