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東京大学情報基盤センター学際情報科学研究部門准教授。東京大学大学院新領域創成科学研究科物質系専攻兼担。超伝導が好きな物性理論屋。アウトリーチ活動に興味あり。著書「Juliaではじめる数値計算入門」「1週間で学べる! Julia数値計算プログラミング」「理科のおさらい物理」等。ポスト内容は当然個人の見解です

千葉県北西部。米国ボストン周辺に居た事も
Joined June 2011
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今年の五月に技術評論社さんからJulia言語の本が出ます。 表紙できました。 Juliaではじめる数値計算入門 | 永井 佑紀 連立一次方程式 非線形方程式 固有値 数値積分 補間と近似 常微分方程式 偏微分方程式 のアルゴリズムをJuliaで書いてます。 amazon.co.jp/Julia%E3%81%A7%…
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出席、とるの大変そう(とったことない)
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AIは気をつけて使わないと間違ったこと言ったり忖度したりするんですよ的なことを言いながら、自分が見つけた「相対論が間違っているという真実」をAIを使って示していると主張している話があるのか。 でもこれ興味深くて、「自説と違うことを言った場合それはハルシネーション」と定義すると、なんとつねに自説は本人にとって真なのだよね。どんなにAIが何か言ってもすべてハルシネーションと切って捨てられる。 言い換えれば、「ある人がある確信を持っている場合、それをAIが、間違ってますよ、と言って本人が確信を覆すことはあるのか」という話。本人にとってはそれはハルシネーションだから確信は崩すことはない。なぜなら、つねに、「だからそうじゃなくてー」と言い続けることができる
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まあAIに限らず他人との対話でもそう。物理系のトンデモさんの場合、「 あなたが間違っていて、こちらは教えてあげている」というのがベースなので聞き耳を持たず。
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事実ではないかな。国立大学の給与は公表されている。 東京大学 役職員 給与 とかで検索するとそれぞれの大学の給与が出てくる。 東京大学 mext.go.jp/content/20250630-… 京都大学 kyoto-u.ac.jp/sites/default/… 千葉大学 chiba-u.ac.jp/about/files/pd… 埼玉大学 saitama-u.ac.jp/guide/pdf/pa…
日本の大学教員は、その多くが博士号を持ち高度な専門知識を備えている。しかし、一部私大を除けば、年収1,000万円は夢のまた夢。しかも、研究費が不足すると、書籍やパソコンの購入費、学会出張費などを自腹で負担することも珍しくない。それでも、こうした状況を長年受け入れてきた背景には、研究への情熱を優先し、待遇にはあまり頓着しないという、研究者特有の職業観があったのかもしれない。大学側にも「この待遇でも公募には多くの応募者が集まるのだから、何とかなる」という認識があったのでは。 しかし、大学教員も一人の生活者。家族を養い、将来の暮らしを考えなければならない。「お金のために研究しているわけではない」という言葉だけでは、もはや現実を乗り切れない。こうした教員の姿を間近で見る学部生や大学院生が、博士課程への進学や研究職への道をためらうのも無理はない。研究者を志す若者が増えにくい背景には、こうした待遇面の問題もあるように思う。 研究に打ち込むやりがいと、家族と安心して暮らせる日常の生活。この二つが十分に両立できないのであれば、それは個々の研究者の覚悟や努力の問題ではなく、大学教員という職業を支える制度そのものの疲弊の兆候ではないだろうか。
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材料科学における未解決問題を解くと賞金100万ドルがもらえるグランドチャレンジが発表されたそうです。 テーマは以下の5つ。 ・銅酸化物超伝導の理論 ・界面の電気伝導度予測 ・高速高精度な汎関数設計 ・光駆動材料の理論 ・界面の熱伝導度予測 数学のようにAIが解決できる?
Today, we announce five Grand Challenges in Material Science. We’re also committing $1M in prize money to anyone who can solve these challenges. AI can solve Millennium Prize problems in math. Can it do the same in material science? To find out, we reached out to 10 leading professors to identify the hardest open problems in the field.
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サイエンス社さんから石谷 謙介 (著)「ガイダンス Juliaによる確率統計: 基礎から学ぶモンテカルロ法」をご恵贈いただきました。 前書きにもありましたが、生成AI全盛な時代、確率統計などの基礎を押さえていくことは逆に非常に大事になってくると私も思います。Juliaの簡単なコードで動いているのを見つつ理論を理解する、という本のようです。
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ChatGPT Pro 200プランの残量を効率的に使えた感がある。
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本日の下北沢のスープカレーは、オオドリー。
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研究もしたい、お金も欲しい。その割合は人による。 生きていけない、かなんて人生過ごしてみないとわからないし、むいているかむいていないか、もわからない。有名だからお金があるわけではないし、お金があると有名なわけでもない。 生きていけないと思っている人が目指してもいいし、向いているなと思った人が目指してもいい。たまたまの就職先としてついたっていい。
こういうことを公の場で述べるべきではないのだろうが、研究者は給与などは二の次で、何かを調べなければ生きていけないようなある種の「病」の人間が就くものであって、有名になりたいとか、金持ちになりたい人が就くべきものでは以前から決してない。だから、多くは給与が抑えられていたのも事実。
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emacsとかlatexとかの設定に全く凝らない人間なので、codexとかもエージェントコーディングするための設定にも凝りたくない感がある。なのでいかに少ない手数で自分の環境を作るかに興味がある
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逆に、冬のカナダの国立公園に連れていってもらったとき、関東式のコートしかないから上着二枚着たりホッカイロつけたり内側に対策して行ったら、国立公園の人に、おまえ本気か?みたいなことを言われた思い出(寒そうに見えたらしい)
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北海道だとこたつの存在意義がわからないけど、関東だと、あっ部屋が寒いからこたつに入るのか、と腑に落ちた
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今年、北海道に住んだ年数と関東に住んだ年数が釣り合ってしまったのか。
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インナー二枚なんてこれまでの人生でやったことがないかもしれない(北海道出身関東在住民)
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冬の北海道は屋内が暑いので「厚手アウター+長袖+インナー1枚」みたいな構成の人が多い もしその習慣が東京に出ても続いているなら 東京でもインナーを重ね着してない可能性がある (暖房力が弱くて寒いと思うけど……)
友人Aが「インナーを2枚重ねるほど寒い場所は東京に存在しない」と主張していて、寒がりなので「そんなことないだろ!」と思うし全力で反論を試みたいが、Aは北海道出身なので普通に分が悪い でもインナー2枚重ねることあるよ
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今の家は絶対に冬寒くない家を探したので冬も快適。夏は暑いのでエアコン必須ではあるけど。
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関東の家は冬は寒い。北海道から上京したけど本当に寒かった。冬に室内でアイスが食べられない
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ChatGPT Pro 200プランの利用可能量の半減はなしになったらしい。代わりなのかChatでもcodexと同じようにトークン使うようになるっぽい?
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