どうも最近ＰＣの調子がわるいなあ、とおもってたら

メモリ不足を起こしていることが発覚しました。



256MB積んでたんですが、ちょっとフォトショップとか立ち上げると

すぐに280MBくらいページファイルを食ってしまうことが発覚。



思い切って、増設することにしました。



1GBにしました。



これ買った時は256MBで8000円くらいだったんだけど、

今回1GBで8000円くらい。



もうサクサクです。

EPIROBっつー学会にでてきた。



ソニーのイテリジェントダイナミクス研究所（QURIO作ってるところ)の藤田さんが

きてて初めてお話しました。（有名人）

名刺ももらった。



まえ、エキサイトしたときにEメールで送った論文を読んでくれたはって

「あ、双シェマモデルの人か～」

と、

あらうれしいじゃない。



なんのかので、夏のうちにソニーに行って研究所の方々とディスカッション

することになりました。



ははは。

インテックス大阪まで、久しぶりに学会参加してきました。

国際学会なんで、聴講だけで22000yenもとられたよ、トホホ。



でもまあ、久しぶりにある意味ライバルの皆さんを目にして

刺激になりました。



国際学会なんで、全部英語なんですが、自分の英語力の足りなさを

つかんいたしますね～。



ところで一昨日までインテックスではロボカップがあったんですが

また、大阪のVISIONが優勝したみたいですね。



ロボガレージの高橋君がんばるなあ・・。



阪大助手でロボカップ実行委員の高橋さんに今日会いましたが

死にそうな顔でクレーム処理してはりました。あーれー

まえからずっと見たかったんですけど、ようやく見れました。

みかん女史に「いいですよ！」と、ずっといわれてて

ワシも劇場公開時期から気にはなってたんだけどね。



妻ブキ君×池脇千鶴　のコンビです。



なーんか、お話は不思議ワールド。

足の悪い池脇千鶴演じるジョゼと大学生の妻ブキ君のはなしなんだけど

この設定を聞いて、大体の人が想像する設定と

絶対違います。

とちゅうでまたビックリ池脇千鶴、突然の濡れ場もあっちゃったりしました。

「え？脱ぐの？うわ、脱いだ！何やその流れッ？」

心にのこったセリフはジョゼの

「このトカレフっちゅうんは、買えるんか？」



まあ、ちょっとかわってるけど、なかなかエエ映画ですわ。



「なかなか、難しい世界観やけどよかったなあ」

「ハッピーエンドじゃなかったし、イヤ。」

「・・・あんた、そんなんばっかりやな。」

DVD鑑賞。
先週　海猿のDVDを借りてきたときに同時にかりていた解夏をみました。
いっとき話題になって、ドラマにもなったよねえ。

簡単に話を言うと、
主人公が病気にかかって失明するってはなし。

主人公が大沢たかおなんだけど
墓場で「うわーーーーー」って泣き叫ぶシーンがあって
あれ？セカチュー？ みたいな。

まあ、解夏の方が確か上映は先だったとおもうんですが、
まあ、なにかと不幸な役が多いですね。大沢たかお。

セカチューとおなじく大沢たかおの名演が光った一作でした。
ドラマの藤木直人バージョンはみてないんだけど、
また、全然違うんだろうなあ。

ちなみに、同時に借りてきたクドカン×田中レナの「ドラッグストアガール」だっけか
は、見始めたけど結局つまんなくて、途中でやめました。

クドカンも木更津がピークやね。
と、おもう。

ほんまに夏ってかんじですなあ。

今日も暑かった・・・・。でも、それ以上に眠かった・・・。

昨日晩に、友人が

「某S津製作所の面接が明日にあるんで、アドバイスが欲しい！」
と、駆け込み寺の如くに我が家にやってきて、 ふたりで、対策を練ってた。

まあ、それでちょっと寝不足なんですけどね。



僕は比較的得意なんだけど、なかなか、「AとBとを絡ませて、美味い話を作る。」

っていうのは難しいみたいですね。

こういう、ストーリーテリングは椹木研では、ボスの伝家の宝刀として

学生も持つことが求められるポイントなんですけど。



まあ、そういう意味では本業ですのでがんばりました。



ちなみに上のAには

「自分」と「志望企業」とか

「自分の大学時代」と「志望企業で職種」とか

「自分の過去」と「志望企業の企業理念」とかが入ります。



もちろん「自分」とからませる以外にも

「世界情勢」と「志望企業の展開」

を使って、自分の志望企業に対するイメージを伝えたり、

「自分の育ち」と「赴任先」を絡めて、勤務地のアピールをするとかですね。



まあ、常にをしっかり“because”を踏まえた話し方をすると

「あ、こいつロジカルだなあ。ちゃんと物事を考えてるなあ」

という、しゃべった内容とは違う次元での評価ももらえるのでプラスですねえ。



でも、逆にロジカル一点押しじゃ、いやみなので、

ちょっとロジカルから外れても面接官の共感をさそえるネタをもっとくのも

強いなあ。



まあ、言っても私は就活は3戦1勝2敗で終えた人なので、

そんなに経験はないんですが・・・。



あと、就活は恋愛に等しいので、

両想いになることもあれば、片想いで終わることもある。

そーゆーもんですわ。

しかし、あれほど人のエネルギーを無駄遣いさせる時間もない気がするわ。



あと、就活は「アピール」が求められるので、「謙遜」に慣れた日本人は苦手ですね。

しかし、面接官はそんな日本人なので、このあたりのワビサビ、ヌキサシが

なんつーか、ややこしいわ。

いや、カイ二乗分布になればいいんです。



とにかく確率変数の足し算はムズカシイ！！



Ｘがある確率分布ΦＸにしたがっているのがわかってる。

Ｙがある確率分布ΦＹにしたがっているのがわかってる。

でもＸ＋Ｙの分布を知るのはとても難しい。



Z＝ （正規分布から出てきたｎ個のXの二乗値の平均）



て言うのはカイ二乗平均（をn倍に縮めたもん）に従うことは有名



そしたら



Z_ = （正規分布から出てきたｎ個のXの二乗値の重み付き平均）



がどう分布するの？

というと、サッパリわからないし、何にも載ってないんです！



まあ、統計屋さんは使わないだろうからなあ・・・。



いろいろ調べた結果、ガンマ関数の再生性という性質と関わって、

フツウの平均について分布をだす方法では上手くいかないことが分かってきました。



ちなみに重みつき平均とは

数列{X_n}に対して

Z_{n+1} = r*Z_{n} + (1-r)*X_n

で定まっていく、Z_nのことです。

統計学系の続きだ。



今日はグリグリ、プログラム書いて倒立振子の予測モデルを

獲得させてた。



いわゆる、ガウス関数で空間を局所的にゲーティングさせて線形近似を

するという、適応制御版の局所線形化みたいな。



相変わらず勾配法をもちいてるので、発散してしまったりしながら、

こりこりとやってたんですが。

誤差は正規分布するんだけど

誤差の分散を空間方向にたいして線形化点から二次形式で近似して

それで誤差を割って正規化してみると、

きれいに指数分布（γ分布の一種）してしまわはった。



うい？



・・・・・・どういう数理？？



確率はむずかしい。

最近、脳科学の実験系の論文読んでたりするとt-検定とかでてきて、

まあ、実験がどこまで信頼できるかを調べたりするやつなんですけど、



あと、自分の実験の指標たてるのに回帰分析とかしてみても

EXCELLが吐き出すパラメータの意味がわからなかったりするので、



および、自分のモデルの裏づけを統計学の検定理論からしてみようと

おもうモチベーションなどがあいまって、



二回生の一般教養で買った「統計学入門」をとりだしてきて

再度学習していたのです。

おとといくらいから・・・。



もちろん、当時に比べると素地が違うので、結構わかるんですが

読めば読むほど・・・・・基礎ってスゲエェェェ！



実にすばらしい学問である。統計学。



感銘を受けました。



などと、言ってみる。



でも、ホント先端の研究テーマと違って、古典的な学問は良くできています。

先端は皆、結構適当なこと言ってたりするけど。

この３日で何時間消費しているだろうか？

いや、十時間はゆうに超えている。



論理的にはこれで、でるはずだ。



そう思うから、パラメータをいじっては走らせているんだが、

いまひとついいで方をしてくれない・・・。



まあ、生体実験している人のことを思えば、ましなんですが。

いい加減ＰＣ見すぎで目が疲れマス