自然演繹（しぜんえんえき、英: Natural deduction）は、「自然な」ものとしての論理的推論の形式的モデルを提供する証明理論の手法であり、哲学的論理学の用語である。 自然演繹論理のあるバージョンには、公理が存在しない。ジョン・レモンが開発した体系 L は、証明の構文規則に関する次のような9つの基本的規則だけを持つ。 仮定の規則 "The Rule of Assumption" (A) モーダスポネンス "Modus Ponendo Ponens" (MPP) 二重否定の規則 "The Rule of Double Negation" (DN) 条件付き証明の規則 "The Rule of Conditional Proof" (CP) ∧-導入の規則 "The Rule of ∧-introduction" (∧I) ∧-除去の規則 "The Rule of ∧-elimina

勉強本の助けを借りて自分の下手な勉強方法を改善しようプロジェクト。 いくつかの勉強本で紹介されている方法を採用。 斜め読みで消化できていなかった Code Complete第2版〈上〉—完全なプログラミングを目指して を再読し今日読了。 勉強方法 週3日決まった時間に読む。 気になったところを ChangeLog にメモし印刷して復習 完了までのぺース 6/24 P1-85 6/26 P89-150 6/28 P151-224 6/30 P225-316 7/2 P317-450 7/5 P451-564 決まった時間に斜め読みすることなく読めたと思う。こうして並べてみるとコンスタントに読めていることがよく分かる。 毎日読まないのが続けるコツかも。 感想 良い本物のプログラマを目指すなら必須の本だと思う。僕の周りでもこの本の価値を認めている人は多い。 もしこの本をぱらぱらとめくっても全くピ

チーズはどこへ消えた?を読んだ。 今までいろいろな場所・タイミングでこの本を読むことをすすめられてきたがやっと読むことができた。 厚さも薄いし20〜30分ほど読める。 内容はねずみと小人がチーズを探すという話。そこから得られる教訓を学びましょうと。 結論としては読んで良かった。 変化に対して抱く恐怖や、変化に対してどう対応すべきなのかが学べるのが良い。 僕も大きな変化（特に外的要因のもの）に対して、漠然とした不安や恐怖を感じたことがあるので心構えを知ることができた。 またなぜ恐怖を感じるのか？それは何に起因するものか？なども説得力があって面白い。 ねずみの話の後にディスカッションがあるんですがそれがちょっとわざとらしいのがマイナスポイントかな。 (())

なまえさんに教えていただいた、貧乏人のデイトレ 金持ちのインベストメント—ノーベル賞学者とスイス人富豪に学ぶ智恵を読みました。 かなり勉強になったので読み返して半分まで到達した分のまとめ。 非常に良い本。なぜデイトレが有害で長期保有が良いかを数字とともに検証している。 個別銘柄に言及した本や雑誌のコメントは信用しない 短期的に運用する方法はクォリティオブライフを低下させる（幸せが低下）。これは激しく同意。 常にマーケットウォッチが必要 変化にあわせて瞬時に判断が必要 ハラハラどきどきストレスもたまる かかり切りになる 短期的に勝ち、かつそれを続けるのは激しく難しい 運用を考えるにはまず「運用のゴールを決める」 いつの時点で、どのくらいのお金を、なんのために 年金を運用している機関における運用の仕方 http://www.gpif.go.jp/ で運用方法が公開されている http://ww

最新脳科学が教える 高校生の勉強法。 メジャなレバレッジシリーズ、トニー・ブザン 頭がよくなる本以外で初めてアタリを引いた。 本書の良い点は、多くの類書で述べられている勉強方法の秘訣が、脳の性質とあわせてきちんと説明されていること。 お買い得なまとめ本と言えると思う。タイトルからも分かる通り高校生がターゲットだが勉強したい大人にも役立つと感じた。 マインドマップから再構成した重要部分メモ 脳への入力はとても多い 生死に関わる部分以外はきれいさっぱり忘れる つまり大量のデータのほとんどを「忘れてしまう」のが得意な器官 覚えられない・忘れるというのは当たり前。 どうしても覚えたかったら脳をだまして「ひょっとしたら生死に関わる大事なことなのかな？」と思わせる。 そのためには繰り返し繰り返し覚える 効率の良い勉強をするには脳の性質にあった方法を取らないと意味がない。 ひたすらがんばるのは意味がない

Working Effectively With Legacy Codeの 17章 My Application Has No Structure。 マインドマップから再構成したまとめ 僕のアプリには構造なんてないよ 構想を理解しないと コードの追加が大変だよ コスト高いよ 構造を理解する方法 ストーリーを語る システムの一番重要なことをシンプルに相手に説明する 相手は前提知識がないことを想定する 効果 何が重要なのか？を考える良いきっかけになるよ 迷ったときの指標になるよ 抽象化しているのと同じだよ CRC(Class Responsibility and Collaboration) クラス名 役割 コラボレータ（このクラスとコミュニケーションするもの） Naked CRC を試そう デザインについての会話を聞く コードとデザインがずれていたら？ 「共有するコンセプトをコードに反映でき

Leica M7, 90mm Tele-Elmarit F2.8, PN400N @Santa Monica, CA アメリカで研究するようになって最も驚いたことの一つは、日本では考えられないほど生産性の高い研究者が存在することだ。 たとえば僕がローテーションして、最後までそこでdissertation work（博士論文のための研究、活動）をすることにするか迷っていたあるラボ。そこはポスドク、テクニシャンを含めて（註：undergraduate=学部生は殆どアメリカの研究室には居ない）たった5人でやっているにもかかわらず、毎年5-6本ぐらいはペーパーを出し、ほぼ全て一流紙。多いときは年に2本ネイチャーに出し，一本は表紙になったりしていた(#)。 しかも良く日本では見かける深夜も土日も働いて、朝はどちらかというと崩れ気味、みたいな重労働系の生活ではなく、普通に朝来て、「うーん今日は狂ったよ

id:yaneurao さんにひなた先生が教えるデバッグが256倍速くなるテクニック を献本いただきました。ありがとうございます。 連載当時に数回レビューさせていただいた事があったのでそのご縁。 今読み返してみると、自分が二分法によるバグ原因特定を明確に意識したのは、この本からだったことが分かる。それ以前は、経験的に有用性に気付いていたもの、積極的に使ってはいなかったのだよなあ。半自動的にバグを見つけるとかもそう。 この本は表紙の絵が摩訶不思議な雰囲気で手に取るのを躊躇するかもしれないが、個人的には特に前半が勉強になる人は多いと思う。 バグの原因特定までの基礎的な道のり スタックを覗いてみる など、デバッグには多くのテクニックがあるのだけど、そういった基礎を学べる。 ちなみに泥まみれで、たくさんデバッグしてきた以下のような経験のある人には易しすぎるかも。 gdb でデバッグしようにも自分の

2008年11月03日05:30 カテゴリLogos 英単語が覚えられないたった一つの決定的な理由 その英単語がなぜ覚えられないか? 英語ができないたった１つの決定的な理由 あえて言おう。英語回路とかどうでもいいから、まず英単語覚えろ。 答え:英語で覚えていないから 1000語とか2000語とか10,000語とかよく言うけど、大事なのは数じゃない。そもそもこういうのを数える時って、派生語はどうしているのだろう。go/went/goneは1語?それとも3語? より大事なのは、一つの文を英語で作れること。そのためには、「均等に」1000語知っていることよりも、「よく使われる」単語を、「より多彩」に使えるようになるのが先決。 例えば、"prepare"という言葉を、「準備する」と覚えちゃ駄目。"get ready"と覚えないと。そのためには、getを「深く」知らなければならない。このgetにse

英語ができない語ができないたった１つの決定的な理由は「単語力」だそうな。 単語力。これ以外に英語ができない本当の理由は実はない。他の理由はすべておまけ。たとえば耳力ってのは、結局は単語知ってるってこと。知ってる単語が聞き取れないことはあっても、知らない単語が聞き取れることはない。そこを勘違いしちゃあいけない。 no title その英単語がなぜ覚えられないか?の答えは「英語で覚えていないから」。 より大事なのは、一つの文を英語で作れること。そのためには、「均等に」1000語知っていることよりも、「よく使われる」単語を、「より多彩」に使えるようになるのが先決。 例えば、"prepare"という言葉を、「準備する」と覚えちゃ駄目。"get ready"と覚えないと。そのためには、getを「深く」知らなければならない。このgetにsetを加えると、８割ぐらいの動詞は、動詞そのものではなく (ge

なぜここで紹介するテクニックが有効なのかの解説 いきなり具体的なテクニックを解説しても、なぜそれらのテクニックが有効なのかが理解不明になってしまいますので、まず最初に、それらのテクニックの下敷きになっている基本コンセプトについて説明しておきます。 たとえば、「How are you doing?」と訊かれるたび、毎回、壊れたレコードのように「Fine, thanks.」と同じ答えをするのは、退屈でつまらなくて頭悪そうな英語表現に聞こえます。 「fine」という答えが(1)ありふれた答えである上に、(2)毎回そればかりでは、二重に陳腐なのです。 しかし、だからと言ってネイティブ並に多彩な英語表現を駆使すれば問題が解決されるかというと、 話はそんなに単純ではありません。以下のような問題があります。 (1)日本人の多くは、そもそも多彩なボキャブラリーをマスターするだけの学習時間(と根性)が確保で

文：Calvin Sun（Special to TechRepublic） 翻訳校正：村上雅章・野崎裕子 2009-02-24 08:00 文章を簡素化することで、伝えたい内容をより明確かつ説得力のあるものにすることができる。本記事では、回りくどい表現を避けることで、文章をすっきりとさせ、読み手により強く訴えかけられるようにする方法を、実例を交えて紹介する。 あなたの書く文章は冗長なものとなってはいないだろうか？もしそうであれば、あなたは自らの時間と、読み手の時間を無駄にしてしまっていることになる。また、自らの文章を説得力に欠けた、印象の薄いものにしてしまっていることにもなる。以下に、冗長な文章と、その改善例を挙げているので、参考にしてほしい。 ＃1："There are/is ［名詞］［関係代名詞］［動詞］ …" "There are/is"と［関係代名詞］を取り去ると、この文章は、［名

春は出会いと別れの季節と言いますか？わかりません。今日は、新しく研究室に配属される理系大学の新四年生を対象に、この魑魅魍魎渦巻く研究世界の歩き方的なものを、曲がりなりにも二年間、理系の研究室で過ごしてきた経験を元として、二年前の自分にアドバイスするつもりで、心の赴くままに書いてみようと思います。 こんてんつ はじめに 積み上げてきた経験とのギャップ 研究は神聖なものではない 研究の三つの意義 「理系はコミュニケーションをとる機会がない」の嘘 研究室で発狂しないために さらに勉強したい人のために はじめに 僕は生命+情報系の研究に携わる大学院生（4月からM2）ですが、下のエントリを見てもらえば分かるように、僕は研究者見習いとしては落ちこぼれです。M1の途中で研究室を移籍するという暴挙を成し遂げた他、最近まで就活にかかりきりで修士研究の成果は未だほとんど出ていません。このままでは三年修士をやり

20 of the Best Free Linux Books - Part 1 - LinuxLinks News 最近では書籍がウェブに無料公開されることも珍しくなく、オープンソース関係だとそれが顕著なわけだが、その中から20冊チョイスされている。 Ubuntu Pocket Guide and Reference Two Bits (asin:0822342642) クリエイティブ・コモンズな本たちと来るべきイベントの話 The Linux Starter Pack The Easiest Linux Guide You'll Ever Read Producing Open Source Software (asin:0596007590) オープンソースソフトウェアの育て方（6月書籍版刊行予定） Introduction to Linux (asin:1596821124) Ba