今日は、よくある関数をまとめられたらと。
1．
If ○○○ <> "" Then
実行したい文
End If
2．InputBox
これは、関数の中で引数を得るときに重宝します。
Dim s As String
Dim t As String
s = InputBox("表を作りたい初めのセルを入力してください")
t = InputBox("元の表の初めのセルを入力してください")
Call F1(s, t)
このように表示され、引数などを得ることができます。
エクセルVBA 雑記メモ
- SUBとFunctionのちがい
簡単には、返り値があるかどうからしいです。（Subはない。main関数的な） さらには、Functionのほうは返り値があるために、セルに
＝自作のFunction(引数１，引数２，・・・)
とすることで、デフォルトの関数と同様に使うことが可能。
- 関数 or Sub の引き数の書き方
Sub(x as interger, y as interger, ...)
シングルクォーテーション（SHIFT+７）を文頭につけるだけ。複数行まとめて行いたい場合は、以下(図1)。
このタブが表示されていなければ、タブ部分のところで
右クリック＞編集
とすれば、図1のルールバーが表示されます。
AIについて雑記
AIとは？機械学習とのちがいは？
AIの定義
AIの定義がいまいち定まっていないと日々思っていたので、どういう認識で使われているのかが気になっていました。文献[1]によると、やはり学者の間でも分かれているよう。
ただ、一番ピンときた説明は「人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術」という東大の松尾先生のもの。人間に近い動き、答えを出すものをそう呼ぶそう。個人的には、AIってすごいねっていうことばを聞くとあべこべな思いがする。
機械学習とのちがい
個人的にAIと連呼したくない派なので、機械学習と呼べるときには極力呼びたい。そもそ、AIと機械学習には次のような包含関係が成り立つ。
（深層学習 \subset）機械学習 \subset AI
機械学習に含まれないAIとしては、人間の動きをまねたロボットであったり、汎用型とよばれるAIが含まれる。それに対して機械学習は、特定のタスクに特化して、それを解決するようなシステムのことを呼ぶ。AIとは機械学習の依り広い意味なので、乱用されるのも分かる気もする。
AIブーム
第1次AIブーム・・・1960年代前後。単純な問題は解けても、少し複雑な問題には対応できないと言うことで、下火に。
第2次AIブーム・・・1980年代。コンピュータの台頭で、膨大な知識を扱うことができるようになった。そして、その知識を活かして応答型のエキスパートシステムと呼ばれるものができた。しかし、知識が膨大すぎるために、整合性と一貫性を持たせることができないために下火に。
第3次AIブーム・・・2000年以降。ディープラーニングの登場で、人間にも分からない特徴量を導き出すことができるようになった。
関連キーワード
文献[3]のなかで学んだ用語を、備忘録として記す。
- チューリングテスト・・・コンピュータに知能があるかのテスト方法。人間に目隠しをして対話をさせ、人間か機械かの判定をくだす。差がなければ知能があると認められるというテスト。
- ルールベース・・・機械学習が訓練データから予測モデルというルールを導き出すのに対し、ルールベースは人間が始めに定めた指示通りに推測すること。
- 弱いAI・・・特化型AI
- 強いAI・・・汎用型AI
参考文献
[1] https://monstar-lab.com/dx/technology/about-ai/
[3]
子どもたちは夜と遊ぶ（上・下） 感想・疑問
読んだ直後の感想を率直に記したい（備忘録）。
1. 感想
読んだ感想としては辻村深月さんの人物描写と伏線が、リズミカルで読んでいて飽きなかった。講談社文庫では上巻・下巻に分かれておりすぐに読める量ではなかったが、読み進めるほどにのめり込むような構成になっていて、面白かった。確かに、序盤は登場人物の紹介や人間関係、置かれている環境などを深掘りするためにメインの話しに行くまでにやきもきはする。しかし、その下地があったからこその感情移入、作品への没入感に満足した。後で読み返すときのメモとして残しておくなら、とりあえず3割、4割を読んでみることを勧める。
読後に最も心に残っている箇所は、月子の交友関係だ。1回読んだだけではまとまりきらない部分は多分にあるが、ここだけは譲らないという信念にも似た月子のパーソナリティが一貫して描かれている反面、悩み抱えている部分が多く描写されている。秋山教授を通して少しずつ解明されていき（??な部分もかなり多いが）、さばさばした大人なようで、内面は子供じみた悩みを抱えている部分に共感した。もし自分が何事にも素直に生きていけるならば、是非月子を参考にしたい。また、ラストシーン（浅葱の真相）にも触れるべきであろうが、ここでまとめきれる気もしなければ、読んだ直後過ぎてまとめる気にもなれないため、参考になった意見を紹介するにとどめる。
とにかく後味の残る、作品だった。
2. 疑問
ただ、長編作でミステリー染みた所もある作品のため、いくつかの疑問が残ったためメモして残しておく。
- 家出少年（赤川翼）の長い間、家出していた理由やｉに従順すぎる点がかなりリアリティに欠ける。
- ｉ（狐塚たちの知らなかった方）がθにゲームを持ちかけるわけだが、その動機が薄いように感じる
- 警察の仕事が雑すぎる点。あれだけの事件が立て続けに起こったにもかかわらず手がかりを見つけられないのは、このご時世的にも考えにくい。防犯カメラなどがあって、足がつきやすいのでは・・・
などとりあえず３つ列挙した。他にも疑問ではないが、｀秋山先生の心理学に基づく会話｀が難しすぎたり、浅葱が狐塚兄妹にきづけなかったりとおもったことはある。
3. 次に読みたい作品
「子どもたちは夜と遊ぶ」は、楽しんで読めたと思う。ただ、もう少し読後がさわやかなものを次回は読みたい。辻村先生のシリーズが好きなので、つぎは『ぼくのメジャースプーン』で！
Python入門 型とメソッドとモジュール
今回はpythonについて手始めにメモ
- 型
c言語やRなどと同じようにint型,float型などがある。これは一種の材料のような物。家を作るときに木材やガラスなどがあるように、データにも型がある。普通を組み込み型データという。
- メソッド
今日の目玉。型に対してのメソッド。木材に対してはのこぎり、ガラスに対しては特殊なのこぎりを使うように、データの型それぞれに対して使える道具がメソッドに相当する。
実行例
>>>data1 = [1,2,,3,4] #リスト型
>>>data1.index(3)
2 #pythonは0から数える
>>>data2 = ['a','b','c']
>>>data2.upper() <-()は省略できない。メソッドと認識させるため。
'A','B','C' #大文字になって返される
メソッド前の”.”は「～の」と読み替えあると覚えやすい。
- モジュール
型とメソッドは作り出したら、たくさんできすぎてきりがない。そのため、似たような型まとめるという考え方ができます。例えば、果物/肉/魚/・・・などはそれぞれ型にたとえることができそうですが、それらはだいたい包丁や賞味期限などと言った共通のメソッドが適応できそうです。そのため、さらにそれらをまとめてモジュールを形成しましょう。
自分で作ったデータのモジュールへの登録の仕方（例：100円のバナナ）
100円のバナナ = 食材．果物(バナナ)
<-果物型のバナナという値をとり変数名が100円のバナナという意味
少し難しいですが、バナナを果物型に指定しているため、食材モジュールのメソッドであれば使用できることを意味します。
眠いのでここまでにします。明日は、オブジェクトについてまとめて賢くなりたいと思います。では
すごい物理学入門
”カルロ・ロヴェッリ (2020). すごい物理学入門 河出書房新社”を読んだので記録しておく。
物理をやっている人ならば、この本を読んだときにアインシュタインの本質的なすごさや重力場の考えのすごさに目が行くのだろうが、なにせ大学でもまったく物理をやらずここまで来てしまったので、理解できるとも思っていないのだけれども、物理の神秘的な部分をピックアップしたい。
宇宙の新しい発見
一般相対性理論を簡潔に述べており、空間は物質とは異なる”物”だと考えるのではなく、空間も世界を構成する物質的な要素の一つであり、波のように揺れたりまがったりゆがんだりもすると考えるらしい。空間は目に見えない硬い容器ではなく、柔らかな「軟体物」とまで表現しています。時間さえもゆがんでしまうそう（どうゆうこと？）。そこで、ゆがんだ空間ならゆがんだ空間と認識して記述しようしたのが、数学会で有名なガウスやリーマンたちです。アインシュタイン方程式と呼ばれる物。また、ブラックホールもその空間のゆがみによって生じる物。大きな恒星などが燃え尽きると燃焼熱によって支えられることがなくなり、自分自身の重力で押しつぶされてしまうそうです。そこに、空間のゆがみが生じて、文字通りの穴ができるそうです。100年前には信じられなかった、ブラックホールもいまでは、数百のブラックホールが実際に観測されています。
熱が時間の流れを生む
個人的に興味を持ったのが、こちらで時間という概念について、熱を用いてアプローチしています。時間とは何か？という哲学じみた物ではなく、しっかりと答えを下しています。
そもそも熱とは、分子の運動を意味しています。例えば、スプーンにしても熱いスプーンもあれば、冷たいスプーンもあります。その違いは、スプーン内部の分子の運動量による物です。そして、熱と言えば”熱い物から冷たい物に移る”ということが知られていますが、それはなぜでしょうか。これは偶然(確率)による物だとボルツマンが見つけています。
100パーセント熱い物から冷たい物に熱が移るわけではなく、移る確率が圧倒的に熱い物から冷たい物への方が高いために、そのように結論づけたらしいです。熱い物の方が、分子の動きが活発であり、冷たい物体の分子の方にぶつかりやすいと考えたら自然かと思います。英語風に述べると、"almost surely"で熱い物から冷たい物へ移るわけですね。この物理の分野を、統計熱力学とか言うそうです。
一番感動したのは、熱の移動が時間を生み出していると。もし、熱の移動がない世界ならば、そこに何かしらの時間の経過はあるでしょうか？たとえば、振り子を考えたときに摩擦熱も何も生じないので、その振り子はいつまでも動き続けるでしょう。しかし、周期的に動く振り子を映像にして逆再生しても、なにひとつ変わらない動きが見られるでしょう。もしここに、摩擦熱が生じて、振り子が減衰していったならば、未来と過去を区別することができるでしょう。このように、過去と未来を区別しているのは、熱伝導による場合に限られます。時間とは、流れていく物ではなく、確率的によって起こる熱伝導のことと、とらえることができるのですね。
まとめ
難しいなりに、優しくかかれていたので、なんとか読み終えることができた。短いので、気が向いたらまた読もう。
