ナンクル力学系

学んだ事を書き連ねていこう。

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今の時期に読む本は自分の研究の個性を決めることになりそうだと思いながら買った

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洋物ばっかりである.

Thermodynamics of Chaotic Systems: An Introduction

数学的形式としての統計力学の話を学ぶための本(候補) で買うぞと言って買ったので,届いてから一ヶ月くらいたっているかも. しかし,3月は忙しかった(←言い訳か!くそっ)のであまり進んでいない.1/4くらいか. 今は熱力学的な話の部分で,統計力学の知識も熱力の知識もないのに進める.けど,ちょっと 遅い感じは否めないか.力学系と情報理論の部分はまあまあすんなりいけた(はず). 一度,統計力学の教科書の初めの部分読むべきか.でも読むのが遅いのは3月忙しかt(ry

Introduction to the Theory of Statistics

2008年にお勧めだった本 – Seeking for my unique color. で syou先生が 薦めていた本.何回か買おうかと迷ったけど,とうとう買ってしまった.どうしよう.

Principles of Neural Science

The Swingy Brain: 神経回路のサブネットワーク  のコメント で神経科学やるなら,と薦められ,買おうか何回も迷っていた本. カンデルでググると日本語の資料も沢山ある. 通称カンデルと呼ばれるめちゃくちゃ有名な本らしい.

博学的な知識を要求するような学問は好きじゃないんだけど,脳に関係する研究するなら やっぱり基礎的な知識が無いと論文さえ読めないのでどうにかしなくちゃいけない. 日本語の名前覚えても意味なさそうなので,ラボにある神経科学ではなくてこっちを読もう.

The Nonlinear Workbook

Chaos, Fractals, Cellular Automata, Neural Networks, Genetic Algorithms, Gene Expression Programming, Support Vector Machine, Wavelets, Hidden Markov Models, Fuzzy Logic with C++, Java and SymbolicC++ Programs

が本の中身らしい.解説 + サンプルプログラムという形で,ここまで詰め込んだ本はそうそう 無いだろう,と思って買った.新宿の本屋をぶらぶらしていたら見つけて気になってた本. amazon.comでの評判はそこまで良くなさそうだった(解説に関して)けど,なんちゃってな解説 でも良いからまとまっているのはうれしい,はず. 2年前に手に入れたかったなあ!

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Written by tkf

March 30, 2009 at 10:33 pm

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ブクマしていたお勉強用の資料

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id:syou6162確率論、統計学関連のWeb上の資料 – Seeking for my unique color. を見て、よし俺も書こう、とか思って書き始めたはいいけど全然まとまりがない。 これは多分、自分の興味が拡散しているか、ひとつの分野について集中して調べる ことをしていないのだと思ってあきらめることにしよう。 公開しても意味ない気がするけど、せっかく書いたので公開するw

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Written by tkf

February 25, 2009 at 1:01 pm

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数学的形式としての統計力学の話を学ぶための本(候補)

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読んでないので書評じゃないよ!

Thermodynamics of Chaotic Systems: An Introduction

伊庭先生にコメントもらったので図々しくもメールして教えてもらった本。 誤植とかが多少あるけど良い本らしい。 プレビューを読むとPrefaceに

The present book aims at an elucidation of the various thermodynamic concepts used for the analysis of nonlinear dynamics.

とか

We felt the need to write an easily readable book, …

とか

Consequently, we have tried to write in the physicist’s language.

とか書いていたので、この本だ!という感じ。中身はあまり読めないけど、 そんなに難しい数学を要求する感じではなかった。

Complexity: Hierarchical Structures and Scaling in Physics

うちのラボで数学やってる人(っていう紹介でいいのだろうかw)に教えてもらった本。 日本語訳を貸してもらってちょっと読んだ。統計力学の方法だけじゃなくて、

多くの分野 (確率論、情報理論、コンピューターサイエンス、統計力学)の道具

を学べる本らしい。オートマトンとかチューリングマシンとかの話も載っていてかなり 面白そうだった。ただ、数学的な記述がしてあるので少し気合 (具体的には集合、位相、測度論の復習・追加学習)が必要だという感じ。

ついでに、力学系とか確率論のおすすめの本とかも教えてもらった:

  • 力学系の基礎 (カオス全書) by 国府 寛司
    • かなりプッシュされたw
  • 確率論とその応用 by W・フェラー
    • 絶版らしい。。。
  • 力学系 by 久保 泉, 矢野 公一
    • 集合と位相が分かっていれば読める、かも

集合と位相と測度論は学部時代にまなんどけ、ですね(もう遅いです><

Synergetics: Introduction and Advanced Topics

これは持っている本で、何章かは昔読んだ。ちゃんと読めば力学系と統計力学っぽいやつの 接点が多少わるようになる、気がする。ただ、水滴系のカオスとかで書かれていたノリとは 少し違うような気がする。そして何より気になるのは、式の展開とかが少し適当な気がする ところ。前はその辺ついていけなくて情報理論のあたりでやめた。 情報理論とか多少かじったあとなので、今読めば読める気はするけれど。

式の書き方とかかなり物理っぽいなあという感じがする。Haken先生は物理の人だから当た り前なのだけど。その辺が合わないのかな?でもまあ、いつかは読みたい本。

Introduction to Nonequilibrium Statistical Mechanics

@dritoshiさんより。twitterで募集した7分後に教えてもらった。 パラパラ見た感じだと、Chapter 1は読めそう。でも、Chapter 2は量子とか熱力の 内容が要るっぽい感じだった。本題(?)が始まるのはChapter 3以降なので、読むの は大変そうだ。 Chapter 1だけ見ると、Synergeticsぽい感じ。 ただ、もっとしっかりしてかつコンパクトな感じがした。

Part 1の最初のほうに、

It is expected that the reader has already learned elementary probability theory and equilibrium statistical mechanics.

と書かれてあるので、やっぱこれは統計力学を学びたいからって読むテキストではなさそう だなあ。

とりあえず、

Thermodynamics of Chaotic Systems: An Introduction を買った。

そういえば、 ここ とか ここ 読むと統計力学はかじったことあるんだなあという感じ。 何も復習していないのが分かるなwww。気合を入れて量子から復習してもいい気もする。

Written by tkf

February 25, 2009 at 2:09 am

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「水滴系のカオス」と「ベイズ統計と統計物理」を眺めたら統計(熱)力学っぽいことが必要だと感じてきたので悩んでいる

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「水滴系のカオス」と「ベイズ統計と統計物理」を読んだ.でも読んだというと著者に 失礼かなと思ってしまうくらいの理解力だったので,眺めた,と言うことにした.

ベイズ統計と統計物理

式をがんばって睨めば分かる気がしたけど,とりあえずさーっと読んでみた感じ. 統計物理の話を理解していればもっと高い視点(?)からまとめて理解できそう.

  • 理解力が落ちる部分のキーワード抜粋:
    • カノニカル分布(ギブス分布),スピングラス,強磁性イジング模型,マルコフ連鎖, 自由エネルギー

水滴系のカオス

帯に,「現象の予測という観点からカオスの情報構造を考える」って書いてあったので 衝動買いした.力学系と情報理論を結びつけた話を展開している.

章立ては整理されてない(意図的にしなかった?する必要がなかった?)感じで, 階層なしでべたっと22の章(節?)に分かれている.数式はそんなに出てこないけど, それは行間をつなぐ計算とか知識は持っているでしょ,という前提らしい. 9章までは,「ふむふむ系のダイナミクスは過去から未来への通信路って考えるのかー おもしろいなあ.」って読めてた(それでも部分的に理解できなかったりしてた)んだけど, 10章あたりから完全に置いてかれた.(早すぎwww

系に蓄えられる情報量の話は記憶と関連がありそうだし,ノイズ付きの力学系の話は 時系列を最尤推定して力学系を構成している人としては理解してるべき話じゃないだ ろうか.数学的に妥当じゃない結論なんて出したらなんの意味もないしね. (そんな研究するか分からないけど.)

  • 理解力が落ちる部分のキーワード抜粋:
    • ギブス分布,自由エネルギー,不変測度,エントロピー,熱浴

何を勉強する?そもそも首つっこむ?

さんざんさけてきた?統計熱力学を理解しないとこの辺の話は分からないな. でも,物理屋さん的な知識がごっそり手に入ってオイシイ気もする. NNの論文で面白そうだと思うやつには↑のキーワードがからんでいることも多かったし.

しかし,こんなこと勉強して将来やる研究に役立ったりするのかなあと不安に思ったりする. 役立てたいと思うけどね.

とりあえずこの辺おさえるにはHaken先生のSynergeticsをいいかげん読むべきなんだろう か.それとも,普通の統計力学の教科書かなやっぱ?でもそうなると量子やんなきゃだし うわわああ.

Written by tkf

February 16, 2009 at 9:10 pm

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冬休みに読む本

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読む本,というか実家に持って帰る本.

  • PRML
  • 数理統計学
  • 情報理論の基礎
  • わかりやすいパターン認識
  • 動きが生命をつくる

本を持って帰ると,戻ってくる時に「あれこれで全部だっけ?」と心配になるのでブログに書いておくライフハック笑.

卒論の概要書書いたりとかしないといけないのでそんなに読む時間が確保出来るか謎だなー.

Written by tkf

December 25, 2008 at 9:19 am

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2008年に感動した本

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リンクがとんできてびっくりした。

  • @tkf
    • NNとか専門絡みで面白い本、おすすめの本を教えて欲しい><
[Book][本]2008年にお勧めだった本  <<  Seeking for my unique color.

twitterでNN絡みで良く発言しているけど、実はNNとかあんまり詳しくないw でもせっかくなので、今年読んで良かったなと思った本を書いてみる!

力学系の本

ここでも書いたけど、今年読んで一番感動した本がこれ。カオス・力学系の話の全体像がつかめる。周辺領域の研究で使うくらいならこれで充分な気がする。微分方程式と線形代数が分かれば読める。ホモクリニック点の存在から初期値敏感性などの複雑な性質が決まってしまう所の話は、思い出すだけでドキドキである。

脳科学の本

今のラボでの研究に(拡大解釈すると)比較的近い内容。指振りの同期、動物の歩行・走行パターン(=ゲイト)、人の足踏みペダルなどの運動パターンを観察しその特徴を抽出したモデルを構成して、実験結果と同じような相転移がおこったり、学習による系の変化などについての話がある。こんなアプローチもあるのか!と驚かされた本。ハーケン先生は物理出身なので、物理っぽい内容になっている。脳の話(部位の名前とか)がまったく分からない人でも読める。ちなみに、位相振動子の研究で有名な蔵本先生の研究も、この本に出てくるハーケンの隷属原理に関係があるようである(関係付けようとしている?)。

前の研究室から移る時に貰った思い出の本でもある。

ロボットの本

一応、ロボットの研究しているはずなので、ロボットの本も読んでるよ!というアピール!

名前と分厚い本だとは知っていたので、結構古い本かと思ったら原著の出版は1999年だった。それでももう約10年前。10年前の本なのに、この本の話から本質的にはほとんど発展していない現状を考えながら落ち込んでしまった本である。読みながらひたすらtwitterでイライラ成分をばらまいていた気がするw

ただ、ロボティクスやりたい人には読んでて欲しいなと思う。むしろ、大学一年生で読むべき(読める。多分ね。)。問題意識と、方向性が系統的に書かれた本だと考えると素晴らしい本なのかもしれない。

あと、ニューラルネットの話も入ってるんだけど、過剰に性能に期待していたり教師あり学習をバサっと切り捨ててたりと、「それはないわー」という感じがしたということも付け加えておこう。

機械学習・パターン認識の本

ちっともNN屋さんな本読んでないじゃん!と突っ込まれそうなので、最後にこれも紹介。

朱鷺の杜Wiki経由で知った本。薄いわりにしっかり学べる本な気がする。確率・統計の知識がほとんど無くても読める本なので、線形二階微分方程式しか教わらないような機械科(言い過ぎかなw)あがりの自分にとっては素晴らしい本だった。パターン認識の雰囲気はつかめたので、あとはPRMLでしっかり学びたいです><

読んでて良かったと思える本はこのくらいかなー。強化学習とかも読んで勉強したけど、これは感動したとか役に立ったとか特に思えないw。(教科書として素晴らしいと思うけど!)これは今年前半は強化学習に苦しめられたからなのかもしれない。

この謎企画はもっと回って欲しいけど、だれに回せば良いか分からないなー。

我こそは、な人はこの記事でもid:syou6162の記事でも好きな方にトラバ飛ばして欲しい!

おまけ

山口先生と蔵本先生の対談は、最近感動したサイト。特に、蔵本先生が語っている物理学がカオスや(俗に言う)複雑系を受け入れていく様子は、今の自分の研究の立ち位置に照らすと考えさせられる内容だった。物理学におけるモノとコトの話も、使えそうなフレーズ満載でした。モデル屋さん必見!w ネットでこんな大先生たちの対談が読めて幸せである。

Written by tkf

December 19, 2008 at 12:40 am

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情報幾何とか簡単に学べる本見つけた

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昨日久しぶりに大学に行って生協に入ったら「情報理論の基礎 新版―情報と学習の直観的理解のために (SGC Books M 3)」という本を発見してしまった。そして衝動買い。

情報理論の基礎 新版―情報と�習の直観的理解のために

情報理論の基礎 新版―情報と学習の直観的理解のために

サイエンス社のページに行くと目次が見られる。

<目次>

第1章 はじめに
  1.1 情報とは何だろう?
  1.2 学習とは何だろう?
  1.3 確率変数としての情報の記述
  1.4 確率モデルのいろいろ
  1.5 補遺

第2章 情報理論の基礎事項
  2.1 情報源
  2.2 通信路
  2.3 符号化
  2.4 情報量
  2.5 補遺

第3章 情報幾何の考え方
  3.1 確率分布の空間
  3.2 KL-情報量
  3.3 “まっすぐな”線と“平らな”面
  3.4 直交葉層化と射影
  3.5 補遺

第4章 符号化と種々の情報量
  4.1 情報源符号化
  4.2 通信路符号化
  4.3 連続情報の離散化
  4.4 補遺

第5章 モデル選択
  5.1 モデル選択の考え方
  5.2 推定量のばらつき
  5.3 AICの考え方
  5.4 MDLの考え方
  5.5 AICとMDLに関する補足
  5.6 リサンプリング
  5.7 補遺

第6章 混合モデルとアルゴリズムの幾何学的理解
  6.1 混合によるモデルの拡大
  6.2 EMアルゴリズム
  6.3 ブースティング
  6.4 バギング
  6.5 補遺

付録A 確率論の基礎

情報幾何、モデル推定、AIC、混合モデル、EMアルゴリズム(とemアルゴリズム)とか、勉強したい!と思ってたことじゃないですか。これは俺のための本ですかw

しかも、これらの内容は確率・統計、あと情報幾何については微分幾何学にもかなり学ばないと勉強出来ないようなものばかりなのに、かなり簡略化して書いてある。おかげで、地道に積み上げていかなきゃいけない知識をぶっとばして学ぶことが出来る。すばらしい!

もちろん、去年解析力学やるために勉強した微分幾何(のイメージ)が多少頭に残っているし、確率・統計についても少し勉強しているので、それが訳に立ってるはず。

この本だけを読んでもなんちゃってな理解しか出来ないだろうとは思うけれど、最初に知りたいことを(大雑把に)知ってしまうのは経験上良い策だと思っている。行き着く先が面白そうか・役に立ちそうか検討がつくし、ゴールが分かっていれば安心して(かつ期待しながら)勉強出きるし、なかなか進まなくてもっと読みやすい本は無いか?とか探さなくてすむし。

次の土日月の3日間はラボの停電で研究がまったく出来ないので、いっぱい本が読める。この本は一日目で読んでしまいたいな。

Written by tkf

October 23, 2008 at 10:58 pm

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