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はてなキーワード:正規化とは
僕は今、いつもの座席に鎮座している。ルームメイトはリビングのソファでパズルゲームを無言で進めており、隣人はサブカル系の配信をしているらしく時折笑い声が廊下を渡ってくる。
友人たちはグループチャットで熱く同人の出来や新連載のガチャ確率について論争している。
僕の一日は厳密に区切られていて、朝は必ず8時に起床、コーヒーの抽出器具を90秒で予熱し、温度は92.3℃±0.2℃に保つという無駄に精細な儀式がある。
靴下は左足から履く。出勤前の15分は必ず抽象数学のノートを眺め、最近は圏論的位相場のホモトピー的反復と超弦モジュライのmeta-圏的安定化について自問している。
これは専門用語の羅列ではなく、僕にとっては手を洗うのと同じくらい生理的な行為であり、その行為を飛ばすと一日が微妙に狂うので飛ばすことはめったにない。
仕事が終わった今も、僕は一日の終わりに形式的整合性を取るためのルーティンを持っている。
具体的には、机上のコップは時計回りに90度ずつ回転させて元の位置に戻す、明かりのスイッチを一回押して3秒待ち、もう一度押すといった小さなチェックポイントを踏む。
これは合理的かどうかを問う人がいるだろうが、僕にとってはエラー訂正符号のようなものだ。失敗を検出すると自動的にその日のメンタル状態のトレースが始まり、友人たちの雑談に混じる気力が萎える。
超弦理論に関して今日述べることは極めて抽象化され、現実の誰が読んでも「それが何を意味するのか」を即座に把握できないように意図している。
僕は最近、モノイド対象としてのストリング世界面の圏を、圏論的対称化子（コクセター的ではなく、もっと抽象的に、位相的量子群の代数的類・モジュライ化）を用いて再定義する実験をしている。
言い換えれば、従来の共形場理論的な世界面パラメータ空間を、非可換ホモトピー論のフィルタ列で再帰的に層化し、その各層におけるファイバーの自己同型群をモナドとして扱うことで、局所的に見える弦状態の同値類を圏的に集約する。
さらに、圏の圏（2-圏）に対する新しい安定化の概念を導入して、通常のK理論的分類とは別の不変量が現れることを示唆する予備的計算結果がある（ここでは具体的数式を列挙しないが、ホモロジーの級数展開における位相的位相因子の再正規化が鍵となる）。
この構成を、最新の抽象数学的モジュール接続概念と結びつけると、我々が従来想定していたスペース-状態対応の双対性が、もっと弱い条件（例えば圏的可換性の高次緩和）で成立する可能性が開ける。
加えて、僕はこの考えをある講義資料やトークの示唆と照らして取り入れており、その資料は概念的な跳躍と直感的な図示を巧みに使っているので、僕の現在の探索にとって非常に有益だった。
僕は「誰も理解できないものを言語化する」ことに快感を覚えるタイプだが、ここで言っているのは自己満足のためではなく、圏的再構成が実際に計算上の省力化をもたらすかを検証するための試行でもある。
ある意味で、これは純粋数学者が夜中に自分だけの公理系をいじるのと同じ行為だが、僕の場合はそれを出社前の歯磨きに組み込んでしまっているので、周囲は迷惑かもしれない。
食事の配列はプレート上の分布エントロピーを最小化する向きで常に配置し、週に一度は手製のスキルツリー表を更新して趣味的投資の累積効用を整数化している。
コミックは最新巻が出ると即座にページごとのフレーム密度と作画のトーンワークを技術的に解析し、特に背景のディテールに含まれるトーンの反復パターン（いわば視覚的フーリエ成分）をスコア化する。
ゲームに関してはガチ勢的態度を崩さず、メタ的な語りを排してシステムのギミック、ドロップ率、レベリング曲線、そして対戦環境のテンプレート化された最適戦略について延々と解析する。
ただしゲームやコミックに対しては「空間」や「力学」といった語はなるべく避け、代わりに「状態遷移図」や「入力遅延とフレーム落ちの統計的扱い」など工学的・計算機的に言語化する。
たとえば今日友人が語っていた新作のギミックについては、その期待効用をELO的な評価尺度でランク付けして論争に勝とうとしたが、連中は「推し」を盾に論理を流してくるので僕はたまに脱力する。
だが脱力する暇は短く、夜の自習時間には再び圏論的比喩に戻り、各行動の符号化を試す。
日常の細部も大事にしている。玄関の鍵は4回回すのが正しいというオカルトじみたルールを持っているが、これは単なる迷信ではなく、僕の内部的なチェックサムである。
友人たちはこれを笑うが、彼らもまた各自の無意味な儀式に固執している。
コミュニティでの嗜好（推しキャラ、嫁、沼の深さ）に関しては妙に合理的で、僕はデータベースを自前で持っている。
各キャラの台詞数、出番頻度、描写の感情強度をパラメータ化し、二次創作が生成される確率空間を推定する実験をしている。
この種のオタク計量は笑われがちだが、実際にはコンテンツ開発や同人活動の動向を予測するには有用だ。
眠りに入る前に、僕は明日の論文ノートに小さな疑問を三つ書き付ける。
第一は、先に述べた圏的安定化が有限次元表現に落ちる際の可逆元の振る舞い、第二は同構クラスの計算可能性のアルゴリズム的複雑さ、第三は趣味領域における情報量の測度とその心理的飽和点の関係である。
これらを洗い出しておけば、僕は安心して眠れる。
ルームメイトがゲームのボスを討伐した歓声が聞こえ、隣人の配信が締めに入る。友人たちのチャットは未だヒートアップしている。
僕は日記を閉じ、明日のコーヒーの豆を2グラムだけ余分に計量しておく。これは単なる癖ではない。それは帰納的に我が生活を安定化するための小さな公理群だ。
昨日（2025年10月8日・水曜日）の僕は、いつものように目覚めの瞬間から几帳面だった。
アラームを鳴らす前の微小な筋肉収縮で6時44分59秒に目が醒め、コーヒーの湯温は必ず蒸らし後92.3℃で計測し、トーストの一片は正確に28.4g、バナナは熟度指標でF値が2.1に収まっていることを確認してから食べる。
午前中は机に向かい、形式的かつ徹底的に「超弦理論の位相的／圏論的精緻化」を考察した。
具体的には、ワールドシートCFTを従来の頂点作用素代数（VOA）として扱う代わりに、スペクトラル代数幾何の言葉で安定∞-圏の係数を持つ層として再構成することを試みた。
つまり、モジュライ族 上に、各点で安定∞-圏を付与するファイバー化されたファミリーを考え、その全体をファクタライゼーション代数として捉えて、Lurie 的な infty-functor として境界条件（ブレイン／D-brane）を安定∞-圏の対象に対応させる枠組みを描いた。
ここで重要なのは、変形理論が Hochschild 共役で制御されるという点で、VOA のモジュラー性に相当する整合性条件は、実は E_2-作用素のホモトピー的不変量として読み替えられる。
従って、運動量・ゲージアノマリーの消去は位相的にはある種の線バンドルの自明化（trivialization）に対応し、これはより高次のコホモロジー理論、たとえば楕円コホモロジー／tmf 的な指標によって測られる可能性があると僕は仮定した。
さらに、Pantev–Toën–Vaquié–Vezzosi のshifted symplectic構造を導来スタックの文脈で持ち込み、ブライアンのBV–BRST形式主義を∞-圏的にアップグレードすることで、量子化を形式的deformation quantizationから∞-圏的モノイド化へと移行させる方針を検討した。
技術的には、済んだ小節のように A∞-圏、Fukaya 型的構成、そして Kontsevich 型の formality議論をスペクトラル化する必要があり、Koszul双対性と operadic な正規化（E_n-operad の利用）が計算上の鍵になる。
こうした抽象化は、従来の場の理論的レトリックでは見逃されがちな境界の∞-層が持つ自己整合性を顕在化させると信じている。
昼には少し気分転換にゲームを触り、ゲーム物理の乱暴さを数理的に嫌味ったらしく解析した。
具体的には、あるプラットフォーマーで観察される空中運動の離散化された擬似保存則を、背景空間を非可換トーラスと見なしたときの「有効運動量」写像に帰着させるモデルを考えた。
ゲームデザイン上の「二段ジャンプ」はプレイヤーへの操作フィードバックを担う幾何的余剰自由度であり、これは実は位相的なモノドロミー（周回時の状態射の非可換性）として記述できる。
こう言うと友人たちは眉をひそめるが、僕にはすべてのバグが代数的不整合に見える。
コミックについては、連載物の長期プロットに埋め込まれたモティーフと数理構造の類比を延々と考えた。
例えば大海賊叙事詩の航路上に出現する島々を、群作用による軌道分割として見ると、物語の回帰点は実はモジュライ空間上の特異点であり、作者が用いる伏線はそこへ向かう射の延長として数学的に整理できるのではないかと妄想した。
そう言えば隣人は最近、ある実写シリーズを話題にしていたが、僕は物語世界の法則性が観客認知と整合しているか否かをまず疑い、エネルギー保存や弾性論的評価が破綻している場面では即座に物理的な説明（あるいはメタ的免罪符）を要求する習慣があるため、会話は短く終わった。
ところで、作業ノートは全て導来stackのようにバージョン管理している。具体的には、研究ノートは日ごとにGit の commit を行い、各コミットメッセージにはその日の位相的観測値を一行で書き、さらに各コード片は単体テストとして小さな homotopy equivalence のチェッカーを通す。
朝のカップは左手から時計回りに3度傾けて置き、フォークはテーブルエッジから12.7mmの距離に揃える。
こうした不合理に見える細部は、僕の内部的整合性を保つためのメタデータであり、導来的に言えば僕というエンティティの同値類を定めるための正準的選択だ。
夕方、導来スタック上の測度理論に一箇所ミスを見つけた。p進的局所化と複素化を同時に扱う際に Galois作用の取り扱いをうっかり省略しており、これが計算の整合性を損なっていた。
誤りを修正するために僕はノートを巻き戻し、補正項として gerbe 的な位相補正を導入したら、いくつかの発散が自然にキャンセルされることを確認できた。
夜はノートを整理し、Emacs の設定（タブ幅、フォントレンダリング、undo-tree の挙動）を微調整してから21時30分に就寝準備を始めた。
寝る前に日中の考察を一行でまとめ、コミットメッセージとして 2025-10-08: ∞-categorical factorization attempt; correctedp-adic gerbe termと書き込み、満足して目を閉じた。
昨日は水曜日だったというその単純な事実が、僕にとってはすべての観測と規律を括る小さなモジュロであり、そこからまた今日の位相的問題へと還流していく。
https://anond.hatelabo.jp/20250711190559
筆者の見解は、現状の生活保護の支給は大部分が、妥当であると考える。一方、安易な受け入れや非正規在留者の正規化には反対である。入国管理政策の責任は国と、その成員である国民にある。安易な受け入れは、部落制度を再現することになりかねず全ての関係者にとって不幸をもたらす。一方、政策の欠陥に起因する困窮者に対しては、可能な限り支援をするべき責任があると考える。
外国人全体への支給率はそこまで高くないものの、支給対象が限定されることを考えると、永住者への支給率は日本人一般に比して高いという指摘があったが、その指摘は妥当である。
受給可能な在留資格は四つの身分系資格に限定されるが、永住者以外は全て期限付きの資格であり、生活保護の受給は在留資格の更新時にマイナス要因になるため継続在留は難しく、ほとんどは永住者に対しての支給と思われる。
実際、在留資格別の報酬統計をとると、永住者含む身分系資格が他の就労系資格より顕著に低く、非正規労働者の割合は高い(ちなみに技能実習の報酬はさらに低い)。就労資格の取得には、適正報酬が要件となっていることが大きい。日本で就労する外国人の多くが永住を最終的なゴールと夢見ている一方、歴史的経緯で身分系資格を有するものには雇用制限を課せないため、賃金水準が低くても適法となる。
国籍のパターンが在留外国人全体の数と異なり、日本との血縁または地縁に起因しているのも特徴だ。身分系資格で入国できるのは一握りである。就労資格が永住者になれるまでにはかなりの時間を要する。
一般の就労資格で入国した場合、永住申請要件を満たすには10年の在留が条件になる。たとえば、留学で四年在留し、ホワイトカラー系資格の技術人文知識国際業務で6年在留して申請するなどが一般的なパターンである。高度人材だと、保有ポイントに応じて1年ないし3年で永住申請が可能になる。
さらに、技能実習の在留はその10年にカウントされず、実習が終われば帰国しないといけない。特定技能1号だと原則5年で帰国する必要があり、かつ永住申請自体ができない。特定技能2号になれば10年在留で永住申請も可能であるが、試験の関係で、相当優秀でないと2号にはなれない。こうしたことから、ブルーカラー系就労者は生活保護の土台にも乗ってこない。そのため、ベトナムなどのブルーカラー系資格者が多い国の受給者は少ない。
支給の根拠が法律でなく国の通知であり、立法過程を経ていないという指摘はその通り。外国人に対しての生活保護の法的基盤は非常に弱い。自治体は日本人の例に準じて一部の外国人に支給が可能であるというだけである。
外国人は、弱者だから、困窮者だからという理由だけは社会保障制度の対象にはならず、最終的な在留資格である永住者にならないと土俵にもたてない。永住申請の時にも資力要件が審査され、生活保護受給のおそれがある場合は許可されない。それゆえ、生活保護受給者は歴史的経緯がある一部の困窮者に限られている。生活保護本来の趣旨は国民に限るというのはその通りだが、現受給者から保護を外すのも人道上問題がある。正面からとりあげて立法により代替制度を構築するべきと考える。
ここで、「Aのデータと共に、関連するBとCのデータも取得したい」という一般的な要件を考えます。多くの人が最初に思いつくのは、`JOIN`を使ったクエリでしょう。
SELECT A.A_id, A.A_attrs, B.B_attrs, C.C_attrsFROM AJOIN BON A.B_id = B.B_idJOIN CON A.C_id = C.C_idWHERE A.A_id = 'some_a_id'; --特定のAレコードを取得する場合
このクエリは、B,Cの重複が大量発生し、さらに属性のデータサイズが大きい場合は非効率になる可能性があります。
データベースは`JOIN`を行う際に、結合条件に合うレコードを探すために複数のテーブルをスキャンしたり、一時的な結合結果を作成したりするオーバーヘッドが発生します。
特に、`JOIN`するテーブルの数が増えたり、それぞれのテーブルのレコード数が多かったりすると、このオーバーヘッドは顕著になります。
また、「JOIN乱用するなら第三正規形にする必要ないんだよな」という点も重要です。
第三正規形はデータの冗長性を排除し、データの一貫性を保つための設計原則です。
しかし、その結果としてデータが複数のテーブルに分散され、結合が必要になります。
もし結合による性能劣化が許容できないレベルであれば、データの一貫性を犠牲にしてでも、冗長性を持たせる（非正規化する）方がパフォーマンス上のメリットがあるというジレンマに陥ることもあります。
しかし、それは正規化のメリット（データの一貫性、更新時の不整合防止など）を失うことにもつながります。
主張されているのは、以下のようなアプローチです。
1. まずAのデータを取得する。
2. Aのデータから得られた`B_id`と`C_id`を使って、必要に応じてBとCのデータを個別に取得する。
--ステップ1: Aのデータを取得SELECT A_id, B_id, C_id, A_attrsFROM AWHERE A_id = 'some_a_id';--アプリケーション側で、上記で取得したB_idとC_idを元に、必要であれば以下のクエリを発行--ステップ2: Bのデータを取得 (例: Aから取得したB_idが'b1', 'b2'だった場合)SELECT B_id, B_attrsFROM BWHERE B_id IN ('b1', 'b2');--ステップ3: Cのデータを取得 (例: Aから取得したC_idが'c1', 'c2'だった場合)SELECT C_id, C_attrsFROM CWHERE C_id IN ('c1', 'c2');
この方法の利点は以下の通りです。
1.タイトルからネガティブな話題・ポジティブな話題かを判定しろ
2.タイトルからジャンル(たとえば「恋愛・家族・労働・政治」など)を推定し、単独項目の「その他」を含め最大10件に分類しろ。
4. 1,2それぞれの合計件数の出力
| No. | タイトル | 感情判定 | ジャンル |
| --- | --- | --- | --- |
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| 5 | 70-80年代ぐらいの未来想像図とか漫画アニメの描写からするとあまりに変.. | ネガティブ | メディア・エンターテインメント |
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・ネガティブ: 65 件
・メディア・エンターテインメント: 13 件
・その他: 19 件
このネット投稿は、データ分析ライブラリであるPandasとAIを組み合わせたデータ処理について、その効率の悪さを強く批判しています。投稿者は、特に以下の点に言及しています。
この投稿は、PandasとAIを用いてデータベースから取得したデータを扱う際に、データの正規化を無視して不必要に結合したり、非効率なデータ構造を選択したりすることへの強い反発と、処理効率を重視するべきだという主張をしています。データベースやプログラミングにおけるデータ処理のベストプラクティスを理解していない、あるいは無視している実装に対しての批判と解釈できます。
| 日 | 記事数 | 文字数 | 文字数平均 | 文字数中央値 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 3175 | 290218 | 91.4 | 40 |
| 02 | 3191 | 316009 | 99.0 | 39 |
| 03 | 2315 | 244288 | 105.5 | 38 |
| 04 | 2021 | 235533 | 116.5 | 39 |
| 05 | 2121 | 249715 | 117.7 | 43 |
| 06 | 2369 | 251281 | 106.1 | 40 |
| 07 | 2513 | 300715 | 119.7 | 43 |
| 08 | 3197 | 287780 | 90.0 | 43 |
| 09 | 2599 | 246944 | 95.0 | 41 |
| 10 | 2154 | 228130 | 105.9 | 40 |
| 11 | 1935 | 224458 | 116.0 | 43 |
| 12 | 2559 | 264912 | 103.5 | 38 |
| 13 | 3309 | 274058 | 82.8 | 38 |
| 14 | 2980 | 262108 | 88.0 | 40 |
| 15 | 3297 | 319692 | 97.0 | 42 |
| 16 | 3235 | 305843 | 94.5 | 39 |
| 17 | 2359 | 249230 | 105.7 | 38 |
| 18 | 2122 | 222403 | 104.8 | 40 |
| 19 | 2943 | 284675 | 96.7 | 41 |
| 20 | 3206 | 278475 | 86.9 | 37 |
| 21 | 2974 | 264221 | 88.8 | 39 |
| 22 | 2565 | 310871 | 121.2 | 45 |
| 23 | 2504 | 239696 | 95.7 | 38 |
| 24 | 2149 | 198581 | 92.4 | 40 |
| 25 | 2086 | 264644 | 126.9 | 48 |
| 26 | 2746 | 253630 | 92.4 | 40 |
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この手の話題になるといかに技術的に難しいかをドヤ顔で語り「この程度のことも分からぬか愚か者め」というムーブする人が一定数いるけど、正規化自体は技術的には特別すごいことじゃなくて、一定基準に満たさないものをリジェクトとして弾いて人力で処理するのを繰り返すだけなわけで、aiとかハイテク使わなくてもエクセルで十分可能な範囲だと思うんだよな
問題は元データの収集や分類方法とそこで集まる膨大なデータをどう処理するかって点であって。
それを「技術的な難しさ」と本当に理解してる人は言ってると思うんだけど、たまに正規化自体がハードル高いと思ってマウント取ってる人いるよなと
正規化を経験してきたITエンジニアなら、きれいな正規化が絵に描いた餅であることは理解しているはず（正規化を経験しているまともなITエンジニアは少数かもしれないけど）
現実を理解しようとしないエンジニア（）は正規化されていないDBは正しくない！国民をUUIDで管理するべき！とかいう実現可能性ゼロの空想でオナニーしてるだけなんだよね。
マジでエンジニアリングをするつもりなら戸籍概念の曖昧性を許容するデータベース理論を生み出すところからやれよって話。
それをやらないなら教科書を暗記して遊んでるだけってことだ。
と書きたいところだけど説明してみる。
実際に相続とかで戸籍を取ってみればわかるけど、現状の戸籍って個人（名前・性別・生年月日）と住所と血縁関係のリレーションテーブルなんだけど、主キーであるはずの住所が更新されないことが当然とされているっていう、DB的にはかなり不都合のある状態なんだよね。
それだったら、ちゃんとメンテされるリレーションテーブルを作ろうよ、というのが戸籍廃止論で、正規化を理解しているまともなITエンジニアなら全員理解できると思う。
（正規化を理解しているまともなITエンジニアは少数かもしれないけど）
Permalink |記事への反応(30) | 06:03
おう、Fraud detection 開発してるって？ そりゃご立派だな。で、具体的にどんな開発してんだ？ 口だけじゃねぇよな？ ほら、質問浴びせるぞ。 答えられねぇなら詐欺師はお前だな？
答えられねぇなら、「Fraud detectionやってます」なんて二度と言うなよ？
M22年統合前の旧村にあわせて施設撒いたら職員の正規化ができなくなって詰んだ感。これ中央館を下宿に持ってって現中央館近辺需要のための運営を看護大や社事大や中災防にマル投げるまでアルで？
一時的にしろ市立図書館よりところざわサクラタウンの方が近い市域ができる状況なんで、起きているのは「破綻」であって「反対するのはアレなひと」とごちれるようなもんと違いますからね？
「破綻」が起きているがゆえにこの時点からだとどうにもならんのだけれども。
これか。なんで南北格差是正の感覚が効かなかったんだ？破綻の回避に汲々として感覚挫滅にでもなったか、それともハザードマップを見て回避、はたまた大江戸線延伸計画待ち？。
