野村一也 「科学を学ぶ人のために」 九大野村研ホームページの拡張版です
以前紹介したように、九州大学におられた数学者の高瀬正仁先生がNHKのカルチャーラジオの科学と人間という番組で、以下の連続講演をしておられます。
https://www.nhk.jp/p/rs/XKR4W8GY15/list/?pastOffset=20
１２月29日に放送された、岡潔についての講演の回（第13回=シリーズ最終回）が再放送で聞けますので、興味のある方はお聴きください。岡潔の生涯、留学先での先生とのやりとり、数学上の発見とその意義などわかりやすく解説してくださっています。高瀬先生は様々な数学者の業績を多くの本にまとめておられます。また岡潔についても評伝や岡潔の数学の専門的解説書、岩波新書などいろいろ書いておられます。
NHKのラジオ番組の聴きのがし配信については１１月の以下の投稿をご覧ください。以下にあるリンクから、第6回から13回までの放送は聴くことができます。ただそれぞれ公開期限が設定されていて、第6回は1月5日午後9時で配信終了、第7回は1月12日午後9時で配信終了となっています。第8回以降もそれぞれ一週間ごとに配信終了になりますので聴くなら急いでください。
あけましておめでとございます。本年もどうぞよろしくお願いいたします。
これを書いている途中で大きな地震と津波の報道がとびこんできました。被災したり今現在避難している皆様にお見舞い申し上げます。
余震が続きますがお体に気をつけてお過ごしください。私たちも玄海沖地震や熊本地震など余震が長く続く経験があります。余震で全然寝られないという学生さんもいましたし、揺れてないのに揺れている気がするという学生さんもいました。ゆれるたびに夜中に子供を抱きかかえてドアを確保していた人もたくさんいました。元旦そうそうの地震だったので、帰省して皆さんで久しぶりにゆっくりしていた方も多いと思います。被害がすくないことと、これから最小の被害で今回の地震と津波をのりきれることをお祈りしております。
昨日の大晦日の話を書こうとしていたのですが、やめて一つYouTubeの動画を紹介しておきます。
よびのりさんの昨日アップロードされた動画です。108冊というのは除夜の鐘の数からきているのでしょうか‥‥‥？？
おすすめの教科書を108冊紹介します【理系大学生必見】予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」
https://youtu.be/PnjhP_lAOK4?si=NxkmYchCiahV1QPX
物理出身のよびのりさんが生物学の教科書としてはどんなのを紹介されているのかなと思ってみて生物学の教科書の部分をまず見ました。
なるほど、物理の人が読める教科書の紹介でした。その動画の部分でよびのりさんが生物物理専攻だったのを知りました。
https://www.youtube.com/watch?v=PnjhP_lAOK4&t=3231s
望月さんが編集した本とか熟読されたそうで、なるほどと感心しました。ただ一つだけ物理の人に気を付けてほしいことがあります。私のように生物学出身のものからみると物理の人は一般に、生物学の学説や技術・手法を無批判にうのみにしやすい弱点があると思います。
Xでのツイートなどを見ていると、ものすごく偉い物理学の先生でも、生物学となると生物学についての解説をうのみにしてしまうする傾向があると思います。私から見ると、自分が理解できて納得できたら、その生物学についての学説や技術の説明は正しいと思い込んでしまうという恐ろしい弱点です。物理の人は、ちゃんとしたデータが与えられて論理的に理解できるように組み立てられた生物学のプレゼンをされると、生物学的に？？？と思われてつっこみどころがいろいろある学説でも、自分が知らなかったことが、こんなによく理解できたのに感動して、うのみにするという弱点をお持ちです。第一原理から論理的にくみたてられる物理学の理論を議論するのと違い、生命現象はゆらぎや、ネットワークが組み合わされていることに留意してほしいのです。「生きもののしたたかさ」 というのは私の先生だった岡田節人先生の京大退官時の最終講義（先生は京大を退官して岡崎の基礎生物学研究所の所長、機構長、日本発生生物学会会長、国際発生生物学会会長を務められました）のタイトルですが（註参照）、生命のもつ重要な側面を言い表しているよいタイトルです。あるインプットを生命システムに与えると、いままで眠っていたシステムが呼び起されることもあるでしょう。またインプットに応じて生物が示す応答が、環境やエピジェネティックなシステムによって個体ごとにそして個体の状態ごとに異なることもよくあることです。こうした生命の応答の搖動や可塑性、ゆらぎ、したたかさというような応答を頭に入れたうえで、生物物理の研究をしていかなくてはならないと、私は思っています。具体的な話はまた日を改めて書こうと思います。今年も皆様にとって素晴らしい年となりますように！！
註；1985年３月23日実施された岡田先生の退官記念講義で、内容は岩波書店の雑誌 科学 （５５巻、第８号、９号）所収
本年もこのブログを読んでいただきましてありがとうございました。閲覧数も順調に増加しています。来年もどうぞよろしくお願いいたします。
さて今日は、今年読んだ本を一冊紹介します。
今年の初秋に京都に出かけた時、京大医学部で教授の先生が稲盛和夫（1932年生- 2022年没）さんとの死生観や生命観について対談したときの経験を熱く語ってくださいました。それで京都の大垣書店でいろいろ稲盛さんの本を眺めて購入したのが『京セラフィロソフィ』（サンマーク出版）という本です。オンラインで立ち読みもできますので読んでみてください。https://www.sunmark.co.jp/pr/inamori/phi/
稲盛さんについては京セラやKDDIを創設しJALを再生させた偉大な経営者というのは知っていましたが、山中 伸弥先生との対談本以外は稲盛さんの本を読んだことはありませんでした。山中先生との対談本はなかなか面白かったので文庫本で安いですから一度読んでみることをおすすめします。
『賢く生きるより 辛抱強いバカになれ』稲盛 和夫 ／ 山中 伸弥 ISBN：9784022618962 定価：704円（税込）朝日新聞出版社という本です。https://publications.asahi.com/ecs/detail/?item_id=18879
今回読んだ、『京セラフィロソフィ』は出版社の宣伝通り、座右の書となりうる本だと感じました。稲盛さんについては、「カルト資本主義」（斎藤貴男、文春文庫）という本で、オカルトチックであるという酷評を読んだことがあります。
https://books.bunshun.jp/ud/book/num/9784167443023
稲盛さんは僧侶にもなっておられたはず（在家得度）ですので、宇宙と一体化するというようなスピリチャルな考えをもっておられたことが本文からもうかがえます。しかし一読して、そういう面がある人の本だからと、この本を手に取らないのは結果的に、大きな損失になると思いました。全体としては、きわめてよい本だと思います。特に理系の研究室のリーダーになる人には是非とも若いうちに読んでおいてほしい本です。研究室を経営していくときの心構え、そのときに直面する困難、ポスドクやラボのメンバーの処遇や不満に対する対応の仕方などを、自分で考えて実行していく際の参考書として、とても役立つ本です。私も、もっと早くこの本を読んでおればよかったのにと思いました。時間があるときに是非手に取ってみてパラパラ読んでみることをおすすめします。
写真は今夜、散歩にでかけたとき撮った、恒例の年末・年始のイルミネーションです。毎年12月の半ばから1月の7日あたりまで近所の丘で点灯されます。
とてもきれいで子供たちに大人気で、多くの人が夜 見に出かけています。
The Royal Institutionのクリスマスレクチャーが公開されました。実施後、BBCで英国内で放送されたあと、全世界向けにYouTubeで公開されたものです。
今年はAIについてのクリスマス講義で、対象は一般向け（子供以上が対象）です。一時間程度の講演が連続3回です。クリスマスレクチャーは1800年代はじめから続いているイベントで、マイケル・ファラデーの「ロウソクの化学」の有名な本も、彼の1848年のクリスマスレクチャーを書籍化したものです。ファラデーはなんと生涯で19回もクリスマスレクチャーをしたという前人未到の記録をもっています。このあたりのクリスマスレクチャーの歴史にについては、こちらのサイトを見てください。
https://www.rigb.org/christmas-lectures/history-christmas-lectures
ことしのクリスマスレクチャーの動画を以下に貼り付けておきます。
The Truth about AI 2023 Christmas Lectures with Mike Wooldridge
一回目
https://youtu.be/l0gZAlZgI34?si=TRDQC91RaRnMqtYG
脳やニューロンの紹介につづいて、機械で脳の機能を再現できるかという話に移り、IPU (intelligene processing unit)を手にもって話が進みます。IPUというのはAIにつかわれているGPUをしのぐ性能をもつプロセッサーでGPUより安く高性能だそうです。事故で腕と足の一部を失った女性Sarah de Lagardeさんが登場して、AIで動くバイオニックアームの動きを見せてくれるのが、AIの進歩を示す最初の例となっています。彼女についてはChatGPTにきいてみていろんなネットの記事を知りました。たとえばこんなサイトをご覧ください。https://www.itv.com/news/london/2023-09-06/first-ever-mind-reading-ai-bionic-arm-given-to-woman-run-over-by-tube
その後、Turingの話が続きTuring testの話もでてきます。会場には子供たちがいっぱいで、大変わかりやすく工夫された講演です。字幕もついていますので是非、年末に楽しんで見てください。
2回目
https://youtu.be/Ib9cCztutBo?si=Ia7uf8LBwJrnyfst
今日は暖かな晴れの一日でした。日射しがまぶしい快晴で夜は月が冴えわたっています。
さて今日は、日本語で学べる数学の動画を紹介します。こちらのツイートが早水桃子先生のXでリツイートされていて知りました。
錯視の科学で有名な新井仁之 (Arai Hitoshi)先生（早稲田大学教育・総合科学学術院教授・東京大学名誉教授）のツイッターを以下に引用します。これは先生の書かれた有名な教科書「ルベーグ積分講義」(2002年刊行）の改訂版の案内です。なんと改訂版は動画連動となっており、YouTubeでルベーグ積分の解説をじっくり学ぶことができます。さきほど第一回目を視聴してみましたが、大変わかりやすい講義です。なお、先生は数学の解説動画をいっぱいアップロードされています。それについては下のほうに書いていますのでご覧ください。
拙著『ルベーグ積分講義（改訂版）』（日本評論社）は，YouTube講義動画を連動させました。数学の専門書では珍しいのではないかと思います。解説動画付き数学書も流れの一つに加われると良いのですが。動画は視やすく分り易いを目指しました。https://t.co/wRwHD0EdY2#YouTube #数学のYouTube動画 pic.twitter.com/iRYnqWIiM7
— 錯視の科学館 / Hitoshi Arai (@arai20092) December 26, 2023
先生のホームページは大変魅力的です。
http://www.araiweb.matrix.jp/
錯視の科学館というサイトへの入り口もありますので錯視をまず楽しむこともできます。http://www.araiweb.matrix.jp/Exhibition/illusiongallary4.html
また私の名著発掘というページもあって、古本屋めぐりで先生がみつけた名著がいろいろ並んでいます。
https://researchmap.jp/blogs/blog_entries/view/81393/9d0fab16c652c3d2fcc1063ffacd36fb?frame_id=406408
挙げてある本が古本でしか入手しずらいと先生は書いておられるのですが、かなりの本は今は国立国会図書館の個人送信資料で読むことができるので、探してみてください。
たとえば「確率論 : 近代確率論への入門 (近代数学新書)」 鶴見茂 著 至文堂 はこちらのリンクから登録している人ならだれでも読めます。
https://dl.ndl.go.jp/pid/1380273
また復刊してほしい書いておられる
「位相解析の基礎」 吉田耕作, 河田敬義, 岩村聯 著 岩波書店もこちらから個人送信資料で読めます。
https://dl.ndl.go.jp/pid/1378036
検索してみるとわかりますが、至文堂の近代数学新書もかなりの本が個人送信資料に収録されており無料でオンラインでよめるので検索してみてください。
最後に先生の動画です。
『サイバーアカデメイア 数理科学デジタルオープンレクチャーズ Digital Open Lectures in Mathematical Sciences
数学 数理科学 オンライン公開講座』 というサイトに動画がたくさんあります。全部無料公開されていますので、是非視聴してみてください。
http://www.araiweb.matrix.jp/OpenLect.html
いろんなコース別に動画がまとめられています。
微分積分コース （更新中）
No.1 14分でわかるエプシロン-デルタ論法入門 – その意味と使い方-
No.2 微積分の基礎を38分で一気に解説
No.3 連続だが至る所微分不可能なワイエルシュトラス関数
No.4 d次元ユークリッド空間の距離，開集合，閉集合 – 多変数関数の極値問題に向けて
No.5 多変数関数のテイラー展開徹底講義 No.1 – 多重指数で簡単表示
No.6 多変数関数のテイラー展開徹底講義 No.2 – しっかり解説、定理と証明
No.7 多変数関数のテイラー展開徹底講義 No.3 – 勾配ベクトルとヘッセ行列による表示
画像処理入門コース （更新中）
No.1 画像と線形空間
No.2 離散コサイン基底
ディープラーニング入門コース （更新中）
No.1 順伝播型ニューラルネット
No.2 誤差逆伝播法
その他、貴重な動画が満載です。下の動画はルベーグ積分の動画シリーズの第一回目です。びっくりするほどわかりやすい講義です。
https://youtu.be/D-3XOovWB6Q?si=6dNNw8YF4eiSkOmt
東京大学松尾研究室の講習会スライドが公開されました。松尾豊教授は、政府のAI戦略会議の座長をつとめられています。
今夏にその松尾研究室によって実施された大規模言語モデル(LLM)についてのサマースクール
https://deeplearning.jp/llm2023/
の講義スライドがすべてダウンロードできるようになっています。
こちらから利用条件を確認の上、ダウンロード可能です。https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/llm_contents/
松尾研のツイート（X）も貼り付けておきますので参考にしてください。
【LLM講座講義スライド公開】
約2000人が受講した、松尾研LLM講座の講義スライド(全7回分)を無償公開しました。2次利用も可能ですので是非ご活用下さい(非営利のみ)。 演習ファイルは来月に公開予定です。https://t.co/i4N5QFoM61#松尾研_LLM講座— 東京大学 松尾研究室 (@Matsuo_Lab) December 27, 2023
このサマースクールのスライドをダウンロードして眺めてみると、自分はどのへんがわからないかを知ることができて、大変役立つと思います。講義の録画も公開されるといいですね。スライドをみながらわからないところは、LLMにたずねるという勉強法もできそうです。
しかし、ちゃんと学ぶためには、松尾研の以下のページを使うのがよさそうです。
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e7%9f%a5%e8%83%bd%e3%83%bb%e6%b7%b1%e5%b1%a4%e5%ad%a6%e7%bf%92%e3%82%92%e5%ad%a6%e3%81%b6%e3%81%9f%e3%82%81%e3%81%ae%e3%83%ad%e3%83%bc%e3%83%89%e3%83%9e%e3%83%83%e3%83%97/
このページには、情報系以外の大学生向け、社会人向けの「人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ」が掲載されており、勉強の仕方や実際に手を動かして学べる教材がそろっていてます。日本語でまなべる素晴らしいサイトです。もっとたくさんの方がその存在を知るとよいと思い、紹介しました。
Python は数学や物理学、生物学、データサイエンスなど様々な科学分野でもよく使われるプログラミング言語です。今夜は、scienceのためのPythonの設定などについて解説しているサイトをみつけたので紹介しておきます。
行列やテンソルなど多次元のデータを扱うためのPythonのライブラリにNumPy (numerical Python) やSciPy （scientific Python）というのがあります。SciPyはNumPyを拡張したNumPy+ともいうべきものです。SciPyを使っているときにはNumPyをベースにその拡張版を使っているというようなイメージで理解できると思います。
NumPyの使い方については日本語の動画もYouTubeにいっぱいありますので探してみてください。今日は英語のやさしい動画を紹介しておきます。これは分かりやすい動画です。
https://youtu.be/ZB7BZMhfPgk?si=koHcA3T0vI9h_RDv
この動画は毎年開催されているScientific Pythonの会議の動画の一つです。SciPy2019での講演動画を全部集めてある以下のような動画リストもあるのでご覧ください。https://www.youtube.com/playlist?list=PLYx7XA2nY5GcDQblpQ_M1V3PQPoLWiDAC
またSciPy2023など年号をいれてYouTubeで検索すると、最新のAIの科学分野のPython利用について言及した動画や、生命科学への応用の動画などもありました。検索してみてください。
一番上にあげたNumPy入門の動画は、NumPyの公式サイトにある学習用教材のページで紹介されていたものです。、
https://numpy.org/learn/
ここには初心者むけのNumPy入門サイト（上級者向けの資料ももちろんあります）が多数紹介されているので、はじめて使う人はいろいろクリックして自分に適したサイトで学ぶとよいと思います。私が一番興味をひかれたのは次のサイトです。
Scientific Python Lectures
One document to learn numerics, science, and data with Python
これはNumPyだけでなく、科学でのPython使用環境全般について設定をふくめてまとめてあるサイトです。
https://lectures.scientific-python.org/
今日は簡単に科学技術分野でのPython利用に役立つサイトや動画を紹介しました。
統計解析で誤った結果をだしてしまうことを防ぎたいものです。ツイートで知ったのですがこちらの神谷之康先生の講演のスライドが公開されていて、さまざまな統計解析の誤用例、参考文献やサイトが載っているので読んでみようと思います。
https://speakerdeck.com/ykamit/shi-yan-detajie-xi-zai-ru-men-lun-wen-wo-hueikuniyusu-nisinaitameni
(このスライドのサイトから、講演の概要を以下に引用します。）
『脳科学若手の会ワークショップ（2022.3.13）神谷之康（京都大学・ATR）
概要
概念や仕組みをよく理解しないまま実験データの解析で使っている統計手法はありませんか。神経科学では大規模で多様なデータ取得が可能となり、統計解析の重要性が増しています。昔なら比較的無害だった統計の誤用が致命的な偽陽性を生み、論文を「フェイクニュース」にしてしまうことがあります。このワークショップでは、実験データ解析で最近よく使われるが授業ではあまり学ばない、効果量、サンプルサイズ設計、多重比較補正、交差検証、混合モデル、ベイズ推論、因果推論などの考え方のキモを、演習を交えて解説します。その後、参加者が作成する実験の事前登録（プレレジ）のサンプルについてディスカッションし、オープンで再現可能な研究実践法を身につけることを目指します。』
先生のツイートも載せておきます。
— Yuki Kamitani (@ykamit) November 30, 2023
クリスマスも終わりましたがサンタさんは来たでしょうか？アメリカ東海岸あたりはまだクリスマスの朝ですね。
私のほうは、Rのコードが動かない原因が今日やっとわかって、うまく動いたのでよいクリスマスでした。
さて一月ほど前に「物理学者とティータイム」というYouTubeチャンネルを紹介しました。
新しい動画が本日追加されたので紹介します。
【ド文系が】東大博士にノーベル物理学賞について聞いてみた【2023年物理学賞】 #寝るまで物理学
https://youtu.be/qUaAx3YtA9s?si=4YQoHsPWuXgkujBk
今年のノーベル物理学賞についての解説ですが、とてもよくわかる説明だと思います。
こんなビデオもYouTubeにありました。ストロボで落下していくボールをとらえるという動画です。
ChatGPTでプログラミングを効率化しよう！ITエンジニア必見のAI活用ガイド
https://youtu.be/O7juZaQuhXg?si=5X5NvDJbSe0hmGwp
（この動画の埋め込みは制限されているので、動画をはりつけらません。お手数ですが、上のリンクをクリックして視聴してください。）
この動画は、ChatGPTを使ってプログラミングを学んだり、つくってもらったり、エラーをみつけてもらったり、改善したりする方法のやさしい紹介になっています。以前紹介したGitHubCopilotやCursorの動画(末尾の記事を参照してください）の中村祐太さんのチャンネル『中村祐太のプログラミング入門ナビ』に二日前に公開された動画です。私も今、論文のデータ処理に使うR (プログラミング言語のRです）のコードをChatGPTに解説してもらったり、エラーメッセージを解説してもらったり、エラーがでなくなるようにコードを改訂してもらったりしています。Google Bardも同じように使えるのでそちらも並行して使ってみていますが、どちらも大変役立つという印象です。いままでプログラミングをあまりやったことがない方も、この動画をみるとChatGPTでプログラム学習が飛躍的に楽になることがわかると思います。今やプログラミングするのにAIを使わないという手はない時代になったのがわかります。是非一度視聴してみてください。
もう一つこんなnoteの記事があることをツイートで知りました。
研究ツールまとめ2023
https://note.com/cvpaperchallenge/n/n6f18dbbc1c85
この記事には、論文の要約ツールのGPTsをはじめ、GitHubCopilotの本格的な使い方のサイトなども紹介されているて必見です。上の動画よりもやや専門的ですが、学生、研究者なら簡単に使いこなせるツール満載です。是非いろいろためしてみて皆さんの研究、学習に役立ててください。