平成の桃太郎

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» セキュリティソフトを更新しました

セキュリティソフトの使用期限が残り2日になったので、更新しました。
僕はセキュリティソフトはマカフィーのリブセーフというバージョンを使っています。

セキュリティソフトなんてなくていいじゃん、とか、別に無料のやつでよくね?っていう意見もあるかもしれませんが、基本的に個人情報を扱う仕事なので、セキュリティソフトは有料のしっかりとしたやつを使いたいです。

そうなると結構、ソフトの値段も高いし、パソコンやスマフォを何台も持っていると、それぞれの更新期限や管理が面倒ですが、このリブセーフというバージョンは更新作業などを一括でまとめて管理できるし、しかも安いのでおすすめです。

 

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» 個人的に衝撃的なサービス

僕はスマフォが好きなのでiPhoneとAndroidスマートフォンを2台持ちしている一方、通信費が高いので、
iPhoneは訪問販売でしか契約ができない特殊なビジネスプラン、Androidは格安シムで楽天モバイルを使っています。

たまたま、余分なオプションサービスの解約のために公式サイトを調べたら、すごくお得なサービスを見つけました。これは個人的に衝撃的なサービスです。この数日間、普段使いなれない年賀状ソフトやプリンターと格闘した方も見えると思うのですが、スマフォやパソコンのトラブルに電話や遠隔操作で相談できるサービスです。

これの何が凄いかというと、他の同様のサービスと比べて、例えば大手光回線のリモートサポートサービスだと基本的には契約しているフレッツ光のネットワークで利用している機器に限定されるので、自宅でのパソコン操作では相談できても、職場では相談できないなど場所の制限を受けます。その他にもモバイルルーターの類似サービスでは相談の対象範囲が極めて狭かったり、大手プロバイダーの類似サービスでは月に1回までは無料相談だけど、2回目以降からは有料で回数制限があるなど、意外と便利なようで不便だったりします。

これは、スマフォもパソコンも場所も回数も制限が緩いので、かなりお勧めだと思います。

 

楽天のリモサポ

公式サイトから転用

» 立憲パートナーズで一緒に何かやりませんか?

立憲パートナーズで一緒に何かやりませんか?
パートナーズ関連の公式イベントカレンダーがあるのですが、関東では12月は14件のイベントの登録がある一方で、東海はまだ0件です。ここに、何かしらのイベントをやってみたいと思います。

詳細はまたブログ書きます。
僕がブログ書かなくても意味がわかる方はぜひ、いろんな提案ください。

 



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» 数値微分をPythonでやってみる

前回のブログでは、自動微分を実際に手で計算することで、関数を四則演算の単純な組み合わせに分解し、その計算順序に従って微分をすることで、解析的な解き方と同じ答えが求められることを確認しました。

今回のブログは、自分で計算するのではなく、Pythonというプログラムを使って、パソコンで微分をしてみよう、という内容です。

いきなり、自動微分をプログラムするのは難しいので、まずは数値微分のプログラムの紹介です。ちなみに、僕はプログラミングはfortran77しかやったことないです。ただ、自宅のパソコンにfortranのコンパイラがないし、ネットで探すのも面倒くさいので、これを機に、Pythonで微分をやってみましょう。

classで任意の、例えばlogとか好きな関数を定義して、求めたい関数になるように組み合わせれば、その関数の導関数値を求めることができます。高校生の授業や大学受験で苦しんだ微分も、プログラミングを使えば簡単に解けます。ただ、パソコンではlim h→0というように無限大に小さいという概念は、現実的にはh=0.0001などと定義してあげる必要があり、誤差の原因になることと、数値微分はあくまで導関数値という数字を求めることであり、導関数を求めることができない点に注意が必要です。

 

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ゼロから作るdeep learning 3 から、プログラムは持ってきました。とてもおもしろいので、出版したら買います。https://www.dropbox.com/sh/l9cw1jmozqel6ps/AAC0MVzIwjH9S6ge4AN6f0n-a?dl=0&preview=stage1.pdf#

» 自動微分を手動でやってみる

自動微分を手動でやってみるという表面的な日本語としては違和感を感じますが、このタイトルでOKだと思います。

感動のポイントとしては、普通に関数を計算するのと同じ手順で、四則演算の計算の組み合わせで、導関数を計算することができることです。複雑な関数であっても、単純な式の組み合わせで、その関数の勾配を求めることができ、しかも数値微分よりも正確に計算することができる。

自動微分の特徴としては、関数をアルゴリズムの概念で扱うので、その関数が数式的に表現できないような複雑な条件、例えば繰り返しの計算や条件分岐による式の変化にも柔軟に対応できることです。

自動微分がなぜ重要なのか。人工知能もしくは機械学習の分野で、特定の変数の値に対応した関数の勾配を求めることで、勾配降下法という手法を使って、目的の関数の最小値を得ることができるからです。勾配降下法を使うには、関数の勾配を求める必要があり、その有力な手法が自動微分ということです。

 

 

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» シンクライアント方式でデータが消えるのはおかしい

工学部向きの政治話題がひとつ増えました。放射線量のSv:シーベルトに類似した分かりにくい話題だと思います。

本日の参議院本会議にて安倍首相が、内閣府のデータはシンクライアント方式を採用しているため、(桜を見る会の出席者名簿の)復元は不可能、と答弁しました。この「シンクライアント」というワードが、ヤフートレンド入りするなど注目を浴びています。

今回は、シンクライアントって何なんでしょう?について解説します。個人的な思い出としては、名古屋大学でも研究室に配属されて専用パソコンを支給されるまでは、プログラミングの授業などは共用パソコンで、シンクライアント方式で授業を受けていた記憶があります。

いきなり答えですが、シンクライアントとは、パソコン業界の言葉で、利用者が使うパソコンの機能は必要最小限のデータの保管や業務処理能力だけを付与して、実際のデータの保管や負荷の高い業務はサーバー側で処理するパソコンの使い方を意味します。

例えばですが、僕たちも普段インターネットを使って、グーグルやヤフーを使って調べたい言葉を検索します。普段何気なく使っているのであまり気にならないですが、グーグルで調べたい言葉を入力した瞬間に、検索結果は表示されますよね。世界中にあるwebサイトを片っ端まで調べて、その上で、調べたい言葉に関連があるページを探してきて整理して表示するって、とてつもなく大変な作業なのに、グーグルを使えば一瞬で調べることができます。これは、自分が使っているパソコンやスマフォが実際に調べているわけではなく、グーグルの超高性能サーバーが普段から世界中のネットを検索しまくって、データとして保管してくれている情報を、僕たちはその任意の一部のデータを呼び出すことで検索結果を瞬時にみることができます。この、一部を呼び出す、というのが本質で、元となるデータやその処理は実際にはサーバー側で行われているのであり、個々の端末やパソコンはあくまでその一部を参照しているに過ぎません。

一般的に、サーバーはいつ壊れていいように、常にバックアップを取りながら稼働しています。つまり、政府側は名簿を消去したと主張しますが、それは個々の末端の端末の状態を示すのであり、サーバー側のデータやバックアップを末端のユーザーがサーバーにアクセスして消去することは普通はありえません。だから、原則としては、名簿はサーバー側に残っている、もしくはサーバーに現時点では残っていなくても差分データのバックアップが残っている可能性は極めて高いのではないでしょうか。そもそも、そういう意図しないデータの消失などに備えてのシンクライアントでの運用ではないでしょうか。国家の情報が例えば担当者のミスとか、パソコンが壊れたとかで情報が失われたら、問題です。そうした問題を解決する手法のひとつがシンクライアントだと思います。

僕はてっきり、名簿管理はネットに繋がっていない、クローズドな環境のパソコンで管理運営されているのかと思っていましたが、そうじゃないのですね。

» 分かりにくいモノたち。

最近は仕事とプライベートの両方で、パソコンとスマフォについて相談されることが多いです。比較的相談内容が多いのは、

• スマフォの料金が高い、もしくは最近なぜか高くなった(何もしてないのに!)

•自宅もしくは職場のインターネットプロバイダーを乗り換えたい(引越し関係)

•自宅もしくは職場のWi-Fiの電波の飛びが悪い(不満を持ちながら、ずっと使い続けている)

•windows7のサポートが来年1月14日に切れるけど、どうしようか困った(主に企業関係)

この辺りが多いです。たぶん、業者やお店に相談すると、相談した以上、店員がオススメする商品を買わなきゃいけない雰囲気になるのが嫌で、僕のところに相談がくるのだと思います。特に、プロバイダー関係って携帯料金も含めて複雑で分かりにくいですよね。これは、結構、政治的な課題な気がします。また詳しく、書きます。

ぜひ、気軽に相談してください。できる範囲で知恵を絞ります。(そのかわり、僕も仕事で困った時は相談させてください。)

» 水素を熱分解して生産する

僕が社用車で載っている車は、燃料電池自動車といって、水素を充填して走る車です。水素が待機中の酸素と結合することで電気エネルギーが発生し、その電気でモーターを動かして走る、つまり、排気ガスの代わりに純水を排出して走る車です。

じゃあ、その水素ってどうやって作るのかといういうと、一般的によくイメージされるのは、水の電気分解です。理科の実験とかでやりませんでしたか?実際には、電気分解で水素を作ろうとすると、火力発電などの1次エネルギーから、2次エネルギーである電気を作って、その電気で水素を作るわけだから、エネルギーロスが大きすぎて(変換効率は27〜45%くらいらしい)効率が悪いのと、製造に時間がかかりすぎて製造施設のプラントが巨大になりすぎるので、実用上は難しいです。

実際の製造としては、石油や石炭、天然ガスなどの化石燃料を水蒸気改質法などの、つまり化石燃料に触媒と熱を加えることで水素に変換する工業的な手法が主流となっています。図2さんしょう

しかし、もともとエネルギーである化石燃料から水素を作っても、製造コストとしては安価だけど、やっぱり水から水素を作った方がロマンがあります。でも、水を電気分解したのではエネルギーの変換効率が悪すぎる。そこで、熱化学分解水素製造プロセスについてブログにします。図1にあるように、水は水素と酸素からできているのだから、水素分子と酸素分子の結合を解いて、水を分解してやれば水素はできるわけです。じゃあ一体、何度で水を沸騰?させれば、分解されるかというと、約2000度です。100度で気化する水を2000度まで加熱するのは困難だし、2000度加熱する燃料も無駄なので、ふつうに水を熱分解するのでは意味がありません。

そこで、触媒を使って、水を比較的低温で水素を科学的に分解しようというのが、今回の内容です。図3のように、カルシウムと臭素と酸化鉄を触媒にしたやり方を紹介します。ネットで探したら出てきました。日本化学会誌1980年発行なので、僕が生まれる前の記事です。
式は若干難しいですが、要は、触媒を経由することで、水を水素に分解できるということです。大体400度から600度くらいの熱で反応が進むので、地熱や(政治的な発言になりますが原発の排熱)などで活用が期待された技術です。今のところ、大規模に実用化されたとは聞いたことがないので、第17族元素ハロゲンを多用することでプラントの寿命だったり、反応速度の問題だったり、さまざまな課題がありそうです。

今回は、水素の熱分解について紹介しました。地熱でも場合によっては400度以上に達するので、地球の地熱エネルギーを使って水素をクリーンに熱分解で製造できたら夢のある技術ですよね。

» 行政課題の数理モデルを最適化をするための微分の基礎的な復習

近直、自動微分で政策課題を解決してみよう、という投稿を考えているのですが、自動微分についてのネット上の情報が極めて少なく、ほぼ、初学者向けの情報は皆無と言えるので、せっかくなので事前のエントリー記事を書きます。

大学の数学では、偏微分をならった。

高校生の数学で習って大学入試とかで使う微分と、偏微分の違いは何かと言うと

微分は

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という感じで、ある関数の変数の一つに注目して、上記の関数だとxに注目して微分します

余談だけど、僕は高校の時は微分より積分の方が苦手だったけど、パソコンで計算すると積分は、その原理上、数値計算が楽なので、現時点では積分より微分の方がとても難しかったなと感じています。そもそも現時点は微分、積分なんて日常生活では使いません。

さて、微分に対して、偏微分は

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という感じに、2つ以上の変数を含んだ関数について、ある一つの変数について微分することを偏微分と呼びます。

そもそも微分の定義は、

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直感的には、関数f(x)の接線の傾きが微分と表現できます。そして、このhという値は十分に小さいのですが、これが問題です。どれくらい小さいかというと、パソコンで具体的に計算する時は、例えば、0.001だったり、0.0000000001とかだったりします。この数字をどうするかで、計算精度が変わるのですが、一応、目安となる法則があるらしいですが、この塩梅の理屈が僕には正直わかりません。

次に最適化について、ニュートン法を復習?、します。ニュートン法は、大学でも数学とか物理では勉強せず、プログラミングの授業で、熱力学のシュミレーションで習った気がします。最適化ってなにかというと、関数f(x)=0 の時のxの値を見つけ出すという行為です。なんで、関数f(x)=0 の時のxの値を探すかというと、それが一番ちょうどいい!とされる値だからです。この辺りは、また次回以降、実例で解説します。

ニュートン法の具体的な実行手順は、




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今回はここまで。次回は微分の復習、合成関数の微分と一緒に、ニュートン法とは別のやり方の自動微分の基礎について解説していきます。




» シュレッダーは何台いらないのか

このサイトを参考にたとえ話

非常にしょうもないたとえ話ですが、例えば、小学校の統廃合があって、名古屋市が保有するシュレッダーの台数が少し多いと仮定したとき、じゃあ一体、何台のシュレッダーを処分(廃棄もしくは売却)すればいいのかを、考えてみる。

その場合、シュレッダーの過剰な処理能力をf(x)として、処分するシュレッダーの台数をxとしたとき、絶対にこんなのありえないのだけど、

f(x) = x3 + 6x2 + 21x + 32 = 0
導関数は f’(x) = 3x2 + 12x + 21

こういうモデルが成り立つとする。(もう一回書くけど、そんなモデルはありえない)
これを、ニュートン・ラフソン法という数値計算で、名古屋市にとって丁度いいシュレッダーの保有台数を求めてみよう。丁度いいとはつまり、f(x)=0になるときの、xの値を求めればいいのです。

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計算した結果、今回は2.63台つまり約3台のシュレッダーを処分すればちょうどいいという結果が分かりました。ちなみに、ニュートン法は、最初に何台処分するのか、むしろ増やしたほうがいいのか、という最初の見込みの処分台数を入力してあげないといけないのだけど、今回はうまく答えが収束して、本当は約3台減らしたほうがいいのだけど、最初の言い出しっぺが、「いや、むしろ10,000台シュレッダーを追加購入すべきだ」って主張しても、25回目の計算でなんとか答えの-2.63台にたどり着くことができました。

 

次回以降、このやり方の問題点とか、実際に社会的な意味のある数式モデルを使って、もう少し具体的な話を進めていきます。今回はたとえ話です。