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『四次元が見えるようになる本』☆5

こんな僕にも「四次元」が見えるようになった気がします。あと、四次元の性質をきちんと理解して四次元ポケットを考えた藤子不二雄マジすげぇということが分かります。あの世やパラレルワールドは「同じ四次元空間内の他の三次元空間」、タイムスリップとか幽霊見ちゃうみたいなやつは「同じ四次元空間内の他の三次元空間と偶然つながった」って考えると腑に落ちる気がします。

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この本を読むとわかること

四次元空間とは何なのか

  • 「4つ目の軸」は時間軸とは限らない
    • 時間軸を4つ目の軸にする場合を「四次元時空」と呼び、「四次元空間」の一部分という位置づけ
  • ドラえもんに出てくる2つの四次元
    • タイムマシン:四次元時空
    • 四次元ポケット:四次元空間

四次元空間で何ができるのか

  • 三次元空間のx・y・z軸に直交する軸が四次元空間の「4つ目の軸」
  • 平面の二次元空間を高さ(z軸方向)に平行移動すると三次元空間になるように、三次元空間を平行移動したのが四次元空間
    • 二次元空間に住んでいると三次元空間が知覚できないように、三次元空間に住む我々には四次元空間を知覚できない
  • 我々の住む三次元空間を四次元座標で定義すると(x,y,z,0)
    • 「4つ目の軸」の座標が0である4次元座標=三次元空間
    • この考えを拡張すると、「四次元空間にはすべての三次元空間が含まれる」ということ
  • 四次元理論から見ても正しい「四次元ポケット」
  • 四次元空間から見た三次元空間

四次元空間に存在するもの

  • 一次元の線分→二次元の正方形→三次元の立方体→四次元の超立方体
    • 増えた次元方向に図形を拡張するイメージ
  • 四次元空間における「超立方体」の特徴
    • 16個の頂点を持ち、8個の立方体で構成
    • 展開図は三次元!
  • 三次元空間における「正多面体」に相当する四次元図形が「正多胞体」
  • 四次元空間に浮かぶ「丸い宇宙(三次元空間)」
    • 二次元空間にとっての「果てのない宇宙」は三次元空間でないと作れない「メビウスの輪」
    • 四次元空間でないと実現できない閉曲面(果てのない宇宙)が「クラインの壺」

四次元空間で遊んでみよう

  • 四次元空間であれば可能なSFの「ワープ航法」
  • 電子がエネルギーの壁をすり抜ける量子力学の「トンネル効果」のような、三次元空間におけるすり抜け・瞬間移動が四次元空間では可能
  • 四次元空間で撮る写真は「立体」

四次元空間をどうやって見るのか

  • 紙と鉛筆で四次元空間を見る方法

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ベストビュー(過去1カ月)

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編)【Day 4:卒業式】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。4 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。

『九龍城探訪 魔窟で暮らす人々 - City of Darkness』 ☆4

魔窟とも言われた香港の九龍城の住人へのインタビューや、在りし日の写真集。香港の本土返還に伴い取り壊されてしまっているけど、その怪しさに妙に惹かれるのです。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day1:ボストンへ】

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day0:渡米前にやっておくこと】

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day3:終日観光】

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day5:帰国】

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『女たちの王国 「結婚のない母系社会」中国秘境のモソ人と暮らす』☆3

雲南省と四川省の境にある「世界で最後の母系社会を営むモソ族」の社会に入り込んだ中華系シンガポール人女性の手記。結婚という概念がない・一夫一妻制でもないなど、父系社会が当たり前の我々にはイメージしづらい世界ですが、命をはぐくむ女性を中心とした母系社会のほうが生物としては正しい在り方なのかもしれません。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第3回】ソムリAI ~ニューラルネットワーク編~

AI(機械学習)やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク(Neural Network)」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第4回】ソムリAIの改良(正規化)

ソムリAI(ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」)はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60%程度の精度 でした。 改良その1:正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 (規則性が無くランダムなように見える場合) に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI(University of California, Irvine:カリフォルニア大学アーバイン校) http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i

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Malaysia Quarantine Premium Package 【番外編】Malaysia赴任記 隔離ホテル情報

Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。

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『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』 ☆5

一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「Deep Learning for GENERAL (通称G検定 ) 」 の公式テキスト 。 ディープラーニングについて1冊で網羅的によくまとめられているので 、 ディープラーニングの入門書としてもおすすめです 。 ついでに勢いで資格も取ってしまいました 。 AI人材への第一歩なのです 笑