前野先生のサイコロ二つの話、多分間違い
Retweeted by 前野[いろもの物理学者]昌弘
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前野先生のサイコロ二つの話、多分間違い
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「こっち」か「あっち」かは、サイコロの①の中の1〜100の違い(1が「こっち」で100が「あっち」)に入れてはいかんだろうか??
「どこに局在してるか」という情報も「同一視することで消える自由度」に入っていると思えば同じ話になるのでは。
https://twitter.com/gejiqmq/status/1214264288929443846…
https://twitter.com/gejiqmq/status/1214276500683288577…
posted at 08:58:20
@incompetent_exp まさに「粒子の局在」で↓のような類題があるのを思い出したのが、元々のtwのきっかけ
【画像】では、古典粒子とボース粒子で確率分布が大きく違うように思えるが「左側にいる状態」も実は左1〜左100のような多くの状態を同一視したものと考えて計算すると確率分布はそんなに変わらない。 https://pic.twitter.com/dHlImsmzdO
posted at 09:15:20
@incompetent_exp 「左側」と「右側」にそれぞれN個の状態があるとして数を数える。古典粒子なら【画像1】、ボース粒子なら【画像2】。Nが大きいと確率分布はほぼいっしょ。
フェルミ粒子は読者の演習にゆだねる(←決り文句) https://pic.twitter.com/pVnKJOaTFw
posted at 09:21:46
@incompetent_exp まさに「粒子の局在」で↓のような類題があるのを思い出したのが、元々のtwのきっかけ
【画像】では、古典粒子とボース粒子で確率分布が大きく違うように思えるが「左側にいる状態」も実は左1〜左100のような多くの状態を同一視したものと考えて計算すると確率分布はそんなに変わらない。 https://pic.twitter.com/dHlImsmzdO
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retweeted at 09:30:37
@incompetent_exp 「左側」と「右側」にそれぞれN個の状態があるとして数を数える。古典粒子なら【画像1】、ボース粒子なら【画像2】。Nが大きいと確率分布はほぼいっしょ。
フェルミ粒子は読者の演習にゆだねる(←決り文句) https://pic.twitter.com/pVnKJOaTFw
Retweeted by 前野[いろもの物理学者]昌弘
retweeted at 09:30:40
なんで、この@は自分の発言にコメントしたのに他の人へのリプライにもなっているの???と悩んだ。自分の行動を思い出すに、「通知」欄で「RTしている人がいるな」と思ってそのRTを見た状態からコメントすると自分へのコメントでも「巻き込みリプ」しちゃうのね。。。。 https://twitter.com/irobutsu/status/1214339700128804865…
posted at 09:33:15
公開講座が終わったのにプロフィール固定コメントを更新してなかった。というわけで今、出前授業の宣伝に変更。 https://twitter.com/irobutsu/status/1026029621299441664…
posted at 09:44:41
一体、日本で何人の人が「言うても聞かんかったやないかい!」と切れていることやら
↓
萩生田文科相、職員に「直言してくれれば…」 民間試験:朝日新聞デジタル https://www.asahi.com/articles/ASN174J0BN17UTIL01F.html…
posted at 22:02:56
発言の最後には「知らんけど」
#正しいSNSマナー
知らんけど。
posted at 23:02:35