アニメの話.

ひさしぶりの雑記です.

リバタリアニズムについての記事を書こうと思いつつまったくテンション上がらないし,院試勉強会用のLaTeX記事に対してもモチベーションを失ったので最近気になるアニメの話をします.

少女終末旅行

一昨日くらいに観てハマりました.今期はこれをメインに観ると思います.ふたりとも声が可愛いですね.あとOP・EDともにリズミカルでずっと聴いていられます.この記事もOPを聴きながら打ち込んでいます.
雰囲気ゲーが好きなひととかは眺めているだけで時間が経つんじゃないでしょうか.廃墟萌え・工場萌えなのでもう存在が好きですね.

女の子の会話が主軸のアニメは『ゆゆ式』という聖典で完結してしまっているので,個人的にはこれくらい世界観を押し出しているほうが好きです(後述するセントールの悩みもそうだけど).

つうかあ

側車っていうかサイドカー(レーシングニーラー)ってのを初めて知ったんですがすごいですね.各校の掘り下げはやってほしいけど,なんとなく演出がクサいというか...慣れの問題かもしれません.
設定はめっちゃいいと思う.

セントールの悩み

終わってしまったのが僕の悩みです.お金に余裕があるときに原作を購入しようかと.

アイドルタイムプリパラ

普通に面白いので感心しながら観ています.キャラもかわいいし.もうちょっと年齢層高めの楽曲も欲しいんだけど,それをしちゃうとアイカツあたりとぶつかりそうだから仕方ないですかね.

佐倉としたい大西

まっっったくアニメじゃないし声優ラジオ番組ですがアニメと同様に時間を使っているしハマっているので書いとこうかなって.大西さんが元気に喋っているのを観るのがとても楽しいです.

洗濯終わったみたいなんで記事もおわりにします.

マレーシア日記 その2

コンテンツがないと日記を書いちゃいけない気がしていたんだけど,よくよく考えるとそうでもない気がしてきました.というかどちらかというと僕に日々を面白おかしく記述する能力が欠如してるんでしょうが,致し方ないことです.雑記です

マレーシアでは日本と同様に日々を消耗戦として過ごしていたんですが,素敵なルームメイトやその友達のお陰でいろいろな場所に行くことができました.それはまたこんど書きたいな.

脳が足りないので,あいひょんからパソコンへうまく画像を送る方法が思い当たらない.メールで大量送信したらええんか?
とか思ってけどライトニングケーブルで繋げばなんとかなるのではないかと書きながら思い至った. 明日にでも試してみます.無線が当たり前になりすぎて有線の存在を完全に忘れていました.無線を優先...

大変なこと

日中の気温がどえらい高い.もう慣れたけど辛いもの熱いものを食うとTシャツ状態でも発汗します.
しかしまあ,夜は過ごしやすいです.25~27℃で推移するのでちょうどいいです.

ただ,虫が多いのはいただけません.先週は調子良かったんですが,きのうきょうは寝てる間に二箇所くらい刺されてます.刺されると異常に腫れますが,痒さはあまり持続されない.ただデング熱のこともあるのでウイルスのロシアンルーレットやってる気分はします.薄ら寒い感じですね.

ただ,僕がいろいろとぶつぶつ言っているのはマレーシアのことというよりは寮の環境がヤバいってだけなんですよね.クアラルンプール周辺のホテルとかなら普通に過ごせるでしょうきっと
はやく社会的な身分を得てマシなとこで過ごせるようになりてェ...

あ,でも冷房をバカみたいに強くするのは性質っぽいです.平気で16℃とかに設定してましたし電車もクソ寒いし.

とんこつラーメンはやっぱ食いたくなります

なんだかんだあと一週間だし,夏休みみたいな春休みの先にある新学期に思いを馳せます.
いろいろな団体でいろいろなことをやりそうです.曖昧にやっていきたいんだけど,そろそろ研究室でない学生としての正念場みたいな,第三学年が始まると思うとこわいなあ.

いろいろなところで競争開始の合図って鳴ってるんだろうけど,どうもトップランナーが一周して後ろに見えてから慌てて走り出している気がする.大事なピストルを聴き逃してるようなそんな感じで周回遅れをしている焦燥

きょうは蚊に刺されませんように

マレーシア日記 その1

留学中の雑感を書いていきます.Wi-Fi環境下ではないので画像の運用があれなんですが,Wi-Fiが使えるようになり次第,画像も追加していこうと思います.

まずは画像の不要な感想を書いていきます

だいたいのことがテキトー

時間に遅れず来る,とかしっかりした説明をするということはしないみたいです.

初日には,10:30に会おう!って言ってたのに11:30になっても一向に連絡がなく,電話したら「講義やってるから12:00に迎えに行くね」と言われたり,

二日目にはまったく知らない建物に連れて行かれて放置されたり(偶然出会った他の職員の説明によって,自分たちに与えられた部屋であって好きに使っていいんだということがなんとなくわかりました).

けど,僕的にはこんなゆるーいのもいいかなと.日本だとこれまたシャキッとしすぎてる感じなので,春休みにはピッタリのテンションかな~とか思ったり.

飯がうまい

外食文化なのでいろいろなチェーン店があり,そこもうまいし,寮とかで食えるナシゴレンっていう焼き飯もうまいです.あと物価安いので驚きました.

いろいろ書きたいんですが,今日はもう帰るので明日から詳しく書いていこうと思います.

確率論

定義や短い所見を書いていきます.僕が書き留めたい程度のレベルなので,前提は工学部の学部一,二年くらいです.定義を振り返る際にどうぞ.

目次

確率,確率空間

前提条件を同じにしても,結果にランダムネスを持つ実験を試行という.その試行で起こりうる最も細かく分類されたそれぞれの結果を根元事象(標本点)といい,根元事象をすべて含むものを全事象$\Omega$(標本空間ともいう),何も含まない事象(得てして起こり得ない)を空事象$\varnothing$と呼ぶ.根元事象のうち,ある事柄$A$に都合の良いものだけを集めた集合を,その事柄の事象$A$(event)というのだった.

全事象$\Omega$の部分集合族$\mathscr{F}$の要素(事象)に確率という値を付与する.これを$P(A)$と表現しよう.
ただし$A \in \mathscr{F}$.

このとき$(\Omega ,\mathscr{F},P)$の組を確率空間(Probability space)という.

ただし,集合族$\mathscr{F}$は以下のように定義されるσ-algebraでないと確率計算に整合性が持てない.確率$P$の定義域として望ましい条件がいるということだ.

(1). $A \in \mathscr{F} \Rightarrow A^{c} \in \mathscr{F}$
(2). $A_n \in \mathscr{F}, n=1,2,… \Rightarrow \cup_{n=1}^\infty A_n \in \mathscr{F}$

確率$P$はこのσ-algebra(Borel集合族)に対して定義され,以下の性質を持つ.

(1). $P(\Omega)=1$
(2). $\forall A \in \mathscr{F} , P(A) \geq 0$
(3). $A_n (n \in \mathbb{N} )$が互いに共通部分を持たない$\Rightarrow$
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条件付き確率

事象$A, B$で,$A$が起きたときに$B$が生起する確率を,$A$を与えたときの$B$の条件付き確率(conditional probability)といい,$P(B|A)$と表す.また,
$$P(B|A) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)}$$ と定義される.$P(A)=0$なら$P(B|A)=0$としておけばうまくいく.

$A$と$B$が独立であるとは,
$$P(B|A) = P(B)$$ となることと同値である.$P(A \cap B)=P(A)P(B)$と表しても本質的には同じ意味である.

ベイズの定理

以上の事実から,以下の定理が導かれる.

$P(A)>0$において, $$P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)}$$ が成り立つ.

つまり,条件付き確率の条件部と帰結部を反転して考えることができる.
$P(A|B), P(B|A)$のどちらかが計算困難であっても,もう片方の条件付き確率から計算をすることができ,非常に有用である.
この定理を基幹とした分野にベイズ統計学がある.

離散型確率分布

確率変数の一般的な定義は以下のようである.

確率空間$(\Omega ,\mathscr{F},P)$で,$X$を$\Omega$の各要素に実数値を対応させる関数$X:\Omega \rightarrow \mathbb{R}$とする.$X$の値域が有限または加算無限であるとき,$X$は離散的確率変数(discrete random variable)という.

この$X$の値域(写像の行き先)は,実数値というBorel集合族$\mathscr{F}$に属する確率事象であるので*1,そこでまた確率空間を考えることもできるだろう.
つまり確率変数は,より一般的には確率のような,集合に数値を与えるはたらき(測度と呼ぶ)を考えられる標本空間$\Omega$のようなもの(可測空間)同士の橋渡しとも捉えられる(!)のだが,現時点では深く考えなくて良いだろう.
これら確率変数の概念の拡張として,詳しくは確率要素もしくは確率過程について調べてみると良いようである.

事象${ \omega:X(\omega)=x_i }$の確率を$P(X=x_i)$と略記しよう.

ここで確率質量関数(Probability mass function)$f$は以下のように定義される.

確率変数が取る値$x$について, $$f(x)=P(X=x)$$

確率なので,値域は$[0,1]$である.つまり以下のように条件付けられる.

(1). $f(x) \geq 0, \ \ x \in \mathbb{R}$
(2). ${ x:f(x)\neq 0}$は$\mathbb{R}$の有限または加算無限の要素を持つ部分集合.この要素に関して(3)がいえる
(3). $\sum_i f(x_i) = 1$

*1:実数値空間における任意の開集合を含む最小のσ-algebraをBorel集合族というが,そういった何か都合の良い集合族があるのだなとわかれば良いとおもう.