行列式のことがすっごくよくわかった。
http://ufcpp.net/study/linear/determinant.html
そうか、つまり体積なんだ。
だから基本変形によって行列式が求まる、と。
1) 行の交換 → 体積は符号交換
2) 行のスカラー倍 → 体積もスカラー倍
3) 行に他の行を足す→ 体積は不変
土曜日, 3月 29, 2008
日曜日, 3月 23, 2008
[G] Eインクの腕時計
Eインク自体は話題に登ってひさしいけど、なかなか日常的なプロダクトに使われてこないのはなぜだろう。
去年だったか、AmazonがEインクを使ったブックリーダーを出した。けど、何だか特別な感じだし、僕はたぶん使わない。
そんなおり、文字盤がEインクで書き換えられる腕時計をたまたま見付けた。こういうのはいいなあ。日常身に着けられるっていうのがいい。
Eインクは何がいいって、電気を消しても表示が消えないで残っていること。つまり書き換えるときにしか電力を使わないので、とても省電力でモバイルにはとてもよろしい。しかも、バックライトを使わずに反射光で見るのでなおさらよろしい。し、見た目も紙に印刷されたインクと似た感じで、目にやさしいというか、"表示装置"感むきだしな押しつけがましさが無いというか、自然なんですよ。表示装置なのにナチュラル、っていうところが、Eインクの一番「新しい」ところなのだと思う。
先端の科学技術は、日常的に身にまとえるようになるととても嬉しい。その技術が自分のものになったような気がするし、世の中の進歩というか、生活が変化してきているのが実感できる。始めて携帯電話を持ったときも、そんな感じがした。
先端科学グッズって何だろう、と日々考えているけど、先端の科学技術を日常に引きよせてくれるもの、そう感じさせてくれるもの、は、かなりその一種なのではないでしょうか。
価格：250米ドル
日本からのオンライン購入：可能
国内代理店：まだ無い
http://www.phosphorwatches.com/phosphorwatches/index.html
去年だったか、AmazonがEインクを使ったブックリーダーを出した。けど、何だか特別な感じだし、僕はたぶん使わない。
そんなおり、文字盤がEインクで書き換えられる腕時計をたまたま見付けた。こういうのはいいなあ。日常身に着けられるっていうのがいい。
Eインクは何がいいって、電気を消しても表示が消えないで残っていること。つまり書き換えるときにしか電力を使わないので、とても省電力でモバイルにはとてもよろしい。しかも、バックライトを使わずに反射光で見るのでなおさらよろしい。し、見た目も紙に印刷されたインクと似た感じで、目にやさしいというか、"表示装置"感むきだしな押しつけがましさが無いというか、自然なんですよ。表示装置なのにナチュラル、っていうところが、Eインクの一番「新しい」ところなのだと思う。
先端の科学技術は、日常的に身にまとえるようになるととても嬉しい。その技術が自分のものになったような気がするし、世の中の進歩というか、生活が変化してきているのが実感できる。始めて携帯電話を持ったときも、そんな感じがした。
先端科学グッズって何だろう、と日々考えているけど、先端の科学技術を日常に引きよせてくれるもの、そう感じさせてくれるもの、は、かなりその一種なのではないでしょうか。
価格：250米ドル
日本からのオンライン購入：可能
国内代理店：まだ無い
http://www.phosphorwatches.com/phosphorwatches/index.html
水曜日, 3月 19, 2008
日曜日, 3月 16, 2008
木曜日, 3月 13, 2008
フルーエンシー理論
筑波大の寅市先生のお話を聞いた。
シャノンを越える理論、と聞かされていたので興味津津だった。
話を聞いてみると、多分、どうやら、たしかに、越えていた、のだと思う。
完全には理解できていないが、サンプルデータからアナログデータを得ようとしたとき、その間をどう補間して繋ぐか、というのがモチベーション。フーリェ変換を基にした関数（汎用的だが無限個の基底が必要なので、現実的には有限個で近似するしかない）でサンプル間を再現するのではなく、区間毎に適切な「次数（と言っていた）」の関数をあてはめることで、シャノンのような近似が不要になる。各区間でどの次数を選ぶかは、局所的な（前後2個の）サンプルだけで選ぶ（ローカルサポート、と言っていた）というのもミソ。人間の大脳はこの方法ではないか、と言っていた。事実、最近、そんな細胞が見つかったらしい。
区間毎に最適な関数をあてはめながら時間発展させるこの方法は、大脳のもつ働きにも共通しているのでは、と言っていて、そこから「大脳方程式」を作りたいそう。この言葉にはかなりやられた。すごいや…。
シャノンを越える理論、と聞かされていたので興味津津だった。
話を聞いてみると、多分、どうやら、たしかに、越えていた、のだと思う。
完全には理解できていないが、サンプルデータからアナログデータを得ようとしたとき、その間をどう補間して繋ぐか、というのがモチベーション。フーリェ変換を基にした関数（汎用的だが無限個の基底が必要なので、現実的には有限個で近似するしかない）でサンプル間を再現するのではなく、区間毎に適切な「次数（と言っていた）」の関数をあてはめることで、シャノンのような近似が不要になる。各区間でどの次数を選ぶかは、局所的な（前後2個の）サンプルだけで選ぶ（ローカルサポート、と言っていた）というのもミソ。人間の大脳はこの方法ではないか、と言っていた。事実、最近、そんな細胞が見つかったらしい。
区間毎に最適な関数をあてはめながら時間発展させるこの方法は、大脳のもつ働きにも共通しているのでは、と言っていて、そこから「大脳方程式」を作りたいそう。この言葉にはかなりやられた。すごいや…。
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