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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？