量子力学に「観測問題」は存在しない｜Masahiro Hotta
前世紀には観測問題を論じる人が多かったのですが、標準的な量子力学にはそのような観測問題はなかったことが現在では分かっております。例えば以下のように理解されています。 （１）波動関数の収縮について: 量子力学は情報理論の一種であり、波動関数は古典力学の粒子のような実在ではなく、情報の集まりに過ぎません。測定によって対象系の知識が増えることで、対象系の物理量の確率分布の集まりである波動関数も更新されるのが波動関数の収縮です。 「系を観測をすると、その波動関数（または状態ベクトル）は収縮し、その変化はシュレディンガー方程式に従わない」と聞いて、前世紀の「観測問題」に目覚めてしまって、「波動関数とは？収縮とは？」と懊悩してしまっている物理学徒は、まず箱の中の古典的なサイコロの目の確率を考察してみて下さい。 各目の出る確率は1/6で、一様分布でしたが、箱をとってサイコロを観測して3の目が出ていれば、
有機農家がみた『ダンジョン飯』のゴーレム農法｜豊吉隆一郎
ダンジョン飯の第8話「キャベツ煮」では登場人物のセンシがゴーレムを使って野菜を作っている様子が描かれます。 この回はダンジョン飯のテーマである「食うか食われるか、そこには上も下もなく」という世界とはちょっと違う特殊な回でした。 それを有機農業をする農家である私がみたらどうだったかをお伝えします。漫画は全巻、アニメも今までの回を見ている状態でお伝えします。 ゴーレム農法の考察全体的にさすがというべきかとても細かいです。例えば次のコマ ダンジョン飯 単行本2巻 P14まず、雑草を抜いています。農業の基本です。 雑草を抜くのは土の栄養をとられないようにしたり、雑草により作物への日光が遮られないようにするためです。そして抜いた雑草を土に戻すのは肥料になるからなのですが、わざわざ乾燥させているのが少し専門的だと感じました。なぜなら乾燥させないと分解が遅くなり、土に戻した効果が薄くなるということがある
北村弁護士が「松本人志の裁判」過去の判例に基づき分析 「すげえ分かりやすい」「なるほど」「納得した」 - スポニチ Sponichi Annex 芸能
北村弁護士が「松本人志の裁判」過去の判例に基づき分析 「すげえ分かりやすい」「なるほど」「納得した」
大谷の後払い・贅沢税回避問題について解説する
アメリカで大谷の契約が叩かれている問題について簡単に。 大谷翔平の『97％後払い契約』にアメリカ人ブチギレ、大谷を批判する声も（海外の反応） https://kaikore.blogspot.com/2023/12/97.html 贅沢税についてMLBでは戦力均衡の観点から「総年俸が一定の金額を超えた場合、金を徴収して機構に収める」という仕組みがある。 かなり複雑なので、詳しく知りたいかたは下記推奨。日本語で書かれたウェブ文書の中でたぶん一番詳しい。 MLBの贅沢税計算の仕組みを解説 https://felix-llc.com/what-is-luxury-tax-in-2023/ 大谷の契約がなぜ叩かれているのか本来払うべき贅沢税を圧縮し、戦力均衡を傷つける行為であるとされるため。 具体的には、贅沢税を算出する際にインフレ率を考慮し、後払いの分は現在価値に換算して払うためというルールがあ
ナメやがってこの型ァ!!超イラつくぜぇ～～～～～ッ!!
const colors = ["赤","青"] as const; type Colors = typeof colors[number]; //"赤" | "青" typeof colors[number]･･･ってよォ～～～～～ typeofはわかる。スゲーよくわかる TypeScritの世界では、typeofで変数から型を作れるんだよなァ だがnumberってのはどういう事だああ～～～～っ!? 配列にnumberを渡せるかっつーのよ───────ッ!! ナメやがってこの型ァ!! 超イラつくぜぇ～～～～ッ!! 解説 これはよォ 「Lookup Type」ってやつらしいぜぇ たとえばよォ 👇みたいに書くとPerson型からプロパティの型を取り出せるよなァ～?? type Person = { name: string, age: number } type name = Person
宮台真司さんのトリチウム生物濃縮デマにガチ化学研究者さんが反論・解説
神崎星辰 @chiee007 たぶんメチル水銀とかとのアナロジーで考えておられて悪意はないのだろうが、生物濃縮という現象に対する浅い理解含めて、ちょっと世間的にデマとなっては危ないので専門的見地から下記スレッドにコメントします。 twitter.com/miyadai/status… 2023-09-03 16:12:01 宮台真司 @miyadai 貴殿は有機結合トリチウムを見逃している。生体内でトリチウム水のままなら短時間(４日以内)で代謝されて生体濃縮の機会がないが、それを構成するトリチウム原子が有機物(蛋白や脂肪や核酸)と結合すると生体内に長く留まる間に（大部分は生物半減期40日で一部は1年）捕食されて生体濃縮されうる。 有機結合化のメカニズムは水素置換。植物の光合成過程や動物の消化過程で、有機物内の水素原子が他の水素原子に置換されるので、トリチウム原子にも置換される。このメカニズ
ロシアの謎の音楽「メイドコア」
これは「Maidcore（メイドコア）」と呼ばれる音楽ジャンルで、近年YouTubeなどネットで徐々に注目を集めています。 これらの音楽は一体どのようなもので、どのようにして生まれたのでしょうか。 この記事では「メイドコア」について、下記の順番で説明していきます。 始まりは日本だった 1. メイドコア誕生の歴史 「メイドコア」のメイドの起源は、日本の「ふたば☆ちゃんねる」まで遡ります。 2001年に掲示板「2ちゃんねる」の閉鎖騒動が起きた時、その避難所として作られた画像掲示板が「ふたば☆ちゃんねる」です。 元々は避難所だったのが、独自の文化を形成し、発展していきます。 ここでは複数の掲示板が存在し、特に人気なのが「二次元裏＠ふたば」、通称「虹裏」。 その虹裏で、2004年に「メドイさん」と書かれたメイドの絵が貼られます。 全てはここから始まった やがて彼女は「めどいさん」として、「面倒くさ
マンガ博士の俺が名作を３行で解説する。
ドラえもん ひみつ道具で問題解決 ゴルゴ13 拳銃で問題解決 美味しんぼ 料理で問題解決 島耕作 セックスで問題解決
「おもしろいミステリとは何か」を語るなら、まず「ミステリとは何か」を..
「おもしろいミステリとは何か」を語るなら、まず「ミステリとは何か」を定義する必要がある。私は以下のように定義をしている。 序盤に大きな謎が出てくる。登場人物がその謎を解く過程が、そのままストーリーとなっている。 「倒叙ミステリ」のように犯人側が殺人を犯す心理を描いていく作品もあるのだが、本エントリではとりあえず上記の定義を厳密に適用し、倒叙ものはミステリではないとする。また東野圭吾『容疑者Xの献身』のように、犯人側と探偵側の視点が入り混じり、その構造自体が読者へのサプライズになるような高等テクニックを用いた小説もあるのだが、こういうものも一旦ミステリではないとする（古いミステリファンならご存知だろうが、実際に『容疑者Xの献身』が本格ミステリなのか否かで、大議論が起きましたな）。 面白いミステリとは何かミステリとは〈謎を追う構造を持つ物語〉である。その謎には、大きく分けて二種類がある。〈人間
五次元チェスのもう少し詳しい話 - 小文化学会の生活
五次元チェス、あるいは5D Chessというゲームがある。正式には5D Chess With Multiverse Time Travelという名前だ。 2020年の7月にリリースされたこのゲームは、日本語でもいくつかの紹介記事*1*2*3*4 が書かれ、Twitterでも何度か見かけた記憶があるので、それで知った人も多いのではないだろうか。 おそらく、ほとんどの人はこのゲームのコンセプトを知って面白いなと思い、しかし、それだけだっただろう。数％の人は購入を検討したかもしれないが、実際に購入したのは私のようなよっぽどの物好きだけに違いない。 これはいたって自然な流れであり、ネットではよくある話だ。しかし、実際に購入して遊んでみた結論として、このままで終わらせるのは少しもったいないなと私は思った。だから今この記事を書いている。要するに、この記事の目的は、もう少し詳細に五次元チェスを紹介するこ
「可愛くてごめん」のキャラは何者なのか
可愛くてごめんのキャラはアニメ「ヒロインたるもの！」などの登場人物だ。 そして、あの曲やMVはそのアニメの非常に大きなネタバレになっている。まどかマギカのマミや「止まるんじゃねぇぞ」並のネタバレ状態で流行っている。 MV内であのキャラは地雷系の格好と眼鏡の制服の格好をしているが、アニメ内ではずっとその2人が別人として描かれていて、同一人物だと判明するのは全12話中の11話目だ。 あなたがMVを見たことがなく眼鏡の制服姿を知らなかったとしても、あの地雷系のキャラがあの声だと知った時点でネタバレになる。 これは「時のオカリナのネタバレをみんなスマブラで知っている」状態に近いが、ネタバレのストーリー上の深刻度はヒロインたるものの方が大きい。ネタバレのストーリー上の深刻度は「猿の惑星やシックスセンス ＞ ヒロインたるもの ＞ 時のオカリナ」である。 ヒロインたるのものの解説ヒロインたるものは男アイ
アルカリ洗剤をアルミ缶に入れて爆発の解説
西新井駅切符売り場でアルミ缶が爆発して女性が怪我をしたという事故。やらかした中国人が逮捕されたが、実はこの事故は度々起こっている。 https://www3.nhk.or.jp/shutoken-news/20230509/1000092245.html 有名なのは数年前に地下鉄日本橋駅で乗客の荷物が破裂してガスが発生、機動隊や消防が出動して駅ごと閉鎖、電車は不通になった事件があった。 今次の事故でも爆発なので警察は念の為にG事案（広域ゲリラ事件）として捜査を行うが、コーヒー缶爆発と来たら業務用洗剤ちょろまかしによる爆発に決まっている。 やってる事は馬鹿であり、よくわかってない馬鹿が扱えないような仕組みになってるのだが、ルーズな会社が多くてこの手の事件が起きてしまう。しかも時限爆弾みたいに当初は大丈夫なのに時間が経ってから事故になるという仕組みがあるのだ。 だからその辺をちょっと解説するよ
WebRTC を理解するためにカメラ映像を送るだけの最小実装を探る
GW なんも予定がなくてブログ書くかソシャゲやるか昼から酒飲むしかやることがないです。だから予定があったら使っていたであろうお金でソシャゲに課金したらめちゃくちゃ強くなりました。やったー。友達にはドン引きされましたが、GW に予定がある人よりかは節約できていると思います。そんなソシャゲもやることなくなって暇なので酒飲みながらブログを書きます。今日は WebRTC です。 免責 筆者は RFC を読んでいません。これは「そもそも WebRTC それ自体 の RFC なんてものは存在しないもんね〜」という意味でなく、ICE や SDP の RFC すら読んでいないという意味です。そのため WebRTC そのものの解説として読むと良くない表現が含まれるかもしれません。ただし自分が WebRTC でカメラ映像を送る実装を動作させ、そのコードの解説という点では間違ったことは書いていないはずです。動作
花札における「菊に盃」とかいう壊れ性能KYクソカード
花札に狂っている。 もともと正月に家族でやったり龍が如くのミニゲームを本編そっちのけでやったりするぐらいには好きだったが、アプリでネット対戦をするようになってから完全に狂ってしまった。 やっているのは先月か少し前ぐらいに出た「えとはなっ」というアプリで、美少女のガワを使って「こいこい」の対人戦を１試合５分ほどで遊べてしまう。花札をやる前にハマっていた雀魂と比べるとより対戦時間がコンパクトで、だからこそどんな隙間時間にも遊べてしまい、危険である。事実、私は先週からの余暇時間をほとんど花札に溶かしている。いや、ここのところはもう花札をやる合間に人生をやっていると言っていいだろう。 そもそも花札は中毒性が高いのだ。麻雀と同じく、運の要素が強いながら戦略次第で勝率を微増させられるため、熟練者にも初心者にも楽しみ甲斐がある。 ４枚１組の同柄の残り枚数を見て自分の手札が何とセットになっているかを考えた
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ
GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualization
全３回のシリーズパート２の本記事では、GPTの能力と可能性をAttention/Transformerの仕組みをふまえて考察します。 というつもりでしたが、凄く長くなってしまったのでパート2は以下の3回に分けようと思います。 （2.1）各技術の定性的な説明（本記事） （2.2）Transformerのアルゴリズム詳細 （2.3）GPTの能力と可能性について 2.1 各技術の定性的な説明 自然言語の構造を考えてみる まず我々が使う言語についてちょっと振り返るところから話を始めましょう。 文や文章は、おおもとのデータである文字から始まって、単語、文節、句、節、文、文章、さらにその上の意味、という風に階層的な構造を持っていると我々は概念的に認識してますよね。 構文の階層 そして、各階層や階層間には、文法や語法といった言葉のルールがあります。 深層学習はその名の通り、層を深くしたニューラルネットワ
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？？「この丸い穴の跡はどうして高さがズレてるんですか？揃えた方が見た目が綺麗なのに。」→専門家による解説が次々と集まる
「NAT」「NAT越え」「NATタイプ」ってなーに？
早刷り解説委員会でごめん
【閲覧注意】巨大すぎるヒルが展示されていたが、飼育員さんの解説文にゾッとすることが書かれてた「愛が深くて怖い」
