2026年4月22日水曜日

ポカンアレが相対性理論の発見者とはならなかった理由はなんでしょう

 ポアンカレが相対性理論の発見者とならなかった理由はいくつかあります。これらの理由を以下に詳しく説明します。

理論の枠組みの違い

ポアンカレはローレンツ変換や相対性原理に関する重要な貢献をしましたが、彼のアプローチは主に数学的であり、物理的な意味合いを完全には捉えていませんでした。彼の研究は、マックスウェルの方程式や電磁現象の不変性に焦点を当てていましたが、時間と空間の根本的な性質に関する新しい理論的枠組みを構築するには至りませんでした。

アインシュタインの革新的アプローチ

一方、アルベルト・アインシュタインは1905年に発表した論文で、光速度の一定性と相対性原理を基礎に、時間と空間の概念を根本から再定義しました。彼は「同時性の相対性」や「時間の伸び」「空間の収縮」など、物理的な現象としての相対性理論の新しい側面を導入しました。これにより、相対性理論は単なる数学的操作ではなく、物理的な現実の一部として理解されるようになりました。

発表のタイミングと認識

ポアンカレの研究は、アインシュタインと同時期に進められていましたが、彼の結果が統一的な新しい理論として広く認識されることはありませんでした。アインシュタインの1905年の論文「運動する物体の電気力学に関して」は、短く簡潔でありながら、相対性理論の核心を直接的に説明しており、物理学コミュニティに大きなインパクトを与えました。アインシュタインのアプローチは、新しい物理的視点を提供し、従来の物理学の枠組みを超えるものであったため、すぐに注目を集めました。

ポアンカレの認識と意識

ポアンカレ自身は、相対性理論の革新性を完全に認識していなかった可能性があります。彼の研究は確かに重要な貢献を含んでいましたが、それを新しい理論の一環として体系化する意識が不足していたと言えます。また、彼はエーテルの存在を完全には否定していなかったため、アインシュタインのようにエーテルを排除した新しい理論体系を確立するには至りませんでした。

まとめ

ポアンカレが相対性理論の発見者とならなかった理由は、主に彼のアプローチが数学的であり、物理的な意味合いを完全に捉えきれていなかったこと、アインシュタインの革新的な視点と理論の統一的な発表が大きなインパクトを与えたこと、そしてポアンカレ自身の認識の違いに起因します。ポアンカレの貢献は確かに重要でしたが、相対性理論を新しい物理学の枠組みとして確立したのはアインシュタインであったため、彼が相対性理論の発見者として広く認識されています。

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ディファレンスエンジン　バベッジの階差機関 プリゴジン diffrence engine

 

ニュートンがライプニッツともめながら始めた偉業を弟子たちがまとめて解析学と言う学問になった。

そうこうしているうちに、蒸気機関や産業革命が始まったとされる。プリゴジンが書いているのはその一方で生命の起源だとか古代遺跡だとか進化論を人類が発展させたのだというのが興味深いと言う。

８０年代にはインターネットも普及していなかったので、まだいわゆる実体二元論や、それに伴った観測、客体、機械論批判といった議論が新宿界隈で真面目に行われていた。
VRも安価になりyoutubeにアップロードされる動画が一分あたり２４時間を超えた頃に、はたして観測や客体について真面目に考える必要があるのかみんな相当なやんだはずだ。一生使っても見切れないほどのデジタルコンテンツが自宅にもアーカイブされることになり、動画によって観測の限界は誰にとっても身近なものに映ってしまう。

物理現象として計算を感じさせてくれるのが階差機関。


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　混沌からの秩序　


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　ディファレンスエンジン


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　森毅数学の歴史


オイラーの素数に関連する数式は、特にオイラーが発見した n2+n+41 の形をした式で、n が 0 から 39 までの値に対して素数を生成することで有名です。この数式は、特定の範囲内で非常に多くの素数を生成するため、素数の研究において重要です。

一方、バベッジの階差機関は多項式の値を自動的に計算し、数表を作成するために設計された初期の機械的計算機です。階差機関は、与えられた多項式に基づく一連の値を計算することができ、その用途は主に航海や科学的計算における数表の自動生成にありました。

これら二つの間の接点としては、数学的な探求と計算の自動化というテーマが共通しています。バベッジが階差機関を設計した背景には、計算の誤りを減らし、効率を高めるという数学的な計算へのニーズがありました。オイラーの式が示すような数学的パターンや規則性を理解し、それを計算機で扱うことは、バベッジの時代においても現代においても重要な研究分野です。


画像
A courtroom-style sketch of Charles Babbage's Difference Engine, an early mechanical calculator designed in the 19th century. The sketch depicts the intricate gears and levers of the machine in great detail, capturing the complex mechanical structure in dynamic and expressive lines typical of courtroom sketches. The scene is rendered in monochrome to mimic the look of traditional courtroom drawings, emphasizing the historical significance and the mechanical complexity of the Difference Engine
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2026年4月21日火曜日

xargs: unterminated quote　では閉じ忘れ

 xargs: unterminated quote エラーは、シェルスクリプトやコマンドラインでクォート（引用符）の閉じ忘れや不適切な使用が原因で発生します。このエラーは、xargs コマンドが入力データを処理する際に、開いたままのクォートが見つかった場合に表示されます。

シングルクォートやダブルクォートの閉じ忘れ

  • 例えば、以下のようなコマンドが原因になります：

echo "hello world | xargs echo 'test

上記では、シングルクォート ' が閉じられていないため、xargs がエラーを出します。

マルチライン入力でクォートが正しく閉じられていない

  • 入力データに未閉じのクォートが含まれていると、xargs はエラーを報告します。

printf "hello world 'test\n" | xargs

ファイルやパイプからの入力にクォートが残っている

入力データがパイプやファイルから供給される場合、特に未閉じのクォートが含まれているとエラーが発生します。

似たバグ

JavaScript のエラー "unterminated string literal" は、どこかに終了していない文字列リテラルがあった場合に発生します。文字列リテラルは単一引用符 (') または二重引用符 (") で囲む必要があります。


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2026年4月20日月曜日

Excelでどこまで機械学習できるか？

 

Excelで利用可能な簡易的な機械学習手法をいくつか紹介します。

これらは主にデータの基本的な分析や予測に役立ちますが、高度なモデリングやディープラーニングには向いていません。

  1. 線形回帰: Excelのデータ分析ツールキットを使って、二つの変数間の線形関係を分析することができます。これにより、予測モデルを作成し、新しいデータに対する予測値を得ることが可能です。

  2. ロジスティック回帰: 二値の結果を予測するために使用されます（例えば、顧客が商品を購入するか否か）。Excelでは少し複雑ですが、追加のプラグインやマクロを使って実行することができます。

  3. クラスター分析: ExcelにはK平均法などのクラスター分析をサポートする直接的なツールはありませんが、距離計算と中心点の更新を手動で行うことで、簡単なクラスタリングを実行することが可能です。

  4. 決定木: 決定木はカテゴリカルデータや数値データに基づいて予測モデルを構築するのに適しています。Excelでは直接的な機能は提供されていませんが、一部のアドインを通じて実装可能です。

  5. 移動平均や指数平滑: 時系列データの分析やトレンドの予測に使用できます。Excelの関数を使って簡単に計算できます。

これらの方法は基本的な機械学習の概念を理解するのに役立ちますが、大規模なデータセットや複雑なモデルを扱う場合はPythonやRのような専門的なデータサイエンスツールを使用することをお勧めします。これらのツールは機械学習ライブラリと統合されており、より多様で高度な手法を提供しています。

MNIST（エムニスト）

Azure ML アドオン

決定木

PCA


Excelで機械学習を実現するのは限定的ですが、基本的な手法やアプローチを使用して簡単な予測や分類が可能です。以下に、Excel内で実装可能な一部の機械学習の手法とそれらが教師あり/なし、線形/非線形かどうかをリスト化します。

  1. 線形回帰

    • 教師あり

    • 線形
      Excelの統計関数やグラフ機能を利用して、線形の関係を持つ2つの変数間の回帰直線を描画することができます。

  2. ロジスティック回帰 (簡易的なもの)

    • 教師あり

    • 線形 (決定境界が線形)
      Excelのソルバー機能を利用して、分類問題のためのロジスティック回帰を簡易的に実装することができます。

  3. k平均クラスタリング

    • 教師なし

    • 非線形
      データのクラスタリングを行うための方法。Excelでは、手動で反復的な計算を行うことでk平均クラスタリングを実装できます。

  4. 移動平均

    • 教師なし (通常は時系列データの予測に使用されます)

    • 線形
      Excelの組み込み関数を使用して、時系列データの移動平均を計算することができます。

これらは基本的な手法であり、実際の複雑な機械学習のタスクや高度な手法を実行するためには、専用のプログラムやライブラリを使用することが推奨されます。しかしながら、Excelを使うことで、データ解析の初歩や機械学習の基本的な概念に親しむことができます。

  1. データ量の制限: Excelは、約104万行のデータ制限があります。ディープラーニングモデルは大量のデータを必要とするため、この行数制限はすぐに問題となり得ます。

  2. 計算能力: ディープラーニングは計算が非常に重いため、通常はGPUや専用のハードウェアが必要です。ExcelはCPU上で動作し、大規模な行列計算や並列計算を効率的に扱うための設計ではありません。

  3. 機能の欠如: ディープラーニングには、様々な種類の層（畳み込み層、プーリング層、正規化層など）や複雑な損失関数、最適化アルゴリズムが必要ですが、これらはExcelには組み込まれていません。

  4. 更新とスケーラビリティ: ディープラーニングモデルは、新しいデータが得られるたびに更新や再トレーニングが必要になる場合があります。Excelでこれを行うには、非効率的で時間がかかりすぎるプロセスになります。

Excelの列の上限は、バージョンにより異なる場合がありますが、最新のExcelバージョン（Excel 2007以降）では、列の上限は「XFD」で、これは16,384列までです。これはデータ分析や一般的な使用には十分な範囲ですが、大規模なデータセットやディープラーニングにおける高次元データには制限となる場合があります。

ディープラーニングでは、特に画像認識や一部の自然言語処理タスクにおいて、特徴量（次元数）がこの数をはるかに超えることがあります。例えば、一般的な画像サイズが256x256ピクセルであれば、それだけで65,536の特徴量があります。これはExcelの列上限をはるかに超えています。

このような場合、PythonやRのようなプログラミング言語と、TensorFlowやPyTorchのような専門のディープラーニングフレームワークを使用することが推奨されます。これらのツールは大規模なデータセットを扱うための高度なデータ処理と計算機能を提供し、Excelのような表計算ソフトウェアの制限を超えることができます。

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