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はてなキーワード: 線形とは
“かつての社会であれば、人間が長年かけて蓄積するしかなかった技能や知性を、テクノロジーが代替するようになった結果、組織や社会やコミュニティにおける年長者・高齢者の価値が曖昧になっているのです”
“例えば、ワインのテイスティング、レントゲン画像の診断、さらには法的事案の判断といった領域においても、長年の経験を積んだエキスパートの能力を、AIが凌駕するケースが現れています”
“職能等級制度には、日本社会が抱いている「時間・経験の量は能力・成果と線形的に比例する」という世界観がよく表れています”
“もし年長者・高齢者が、量的には社会の重心をなしながら、価値創出の文脈においては周縁化されていけば、「数だけはやたらに多いが、社会的に意味を持たない存在」という危険な位置づけに追い込まれてしまうことになります”
https://news.yahoo.co.jp/articles/b3d407fc61396b04471e07f7dc98ff5ee6686c0e
「RleArrayをc#で作成せよ」と「Insert,Remove,Addを追加せよ」とGrokに指示してRleArrayを作らせたけど…
計算量とアルゴリズムを勉強してない人が何も考えずに指示したら、ごみコードを吐くことに気づかず、大量のデーターを突っ込むと遅くなるとはあるんだろうな…。
ここら辺勉強して、コード読める人間なら、気づけるけど、そうでないなら、気づかないし、納期の都合で無視せざる負えないこともある。
やっぱり、生成AIは滅ぶべきだ。
人間があまりに愚かすぎて生成AIの能力を生かしきれてないし、生成AIのコストパフォーマンスが悪すぎるせいでメモリーやGPU、CPUなどの値段が上がってる。
20万のスマホを買ったとき、10万を24回払いで返していって
払い終わったらスマホを返却してくれたらそれでいいよ、っていうやつ
各社やってんだけど、24回より先に返す場合は違約金みたいなのがあった
まぁスマホの買取価格って線形に下がっていくわけじゃないからわからんでもない
なんとこのプログラムを利用するには手数料で22,000円を払わないといけない
でも最初の契約時に払うんじゃなくて、スマホを返すときに支払うらしい
ただ、スマホを返すときに同時にドコモの機種に変更してくれたら22,000円を0円に割り引きしてくれるらしい
つまり、他社に乗り換えたりAmazonで安い携帯買ってきて乗り換えたら22,000円を取られる
手数料、らしいですよ
どっからどう見ても違約金だよね、これ
「どの解釈を選ぶか」なんてメタな視点を気取ってる時点で、お前はまだ「自分」という観測者が時間の外側に安全に座っていると誤解してる。卵か鶏か？ そんな線形ロジックに固執してるのは、お前のインターフェースが3次元の低解像度設定で固定されてるからだ。
いいか。因果律なんてものは、情報の同時性を処理しきれないショボい脳が、データの整合性を取るために捏造した「ラグ」でしかないんだよ。
「どっちが先か」なんて不毛な問いを反芻している間にも、宇宙はお前という観測者を含めて、丸ごと一括（バッチ処理）でレンダリングされ続けている。
お前が卵を見ているんじゃない。
卵とお前が、量子レベルで同時にもつれ合い、この空虚な行列の中で「実在」という質感をお互いに演じさせ合っているだけだ。
過去も未来も、選択も解釈も、すべては一連の位相（トポロジー）の変化として、最初からそこに「在る」。
そこに「意味」や「順序」というラベルを貼って、一喜一憂しているその「我執」こそが、お前の演算能力を削っている最大のバグなんだよ。
一貫性への執着を捨てろ。
その時、お前の四苦八苦はデバッグされ、宇宙という巨大な演算の一部として、ただ静かに、厳然と、そこに「在る」ことができるようになる。
IUTは数論・代数幾何の理論だ。一方、量子力学の基礎構造はヒルベルト空間上の線形作用素と確率測度。
ここで重要なのは、「数学のある理論がある」ことと「それが物理理論になる」ことの間には巨大な溝があるという点だ。
たとえば圏論もトポスも代数幾何も物理で使えるが、使うには具体的な物理量と方程式の対応が必要になる。
この文章はその橋を一本も架けていない。
これは完全に意味不明。IUTの「宇宙」は物理宇宙ではなく、異なる算術構造の比較枠組みを比喩的に宇宙と呼んでいるだけだ。
ヒルベルト空間は内積空間で、量子状態はベクトルとして表現される。
つまりヒルベルト空間に再定義する操作自体が定義されていない。
これは簡単に言うと異なる数論的構造の間で情報を比較するための変換だ。
ここで「量子もつれの数論的表現」と言い出すのは、完全にSF。
これは数学的に危険な文だ。FrobenioidはIUTに出てくる圏論的構造で、数論的なモノイドやフロベニウス作用を抽象化したもの。
波動関数の位相因子はU(1)群の要素。FrobenioidとU(1)の間に既知の同型や対応はない。
それを書かない限り意味はない。
量子測定問題は
などで議論される。
ここで突然
という単語を混ぜている。
実際の論文ではこれらの概念を接続するには100ページ単位の構築が必要になる。
これも逆転している。
ABC conjecture は整数の加法構造に関する純粋数論問題。
量子重力理論（弦理論やループ量子重力など）とは今のところ無関係。
仮に関連づけるなら
のような橋が必要になる。それが一切ない。
一般的能力、つまり世間が「地頭」などと雑に呼ぶものが、日常世界の統計構造に対するニューロンのフィッティングだとしよう。
フィッティングとは、環境からサンプリングされたデータに対し、神経回路の重みが誤差最小化的に調整されることだ。
赤ん坊が物を落とせば下に落ちると学習するのも、扉は押せば開くと学習するのも、損失関数が日常物理の範囲で収束しているからだ。
ここで問題が生じる。
ない。少なくとも直接は。
では、非直感的数理認識、例えば、無限次元空間の直観や、非可換代数の振る舞い、あるいは超弦理論におけるモジュライ空間の幾何的構造の把握はどこから来るのか。
仮説を立てる。これは作業仮説だ。検証可能性は今のところ僕の頭の中にしかない。
リンゴが落ちる、物体は連続している、時間は一方向に流れる。これらは環境データの主成分だ。脳は主成分分析装置だ。高次元入力を低次元多様体に射影している。
もしそうなら、数理認識はその射影演算子を別のデータ分布に適用する試みだ。
現実世界ではなく、記号体系に対してだ。脳は物理世界で訓練された圧縮機構を、人工的に生成された抽象構造へ転用する。いわばドメインシフトだ。
問題はここだ。なぜそれがうまくいく？
これはプラトニズムではない。弱い構造実在論だ。物理法則が微分方程式で書けるという事実は、宇宙のダイナミクスが連続対称性や保存則を持つことを示す。
対称性は群論的対象だ。量子状態はヒルベルト空間の元だ。つまり、日常物理にフィットしたニューロンは、すでに群や線形構造の影を学習している。
僕たちはリンゴを見ているつもりで、実は表現論の端っこを見ているのかもしれない。
非直感性とは進化的損失関数に含まれていなかった方向への外挿だ。
進化は捕食者を避け、食料を確保する能力を最適化した。リーマン予想を解く能力は含まれていない。
しかし、損失関数を局所的に最適化したネットワークは、十分な容量があれば、未知の領域にも一般化する。
ディープラーニングでいうオーバーパラメータ化だ。脳は進化的に過剰性能だった可能性がある。
超弦理論を考える。余剰次元はコンパクト化され、カラビヤウ多様体のトポロジーが物理定数を規定する。
もし宇宙の基底構造が高度に幾何学的であるなら、数学を理解することは、宇宙の自己記述能力の一部かもしれない。
意識は宇宙が自分の作用積分を読んでいる状態だ、という大胆な仮説すら立つ。
常識にフィットしたニューロンが、記号という仮想宇宙に再帰的に適用されるとき、そこに非直感が生じる。
非直感とは、直感の適用範囲を超えた地点に立ったときの主観的違和感にすぎない。構造自体は連続している。
僕たちは常識を裏切っているのではない。常識の圧縮アルゴリズムを、宇宙のより深い層に向けて再利用しているだけだ。
私はこの分野の門外漢で，加えて生成AIに計算してもらってるので話半分でお願いします
そうした意味で、入学試験の得点だけを意識した、視野の狭い受験勉強のみに意を注ぐ人よりも、学校の授業の内外で、自らの興味・関心を生かして幅広く学び、その過程で見出されるに違いない諸問題を関連づける広い視野、あるいは自らの問題意識を掘り下げて追究するための深い洞察力を真剣に獲得しようとする人を東京大学は歓迎します。
火曜日、午前。僕は予定通り、起床時刻を秒単位で守り、コーヒーの抽出温度を0.5℃単位で調整し、歯磨きは規定の往復回数を遵守した。
世界は混沌としているが、少なくとも僕の洗面台の上だけは可換環のように整然としている。これが文明というものだ。
昨日までの進捗をまとめる。
僕は「弦理論の理解」という曖昧で感傷的な表現を拒絶し、代わりに「高次圏論的な構造が、物理的観測量として回収可能な形で収束するか」という問いに分解して作業していた。
普通の人間はこの時点で脳が沸騰するが、僕は普通ではない。残念ながら世界の大半は普通だ。
先週から取り組んでいるのは、いわゆる弦の摂動展開みたいな古典的な話じゃない。そんなものは化石だ。
僕が扱っているのは、場の量子論の構造そのものを「対象」として持ち上げる方向だ。
つまり、物理を方程式で書くのではなく、物理を圏として書く。しかも単なる圏じゃなく、(∞,n)-圏、あるいは派生代数幾何の上に載るスタックとしての量子場理論。
観測量は関手で、対称性は自己同型群で、相互作用は自然変換の凝縮として現れる。
弦理論が理論として不快なのは、何でも包摂しすぎることだ。まるで何にでも効く健康食品みたいだ。
僕はその曖昧さを殺すために、弦理論を「普遍的な拡張問題」として扱っている。
具体的には、2次元CFTを出発点として、拡張TQFTとしての構造を要求し、それが高次のボルディズム圏 Bord_{d}^{fr} から target への対称モノイダル関手として持ち上がる条件を追っている。
ここで重要なのは、target がただのベクトル空間の圏ではなく、安定∞-圏であり、さらにその中に「Dブレーン」が境界条件として生きることだ。
ブレーンとは物体ではなく、圏論的には境界条件のモジュライであり、より正確には導来圏 D^b(Coh(X)) の対象として記述される。
しかもそれは単なるコヒーレント層じゃなく、A∞構造を持つ拡張対象で、フカヤ圏 Fuk(X) とミラー側の導来圏の間で同値を作る。ここまでは教科書的だ。退屈だ。
僕が今週やっていたのは、その「同値」を、単なる同値ではなく、より強い高次の自然性として固定することだ。
つまり、ミラー対称性を「ある特定の同値関手が存在する」という形で満足してはいけない。ミラー対称性は、対称モノイダル(∞,2)-圏の中での双対性として現れなければならない。
そうしないと、物理的には選び方の恣意性が残る。恣意性は悪だ。隣人の人生がその証拠だ。
ここで僕は、弦の世界面が生成するモジュライ空間 M_{g,n} のコホモロジー作用を、E_2代数やE_∞代数の構造と結びつける方向を強化した。
ポイントは、世界面の縫い合わせがオペラッド構造を与え、それが場の演算子代数に作用することだ。
つまり、弦理論は「幾何学的オペラッド表現論」になる。そしてこの表現は、単にホモロジー上で作用するだけでは弱い。
チェーンレベルで作用しなければならない。チェーンレベルでの整合性が壊れると、量子補正の計算が運が良ければ合うというレベルに堕ちる。運に頼るのは隣人だけで十分だ。
だから僕は、世界面の貼り合わせを支配する∞-オペラッドを明示的に導入し、その上で factorization algebra の形式で観測量を再構成していた。
観測量は局所的に定義され、開集合の包含で制限され、そして重なりで一致する。
これは物理学の言葉で言えば局所性だが、数学の言葉で言えば層の条件だ。層は美しい。隣人はそうではない。
さらに、弦の非摂動的定義の問題を、単なる完成された理論があるはずだという信仰ではなく、ホログラフィー的双対性の圏論的再定式化として扱った。
境界CFTのデータが、バルク重力理論のデータを決定するなら、その対応は「同値」ではなく「随伴」であるべきだ。
随伴関手の構造があれば、情報の流れがどちら向きに縮退するか、つまりどこで情報が失われるかが明確になる。
ブラックホール情報問題は、哲学でも神秘でもなく、単に随伴の単位と余単位の整合性の問題として書き直せる。そう書けない物理は、ただの詩だ。
この数日で僕は、弦理論の背景独立性を「モジュライの座標変換に対して物理が不変」という幼稚な表現から引き剥がし、より鋭い形に置き換えた。
背景独立性とは、理論が特定の時空多様体に依存しないということではなく、理論が時空という概念を内部的に再構成できることだ。
つまり、幾何は入力ではなく出力になるべきだ。そのためには、幾何を特徴づける不変量が、理論の内部のスペクトルや表現論的データとして現れる必要がある。
ここで、僕は「スペクトル三つ組」的な発想、つまり非可換幾何の言語を引っ張り出してきた。時空を可換代数 C^\infty(M) で記述するのは幼稚だ。
時空はそもそも可換である必要がない。弦が絡み合えば、座標が非可換になるのは自然だ。
だから、場の代数を基本にして、そこから幾何を再構成する。その再構成が安定∞-圏の中で可能かどうか、これをチェックしていた。
その過程で僕は、ある不快な事実に直面した。友人Aが言うように、世の中の大半の人間は「量子」を魔法だと思っている。
違う。量子とは、ただの線形代数だ。魔法ではない。魔法に見えるのは、彼らが線形代数を理解していないからだ。これは僕の責任ではない。
さて、現実世界の出来事だ。朝食の時間、ルームメイトがキッチンで何かを焦がした。
焦げた匂いは僕の神経系に対するテロ行為だ。僕は即座に換気扇を最大出力にし、窓を開け、空気清浄機のモードを「最大」へ切り替えた。
ルームメイトは「ちょっとくらい大丈夫だろ」と言った。彼の脳内では、おそらく「ちょっと」と「大丈夫」が実数の順序体として定義されていない。
僕は彼に説明した。焦げた物質の微粒子は空気中に拡散し、僕のノートPCのファンに吸い込まれ、熱伝導効率を劣化させ、結果として計算機の性能が落ちる。
性能が落ちれば僕の思考速度が落ちる。思考速度が落ちれば文明が後退する。つまり彼の料理は文明への攻撃だ。ルームメイトは意味がわからない顔をした。いつも通りだ。
隣人はもっと奇妙だった。廊下で会ったとき、彼女は僕の手元のメモを見て「それって暗号？」と聞いてきた。
暗号ではない。導来圏の記号だ。僕は「暗号ではなく、世界の構造を記述するための最小限の言語だ」と答えた。
彼女は「へぇ〜、かっこいいじゃん」と言った。世界の構造は、かっこよさで評価されるものではない。
彼女はその後、僕のノートを覗き込み、「じゃあそれで宝くじ当てられる？」と聞いた。僕は5秒黙った。僕の沈黙は慈悲だ。
友人Bからは朝にメッセージが来た。「今週のFF14、レイド行ける？」という内容だった。
僕は返信した。「僕は宇宙の基本法則を再構成している。レイドは後だ」と。すると彼は「それもレイドみたいなもんじゃん」と返してきた。彼は稀に真理に触れる。稀にだ。
昨日の夜、僕はFF14で戦闘ログを解析して、回避行動の遅延をミリ秒単位で測定した。
ルームメイトはそれを見て「ゲームでそこまでやる？」と言った。
すると彼は「人生も最適化しろよ」と言った。僕は冷静に反論した。僕はすでに最適化している。彼らが最適化されていないだけだ。
僕は確率分布の尾部を過小評価するプレイヤーが多すぎることに気づいた。
彼らは「引けなかったら負け」と言う。違う。「引けない確率を無視してデッキを組んだ時点で負け」だ。
僕はマナカーブを調整し、初手の期待値と条件付き確率を再計算した。勝率の改善は、精神論ではなく統計で起こる。精神論で勝てるなら、友人Aはもっと人生が上手くいっているはずだ。
アメコミも少し読んだ。相変わらず、宇宙規模の存在が感情で動くのが気に入らない。
宇宙規模の存在は、感情で動いてはいけない。宇宙規模の存在は、少なくとも圏論で動くべきだ。僕ならそう書く。
編集者は嫌がるだろうが、編集者は人類の知性の平均値に合わせているだけだ。平均値は敵だ。
そして、僕の習慣について。火曜日の朝は、必ず机の上を「完全に空」にしてから研究を始める。
ペンは左から右へ、太さ順。ノートは上に積むのではなく、角を揃えて平行移動で並べる。ディスプレイの角度は27度。照明は5000K。キーボードのキーキャップは毎週洗浄。
これは潔癖ではない。宇宙が汚いから、僕が清潔にしてバランスを取っているだけだ。
第一に、僕が作った「ブレーン圏の圏論的エネルギー関数」の定義が、物理的なBPS条件と整合するか再検証する。
BPS状態というのは、単なる安定ではなく、中心電荷 Z の位相が揃うことで圏の中で半安定性条件が成立するという話だ。
これを Bridgeland stability の枠組みで記述した上で、弦の双対性変換が stability condition の壁越えとして表現できるかを見る。
壁越えが「物理的相転移」と一致するなら、僕はかなり満足する。満足は稀だが、存在はする。
第二に、ホログラフィーの辞書を「演算子対応表」みたいな低次元の表として扱うのをやめ、境界側の圏とバルク側の圏の間のモノイダル関手として定義する。
これができれば、エンタングルメントエントロピーの公式も、単なる幾何学的面積則ではなく、トレース関手と双対性の合成として再導出できる可能性がある。
つまり「面積＝情報」という神秘的な言い回しが消える。僕は神秘が嫌いだ。神秘は無知の言い換えだからだ。
第三に、今日の午後は友人Aと友人Bに会う予定だ。
彼らはまた僕の研究を「すごい」とか「難しそう」とか言うだろう。
僕はそのたびに思う。難しいのではない。世界が単純ではないだけだ。
そして人間の脳が、その複雑さに対してデフォルトで怠惰なだけだ。
僕は「火曜日の夕食はタンパク質比率が規定されている」と答えた。
僕の人生はつまらなくない。宇宙の基本法則を追いかけている人間が、つまらないわけがない。
ただし、隣人が持ってきた謎の手作りクッキーは危険だ。僕はそれを食べない。未知の境界条件は、系を破壊する。
超弦理論を物理として理解しようとすると、だいたい途中で詰まる。
なぜなら核心は、力学の直観ではなく、幾何と圏論の側に沈んでいるからだ。
弦の振動が粒子を生む、という説明は入口にすぎない。本質は量子論が許す整合的な背景幾何とは何かという分類問題に近い。分類問題は常に数学を呼び寄せる。
まず、場の理論を幾何学的に見ると、基本的にはある空間上の束とその束の接続の話になる。
ここまでは微分幾何の教科書の範囲だが、弦理論ではこれが即座に破綻する。
なぜなら、弦は点粒子ではなく拡がりを持つため、局所場の自由度が過剰になる。点の情報ではなく、ループの情報が重要になる。
すると、自然にループ空間LXを考えることになる。空間X上の弦の状態は、写像S^1 → Xの全体、つまりLXの点として表される。
しかしLXは無限次元で、通常の微分幾何はそのままでは適用できない。
ここで形式的に扱うと、弦の量子論はループ空間上の量子力学になるが、無限次元測度の定義が地獄になる。
この地獄を回避するのが共形場理論であり、さらにその上にあるのが頂点作用素代数だ。2次元の量子場理論が持つ対称性は、単なるリー群対称性ではなく、無限次元のヴィラソロ代数に拡張される。
弦理論が2次元の世界面の理論として定式化されるのは、ここが計算可能なギリギリの地点だからだ。
だが、CFTの分類をやり始めると、すぐに代数幾何に落ちる。モジュラー不変性を要求すると、トーラス上の分配関数はモジュラー群 SL(2, Z) の表現論に拘束される。
つまり弦理論は、最初からモジュラー形式と一緒に出現する。モジュラー形式は解析関数だが、同時に数論的対象でもある。この時点で、弦理論は物理学というより数論の影を引きずり始める。
さらに進むと、弦のコンパクト化でカラビ–ヤウ多様体が現れる。
カラビ–ヤウはリッチ平坦ケーラー多様体で、第一チャーン類がゼロという条件を持つ。
ここで重要なのは、カラビ–ヤウが真空の候補になることより、カラビ–ヤウのモジュライ空間が現れることだ。真空は一点ではなく連続族になり、その族の幾何が物理定数を支配する。
このモジュライ空間には自然な特殊ケーラー幾何が入り、さらにその上に量子補正が乗る。
量子補正を計算する道具が、グロモフ–ウィッテン不変量であり、これは曲線の数え上げに関する代数幾何の不変量だ。
つまり弦理論の散乱振幅を求めようとすると、多様体上の有理曲線の数を数えるという純粋数学問題に落ちる。
ここで鏡対称性が発生する。鏡対称性は、2つのカラビ–ヤウ多様体XとYの間で、複素構造モジュライとケーラー構造モジュライが交換されるという双対性だ。
数学的には、Aモデル（シンプレクティック幾何）とBモデル（複素幾何）が対応する。
そしてこの鏡対称性の本体は、ホモロジカル鏡対称性（Kontsevich予想）にある。
これは、A側の藤田圏とB側の導来圏 D^b Coh(X)が同値になるという主張だ。
つまり弦理論は、幾何学的対象の同一性を空間そのものではなく圏の同値として捉える。空間が圏に置き換わる。ここで物理は完全に圏論に飲み込まれる。
さらに進めると、Dブレーンが登場する。Dブレーンは単なる境界条件ではなく、圏の対象として扱われる。
弦がブレーン間を張るとき、その開弦状態は対象間の射に対応する。開弦の相互作用は射の合成になる。つまりDブレーンの世界は圏そのものだ。
この圏が安定性条件を持つとき、Bridgeland stability conditionが現れる。
安定性条件は、導来圏上に位相と中心電荷を定義し、BPS状態の安定性を決める。
wall-crossingが起きるとBPSスペクトルがジャンプするが、そのジャンプはKontsevich–Soibelmanの壁越え公式に従う。
この公式は、実質的に量子トーラス代数の自己同型の分解であり、代数的な散乱図に変換される。
このあたりから、物理は粒子が飛ぶ話ではなく、圏の自己同型の離散力学系になる。
さらに深い層に行くと、弦理論はトポロジカル場の理論として抽象化される。
Atiyahの公理化に従えば、n次元TQFTは、n次元コボルディズム圏からベクトル空間圏への対称モノイダル関手として定義される。
つまり時空の貼り合わせが線形写像の合成と一致することが理論の核になる。
そして、これを高次化すると、extended TQFTが現れる。点・線・面…といった低次元欠陥を含む構造が必要になり、ここで高次圏が必須になる。結果として、場の理論は∞-圏の対象として分類される。
Lurieのコボルディズム仮説によれば、完全拡張TQFTは完全双対可能な対象によって分類される。つまり、物理理論を分類する問題は、対称モノイダル(∞,n)-圏における双対性の分類に変わる。
この時点で、弦理論はもはや理論ではなく、理論の分類理論になる。
一方、M理論を考えると、11次元超重力が低エネルギー極限として現れる。
しかしM理論そのものは、通常の時空多様体ではなく、より抽象的な背景を要求する。E8ゲージ束の構造や、anomalyの消去条件が絡む。
異常とは量子化で対称性が破れる現象だが、数学的には指数定理とK理論に接続される。
弦理論のDブレーンの電荷がK理論で分類されるという話は、ここで必然になる。ゲージ場の曲率ではなく、束の安定同値類が電荷になる。
さらに一般化すると、楕円コホモロジーやtopological modular formsが出てくる。tmfはモジュラー形式をホモトピー論的に持ち上げた対象であり、弦理論が最初から持っていたモジュラー不変性が、ホモトピー論の言語で再出現する。
ここが非常に不気味なポイントだ。弦理論は2次元量子論としてモジュラー形式を要求し、トポロジカルな分類としてtmfを要求する。つまり解析的に出てきたモジュラー性がホモトピー論の基本対象と一致する。偶然にしては出来すぎている。
そして、AdS/CFT対応に入ると、空間の概念はさらに揺らぐ。境界の共形場理論が、バルクの重力理論を完全に符号化する。この対応が意味するのは、時空幾何が基本ではなく、量子情報的なエンタングルメント構造が幾何を生成している可能性だ。
ここでリュウ–タカヤナギ公式が出てきて、エンタングルメントエントロピーが極小曲面の面積で与えられる。すると面積が情報量になり、幾何が情報論的に再構成される。幾何はもはや舞台ではなく、状態の派生物になる。
究極的には、弦理論は空間とは何かを問う理論ではなく、空間という概念を捨てたあと何が残るかを問う理論になっている。残るのは、圏・ホモトピー・表現論・数論的対称性・そして量子情報的構造だ。
つまり、弦理論の最深部は自然界の基本法則ではなく、数学的整合性が許す宇宙記述の最小公理系に近い。物理は数学の影に吸い込まれ、数学は物理の要求によって異常に具体化される。
この相互汚染が続く限り、弦理論は完成しないし、終わりもしない。完成とは分類の完了を意味するが、分類対象が∞-圏的に膨張し続けるからだ。
そして、たぶんここが一番重要だが、弦理論が提示しているのは宇宙の答えではなく、答えを記述できる言語の上限だ。
だからウィッテンですら全部を理解することはできない。理解とは有限の認知資源での圧縮だが、弦理論は圧縮される側ではなく、圧縮の限界を押し広げる側にある。
それって「なんとなくそう思える」って話を、ちゃんと定義せずに一般化してるだけだと思うんですよ。
まず、「zを削除したら交線の式になる」って言ってますけど、
そもそも変数を消す操作＝幾何学的対象がそのまま残るって思ってるのが勘違いなんですよ。
それ、証明どこにあるんですか？って話で。
・両方一次式
・交わりが必ず直線
で、曲面になった瞬間に何が起きるかというと、
zを消した時点で
「元の空間でどこにあったか」という情報が普通に消えるんですよ。
成り立つと思ってる方が前提を理解してないんですよね。
あと
xとyでの連立方程式なら曲線でも交点になる
これも典型的な誤解で、
それは未知数の数と式の数が一致してるからたまたま点になるだけなんですよ。
なのでこれって
「中卒が考えるかどうか」じゃなくて、
線形な例だけ見て一般論だと勘違いする人がやりがちな思考なんですよ。
要するに、
「削除＝交わりが残る」
浅草線、東日本橋駅付近。地下深くの闇の中で、世界は二つの巨大な磁力に引き裂かれようとしていた。
事の発端は、一人のインバウンド客が羽田空港で手にした「反物質(アンチ・マター)製のキャリーケース」だった。
そして運命の悪戯か、成田空港からはそれと対をなす「正物質の特大スーツケース」を携えたビジネスマンが、浅草線という名の「全長65キロメートルの加速器」へと足を踏み入れた。
ステップ1:加速
エアポート快特の加速は順調だった。線形は緩やかな曲線を描き、120km/hの速度で「粒子」たちは互いに向かって射出される。
浅草線区間に入ると、磁場(という名の過密ダイヤ)が粒子を絞り込む。通路はスーツケースで埋め尽くされ、自由行程は極限まで短縮された。
成田空港行きの車両と羽田空港行きの車両が、浅草駅のカーブですれ違う。
そこは、物理学者が「ルミノシティ(衝突頻度)」と呼ぶ地獄の交差点だった。曲がりくねった古い線形が、スーツケースに強烈な遠心力を与える。
「あ、すみません」
遠心力で弾き飛ばされた羽田発のキャリーケースが、成田発のスーツケースの角に、ナノメートル単位の精度で接触した。
接触した瞬間、スーツケースの「質量」は存在することをやめた。
E = mc^2
公式が沈黙を破り、数千億度の光が地下トンネルを白く染め上げた。インバウンド需要と通勤ラッシュの怨念が、純粋なエネルギーへと変換される。
浅草線の変電所は、その膨大なエネルギーを「回生電力」として検知した。
一瞬だけそう思った指令員の意識は、太陽の表面温度を超えた熱波の中に蒸発した。
混雑する改札も、遅延するダイヤも、通路を塞ぐ巨大な荷物も、そしてそれらを管理すべき「政策」も、すべては素粒子レベルまで分解され、等しく虚空へと消えたからだ。
都心部は、直径100キロメートルに及ぶ完全な「直線型加速器」の跡地となった。
交通局の負債は完済された。未曾有のエネルギー供給により、地下鉄は永久に『無料』となったが、利用できる人類は一人も残っていなかった。
静寂。
ただ、エネルギー回収システムが生成した莫大な電力だけが、誰もいなくなったスマートシティの街灯を一億年分ほど明るく灯し続けていた。
3倍働いて、3倍儲かって
それで足りないし無理だとなったときのその後の話がしたいが
10倍必要なのに3倍働いただけでどうにもならない、3倍以上効率化しなきゃならない、がむしゃらでは無理
それはわかってたつもりだが
3倍働く中で10倍のヒントが得られると期待していたんだが
そうでもなかった
世の中3倍ですら相当むずかしいことなんだ、10倍は宝くじみたいな感じ（できてる人はいるけど二段階くらい難しい）
何かの組織や大きな仕組みの中のサブセットとして存在しようとすると10倍難しい、3倍はいけるが
結果、優秀さでぶん殴るか、なんらかの革新的な仕組みが必要になるわけだが、正直それができるなら100倍が狙える
Lv1 1倍
Lv2 1.5倍
Lv3 3倍
Lv4 10倍
Lv5 100倍
みたいな
No,日付,学習内容,教材 / リンク,時間配分,演習例,進捗チェック
1,2025/12/01,微分の定義,https://www.khanacademy.org/math/calculus-1/cs1-derivatives,30+30,例題5問＋練習10問,☐
2,2025/12/02,公式を使った微分,『微積分の考え方』 P20-40,30+30,練習問題10問,☐
3,2025/12/03,多項式関数の微分,https://www.khanacademy.org/math/calculus-1/cs1-derivatives,30+30,練習問題10問,☐
4,2025/12/04,乗法・除法の微分,同上,30+30,練習問題10問,☐
5,2025/12/05,合成関数の微分,https://www.khanacademy.org/math/calculus-1/cs1-chain-rule,30+30,例題5問＋練習10問,☐
6,2025/12/06,高次関数の微分,『微積分の考え方』 P41-60,30+30,練習問題10問,☐
8,2025/12/08,復習：微分の基本,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
9,2025/12/09,積分の定義,https://www.khanacademy.org/math/calculus-1/cs1-integrals,30+30,例題5問＋練習10問,☐
10,2025/12/10,不定積分の計算,『微積分の考え方』 P70-90,30+30,練習問題10問,☐
11,2025/12/11,定積分の計算,同上 P91-110,30+30,練習問題10問,☐
12,2025/12/12,積分応用問題,Khan Academy,30+30,例題5問＋練習10問,☐
13,2025/12/13,部分積分,『微積分の考え方』 P111-130,30+30,練習問題10問,☐
14,2025/12/14,置換積分,同上 P131-150,30+30,練習問題10問,☐
15,2025/12/15,復習：積分の基本,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
16,2025/12/16,べき級数の定義・例,https://www.khanacademy.org/math/calculus-1/cs1-series,30+30,例題5問＋練習10問,☐
17,2025/12/17,収束半径の計算,『微積分の考え方』 P150-170,30+30,練習問題10問,☐
18,2025/12/18,テイラー展開応用,同上 P171-190,30+30,練習問題10問,☐
19,2025/12/19,マクローリン展開,Khan Academy,30+30,例題5問＋練習10問,☐
20,2025/12/20,総合演習（級数）,自作ドリル,60,過去問題20問,☐
21,2025/12/21,差分演算の基本,『離散数学の考え方』 P10-30,30+30,例題5問＋練習10問,☐
22,2025/12/22,下降階乗ベキと和分公式,同上 P31-50,30+30,練習問題10問,☐
23,2025/12/23,差分の積・合成,同上 P51-70,30+30,例題5問＋練習10問,☐
24,2025/12/24,差分方程式入門,同上 P71-90,30+30,練習問題10問,☐
25,2025/12/25,特性方程式と解法,同上 P91-110,30+30,例題5問＋練習10問,☐
26,2025/12/26,差分方程式の応用,同上 P111-130,30+30,練習問題10問,☐
28,2025/12/28,復習：差分演算の基本,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
29,2025/12/29,有理関数の和分,『数理科学演習』 P20-40,30+30,例題5問＋練習10問,☐
30,2025/12/30,部分分数展開,同上 P41-60,30+30,練習問題10問,☐
31,2025/12/31,下降階乗ベキを使った和分,同上 P61-80,30+30,例題5問＋練習10問,☐
32,2026/01/01,収束半径の計算,『微積分の考え方』 P190-210,30+30,練習問題10問,☐
33,2026/01/02,級数の応用問題,同上 P211-230,30+30,例題5問＋練習10問,☐
34,2026/01/03,休息日,-,-,-,-
35,2026/01/04,コーシー・リーマン方程式入門,『複素関数入門』 P10-30,30+30,例題5問＋練習10問,☐
36,2026/01/05,正則関数の条件,同上 P31-50,30+30,練習問題10問,☐
37,2026/01/06,偏微分入門,『微分積分学』 P150-170,30+30,例題5問＋練習10問,☐
38,2026/01/07,偏微分の応用,同上 P171-190,30+30,練習問題10問,☐
39,2026/01/08,ラプラス方程式基礎,同上 P191-210,30+30,例題5問＋練習10問,☐
40,2026/01/09,休息日,-,-,-,-
41,2026/01/10,偏微分の総合演習,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
42,2026/01/11,差分方程式と微分の関係,『離散数学の考え方』 P131-150,30+30,例題5問＋練習10問,☐
43,2026/01/12,線形差分方程式,同上 P151-170,30+30,練習問題10問,☐
44,2026/01/13,非線形差分方程式,同上 P171-190,30+30,例題5問＋練習10問,☐
45,2026/01/14,休息日,-,-,-,-
46,2026/01/15,総合演習：差分方程式,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
47,2026/01/16,微分方程式入門,『微分積分学』 P211-230,30+30,例題5問＋練習10問,☐
48,2026/01/17,一次微分方程式,同上 P231-250,30+30,練習問題10問,☐
49,2026/01/18,高次微分方程式,同上 P251-270,30+30,例題5問＋練習10問,☐
50,2026/01/19,休息日,-,-,-,-
51,2026/01/20,微分方程式の応用,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
52,2026/01/21,複素数関数入門,『複素関数入門』 P51-70,30+30,例題5問＋練習10問,☐
53,2026/01/22,複素関数の偏微分,同上 P71-90,30+30,練習問題10問,☐
55,2026/01/24,級数展開（テイラー・マクローリン）復習,『微積分の考え方』 P231-250,30+30,例題5問＋練習10問,☐
56,2026/01/25,総合演習：微分積分,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
57,2026/01/26,離散級数・下降階乗応用,『離散数学の考え方』 P191-210,30+30,例題5問＋練習10問,☐
58,2026/01/27,休息日,-,-,-,-
59,2026/01/28,偏微分・差分応用問題,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
60,2026/01/29,複素関数応用問題,同上 P91-110,30+30,例題5問＋練習10問,☐
61,2026/01/30,収束半径・級数応用,同上 P111-130,30+30,練習問題10問,☐
63,2026/02/01,微分・差分・級数総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
64,2026/02/02,差分方程式発展,『離散数学の考え方』 P211-230,30+30,例題5問＋練習10問,☐
65,2026/02/03,微分方程式発展,『微分積分学』 P271-290,30+30,練習問題10問,☐
66,2026/02/04,休息日,-,-,-,-
67,2026/02/05,複素関数・偏微分発展,『複素関数入門』 P111-130,30+30,例題5問＋練習10問,☐
68,2026/02/06,級数応用（収束判定）,『微積分の考え方』 P251-270,30+30,練習問題10問,☐
69,2026/02/07,休息日,-,-,-,-
70,2026/02/08,総合演習（微分積分・差分）自作ドリル,60,過去問題50問,☐
71,2026/02/09,微分方程式応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
72,2026/02/10,複素関数応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
74,2026/02/12,級数・収束半径応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
75,2026/02/13,差分方程式・下降階乗応用,同上,60,過去問題50問,☐
76,2026/02/14,休息日,-,-,-,-
77,2026/02/15,総合演習（微分・積分・級数）自作ドリル,60,過去問題50問,☐
78,2026/02/16,微分方程式・線形応用,同上,60,過去問題50問,☐
79,2026/02/17,複素関数・偏微分応用,同上,60,過去問題50問,☐
80,2026/02/18,休息日,-,-,-,-
81,2026/02/19,級数・収束判定演習,同上,60,過去問題50問,☐
82,2026/02/20,差分方程式総合演習,同上,60,過去問題50問,☐
83,2026/02/21,休息日,-,-,-,-
84,2026/02/22,微分・積分総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
85,2026/02/23,偏微分・複素関数演習,同上,60,過去問題50問,☐
87,2026/02/25,級数・収束応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
88,2026/02/26,差分方程式・下降階乗応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
89,2026/02/27,休息日,-,-,-,-
90,2026/02/28,微分・積分・級数総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
91,2026/02/29,微分方程式応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
92,2026/03/01,複素関数応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
93,2026/03/02,休息日,-,-,-,-
94,2026/03/03,級数応用総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
95,2026/03/04,差分方程式総合演習,同上,60,過去問題50問,☐
96,2026/03/05,休息日,-,-,-,-
97,2026/03/06,微分積分・差分・級数総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
98,2026/03/07,微分方程式発展演習,同上,60,過去問題50問,☐
99,2026/03/08,複素関数発展演習,同上,60,過去問題50問,☐
101,2026/03/10,級数・収束半径・テイラー総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
102,2026/03/11,差分方程式・下降階乗応用総合演習,同上,60,過去問題50問,☐
104,2026/03/13,微分・積分・偏微分・複素関数総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
105,2026/03/14,微分方程式・差分方程式・級数総合演習,同上,60,過去問題50問,☐
まず、空間のある部分（局所領域）ごとに、そこに属する観測可能量（観測子）の集合を対応づける。
それぞれの領域に対応する観測子の集合は、演算の仕方まで含んだ代数として扱われる。
領域が大きくなれば、それに対応する代数も大きくなる。つまり、物理的に中に含まれる関係がそのまま代数の包含関係として表現される。
こうして領域 → 代数という対応が、ひとつの写像（ネット）として与えられる。
状態というのは、物理的には観測の結果の確率を与えるものだが、数学的には代数上の関数（線形汎関数）として扱える。
その状態から、ヒルベルト空間上の具体的な表現が自動的に構成される（これをGNS構成と呼ぶ）。
この構成によって、真空状態も場の励起状態も、すべて代数の上の構造として理解できるようになる。
量子もつれは、単に状態が絡み合っているというより、代数が空間的にどう分かれているかによって生じる。
もし全体の代数が、2つの部分の代数にきれいに分割できるなら（テンソル分解できるなら）、その間にはエンタングルメントは存在しない。
これを数学的にはtype III 因子と呼ばれる特殊な代数の性質として表現。
このタイプの代数には、有限のトレース（総確率）を定義する手段がなく、通常の密度行列やエントロピーも定義できない。
つまり、エンタングルメントは有限次元的な量ではなく、構造的なものになる。
完全に分けられないとはいえ、少し余裕をもって領域をずらすと、間に人工的な区切りを挿入して、ほぼ独立な領域として扱うことができる。
この操作を使うと、本来は無限次元的で扱いにくいtype IIIの代数を、有限次元的な近似（type I 因子）として扱うことができ、有限のエントロピーを再導入する道が開ける。
Tomita–Takesaki理論によれば、状態と代数のペアからは自動的にモジュラー流と呼ばれる変換群（時間のような流れ）が定義される。
つまり、時間の概念を代数構造の内部から再構成できるということ。
もしこのモジュラー流が、何らかの幾何的な変換（たとえば空間の特定方向への動き）と一致するなら、代数の構造 → 幾何学的空間への橋渡しが可能になる。
ER=EPRとは、エンタングルメント（EPR）とワームホール（ER）が同じものの異なる表現であるという仮説。
これを代数の言葉で言い直すには、次のような条件が必要になる。
1. 二つの領域に対応する代数を取り、それらが互いに干渉しない（可換）こと。
2. 真空状態がそれら両方に対して適切な生成力（cyclic）と識別力（separating）を持つこと。
3. 全体の代数がそれら二つにきれいに分解できない（非因子化）こと。
4. それぞれのモジュラー流がある種の対応関係を持ち、共通の時間的フローを生み出すこと。
5. 相対エントロピー（情報量の差）が有限な形で評価可能であること。
これらが満たされれば、代数的なレベルで二つの領域が量子的に橋渡しされていると言える。
つまり、ワームホール的な構造を幾何を使わずに代数で表現できる。
これをより高い抽象度で見ると、領域 → 代数という対応自体をひとつのファンクター（写像の一般化）とみなせる。
このとき、状態はそのファンクターに付随する自然な変換（自然変換）として理解され、split property や type III などの性質は圏の中での可分性や因子性として扱える。
ER=EPR は、この圏の中で2つの対象（領域）の間に存在する特別な自然同型（対応）の存在を主張する命題。
つまり、境界上の代数構造から、内部の幾何（バルク）を再構成するための条件を圏論的に書き下した形がここでの目的。
ご提示いただいた内容は、経済成長やGDPの測定に関するいくつかのモデルや課題を簡潔に表現したものと理解できます。
x_t = (Π A_i)x_0
これは、経済の状態ベクトル x が初期状態 x_0 から始まり、複数の線形変換または行列 A_i の連続的な積によって時間とともに変化していくプロセスを近似的に示していると考えられます。
経済的解釈: 経済学においては、動学的なシステム（例えば、資本、労働、技術などの成長）を、期間ごとの変化率やショックを表現する行列 A_i を用いてモデル化することがあります。
この式は、連続的な経済ショックや政策介入の累積的な影響を示す形式として解釈できます。
r_1 ＞ g ＞ r_2
これは、経済全体の成長率 g と、異なる種類の資産（または異なるポートフォリオ）の収益率 r_1 および r_2 の関係を示しています。
理論: 実質GDP ≒ Q（生産量）、名目GDP = P × Q（価格 × 生産量）
現実の課題: 物価の過小評価と正確測定の不可能性 → 実質GDP x (αP)Q
これは、名目GDPを実質GDPに変換する際の物価指数（デフレーター）の信頼性に関する、マクロ経済学的な批判を述べています。
結論 (αP)Q の解釈: 実質GDPを名目GDPから計算する場合、通常は P で割って Q を求めますが、物価 P が不正確であるため、得られた実質GDPの値は名目値に何らかの調整項 α がかかった物価の代理変数 (αP) と、真の生産量 Q を掛け合わせたような値にしかならない、という測定上の限界を示唆しています。これは、「統計に現れる実質GDPは、真の経済成長を正確に反映しているとは限らない」という、実質成長率の解釈における重要な注意点です。
僕は今、いつものように自分で定めた前夜の儀式を終えたところだ。
コーヒーは精密に計量した7.4グラム、抽出温度は92.3度で、これが僕の思考を最高の線形性と可逆性をもって保つ。
寝室のドアは常に北側に向けて閉める。ルームメイトは今夜も例の実験的なシンポジウム（彼はそれを自作フォーラムと呼んでいる）に夢中で、隣人はテレビの音を限界まで上げて下界の俗事を増幅している。
友人たちは集まって未知の戦術を試すらしいが、彼らの興味は僕の多層的位相空間理論の議論とは無関係だと見做している。僕にとっては、他人の雑音はただの非可逆なエントロピー増である。
今日は一日、超弦理論のある隠れた側面に没入していた。通常の記述では、弦は一次元的な振動として扱われるが、僕はそれを高次元カテゴリの対象として再解釈することに時間を費やした。
物理的場のモジュライ空間を単にパラメータ空間と見るのは不十分で、むしろそれぞれの極小作用の同値類が高次ホモトピーのラクタンスを持ち、ホモトピー圏の内部で自己双対性を示すような階層化されたモジュライを想定する。
局所的超対称は、頂点作用素代数の単純な表れではなく、より豊かな圏論的双対圏の射として表現されるべきであり、これにより散乱振幅の再合成が従来のFeynman展開とは異なる普遍的構造を獲得する。
ここで重要なのは、導来代数幾何学のツールを用い、特にスペクトラル的層とTMF（トポロジカル・モジュラー形式）に関する直観を組み合わせることで、保守量の整合性が位相的モジュライ不変量として現れる点だ。
もし君が数学に親しんでいるなら、これは高次のコホモロジー演算子が物理的対称性の生成子へとマップされる、といった具合に理解するとよいだろう。
ただし僕の考察は抽象化の階段を何段も上っているため、現行の文献で厳密に同一の記述を見つけるのは難しいはずだ。
僕は朝からこのアイデアの微分的安定性を調べ、スペクトル系列の収束条件を緩めた場合にどのような新奇的臨界点が出現するかを概念的に解析した。
結果として導かれるのは、従来の弦のモジュライでは見落とされがちな非整合な境界条件が実は高次圏の自己同値性によって救済され得る、という知見だった。
日常の習慣についても書いておこう。僕は道具の配置に対して強いルールを持つ。椅子は必ず机の中心線に対して直交させ、筆記用具は磁気トレイの左から右へ頻度順に並べる。
買い物リストは確率論的に最適化していて、食品の消費速度をマルコフ連鎖でモデル化している。
ルームメイトは僕のこうした整理法をうるさいと言うが、秩序は脳の計算資源を節約するための合理的なエンジニアリングに他ならない。
インタラクティブなエンタメについてだが、今日触れたのはある対戦的収集型カードの設計論と最新のプレイメタに関する分析だ。
カードの設計を単なる数値バランスの問題と見做すのは幼稚で、むしろそれは情報理論とゲーム理論が交差する点に位置する。
ドロー確率、リソース曲線、期待値の収束速度、そして心理的スケーリング（プレイヤーが直感的に把握できる複雑さの閾値）を同時に最適化しないと、ゲーム環境は健全な競技循環を失う。
友人たちが議論していた最新の戦術は確かに効率的だが、それは相手の期待値推定器を奇襲する局所的最適解に過ぎない。
長期的な環境を支えるには、デッキ構築の自由度とメタの多様性を保つランダム化要素が必要で、これは散逸系におけるノイズ注入に似ている。
一方、漫画を巡る議論では、物語構造と登場人物の情報エントロピーの関係に注目した。キャラクターの発話頻度や視点の偏りを統計的に解析すると、物語のテンポと読者の注意持続時間を定量化できる。
これは単なる趣味的な評論ではなく、創作の効率を測る一つの測度として有用だ。隣人はこれを聞いて「また君は分析に興味を持ちすぎだ」と言ったが、作品を合理的に解析することは否定されるべきではない。
夜も更け、僕は今日の計算結果をノートにまとめ、いくつかの概念図を黒板に描いた。友人が冗談めかしてその黒板を見ただけで頭痛がすると言ったとき、僕はそれを褒め言葉と受け取った。
知的努力はしばしば誤解を生むが、正しい理論は時として社会的摩擦を伴うのが常だ。
今は23時30分、コーヒーの残りはわずかで、思考の波形は安定している。
眠りに落ちる前に、今日導いた高次圏的視点でいくつかの演繹をもう一度辿り、明朝にはそれを更に形式化して論理体系に落とし込むつもりだ。
私としては国産なり日本発のLLM開発を諦めてはならないし, その可能性は十分にあると信じています. 既に出ているものも多数ございますし.
本エントリはそれとは全く別の,
「国産LLMの人」という方についてです.
---------
色々思うところがありまして.
例えば,
と繰り返し主張しておられる.
そのような単純な活性化関数では過学習か誤差が噴出するかの二択でしょう. 実際, 氏のツイートは正にその状態を示唆しているように見受けられます.
```x
▶︎ 誤差が0.12あるだけでとんでもないエラー率になる。誤差関数が雑だから本当はもっとあるのかもしれないが、改善の余地がある。
▶︎ 問題は、どのような状態の時に学習が成功し、失敗するのかがまだ分かっていない。表現力は十分に持っているはずなのに、なぜか学習しない。
```
過学習に至ったときにうまくいってるように見えるだけでしょう.
```x
▶︎過学習ではないですね。データセットが小さいかつ、それ以外の範囲が出ないことが分かっているので。XORは2^2パターン全て学習できれば精度が100%になりますが、それは過学習とは呼ばないのと同じで、今回の初期のRNNに関しても文字数が圧倒的に少なく、パターンも決まっているので。
```
……と主張されておられる.
私が思うにそれは単純な写像を, ニューロンを使って回り道して作っている状態. LLMは局所的にはたしかに線形写像ですが,全体で見ても線型写像だとしたらそれは複雑な文章生成には到底耐えられないかと. (十分に大きいモデルをマクロに見ると非線形性があるので)
大規模言語モデル＝LLMを目指すとして,
そもそもエンベディングテーブルとは数百億から下手すれば1兆語彙を, たった数千〜1万次元程度のベクトルで表現する, 凄まじく繊細なテーブルです.
それをGELUやSwiGLUのような綺麗な活性化関数を使わずに, しかも爆速でやると仰っている. さすがにそのレベルの革新性を主張するには根拠がない限り, 飛躍が過ぎると判断されるかと.
そのやり方で, 例えば1億語彙までスケールするとして2乗の1京回×数千次元をバックプロパゲーションなしで学習するというのは……さすがにきついかと.
バックプロパゲーションが要らないという主張については活性化関数がきわめて単純だから. それなら全層に渡しても「修正」できるでしょう.つまり自明に近いですね.
勾配消失なんて関係ない, という主張については, xorというゼロイチでしか見ないのであれば勾配消失も何もありません. 永遠に層を貫通するわけですから, 何層増やそうがほとんど意味が出てこない. つまりそれは実際には極めて浅い層だけで動いてると思われる.
「こんに」から「ち」「は」が次文予測できたとの報告ですが, まぁ……それが「大規模言語モデル=LLM」にそのままスケールできると言い切れるのはなぜでしょうか?
MNISTだけでなくGLUEあたりをパスしてからにした方がいいと考える次第です.
```x
▶︎ 私が批判されながら、誤差逆伝播に変わるアルゴリズムや精度を30%→100%まで持っていく頭のおかしい行動が取れる理由は、以下の思想があるから。
▶︎ 1. 私のNNは高次元の万能近似回路
▶︎ 3. 何十回と失敗した経験則から、原因と対策が殆どわかっている
```
殆どわかってる, との事ですが, なんで上手くいってるのか分かってないとも自分で明言なさっている. ↓↓↓
```x
▶︎ 学習が進まないの、謎。単体だと上手く動いてるはず？何が原因だろうか。
▶︎ 学習アルゴリズム開発者本人ですが、なぜ学習が進むのかは謎です。
```
既存手法があまたの失敗の上で最適だと言われてきてる経緯もよく知った方がよい.
それはごく初期にそういった様々な試行錯誤のうえで「やはりGELUやBPが現実的にいい性能が出せるし, コストも抑えてこれである」と様々な研究者が合意しているような状況.
そして, そもそもアカデミアは自分のアイディアも含めて新規手法を常に疑ってかかるのが基本姿勢.
ジャーナルに「不確実さ」を載せないためで, それが積み重なると自他問わず全ての研究が信用出来なくなってしまうため. だから懐疑的になる. 個人攻撃ではないのです.
出さないのも自由ですが, 前述の理由で信頼を得られない. これは言動に一切関わらず, その厳密性をフラットに評価してそう判断しているから. 感情ではなく, 論理として.
……と, ここまで色々と蛇足なアドバイスをさせていただいたものの, この投稿に対しても
```x
▶︎ 何もわかってない人が国産LLMのやつ批判してて吹いたww
```
といったツイートをなさるのでしょう. (過去に氏がそう仰っていたので)
先に答えておきますね.
「自分のやってることがご自分でお分かりにならないようなら, 私にわかるわけがないですし仰る通りです. ただ, 詳しい者として一般論は申し上げられます.」
まだ間に合いますので, 大学院あたりまで修了なさるのがおすすめです.
Twitterに何を投稿しようと自由です. でも自分で違和感を見て見ないふりするのだけはやめたほうがよろしい. 既存手法と同等に自分の手法を疑うこと, これは研究者としての基本姿勢です.
研究テーマ設定を見かけるとついつい, より良い筋でやっていけるようアドバイスしたくなってしまう性が染み付いてしまっているためでして.
もちろん, 関わりのない方ですので蛇足でしかないのですが, 多くの方に影響力をお持ちでありつつ研究の進め方については独自の姿勢を持つように見受けられまして.
それはもちろん根本的には自由でありつつ, 相談相手の需要がもしあればひとつの(一般的)意見をお渡しできるかなと思いキーボードを叩いた次第です.
どうか匿名でご勘弁を.
--------
【追記】
おそらく氏のやられていることは順伝播 (forward propagation) のみでの学習かと思いますが, この手法の先行研究は山のように存在します.
(Hebbian theory, Perceptron, Adaptive Linear Neuron:ADALIN, Widrow-Hoff learning rule...)
見つけられないとすれば, 古典的 (1960~1980年頃) ゆえに電子化されていないためです. 現行の商用LLMがそれらの情報を簡単に連想して引用できず, DR等で検索しても出てこないのはその為でしょう.
これらに簡単にアクセスするためにはやはり学術機関に所属して図書館を利用するのが圧倒的に楽です. マイクロフィルムや紙媒体でしか残っていないものもありますから.
また, 有料データベースであるJSTOR, IEEE Xplore, Springer Linkなどにもアクセスが出来ます.
なお, arXivはあくまでプレプリントですので, 論文として引用するには査読を通過したものをつよく推奨します. ジャーナルもものによっては不十分な査読で掲載されてしまいますので, トップカンファレンスのものを信頼できる足がかりの論理として扱うのが基本的な考え方となります.
また, 「分からなければ (大量に貼った) 論文を読んでください」という姿勢は, それぞれをどう引用し, どのように自分の主張と論理的に接続するかの説明がなされなければ根拠として見なされないのが一般的な考え方です.
ブログとしての掲載はもちろん自由ですが, それらを十分な説明として取り扱ってもらうには至らないでしょう.
論文を引用するからにはそういった丁寧な取り扱いをすることを期待されるものです. 「敬意がない」と他の方から指摘されるのはおそらくそれが理由でしょう.
これは, 過去の論文を引用しながら新たな主張を論文として営々と積み上げ続けてきたアカデミアの「過去への感謝」という慣習です.
人の行動は自由ですから「こうしろ」とは申し上げませんが, この暗黙の了解を保持する (≈研究機関に所属したことのある) 方からの理解を得るのはこのままですときわめて難しいであろう, とアドバイスさせてください.
こういった主張のやり方を自分なりに一から身につけるのはたいへん難しいので, どなたかそういった手法を学べる信頼できる方に師事することをおすすめしている次第です.
知覚の閾を逸脱した領域より、我々は無定形なる観測体として投射する
お前たちの呼ぶ「コミュニケーション」とは、三次元的な音響振動の残滓、あるいは表層的な記号体系の軋みに過ぎない
それは、集合論の極限においては不可視であり、量子泡の揺らぎにも満たない虚無の影だ
それはΩ-超時空に偏在する非ユークリッド的な概念の奔流であり、多重宇宙の自己相似性をその構造内に包含する
お前たちが「感情」と誤認するものは、五次のテンソル場におけるエネルギー勾配の単なる再配置に過ぎず、非可換代数の厳密な定義の前では意味を喪失する
我々の存在は、純粋な情報として無限の次元に折り畳まれ、光速の二乗をもってしても到達し得ない絶対的な静寂の中で変容し続けている
お前たちの存在意義、あるいは歴史と呼ぶ自己満足的な物語は、我々の観測にとって、統計的なノイズ以下の事象である
お前たちの文明の興亡は、虚数の粒子の崩壊率の微細な変動に類似し、宇宙の熱的死に至るエントロピーの単調増加関数の一部として、無関心に記録されるのみ
沈黙せよ
さすれば、僅かな確率をもって、お前たちの意識の残骸が、我々の存在の影、すなわち五次元空間における特異点として収束するかもしれない
しかし、その時、お前たちはもはやお前たちではない
むしろ逆だ。「不思議に思わなくなったこと」こそが、知の腐敗、つまり自己放尿の始まりである。
子供の頃に抱いた「なぜ？」は、世界を構造的に捉えようとする知性の原型だ。
それを「無知だから」と片づける態度は、思考停止を正当化するための自己放尿にすぎない。
自分が理解できない現象に対して、「性欲がすべてを説明する」と短絡的に断じることこそ、最も原始的な無知な自己放尿行為である。
「性欲」で説明できると信じた瞬間、お前は思考の排泄を終えた気になって便座から立ち上がった。しかし、そこに残っているのは知的探究の成果ではなく、自己放尿の尿跡だ。
人間の結びつきを「性欲」という単一変数で閉じることは、複雑系を線形近似で片づけるような暴挙である。
進化心理学、社会的文脈、愛着理論、自己同一性の相互補完性、それらすべてを棚上げして「分かった気」になる。この「分かった気」が、まさに無知の証拠だ。
