オムロン サイニックエックス リサーチオーガナイザー兼プリンシパルインベスティゲーター 牛久祥孝さん（@losnuevetoros） 2014年3月、東京大学情報理工学系研究科博士課程修了。同年4月、NTTコミュニケーション科学基礎研究所（CS研）に研究員として入所。16年より東京大学講師（原田牛久研究室）。18年10月、オムロン サイニックエックスにてプリンシパルインベスティゲーターに就任。Ridge-iのChief Research Officer、東北大学非常勤講師、合同会社ナインブルズの代表も兼任する パソコン大好き少年・秋葉拓哉が誕生するまで 牛久：「尊敬する人と対談させてもらえる」と聞いて、真っ先に思い浮かんだのが秋葉さんでした。エンジニアと研究者、両軸で日本をけん引している秋葉さんのキャリアの変遷をお聞きできたらうれしいです。 秋葉：僕も牛久さんをリスペクトしているので、対談

moldを作ったのは「大学院の単位を取るため」だった 秋葉：植山さんと最初に接点を持ったのは、僕がマウンテンビューのMicrosoft Researchでインターンをしていた時だったと記憶しています。エンジニアならば誰が見ても驚くような開発を成し遂げ続けているので、ぜひ詳しくお話を聞きたいと思い対談のリクエストをさせていただきました。 植山：ありがとうございます。初めてお会いした当時から、秋葉さんはプログラミングコンテストの上位ランカーで実力があって、おまけに話も上手かった。なかなか直接関わる機会はなかったけど、時流に乗ってディープラーニングに着手して活躍しているという話はよく耳にしていました。 秋葉：確かに、植山さんと知り合った頃はまだディープラーニングには手を出していなかったですね。今ではAIへと専門領域を移して久しいので、振り返ると長い時間が経ちました。 今回は、個人の力で優れたプロ

自分でもびっくりしてるいぬさん僕はフリーランスをしながら脱受託を目指してアプリを作って生活しています。だいたい1年のうち7割ぐらいをアプリ作りの時間に充てています。本稿では、Inkdropというマルチプラットフォーム対応のMarkdownエディタを一人で開発して月15万円の売上を達成するまでにやった事を包み隠さずにシェアしたいと思います。 Inkdropの月間売上の推移やったこと概要毎日感じるちょっとした問題を見つける自分自身がこれだ！と思えるまでプロトタイプを作るプライベートβ期間でヘビーユーザを作る継続性を重視して価格をつける決済処理はStripeで楽に実装する良いランディングページを作るユーザサポートを最優先にする自分の得た知見を惜しまずブログに書くクオリティで勝負する批判を全て無視する毎日感じるちょっとした問題を見つける僕は別に特別でもなんでもありません。人は意外と同じ事を感じたり

howto-tech-docs.md 技術文書の書き方 このメモは、私（@ymmt2005）が長年にわたってソフトウェアプロダクト開発に関わってきて 2022年現在こうしたほうが良いと考えているベストプラクティスです。 科学的な分析等に基づくわけではない経験則であるため、今後も随時見直すことがありますし、 ここに書いてあることが常に正しいわけでもあらゆるソフトウェア開発に適するわけでもありません。 しかしながら、実務経験が豊富で、モダンな技術スタックに明るいエンジニアの経験則は一定の 役に立つのではないかと考えて記します。 技術文書とは ここでは、ソフトウェア開発で技術者が書くべき文書ということにします。 ソフトウェアエンジニアにも役割がいろいろあり、アーキテクトと independent contributor では書く文書が違うということはあるでしょうけれど、ここではごっちゃにします。

目的 例えば Quantum algorithm for non-homogeneous linear partial differential equations や High-precision quantum algorithms for partial differential equations のように、量子計算を活用して微分方程式を解いてみようという論文がある。ところでまったく数値解析をやったことがないこともあって、微分方程式を解くことはできても、あまり解の挙動については詳しくない。ということで、普通の数値解析、特に有限差分法で微分方程式を解いて解を可視化するということをやってみたい。 教材と概要 東海大学の遠藤先生のサイトに 世界一易しいPoisson方程式シミュレーション という、有限差分法の素晴らしい解説があったのでこれを大いに活用したい。というよりほぼこの内容を元に実

シミュレーションにおける微分方程式の計算方法 本記事では、差分空間で作成されるシミュレーション（有限差分法）において微分方程式を算出するための知識やプログラムの書き方を紹介します。実際自分自身がシミュレーションを構築する際に気になった点や注意する点を備忘録的にまとめたので参考にしてみてください。また本記事では微分方程式の数学的な知識については省略してる部分も多いので注意してください。 ※本記事ではpythonをベースにプログラムを記述します。 目次 有限差分法における関数表現 差分空間における微分方程式 微分方程式を算出するアルゴリズム おわりに 有限差分法における関数表現 有限差分法とは簡単に言えば写真のようなものです。古い写真を拡大すると画像が荒いと感じることも多いのではないでしょうか。これは、写真は現実に見える情報を連続的に表現しているのではなく、画素という小さな情報の集合体でるから

この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。 適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2022年3月） セル・オートマトンの一種ライフゲームで、ゴスパー（英語版）のグライダー銃がグライダーを放っているところ[1] セル・オートマトン（英: cellular automaton、略称：CA）とは、格子状のセルと単純な規則による、離散的計算モデルである。 計算可能性理論、数学、物理学、複雑適応系、数理生物学、微小構造モデリングなどの研究で利用される。非常に単純化されたモデルであるが、生命現象、結晶の成長、乱流といった複雑な自然現象を模した、驚くほどに豊かな結果を与えてくれる。 正確な発音に近いセルラ・オートマトンとも呼ばれることがある。セルは「細胞」「小部屋」、セルラは「細胞状の」、オートマトンは「

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(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま

本日、新著が発売となります。本書の初版は処女作ということもあり、色々と書き手として未熟な部分も多く出てしまった本なのですが、幸運にも長い期間読んでいただいたことでこのたび改訂版の刊行にこぎつけることが出来ました。 さすがに10年経過すると内容も古くなっており、多くのコードをリバイスしています。特に初版刊行時にはまだサポートが不十分だったウィンドウ関数が、現在では主要なDBMSではほぼ利用できるようになったことを受けて、全面的にこれを採用しました。これにより性能と表現力を両立させるモダンなSQLコーディングが可能になったので、ぜひ本書でその素晴らしさを確認いていただければと思います。 以下に本書の前書きを引用しますので、購入の際の参考にしてください。 本書の初版が刊行されてから、10年が経過しました。筆者にとって、初版は初めて書いた本、いわゆる処女作であり、自分の知見や文章がどのような受け取

リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを

class some_class: def __init__(self,something): self.something = something def some_function(self): print(self.something) クラス構造を用いる理由は、主に大規模なソフトウェアの構築の際の効率化にあるらしく、小規模なコードであれば普通に関数だけ書いていくやり方でも混乱は起きない模様。参考までにどのような場合でクラスの活用が有効かを調べたところ、こちらには、次のメリットの記載があり。 ・グローバル変数を無くし、すべての変数を何らかのスコープに属させる ・処理を効率的に使い回す ・一つの処理は一つの箇所に実装し、修正箇所を最小化する ・関数実行中に、関数自身が再度呼び出される場合の対処 クラスとインスタンス こちらの記事にもあるように、Pythonのクラス構造はインスタンスの生