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ビジネス・プロデューサーとして求められるものもさまざまなものがあるだろ うが、ここでは新しい企画を立ち上げて、ブランドを確立することを目標とし たプロジェクトを成功させるための秘訣について経験を交えて語っている。 プロデューサーは「王」であるよりも「司祭」であれという言葉は新鮮。 他にもセンスをみがく方法、テーマを見付ける発想法、メンバーの能力をうま く引き出す方法などが書かれている。正直、この手の本には余り興味がなかっ たのだ。どうせ書いてあることはどれも大差ない、と思っていた。確かにそう 言う面も半分くらいはあるが、著者の体験から得られたものを共有する ことで、自分の目の前のプロジェクトを客観的な目で見れると言うのが もっとも大きな効果かも知れない。
ひとまず情報を集めてみよう。 "The Optiverse" and Other Sphere Eversions に優れた 概説がある。その起源や「裏返す」 ことの定義や関係論文を知りたい場合はここがおすすめ。 Thurston 以外のモデルも紹介されている。 関連情報としては同じ大学(ILLINOIS)のサイトの The Optiverse もビデオの情報がいろいろある。 Full version の Real Audio 版は必見だ。公開している事自体すごい太っ腹！
Sphere Eversion Program にはC++で作られたものがある。
Tactile Math by Stewart Dickson には模型を作っちゃう人まで！ このサイトMathArt.org は他にも面白い模型がたくさん！
Wolfram Research にも Sphere Eversion -- from MathWorld と言う記述がある。
一般的な可視化の方向から論じたものは Interactive Methods for Visualizable Geometry など。
虎ノ門DOJOでの講演および討論の一部をまとめたもの。 最初の日下氏の文章にもっとも共感を覚える。
確かに大学教育は今多くの問題を抱えている。 国立大学法人化、大学の数と受験生の数のバランス、 学生の学力低下など。どれも一朝一夕で解決するものではないだけに、 文部科学省の制度改革で教育問題に安易にけりをつけることだけはやめてもら いたい。
この問題の奥深さは「大学教育」に対して望むものがそれぞれの立場によって 大きく異なるため、どのようなものを目指したとしても全体の賛同を得られな いところにある。むしろ一つの価値観で順位付けするようなことはせずに、 多様な価値観を認めあって、受験生、教員、卒業生の進路、それぞれに選択の 幅がひろがる方向に進んで欲しいものだ。
実はセロトニンについては全く知らなかった。 リラックスを司る脳内ホルモンであることはわかったが、 どれだけ信じていいのかがいまいちよくわからない。 セロトニン神経が弱ることとゲーム脳が関係あると言ったり、 セロトニン神経を活性化させるには、呼吸法が有効であると言ったり、 釈迦が修行によって得たことはセロトニン活性化の効用だと言ったりしている。 NHK出版もこんな本を出すのかと言うのがまず驚き。
著者は医学の基礎研究に従事する研究者なので、 臨床例なども多数出てくるのだが、理由をすっ飛ばして これはセロトニンが弱っているためです、あれはセレトニンが 活性化されているためです、などを繰り返す。 おそらく読者は自分のからだの症状も安易にセレトニンと結びつけて考えるよ うになるのではないか。
とはいうものの、自分の心の状態をコントロールする方法が分かれば、 素晴らしいことなのは間違いない。 呼吸法やリズム運動でセロトニンが活性化すると言うのなら 実践してみる価値はあるかも。
Outside Inを Java3D で実現するためにまずは球面の変形から。 NormalGenerator で法線ベクトルを作ろうとすると、Morphing がうまく 行かなくなるので独自で法線ベクトルを計算する必要がある。 とりあえず今回は法線を計算しなくてすむワイヤーフレームで。 球面座標を使って変形写像を記述しているため、極に辺が集中してしまう。 なんとかテクスチャを貼るところまでいきたいものだが。
著者は著名な発明家。創造的な発想をするための秘訣を13の章に分けて 解説している。発明をはじめるきっかけとなる「不満」を楽天主義で 発明に結びつける。また他の技術をうまく移転する。それらの発想をするため のトレーニング方法を極めて具体的に記述してある。 柔軟な新しい発想をすることが大事だと言うことは、頭ではわかっていても その発想をする障害が無意識のところにあるから難しい。この本はその障害を 取り除くための処方箋を与えるもの。ただ科学的な根拠があるわけではなく、 一種の新興宗教のようにも読めてしまうので注意。
AIC の計算の仕方がわかったところで、時系列分析の自己回帰モデルの次数を 決定するために使えるかどうかを考えてみる。 そこで、z を標準正規分布に従う乱数として、
an = an-k + rzのような確率過程を考えて、コンピュータシミュレーションで 時系列(1000項)を生成する。それに対してAICを計算すると、 k次のところで急激に小さくなり、その後は次数に対して少しずつ 増加していく(ほとんど一定と言ってもいいくらい)。 完全なランダムな系列(独立同分布に従う時系列)の 場合は、AICの値はわずかながら次数に対して増加していく。 このことで AIC がどれだけ有効かを確認することができた。
ところが、である。東証一部上場の株式会社の終値を時系列と見て、 AICで自己回帰モデルの最適な次数を計算してみようとすると、 次数に関して単調減少するのである。 このことからも、株価の時系列が単純な自己回帰モデルでは 表現できないことの一つの証拠になるのではないかと言う気がする。 次数に関してAICが単調減少するような確率過程を考えることができれば、 それで株価の時系列を近似できるのかも知れない。
数学は特許にならないと言うのが常識だと思っていたが、 線形計画法の一手法がアメリカで特許として認められたとのこと。 それがカーマーカー特許。特許を申請したＡＴ＆Ｔとカーマーカー氏の おかれた背景、特許制度の内包する矛盾点、数理科学の研究者の立場、 法律家の立場など、多くのエピソードを交えながら この問題を紹介。著者自身が日本の研究者の立場からこの問題に大きく関わっ たこともあり、複雑に入り組んだ問題点を抽出している。
最近もよく天文学的な特許侵害賠償金のニュースが報じられるが、 特許と言うシステムが発明のインセンティブを与えるものではなく、 政治的または経営戦略的に悪用されるものになりつつあるのは 残念。ＡＴ＆Ｔはこの特許に関しては失敗した(まだ決着がついたわけでは ないかも知れないが)のではないかと思うが、 ソフトウェア開発のインセンティブを与えつつ、権利を保護する 社会的なしくみができて欲しいものだ。
GeometryInfo を使って法線ベクトルを計算させるとき、
(new com.sun.j3d.utils.geometry.NormalGenerator()).generateNormals(ginfo);のようにすると、その前後で ginfo から得られる GeometryArray の Vertex Count が ginfo をもとの GeometryArray の Vertex Count と 異なる場合がある。原因は法線ベクトルを計算した後、座標の個数より 法線の個数が大きくなってしまうことがあるため。一つの頂点についている 複数の面に対して異なる法線ベクトルを定義する場合に、このようなことがお こる。GeometryInfo の getVertexCount() を参考に。
ニューラルネット、人工知能エンジン、自己組織化マップなど 様々な分野を例を用いて解説している新書のわりには内容豊富な本。 著者は心理学から統計学に進んだ人。そのため数学的な説明は少ないが、 かえって一般読者にはそれが好都合であろう。
データマイニングの本質が大量のデータの処理であるために、 例を説明する場合にあまりに少ないデータの処理では意味がなくなって しまうのが問題か。この本では、できるだけ大量のデータで説明しようとして いるが、その代わりにどのように結果が計算されるのかの説明は少なくなって しまっている。しかし、導き出される結果とその解釈については詳しく書かれ ているため、 データマイニングのそれぞれの分野でどういうことが可能なのかを 知るには最適の本。実際にデータ分析するには別の本をあたろう。
ただし、欠点も。マイクロドライブは取り出しにくい。CF のような でっぱりがないため、爪で引っ張り出す感じになる。壊しそう。 温度もかなり高くなる。大丈夫かな？
引続き衝突に関して。針の 穴の糸通しで衝突を利用するプロトタイプを作成するが。
wakeup = new WakeupOnCollisionEntry
(shape,WakeupOnCollisionEntry.USE_GEOMETRY);
とした場合、MouseRotator を追加したノードと同じノードに
追加すると、かなり遅くなってしまう。USE_BOUNDS にすれば
速くなるが。どちらの場合も、衝突対象となる物体の感知が
思い通りに行かない。3D空間内のインターフェースとして
衝突を利用しようとするには、もう少し精度がよくないと。
アクセラレータでも欲しいところ。
情報量基準を扱った数少ない一般の書籍。 読むのは第６章からでよい。 先を読む統計学 に比べて情報量基準による各種の分析の実例が多く紹介されている。 通常の分析と情報量基準による分析が並列して書かれているので、 情報量基準の能力の高さを実感できる。
残念なのは誤植が多い(数値の記述ミス)ことと、大文字と小文字の使いかたが 統一されていないこと。第６章の情報料基準の説明の部分もブルーバックスの ものと大差なく、より深い解説を期待していただけに物足りない。
第一部が吉田派(自由党)からの視点で書かれていたのに対し、 第二部は鳩山派(民主党)からの視点で書かれている。 日ソ共同宣言が締結するまでの紆余曲折は、それぞれの政治家が どんな思惑を持って行動したのか、それがどのような影響を与えたのかが 克明に記され、当初些細なことと思われていたことが大きな影響を及ぼしてい たこともわかる。長期的な視点に立つ結果、直近のものに歪を生じさせたため に失敗してしまったり。交渉は土壇場での駆け引きでどちらにも 転び得るものだったり。優先順位を確立してその原則を曲げ ずに行動できること、最後の最後のぎりぎりのところで適切な判断が下せるこ と、これが偉大な政治家の条件だと言う気がした。
ふとしたことから、球面裏返しの動画が公開されていることを知った。 Outside In :Introduction 何度見ても面白い。Java3D で挑戦してみたい。もう誰かやっているかな？ サーストンの作った C++ プログラムは公開されているんだけど。
いまさら学部生向けの教科書を読んでどうする、と言う突っ込みもあるかも知 れないが、総復習と頭の中の地図を作りなおすために通読。と言っても週末に 一章ずつ読んでいたら数ヵ月もかかってしまった。
今までの研究上、モデルの作成、抽象化の方向にかたより過ぎていたきらいが あるため、現実に即した理解を高めると言う目的では有意義だった。
著者はアメリカの著名な若手経済学者。ブッシュ政権でCEA委員長に就任。 ミクロよりもマクロ経済学の業績の方が多いし、教科書もそちらの方が定評が ある。他のミクロの教科書と比較したわけではないが、くどいぐらいの詳しい 説明、豊富な練習問題、ケーススタディなど、教科書としては十分高いクォリ ティを持っている。需要曲線と供給曲線がどの章にも頻繁に書かれ、それをも とに説明が展開する様は、ニュートン力学のように少ない基本原理を様々な問 題に応用して、複雑な現象を説明していくようなもので、気持ちがよい。ミク ロ経済学を批判する、もしくは発展させるものも、古典力学における解析力学か、 量子力学のようなもので、それによって古典力学の価値が下がらないのと同様、 ミクロ経済学の価値も下がらないだろう。
それにしても、世間一般の経済に対する認識が、いかに誤解が多いか。ケース スタディや表面的な数字のお遊びをする前に、原理を頭に叩き込んでおいて、 そういう発想ができるようにしておくことがいかに大事か。自戒を込めて。
著者のデビュー小説。既に多くの経済小説を著しているが、 この小説は特に新鮮さを感じさせて、一気に読ませる。 ヘッジファンドを舞台として、ディーラの緊張感や 達成感、人間関係などが、現場出身の著者らしく いきいきと描かれていて、十分詠み手を楽しませてくれる。 ボスは、著者の理想が投影されていると思えるのだが、どうだろうか。
総選挙のころから読みはじめたが、やっと今ごろ読み終わった。
現代史をそれほど詳しく勉強したことがないせいか、 今まで知っていたことは、報道された記事からの 情報がほとんどであったことを痛感した。 政治家がどういうことを考えて、また行動をして、 その結果、報道を通して世間に知らされるものが何か。 国内世論、GHQ、反対勢力など対抗しながら、自分の信念を通して、 また時には複雑な条件下で妥協案をさぐる様がいきいきと描写されていて、 下手な政治ドラマよりも興奮を覚えた。
現代の政治家は信念を持っているのかなあ。
Weblog ならば他のWebサイトの最新の記事にコメントつけたりして ネットワークを作っていくことに意味があるのだけれど、なんだか ただの日記(しかも週末限定)になりつつある。まあポリシーは変化しつつも 続けることに意義があると自分をなぐさめつつ、当分このペースで。
ベイズ統計学とゲーム理論の関係などをテーマに文献にあたるが、 まとめられるようなものは出せず。積ん読が増えただけに終わったかも。
不勉強にしてこの本を読むまでアフォーダンスと言う言葉すら、 よくわかっていなかった。人工知能やロボットで再び脚光を浴びている。 この本ではアフォーダンス理論を完成させたギブソンの思考をたどっていく。
従来の認知科学のモデルでは、人間は環境より刺激を受け、それを脳で処理し た結果が情報となる。一方ギブソンの理論では、情報は頭の中で作られるので はなく、知覚によって直接手に入れるものだとしている。脳は環境の中で 意味を持つ情報を探索しているのだと言う。アフォーダンスとは、環境が知覚 者に与える価値のこと。
この本には出てきていないが、よく言われる例は引く扉か押す扉かを 扉自身に語らせる例だとか、コンピュータのアイコンの例などがあげられる。 確かにアフォーダンス理論を、よく理解してユーザ・インターフェースの設計 などをするときに意識しておくとよさそう。 しかし、きちんと理解しないで使うと混乱のもとになるかもしれない。 あまり応用例にはなかったが「変形から不変なものが知覚される」原理は VRのインターフェースをどのように設計するかのヒントになりそう。 考えるきっかけにしてみよう。
古い記事で恐縮ですが @ITの記事 にベイジアンネットワークのことが書いてある。関連する記事にも参考となる ものが多かった。 まずは産業技術総合研究所本村陽一氏の 「確率ネットワークと知識情報処理への応用」。 言葉の定義と問題点の抽出がされているところがありがたい。
対話形式の「やわらかい」統計学の本。 導入としてはよいのだろうけど、この本を読んだから何かがわかると言うわけ ではない。もう少し突っ込んでほしかったな。もちろんブルーバックスなので、 こういうレベルの内容に需要があると言うことも理解しているつもりだが。
と言いつつも、3章のパス図、6章のニューロンネットワークの話題も少し触れてい るところはいい。
3次元でイジング模型およびスピングラスの シミュレーションを可視化するために Primitive (具体的には Sphere) を つけたり消したりする方法を考えてみた。
Appearance app = new Appearance();
app.setTransparencyAttributes
(new TransparencyAttributes
(TransparencyAttributes.FASTEST,
1.0f));
前者の方が Primitive の個数が減ったときに Live なノードが減るため
速度の改善が期待できるが、ノードの追加削減は時間かかりそう。
パフォーマンステストしてみよう。
日本人の名前がついた概念も最近はよく見掛けるようになった。 AIC と略されるこの概念はモデルのパラメータの個数を p とするときに
AIC = -2 MLL + 2pで表される。情報量基準と言う名前は、モデル(確率分布)の適合度を調べるた めのもの。この値が小さいほどモデルがよく適合していることを表している。 2項目の 2p はパラメータの個数はできるだけ少ない方がいいという意味で、 ペナルティ項とも言われる。
最近は 東京大学の統計分析概論のテキストでも扱われているらしい。 統計ソフトの R でも AICが計算できる って言うのは試す価値あり。
情報量基準は AIC だけではなく BIC という Bayes Information Criterion と言うものもある。 ベイズ統計の趣旨からはこちらの導出を理解すべき。
統計学の文献を探していると、数学や物理だけでなく 生物など異分野の文献がヒットする。例えば モデル選択手法の水産資源解析への応用 なんて言うものもあり、全てはもちろん理解できないものの、 応用範囲の広さを改めて実感する。
伊庭 幸人 (著)「岩波講座物理の世界 物理と情報 （3） ベイズ統計と統計物理」(岩波書店) を読了。最後の画像修復に興味を覚える。シミュレーションプログラムを画像修復のマネゴト (というのはMAP推定をしているわけではないから)ができるように改良。また、ローカルで多数 実行してデータの平均をとったものをグラフ化。
いろいろ調べていると、 篠本 滋 (著)「情報の統計力学」(丸善)や 豊田 正 (著)「情報の物理学」(講談社)などと言う書籍を発見。 後者の本の2章のボルツマンのH定理から相対エントロピーの導入のあたりは、非常に面白い。 前者の本は、前半が統計力学、後半が情報理論のトピックを扱っている。 6章に少しだけベイズ統計のことが記述してあるが、それが目的の本ではなく、むしろその後の 画像再構成、ボルツマンマシン学習などへの導入と考えられている。
マシンが生成する乱数の従う確率分布を、外界のモデルが生成する乱数列をもとに 外界のモデルの分布に近づけていくのがボルツマンマシン学習である。 「近づける」ためには距離が必要で、そこにカルバックダイバージェンス(＝相対エントロピー) が登場する。とりあえず次の目標はボルツマンマシン学習のシミュレータ作成、かな。
ベイズの定理と呼ばれる条件付確率の公式についてはわかっているものの、 それがどのようにして統計に使えるのだろうと言う疑問を解消したいと思う。
まずは講義ノートを探してみることにする。 最初に読んだのが http://courses.ncssm.edu/math/TALKS/PDFS/BullardNCTM2001.pdfである。 条件付確率から、ベルヌイモデルに関するベイズ統計を例をあげて計算しているので、 非常にわかりやすい。 Prob(model|data) を Prob(data|model) から求めるのがベイズ統計だと言う基本は理解できる。
日本語の文献としては、 http://www.ikuta.jwu.ac.jp/~yokamoto/openwww/stat/estparam/bayes/readme.pdf が見つかる。グラフが多用してあり、視覚的に理解できる。 書籍としては、 渡部 洋 (著)「ベイズ統計学入門」(福村書店) 伊庭 幸人 (著)「岩波講座物理の世界 物理と情報 （3） ベイズ統計と統計物理」(岩波書店) がある。前者は日本語としてはほぼ唯一の基礎から書かれた入門書。一通り目を通した。 著者が社会科学の人と言うのが、この本のよいところでもあり、悪いところでもある。 後者は統計物理の立場から書かれた本。読みものとして面白い。現在読書中。 触発されて、Ising模型のシミュレーションプログラムを作りなおしました。
事前分布からデータ(実験結果)によって事後分布が得られる、ということはわかっても、 事前分布の「分布」とは何なのか。ベルヌイ試行の場合、正規分布の場合、それぞれで異なるので 一見わかりにくい。事前分布、事後分布でいうところの分布とは、もとの確率モデルの分布ではなく、 もとの確率モデルの測度全体の空間(もしくは部分空間)上の分布である。 わかっている人には、「何をいまさら、それが推定と言うものだろう。」と言われそうだが、 あえて続けてみる。
コインの表と裏のように2個の集合{A,B}からなる確率空間上の測度は、一方の要素の確率P(A) によって決まる。したがって、確率測度全体は0以上1以下の実数の区間に等しく、事前分布は この区間上の分布を与える。それがベータ分布で与えられる場合、事後分布もベータ分布になる と言うことは、ほぼどの入門書にも書いてある。 もとの確率空間が実数の場合、例えばその上の分布として正規分布のみを考え、 さらに分散も固定すると、 平均値だけでもとの分布は決まる。この場合事前分布はその平均値の分布である。
正規分布における平均値と分散のように、確率分布がパラメトライズされた 場合、そのパラメトライズされた空間に相対エントロピーと言う距離もどき が入って、それによってリーマン幾何の真似事ができるらしい。 これは面白そうだ。
mozdev.org の faq を参考にして Linux 版の Firebird で Java Applet を実行できるように 悪戦苦闘。結論としては、
このシリーズのなかでもひときわコンパクトな一冊。 だが、題名にある「スピングラス」と「連想記憶」 についてストレートな説明で、十分理解可能。
モデルの導入、メカニズムの説明、理論的解析と言う話の流れで、 エドワーズ・アンダーソン模型、シェリントン・カークパトリック模型、 ヘップ則、ホップフィールド模型などが解説されている。
いやはや。単なる統計学の本と思うなかれ。 この本のミソはIII章にある。そう、サブタイトルにもある情報量基準 の章である。この章だけでも680円の価値は十分にある。 いや680円では安いぐらいだ。この本の初版が1991年だが、 10年以上たった今でも、情報量基準を初心者向けの本で取り上げたのは 少ないのではないだろうか。ブルーバックスという形式上、 理論を深めずに、例による計算が中心になってしまっている(計算が中心とい うのもブルーバックスでは異端の部類かもしれない)が、 ここまでコンパクトにまとめているのだから文句は言うまい。 ただ、数式部分に誤植が多いのに注意。
III章の内容は「情報量基準」の説明。とくにAIC(赤池情報量基準) の計算方法の説明。推定、検定などの伝統的な統計学の手法とは別のアプロー チで、モデルの妥当性を定量的に検討しようとする手法。 ベイズ統計学にもよく登場していて、簡単な概説書を探してこの本に たどりついた。ひさびさのヒット。ベイズ統計学との関連は そちらのblog に書こう。
たまたま手に取った本だが、本当に入門。具体的なデータを使って分析手順は 書いてあるのだが、その統計的意味はあまり触れられていない。計算はコン ピュータで、といって結果のグラフはいっぱい見せてくれるけど、そのグラフ は結局どういう計算をして作っているんだ？と言う疑問には答えてくれない。
とはいっても、一通りの手法は紹介されているので、統計ソフトのマニュアル 片手にデータとにらめっこするときには使える本かもしれない。 大学教養レベルでSPSSやEXCELを使ってみましょう、と言う授業のサブテキス トとしてもいいだろう。 テキストマイニングの章があったので期待したんだけどなあ。
経済学の本かと思いきや、階級社会の本だった。 ニュースステーションにときどき出てくる森永さんが、 こんなことを考えていたとは。前半はとにかく小泉政権の 政策は階級社会を作るための陰謀だ！と言う話。 後半は、勝ち組になれなくても楽しく生きていく方法はあるよ、と言う話。
内容的にはトンデモ本に近いものを感じてしまうが、 面白かったので許します。そう言う見方もできるのか。
貧乏を克服するのが経済の役割だとしたら、それがほぼ克服された今、 経済は何を目指すべきか、を問う本。と書くと聞こえはよいが、 経済学の本と言うよりも、経済学者の人生観の本と言う感じで 少しがっかり。
つまらない教科書的な本かと思ったが、いい意味で期待を裏切ってくれた。 現代の日本の経済学者が日本経済の抱える様々な問題に対し、 巨匠と呼ばれる人々の理論で考えると、どのように解釈できるか、 また処方箋は何かを、明解に述べられている。 個人的には久しぶりの経済関係の本のヒットだ。
特に理論からはいると、どうしても数式や定理などで理解しようとしてしまう が、このように説明されると、経済理論と経済政策が論理的につながってく る。
さらに歴史的に単純化された理論から、現実に近付けようとそれらが精緻化さ れていく様子、またそれに伴い解釈の違いから学派が形成されていく様子も 理解できる。現代経済も経済学史も学べるおいしい本。
衝突に関するプログラムを作成中。 はじめ Cone と Sphere の衝突を判定するプログラムを作ろうとしていたとこ ろ、Cone は2個の Shape3D からなることがわかり、Cone を動かしたときの このふたつの Shape3D 同士が干渉して衝突判定を行ってしまうことがる。
結局 Cone と同様のものを Shape3D 一つで作ることで対処。 特定の Shape3D に関しては衝突判定しないようにできないものだろうか。
情報をまとめるために、またブログという形式の可能性を見るために、 とりあえずはじめてみます。
MovableType も試してみたのですが、レンタルサーバ上でうまく動かないのと、 Blosxom のシンプルさに惹かれて、Bolsxom でやってみることにします。
当分は Java3D 関連の覚え書き、統計学(いわゆる統計科学、統計物理)、 シミュレーションなどについて書き連ねて行きたいと思います。
NUCB Journal of economics management 44 No.2 (2000) 207--214 (Postscript + gzip)
2001年8月,PCカンファレンス2001,CIEC
Journal of Math. of Kyoto Univ. 38-2 (1998) 319--328 (Postscript + gzip)
1994年9月,日本数学会秋季総合分科会
2000年8月,PCカンファレンス2000 CIEC (html化した発表原稿)
NUCB Journal of economics and information science 46 No.1 (2001) 83--90 (Postscript + gzip)
2002年8月,PCカンファレンス2002,CIEC
July 2002, ITHET 2002
1994年9月,日本数学会秋季総合分科会
2001年8月,PCカンファレンス2001,CIEC (html化した発表原稿)
1994年10月,ホモトピー論シンポジウム
NUCB Journal of economics and information science 46 No.2 (2002) 207--222 (Postscript + gzip)
Journal of Math. of Kyoto Univ. 34-4(1994) 873--880 (Postscript + gzip)
2001年3月,名古屋大学情報文化学部・人間情報学研究科 プロジェクト研究シンポジウム 「Java3DおよびSwing APIを用いた遠隔実験教育システム」 (html化した発表原稿)
July 2002, ITHET 2002 [PDF]
2002年3月,日本物理学会第57回年次大会
July 2002, ITHET 2002
昔の講義ノートです。2002年度前期分。 コンピュータと幾何学 大学１、２年生向け。
名前はドメイン名を見てください。IT関係の研究開発しています。 元教員で、そのころに作った教材置場がもとになっています。 本業とは別の周辺技術や、昔興味を持っていたことについて 調べたり、プログラム作ったりしたものを載せています。
忙しいとき、気分が乗らないときはあまり更新しません。 悪しからず。メールは歓迎。でも返事はときどき遅れます。特にテーマを決めずそのとき、そのときで関心を持つことについて、 とくながが調べたこと、考えたことなどを綴っていくサイトです。 「ブログ」であることが目的ではなく、時系列、テーマ別の 記事をまとめるための手段にすぎません。 Trackback やコメントは歓迎しますが、 スパムがひどいときはやめるかもしれません。