04年8月 diary

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8月30日(月) 

消火栓の前に自転車を止めるやつ、緊急車両の停車場所や防火水槽のマンホールのまえにクルマを止めるやつら。火事になったらどうするのよ。 ちょっと周囲に気を配って考えれば分かるようなことに、おそらく気づいてもいない。こういう連中は他の人から言語として与えられた情報しか理解できないのだ。

こういう連中はデジタル化された符号(すなわち言語)の世界の中に住んでいる。 こういう連中は目は開いても何も見ず、音は聞こえても何も聞いてはいないのだ。 こういう連中の狭間で生きているとどうしようもなく息苦しい気分になる。

finalvent氏の日記に今ごろちょっとはまっている。
http://d.hatena.ne.jp/finalvent/20040330#p20

私はソメイヨシノがそれほど好きではなかった。最近はそれでもいいかと思うようになったのだが、山桜がやはり好きだ。美しいものだと思う。

論説よりもこういうところに氏の心を感じてしまう。それはつまり孤独だ。

私も同じだと思う。 ソメイヨシノは高度に品種改良された生物特有の気持ち悪さがある。 それに比べると山桜は野生の健全な凛とした美しさがある。 上でいう言語(すなわちデジタル)の世界にすんでいる人間は やはり、予備知識なしにはこの違いがわからないだろう。

頭脳放談 第51回 「無線タグは一筋縄ではいかないのだ」 を見ていたら意外とRFタグが、すでにフィールドで使われはじめている ことが分かってちょっと驚いた。(もちろんSuicaは知っていたけど、たとえば回転寿司で使われていることとか。)

十四日に書いた燃料電池車の話とほとんど同じ話がSCIENCEに載ってました。 これで三つのソースがほぼ同じことを言っていることになります。

Hybrid Cars Now, Fuel Cell Cars Later (多分、要subscribe)

この中で自動車(多分油の消費で)100に対して Hybrid 47.3、 燃料電池車 44.5という結果です。結論は"Our analysis indicates that fuel cell vehicles using hydrogen from fossil fuels offer no significant energy efficiency advantage over hybrid vehicles operating in an urban drive cycle"だそうです。

8月28日(土) 

LSIの電源接地配線を考慮した 同時スイッチング雑音の解析 (Design Feature, EDN Japan)

いまLSIのグラウンドは格子状らしいんだけど、最近は動作周波数の向上に伴ってグラウンドの品質が問題になりつつある、キャパシタを入れて対処したりすることもある。というような話。 プリント基盤のグラウンドは動作周波数の向上にともなって櫛状から格子状そしてベタグラウンドへと変化していったんだけど、それと同じことを遅れてやっているようで面白い。困るとキャパシタを入れるところも同じ。

人を観察していて思うのだけど、 人間関係の好き嫌いなど、ほとんど誤解と思い込みに過ぎないような気もする。

8月27日(金) 

ニューロンの発火が運ぶ情報量

神経細胞の発火の信号について、それが持つ情報量が大事だと言ってきた。 私が自分の解析の中で使っている定義を以下に紹介する。 本当は説明を尽くして、実際のデータを使って図を作って、 従来の情報量の定義と比較して論文を書こうと思ってたけど そんなことやっていると何年先になるか分からないから大公開だ。

刺激をs (=1,...,S)とする。 ある短い時間Δtの間に ニューロンが発火する確率をp(1|s)、発火しない確率をp(0|s)とする。 ここでΔtは充分短いのでその中では発火はせいぜい1度しか起こらないものとする。

ある神経細胞が刺激について単位時間あたりに運んでいる情報量は
  I = {Σs p(s)Σf p(f|s) log p(f|s) - Σf p(f) log p(f) } /Δt
と定義とする。 これはなんのことはない、ただの相互情報量の定義である。

これだけ。だけどこれが在来のより複雑な定義よりうまく行くんだな。

あといずれ書かなきゃならないのは

  1. 発火数binningを必要としないと言う利点。
  2. 今既に普及している情報量I'の定義の解説。
  3. I'とほぼ同じ値を出す状況、I'と違う値を出す状況の記載。
  4. 計算に必要な実験のtrial数の比較。
  5. それぞれの優れている点、劣っている点の比較。
あとデコーダについても書かなきゃならない。つまり脳の中でその神経細胞の活動を観察している「何者か」についてね。それも神経細胞には違いないわけだけど。 いま普及している定義は、要するに平均発火数が情報を運んでいるという考えに基づいている。「平均」と言っても、実際の脳の中では一回の試行ごとに何事かを決定しなければならないのだから試行平均はありえない。ならば時間平均しかありえない。しかし時間平均が意味を持つためには数百ミリ秒くらいの積分を必要とする。でもそれは遅すぎる。実際の神経細胞は信号がきてから数ミリ秒くらいで発火を始めたりするわけだから。

あと、刺激というか外界の事象がグループ分けしてあるときに、どうやってグループの情報量とグループないの情報量に分離するかについても理論が出来ている。 あと、ノイズが乗っているとき、ノイズの寄与をどうやってsubtractするかとかも考えてあるので書かなきゃならない。

(8月30日追記、手動トラックバック: 医学都市伝説 更新日記blog版8/28
臨床の人がこういう問題意識を持っていたのは私にとっては嬉しい驚き。)

8月26日(木) 

ここ数日、急に涼しくなった。暑いのがいやなはずなのに、涼しくなるといつも何となく物悲しい気分になる。

8月24日(火) 

ダイナミクスとメカニズム

神経細胞が集団となった時、一つの神経細胞では見られないような 働きをするに違いない。そしてそれが知能をつくり出す仕組みに違いない。 ---これは良く言われることだ。もちろんそうに違いない。 しかし神経細胞の集団が起こすことに興味を持った研究者にはどうも ふた通りいるような気がしていた。そして「あっちがわ」の人たちの言うことには どうも賛成できないと感じていた。 問題はその「あっちがわ」が何なのか言い当てることができなかったことだ。

これを「ダイナミクス」と「メカニズム」という言葉で切り分けることが できるのではないかと思いついた。 要素の相互作用の結果、全体は要素の総和とは違った物になる※。 これを要素と要素の間の力学の結果そう「なる」と捉えるのがダイナミクスの考え方、 目的を達成するために要素を配置しそう「する」のがメカニズムの考え方だ。

(※「要素の総和」という言葉自体が私には気持ち悪いのだけど、 すでに通用して通じやすい表現だから使います。 意味を定義せず「和」という言葉を使うのがいけません。)

物理現象に見られる自発的な構造形成や、気象現象や、 雲霞の群れが意味ありげな動きをしたりすることはダイナミクスから理解できる。

一方、テレビの仕組みやコンピュータの仕組みを ダイナミクスの観点から理解するのは困難だ。 これらも物理法則からくるダイナミクスに従っているのはもちろんなのだが、 物理法則からコンピュータやテレビを理解するのは難しい。

部品のあいだの接続関係をかえればテレビをコンピュータにしてしまえることが 例なのだが、 どうもメカニズムは配置の違いに宿るもののようだ。 歯車でできた機械もそうだ。同じ歯車でも配置を替えて全く違う働きをするようにできる。 このように配置を変えること対して物理法則(=究極のダイナミクス)は ほとんど何の制約も課さない。 物理現象の中には(例えば物性のような、あるいは気象のような)ダイナミクスがほとんど決めてしまう事柄と、 (例えば物体の形状や配置のような)ダイナミクスがほとんど何も決めない事柄がある。 このダイナミクスが何も決めない空隙にこそメカニズムは宿る物のようだ。

(だだし文脈によっては、例えばトランジスタの負帰還回路のようなメカニズムのことを「ダイナミクス」と呼ぶこともある。また反対に、たとえばミオシンとアクチンの間におこるダイナミクスのことを「メカニズム」と呼ぶこともある。 だからここのような「ダイナミクス」対「メカニズム」という文脈を設定すると、普通より狭い意味で言葉を使っていることになる。)

ダイナミクスとメカニズムはレベルの違う思考だし(どちらかと言うとメカニズムの方が高次の概念だ。部品を成立させているダイナミクスを知っていることを前提にして初めて部品の間に成り立つメカニズムが理解できる。)、 何かを「する」ために目的をもって作られた機械のような物を 「なる」というダイナミクスの視点から理解するのは困難だ。 脳は(生存と言う)目的を達成するために作られた機械だ。 (作ったのは進化と言う意志を持たない「そうなる」だけど。) これを「自発的にそうなる」の視点で理解することはできない。

このように(物理でなく脳に関しては)ダイナミクスでしか考えていない人の話には賛成しかねると私は感じるのだ。 これはちょっと奇妙なことでもある。 じつは物理学からやってきた脳の研究者はダイナミクス型の思考をする人が多いのだ。 理論物理はここで言う「ダイナミクス型の思考」の典型だからだ。 物理は自然のダイナミクスを調べる学問だから当然なんだけど。 私がダイナミクス思考だけでなく、メカニズム思考にも親和があるのは 子供の頃から機械好きで、工作したり 電気回路やコンピュータなんかもいじったりしていたからだ。 だから物理の人の標準とも私はだいぶ思考が違う。ここでも一人か。

8月15日(日) 

リンゴが3個、みかんが2個。あわせて5個。 こういう計算に意味がないことは誰にでも分かるだろう。 しかし神経の電気生理学の論文ではそう言う計算が日常的に行われている。

隣同士でも神経細胞と言うのは性質において全く違っていたりする。 めったに発火しないけど発火する時ははっきりしているものも あるし、やたらと発火するけどノイズばかりの神経細胞もある。 このように性質の違うニューロン同士では同じスパイク一個と言っても意味が違う。 だから異なるニューロン間でスパイク数を足したり比較しても意味がないことは、 リンゴとみかんを足してはいけないのと同様である。 しかし電気生理の論文ではニューロンの集団の発火の平均とか その手の足し算してはいけないもの同士の足し算が多く見られる。

これは将来的にはもうすこし何とかしないといけない。 それには情報量の全面的採用しかない。

だけどneuroscientistがこれを受け入れるには少し時間がかかるだろう。

8月14日(土) 

燃料電池車は未来の車としてもてはやされているけど、 実際はそれよりは現世的なハイブリッド車の方が効率が良かったりする。

まず 安井至氏のページの一つから引用する。

Wellすなわち石油井戸から、Wheelすなわち車輪までの総合効率も、燃料電池車はプリウスに負けている。(中略)
      燃料効率  車両効率  総合効率
ガソリン車   88%  16%   14%
新プリウス   88%  37%   32%
燃料電池車   58%  50%   29%
これは既に内容が変わっているようだがトヨタのページ: http://www.toyota.co.jp/Showroom/All_toyota_lineup/prius/menu/ecology.html からの引用らしい。

次に別の文献からesaka氏を 通して槌屋治紀著『燃料電池』を孫引き。esaka氏の読書傾向からして、これは燃料電池車に好意的なデータだと思うんだけど、それでもこの程度

      既存ガソリン自動車 ハイブリッドカー  電気自動車   燃料電池車
油井からタンク  84%       84%     (火力発電)35% (天然ガス改質)70%
タンクから車輪  16%       32%       70%       45%
総合効率     13%       27%       25%       32%
マスコミには「未来のエネルギー源、燃料電池(すでにここで間違っているけど)」 などともてはやされていたけれども、ハイブリッドが実用的に走っている のに対して、まだ開発中に過ぎない燃料電池車の性能は 本当に能書き通りにでるのか疑問だし。

昨日の話も同様だ。 太陽電池と熱機関をくらべるとどちらかと言うと熱機関の方が 19世紀的でどんくさく見える。でも実は熱利用の方が効率がよい。

ハイテクと、古くさいテクノロジーの二つがあるとき、 ハイテクの方がもてはやされやすいけれども、 古臭くて、どんくさく見える方が実は効率でもコストでも勝っている ということは結構よくあるものだ。

こういうことが良くあるので、技術の将来見通しを考える時には 注意しないと間違った技術に振り回されることになる。

自分への業務連絡:
他の人が関わってくる問題は最優先で処理すること。 一人で考える時間はどこにでも挿入できる。

8月13日(金) 

直径数センチのガラス管の中に黒く塗った金属管を入れてその 間を真空にして内側に空気を通す。 これを並べて屋根の上に載っている太陽熱温水器のような 形にすれば容易に200℃くらいの熱気が得られるだろう。 そうすると200/(200+300)で40%くらいの効率で 太陽光から電力に変換できることになる。 一方、太陽電池は高価な単結晶シリコンでも確か16%くらいの効率しかない。 理論的にも30%くらいが限界とのこと。

屋根のトタン板の裏側に冷媒のパイプを張り付けただけで120度くらいは いくよな。それでも効率100/(100+300)=25%はある。 それでも普及しているアモルファスタイプの太陽電池は10%を切っているから それよりもましだ。

またこの太陽熱+熱機関というやり方は 半導体などのハイテクはいらなくて、本質的に 19世紀的なテクノロジーでいいので値段も安いはず。

でも現状は太陽電池の方が先に進んでいる。 これはなぜだろう。私は何か見落としているのだろうか。 というようなことを最近考えた。で、たまたまニュースが入ってきました。 実際やっている人がいました。

発電効率、太陽電池の倍…太陽熱発電に成功(読売)

というわけで太陽熱+熱機関の方が勝利。 今後の太陽エネルギー利用の主流はこちらの方だろう。

8月8日(日) 

NIESで進む少子化 ペース日本以上、対策急ぐ (asahi.com)

昨年の出生率は、香港が0.94、台湾が1.24、シンガポールは1.25、韓国は02年で1.17だった。
これについてまえから知りたかったんだ。なるほどな。 欧米に比べると日本の少子化はより速くて、そして振れ幅が大きい。 ちょうど、その欧米と日本の関係とアナロガスなことが日本とアジアNIES諸国 の間で起きているんじゃないかと予想していた。やっぱりな。

こういう情報は将来を考えるための役に立つ。

8月7日(土) 

結城浩さんの 既約分数クイズをcipherで解いてみる。 簡単に言うと分母がN以下で大きさが1以下の既約分数を列挙する問題だ。

1、関数的でエレガントな回答:

define sb(n, a, b, s) {
  m = a+b
  if(m[1] > n) s
  else sb(n, a, m, cons(m, sb(n, m, b, s)))
}
sblist(n) = cons({0,1}, sb(n, {0,1}, {1,1}, {{1,1}}))
実行例:
sblist(5)
>> {{0,1},{1,5},{1,4},{1,3},{2,5},{1,2},{3,5},{2,3},{3,4},{4,5},{1,1}}

2、関数的でブルートフォースな回答:

rr2(N)= enumerate(i,#N) enumerate(j, 1+#N) {{i,j}}
filter({i,j}->gcd(i,j)==1 & i< j, rr2(5))

>> {{0,1},{1,2},{1,3},{1,4},{1,5},{2,3},{2,5},{3,4},{3,5},{4,5},{1,1}}

3、手続き的でブルートフォースな回答:

N=5
li={}
for(i=0, i< N, i=i+1){
  for(j=1, j<=N, j=j+1){
    if(gcd(i,j)==1 & i< j) li=cons({i,j}, li)
  }
}

>> {{0,1},{1,2},{1,3},{1,4},{1,5},{2,3},{2,5},{3,4},{3,5},{4,5},{1,1}}

で、結城さんやその他のひとの他の言語による解答はこれ「 既約分数、その後」。 どの言語よりも短く記述できるというのはcipherの野望のひとつなのだけど、 まだまだ思ったほど短くはならない。 1番は他の言語よりも短いのだけど、これは言語の特徴ではなく 他にはないアルゴリズムを使ったから。

さて、上では関数的と手続き的の両方の解き方をしてみたわけだけど、 そう出来ることがcipherの目的の一つだ。 つまり「関数型でなければいけない」とか「手続き型しかできない」とか そういう風にユーザに強制をしないと言うことだ。

プログラミングも思考を表現する方法の一つであるわけだけど、 問題の解法を手続き的に考えたい時もあるだろうし関数的に考えたい時もあるだろう。 できるだけ思考を縛らずに自由に考えることをさまたげない言語がほしい。 そのためには、言語自身は空虚でなければならない。 それが「ゼロ」を意味するcipherという名前をつけた理由の一つだ。 そしてそれを「つまらないものですが」と言いつつ差し出したいわけだ。

余談:
ここでgcdは最大公約数で gcd(m, n) = if(m==0) n else gcd(mod(n,m), m) と定義されている。 なにやらfor()とかenumerate()とか いろんな構文があるように見えるかも知れないけど、 どちらも単にマクロとして(昨日でっち上げた)ライブラリの中で定義されているだけだ。 filterは関数。

syntax for((a, b, c) sts){
  a
  while(b){
    sts
    c
  }
}

syntax enumerate((i, I) ex) {
  merge(map(i->ex, I))
}

filter(fn, I) = merge(map( x-> if( fn(x) ) {{x}} else {{}}, I) )

8月6日(金) 

英語でしゃべっていると自分が馬鹿になったような気分になる。

賽の河原に石を積むような作業の日々。
これ本当に終わるんだろうか?

8月2日(月) 

「甘味料概論」という記事を見つけた。 「コーラ四季報」という業界紙と思われる媒体上の連載だ。 何となく気になっていた身近な甘味料のことがこれで大体わかった。

第1回 糖質編 : グルコース、フルクトース、スクロース、マルトース
第2回 糖アルコール編 : ソルビトール、マルチトール、キシリトール、エリスリトール
第3回 四大人工甘味料編: サッカリン、チクロ、アスパルテーム、アセサルフェーム
第4回 配糖体&蛋白甘味料編 : ステビア、グリチルリチン、モネリン、ソーマチン

xylitolは木に含まれるキシランから作られたもので、 xylは木の意味でxylophoneの語源でもあるとかそういう雑学も楽し。


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T. Mogami
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