Movatterモバイル変換


[0]ホーム

URL:


はてラボはてな匿名ダイアリー
ようこそ ゲスト さんログインユーザー登録

「誤り訂正」を含む日記RSS

はてなキーワード:誤り訂正とは

2025-10-23

[日記]

僕は今夜、ルームメイトリビング実験的にベーコンを低温調理している匂いを鼻孔の厳密な位置で嗅ぎ分けながらメモ帳を開いた。

朝は6時17分に目覚ましを止め(そのミリ秒単位の遅延は許容されない)、6時18分にコーヒー比率を変える習慣を行い、靴下は左から右へ、座席は常にソファの北東端(座る位置位相対称性を破らない)である

食事火曜日パスタの残り物は三等分して水曜と木曜の朝食に回す。洗濯は必ず偶数週の水曜に行い、洗剤は0.8倍希釈、脱水は中速、干す向きは北向き。

ルームメイトがドアに爪痕をつけたら即座にログを取り、隣人が郵便物を誤って取った場合は「郵便誤配報告フォーム」を三回に分けて提出する。

こうした儀礼を守ることで僕の内的位相空間が安定するのだと論理的に考えている。

今日思考の核は超弦理論と量子情報交差点についての、かなり尖った自己流の定式化にある。

まず、僕は物理直感を避けて抽象数学事象を語る。弦理論摂動系列を有限厚さの∞-圏としてモデル化し、ブレーンを対象、開弦状態をモノイド的なホモトピー演算子として扱う。

局所座標の代わりにファクタリゼーション代数を使い、スパイダー図式を経て得られる交叉相互作用を高次ホモトピー群のコハート化として再解釈することを提案する。

ER=EPRについては、古典的ワームホール=絡み合いという語り方を離れて、僕はエントロピー双対モジュール同値性という言葉で捉えている。

まり、二つのエントロピックモジュールの被覆圏と、それらに対応する重ね合わせのコボルディズム(圏論的な結合双対)を同一視することでER=EPR圏論的に定式化できるのではないかと考えている。

これを超弦理論に接合するには、AdS/CFT 的なホログラフィック双対の場で、境界側の張力演算子族が内部のブレーンカテゴリ(例えばフカヤカテゴリコヒーレント層の導来圏)に対応するという見方を取り入れる。

すると、エントロピー双対モジュール同値性は、境界バルクの間で起こる圏の再同型化として現れ、ER=EPR本質的に圏的ホログラフィー一命題になる。

ここで僕が提案する小さな拡張は、量子誤り訂正符号コード代数を∞-圏の射として扱い、その可換性条件がワームホールコボルディズムの可逆性と一致するというものだ。

これにより、エントロピー再構成操作がブレーン間のファンクターとして自然理解でき、局所性の回復説明する新しい枠組みが得られると僕は思う(これは僕の勝手な定式化で、厳密性は今後の証明を待つ)。

今日はそのメモを、黒板に書く代わりにルームメイト背中越しにノートに書き留めた。

ところで、僕は靴の磨き方にも数学基準を設けている(円周率小数を用いた磨き順列を使っている)。

出かける前のチェックリストトポロジー的順番、たとえば鍵→財布→スマホペンという順序は位相連結成分を最小化するから合理的だ、と説明すると友人たちは顔をしかめるが、これを守ると予測可能性が上がる。

今夜はRPG系ではELDENRINGビルド論とRTAコミュニティメタ的動向を気にしていて、この作品2022年FromSoftwareからリリースされ、多くのビルド最適化メタ確立されていることは周知の事実だ(初リリース2022年2月25日)。

また、このIP映画化プロジェクトが進行中で、A24が関与しているという報(映画化ニュース)が最近出ているから、今後のトランスメディア展開も注視している。

僕はソウルライクのボス設計ドロップ率調整をゲームデザイン位相安定化とは呼ばないが、RTA勢のタイム削り技術や周回遺伝NG+)の最適手順に対して強い敬意を持っている。

ファンタジーRPGの装備付け(メタ)に関しては、装備のシナジーステータス閾値クラフト素材経済学価値を語るのが好きで、例えば「その装備のクリティカル閾値を満たすために残すステータスポイントは1だが、その1が戦闘効率を%で見るとX%を生む」というような微分的解析を行う。

FFシリーズについては、Final Fantasy XVIがPS5向けに2023年6月に、続いてPC版が2024年9月リリースされ、さらに各プラットフォーム向けのロールアウトが段階的に行われたことなど実務的事実を押さえている(PCリリース2024年9月17日)。

僕はこのシリーズ音楽モチーフ再利用エンカウンター設計比較研究をしており、特に戦闘ループの短周期化とプレイヤー感情連続性維持について言及するのが好きだ。

コミック方面では、最近の大きな業界動向、例えばマーベルDCの枠を超えたクロスオーバー企画されるなど(Deadpool×Batmanの一連の展開が話題になっている)、出版社間でのIPコラボが再び活発化している点をチェックしている。

これらはコレクター需要市場流動性に直接影響するため、収集と保存に関する経済的最適化問題として興味深い。

今日、隣人が新しいジャンプ作品話題を振ってきたので僕は即座に最新章のリリーススケジュール確認し、One Pieceの次章の予定についても把握している(最新チャプターの公開予定など、週刊連載のスケジュール情報は定期的に確認している)。

僕は友人との会話でジョークを飛ばす時も形式論理を忘れない。

例えば「午後9時に彼らがカップ麺を食べる確率は、僕の観察では0.83だ。ゆえに僕は9時前に冷蔵庫位置を変えるべきだ」という具合だ。

結語めいたものを言うならば、日常ルーティンと高度に抽象化された理論は相反するものではなく、むしろ同じ認知的圏の異なる射影である

から僕は今日ルームメイトの忍耐を試す微細な仕様変更(例えばリモコンの向きを30度回す)を行い、その反応をデータ化している。

さて、20時30分だ。これでノートを閉じ、決まった手順で歯を磨き、眠りの準備に入る。明日の朝のアジェンダは既に分解されているから、心配は要らない、と自分に言い聞かせてから寝るのが僕のやり方だ。

Permalink |記事への反応(0) | 20:41

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-10-21

数学の分類はこんな感じか

フェミニズムの分類が多すぎると聞いて

anond:20251020210124

0. 基礎・横断

集合論

公理集合論(ZFC, ZF, GCH, 大きな基数)

記述集合論(Borel階層, Projective階層, 汎加法族)

強制法フォーシング),相対的一致・独立

理論理学

述語論理(完全性定理,コンパクト性)

モデル理論(型空間, o-極小, NIP, ステーブル理論

証明論(序数解析,カット除去,直観主義論理

再帰理論/計算可能性(チューリング度, 0′, 相対計算可能性)

圏論

関手自然変換, 極限/余極限

加群圏,アーベル圏,三角圏,派生

トポス論,モナド,アジュンクション

数学基礎論哲学

構成主義,直観主義,ユニバース問題,ホモトピー型理論(HoTT)

1.代数学

群論

組み合わせ群論(表示, 小石定理,自由群)

代数群/リー群表現, Cartan分解,ルート系)

幾何群論ハイパーリック群, Cayleyグラフ

環論

可換環論(イデアル,局所化,次元理論, 完備化)

可換環アルティン環, ヘルシュタイン環, 環上加群

体論・ガロア理論

体拡大, 分解体,代数独立, 有限体

表現

群・リー代数表現(最高ウェイト,カズダン–ルスティグ)

既約表現,調和解析との関連,指標

ホモロジー代数

射影/入射解像度, Ext・Tor,派生関手

K-理論

アルバースカルーア理論, トポロジカルK, 高次K

線形代数

ジョルダン標準形,特異値分解,クリフォード代数

計算代数

Gröbner基底,多項式時間アルゴリズム,計算群論

2. 数論

初等数論(合同, 既約性判定,二次剰余)

代数的数論(代数体, 整環,イデアル類群,局所体)

解析数論(ゼータ/ L-関数,素数定理,サークル法, 篩法)

p進数論(p進解析, Iwasawa理論, Hodge–Tate)

算術幾何楕円曲線, モジュラー形式,代数多様体の高さ)

超越論(リンマンヴァイエルシュトラス, ベーカー理論

計算数論(楕円曲線法,AKS素数判定, 格子法)

3. 解析

実解析

測度論・ルベーグ積分, 凸解析,幾何的測度論

複素解析

変数リーマン面, 留数, 近似定理

変数(Hartogs現象, 凸性, severalcomplex variables)

関数解析

バナッハ/ヒルベルト空間,スペクトル理論, C*代数, von Neumann代数

調和解析

フーリエ解析,Littlewood–Paley理論, 擬微分作用素

確率解析

マルチンゲール,伊藤積分, SDE,ギルサノフ, 反射原理

実関数論/特殊関数

ベッセル, 超幾何,直交多項式, Rieszポテンシャル

4.微分方程式力学系

常微分方程式(ODE)

安定性,分岐, 正準系,可積分系

偏微分方程式(PDE)

楕円型(正則性,変分法, 最小曲面)

放物型(熱方程式, 最大原理, Harnack)

双曲型(波動, 伝播, 散乱理論

非線形PDE(Navier–Stokes, NLS, KdV, Allen–Cahn)

幾何解析

リッチ流, 平均曲率流,ヤンミルズ,モノポールインスタント

力学系

エルゴード理論(Birkhoff, Pesin),カオス, シンボリック力学

ハミルトン力学,KAM理論,トーラス崩壊

5.幾何学・トポロジー

位相幾何

点集合位相,ホモトピーホモロジー, 基本群,スペクトル系列

幾何トポロジー

3次元多様体幾何化, 結び目理論,写像類群)

4次元トポロジー(Donaldson/Seiberg–Witten理論

微分幾何

リーマン幾何(曲率,比較幾何,有界幾何

シンプレクティック幾何(モーメント写像, Floer理論

複素/ケーラー幾何(Calabi–Yau, Hodge理論

代数幾何

スキーム, 層・層係数コホモロジー, 変形理論, モジュライ空間

有理幾何(MMP, Fano/一般型,代数曲線/曲面)

離散幾何・凸幾何

多面体, Helly/Carathéodory,幾何極値問題

6.組合せ論

極値組合せ論(Turán型, 正則性補題

ランダムグラフ/確率方法(Erdős–Rényi, nibble法)

加法組合せ論(Freiman, サムセット, Gowersノルム)

グラフ理論

彩色,マッチング,マイナー理論(Robertson–Seymour)

スペクトルグラフ理論,拡張グラフ

組合設計ブロック設計, フィッシャーの不等式)

列・順序・格子(部分順序集合, モビウス反転)

7.確率統計

確率論(純粋

測度確率, 極限定理, Lévy過程, Markov過程, 大偏差

統計

数理統計推定, 検定, 漸近理論,EM/MD/ベイズ

ベイズ統計MCMC, 変分推論, 事前分布理論

多変量解析(主成分, 因子,判別,正則化

ノンパラメトリックカーネル法, スプライン,ブーストラップ

実験計画/サーベイ,因果推論(IV,PS,DiD,SCM

時系列(ARIMA,状態空間, Kalman/粒子フィルタ

確率最適化/学習理論

PAC/VC理論,一般境界,統計学習

バンディット,オンライン学習,サンプル複雑度

8.最適化オペレーションリサーチ(OR)

凸最適化

二次計画, 円錐計画(SOCP,SDP),双対性,KKT

凸最適化

多峰性, 一階/二階法, 低ランク,幾何的解析

離散最適化

整数計画,ネットワークフロー, マトロイド, 近似アルゴリズム

確率的/ロバスト最適化

チャンス制約,分布ロバスト,サンプル平均近似

スケジューリング/在庫/待ち行列

Little法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網

ゲーム理論

ナッシュ均衡,進化ゲーム,メカニズムデザイン

9. 数値解析・計算数学科学計算

数値線形代数(反復法,直交化, プリコンディショニング)

常微分方程式の数値解法(Runge–Kutta,構造保存)

PDE数値(有限要素/差分/体積,マルチグリッド

誤差解析・条件数,区間演算,随伴

高性能計算HPC)(並列アルゴリズム,スパー行列

シンボリック計算(CAS,代数的簡約, 決定手続き

10.情報計算暗号(数理情報

情報理論

エントロピー,符号化(誤り訂正, LDPC,Polar), レート歪み

暗号理論

公開鍵RSA,楕円曲線, LWE/格子),証明可能安全性,MPC/ゼロ知識

計算複雑性

P vsNP,ランダム化・通信・回路複雑性,PCP

アルゴリズム理論

近似・オンライン確率的,幾何アルゴリズム

機械学習の数理

カーネル法, 低次元構造, 最適輸送, 生成モデル理論

11. 数理物理

古典/量子力学の厳密理論

C*代数量子論, 散乱, 量子確率

量子場の数理

くりこみ群,構成的QFT, 共形場理論CFT

統計力学の数理

相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差

可積分系

逆散乱法,ソリトン, 量子可積分モデル

理論幾何

鏡映対称性,Gromov–Witten, トポロジカル弦

12.生命科学医学社会科学への応用数学

数理生物学

集団動態,進化ゲーム, 反応拡散,系統樹推定

数理神経科学

スパイキングモデル,ネットワーク同期, 神経場方程式

疫学感染症数理

SIR系,推定制御, 非均質ネットワーク

計量経済金融工学

裁定,確率ボラ,リスク測度, 最適ヘッジ, 高頻度データ

社会ネットワーク科学

拡散, 影響最大化,コミュニティ検出

13.シグナル・画像データ科学

信号処理

時間周波数解析,スパー表現,圧縮センシング

画像処理/幾何処理

変動正則化, PDE法, 最適輸送, 形状解析

データ解析

多様体学習,次元削減, トポロジカルデータ解析(TDA

統計機械学習回帰/分類/生成,正則化, 汎化境界

14.教育歴史方法

数学教育学(カリキュラム設計, 誤概念研究,証明教育

数学史(分野別史,人物研究,原典講読)

計算支援定理証明

形式数学(Lean,Coq, Isabelle), SMT,自動定理証明

科学哲学数学実在論/構成主義,証明発見心理

Permalink |記事への反応(0) | 10:29

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-09-20

anond:20250920153154

まず、「ワームホールトポロジージャンプする」って言いますけど、

トポロジーって数学的には連続変形では変わらないものなんですよね。

からジャンプする時点で、それもう別の位相空間なんですよ。

あと、量子誤り訂正コード冗長性を連続的に変化させるって、

具体的にどのパラメータをどう変化させることを想定してます

コード距離なのか、エンコーディング率なのか、それとも物理量ビット数なのか。

そこが曖昧なまま「位相転移」って言っても、議論がふわっとしません?

それにER=EPRって、もともと半古典重力文脈で出てきた仮説なんで、

量子重力のフル理論で本当に成り立つかまだ誰も証明してないんですよね。

からブラックホール蒸発の最終局面」で位相ジャンプが起きるって断言するのは、

現時点では推測の二乗みたいな話なんじゃないですか?

要するに、

トポロジー不連続性を議論する前に、

冗長性を連続に変えたら幾何連続に変わる」って仮定が正しいか

ちゃんと数式で確認した方がいいんじゃないですか?

その前提が崩れたら、位相転移情報幾何も全部ずれるんで、

今の時点でユニタリティまで結論するの、ちょっと早くないですか?

Permalink |記事への反応(0) | 15:35

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-05-09

anond:20250509201329

脳内信号ほとんどが微弱な電気化学の揺らぎで、頭蓋骨と数センチの軟組織に閉ざされています

外へ漏れ磁場電場ノイズ以下の強さで、受信側の脳までは届きません。

から「念」だけでは直接届かない――それが物理的な第一の壁です。

近年、頭に微細電極を埋め込んだBrain-ComputerInterface (BCI) が進み、四肢麻痺の人が画面のカーソルを動かしたり、失われた声を合成音声で再現する例が現れました ([Business Insider][1], [Reuters][2])。

しかしそれは、脳波を一度デジタル符号に変換し、AIが解析して「クリック」や「発話」という命令語に戻す迂回路です。

結局、思考を共有するには――符号化→伝送→復号という“言語代用品”がまだ要ります

そもそも脳は一人ごとに結線も記憶も異なり、同じ単語でも発火パターン微妙に違います

言語はその差を埋めるための共有辞書であり、誤り訂正の仕組みでもあります

辞書を捨て「念」のまま送れば、受信者は参照表のない乱数列を受け取るだけ。

から音や文字という中間符号が欠かせない――それが第二の壁です。

AI対話すると、モデル文脈を補完してこちらの意図を先回りしてくれるので、「もう口に出さなくても通じる」と錯覚しがちです。

でも内部では巨大な確率辞書を介してトークンを並べているだけで、あなたの生のニューロン活動を読んでいるわけではありません。

未来には、非侵襲の超音波刺激や高密度EEGで脳間リンクを探る研究も続いています ([Nature][3], [NCCIH][4])。

それでも当面は、低帯域のBCI+言語モデルという「拡張音声」が主流でしょう。

直接“念”が届く世界へは、まだ数段の技術と共有プロトコルが要ります

から――今はまだ、静かに言葉を紡ぐしかないのです。

[1]: ttps://www.businessinsider.com/als-neuralink-patient-edits-video-brain-ai-voice-elon-musk-2025-5?utm_source=chatgpt.com "The first nonverbal patient to receiveElon Musk's Neuralink shares a video he edited and narrated usinghisbrainchip"

[2]: ttps://www.reuters.com/technology/neuralink-implants-brain-chip-first-human-musk-says-2024-01-29/?utm_source=chatgpt.com "Elon Musk's Neuralink implantsbrainchip in firsthuman |Reuters"

[3]: ttps://www.nature.com/articles/s41467-024-48576-8?utm_source=chatgpt.com "Transcranial focused ultrasound to V5 enhanceshuman visual ..."

[4]: ttps://www.nccih.nih.gov/research/research-results/transcranial-focused-ultrasound-improves-the-performance-of-a-noninvasive-brain-computer-interface?utm_source=chatgpt.com "Transcranial Focused Ultrasound Improves the Performance of a ..."

Permalink |記事への反応(0) | 20:18

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2024-10-20

量子コンピュータについて教えて!

わかった、ほんなら「量子コンピュータ」について話すで!

量子コンピュータは、古典的コンピュータとは全く違う原理で動くんや。

基本的単位は「キュービット」で、これが通常のビット(0か1)とは異なり、0と1の重ね合わせ状態を持つことができるんや。つまり量子コンピュータは同時に複数計算を行えるポテンシャルを持っとるんや。

そのおかげで処理速度が速くなったり大規模なデータ分析可能になるんや。

以下にもう少し詳しく解説していくやで。

1. 重ね合わせとエンタングルメント

重ね合わせとは、キュービットが0と1の状態を同時に持つことや。

一方、エンタングルメントは、複数キュービットが互いに強い相関を持ち、一つのキュービット状態が変わると、他のキュービット状態も即座に変わることを指すんや。

この現象量子コンピュータの強力さを引き出すんやけど、理解するのが難しいところや。

2. 量子アルゴリズム

量子コンピュータには、特有アルゴリズム必要や。

たとえば、ショアのアルゴリズムというのは、整数素因数分解効率的に行えるんや。

これが実用化されると、現在暗号技術が崩れる可能性があるからセキュリティの面でも大きな影響があるで。

3. 量子誤り訂正

量子コンピュータは非常に繊細で、外部の環境からノイズによってエラーが発生しやすいんや。

これを克服するために、量子誤り訂正という手法が開発されとる。

これは、冗長キュービットを使ってエラーを訂正する方法やけど、従来のコンピュータに比べて非常に複雑や。

4.実用化の課題

今のところ、量子コンピュータはまだ実用化の段階には達してへんけど、いくつかの企業(例:IBMGoogleD-Waveなど)が開発を進めてるで。

今後、さまざまな分野での応用が期待されとるけど、まだまだ技術的な課題が山積みなんや

この分野はどんどん進化してるから、今後の展開が楽しみやね

Permalink |記事への反応(0) | 18:35

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2024-05-21

自治体ゴミ回収を無料しろ

https://b.hatena.ne.jp/entry/s/news.yahoo.co.jp/expert/articles/e329fc10f4767b2dadad7edd4996a38d10847b71

このあたりの件。ゴミ行政そもそも制度設計ミスってるので、現行制度を前提にあれこれ言ってもあまり意味がない。

ゴミ行政目標とするところは、細かい点で議論はあるにせよ、大まかに以下の点は疑いないだろう。

1.ゴミの総量を減らしたい(環境負荷と処理費用の両方の観点で)

2.特にポイ捨てや家庭ゴミ持込のような不法行為を減らしたい(見た目に美しくないし、迷惑なので)

3.とはいえ商品は売りたい(経済を回す観点で)

現行制度消費者からゴミ回収費用を取る)を考えると、ゴミになるものを買った時点でゴミの発生は確定しているので、ゴミの総量は減らない(1の観点メリットが無い)。回収が有料なので、ポイ捨てや家庭ゴミ持込にインセンティブが生まれる(2が悪化する。市民モラルによって影響の程度は異なり得るが、必ず悪化の方向へ誘導される)。モラルの高い市民は、ゴミを減らすために商品を買い控える(3が悪化する)。総合すると、全体的に悪化する。

ここで、ゴミ回収費用製造者販売者から徴収する(ゴミ税を新設してゴミの出にくい商品を作るほど減税する)ように制度を変更すると、個々の商品から出るゴミが減るので、ゴミの総量が減る(1の観点メリットがある)。ゴミ回収費用ケチるためのポイ捨てや家庭ゴミ持込はなくなる(2の利点。そもそもモラルがない奴もいるのでポイ捨てや家庭ゴミ持込は完全ゼロにはならないが、必ず減る方向へ影響する)。メーカーが競ってゴミの出にくい商品を開発して売り捌くので、経済が回る(3の利点)。

メーカーにとってゴミの出にくい商品を作るほど儲かるので、ビジネス上の合理性CSR上の合理性が一致する。メーカーはあたか社会貢献かのような顔をして自分たちが儲かる商品広告することができるようになる。さらに、ゴミの出にくい商品ほど安くなるので、消費者視点から経済的な合理性環境的な合理性が一致する。こうした一致は資本主義の仕組みの中で環境意識を醸成するために、また経済弱者であっても環境負荷の低い行動を選択できる社会を形作っていくために極めて重要だ。

類似構造制度炭素税環境税の形で多々前例があるので、導入のハードルはそれなりに低い(もちろんコストゼロではない)。もはや導入しない手はない。

補足として、現行制度リサイクルごみの回収を無料、その他のゴミの回収を有料にすることでリサイクル促進を図っている訳だが、ゴミ自体を減らす政策の方がシンプル効果が高い事は言うまでもない。ゴミ種別間で扱いを変える事でルールが複雑になり、経済合理性のない余計な事務作業誤り訂正コストが発生しており、折角のリサイクルがペイしていない。今すぐ止めるべき仕組みである

さらにいえば、自治体の有料ゴミ袋は日常的に必要になるものであるにも関わらず、キャッシュレスNGである事が多く社会キャッシュレス化に逆行している。コンビニによってはバイト君が「カードでも払えますよ」というのでカードをピッとしたらブッとなって「あ、ダメでした」からの「じゃあ支払い分けて下さい」で三度手間まである。不便極まりない。後ろに並んでいるアロハシャツ兄貴イライラも最高潮だ。舌打ちが聞こえる。マジでスイマセンね。言うまでもなく、この不便の根本的な原因は、家庭ゴミ回収が有料であるである

ことほどさように、自治体ゴミ回収は無料にすべきである。おわり。

Permalink |記事への反応(0) | 20:00

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2024-04-02

PureAudioにおけるCD-DAの実際

https://ameblo.jp/nightwish-daisuki/entry-12468902193.html

上記記事にあるようにCDはC2エラーがあると補正をかけるので原音から劣化してしま

そのためCDプレイヤーでのデータ読み取りは非常に重要で1bitの誤りもなく読み取りたい

そうしたニーズに応えるために高級CDプレイヤーあの手この手で高価格化したのだが

読み取り部分と処理部分を分離したセパレートタイプというのが存在する

CDを読み取る部分(トランスポート)で忠実に1bitの誤りもなく読み取り

その情報を高級ケーブルで処理側(プロセッサー)に送ってデジタル処理を施すのである

ちなみにこのトランスポートだけで10万円は平気でするしなんなら100万越えのものゴロゴロしてる

(興味がある方はCDトランスポート検索すると闇が見える)

さて、ではその辺の安物CDプレイヤーでは読み取り時にC2エラーが発生するだろうか?

実はかなり粗悪なCDプレイヤーでもC2エラーは発生しない

そもそもC2エラーが発生するのは主にCD側の傷の問題であって読み取り側は関係無い

CDの裏面をガリガリに傷だらけにするとC2エラーが多発するが、多発しすぎてまず再生できない

またそのようなCDはどれだけ高級なトランスポートでも読み取れない

実際に適当CDドライブを使ってCD-DAからリッピングした場合

何回リッピングしても1bitの誤りもなく同じデータが出力される

記事にあるような先頭部分の問題理論的には存在するが

実際にはリッパー側が最初の部分をキッチリ特定するので1bitもズレない

この辺は個人的に興味があったのでスクリプト100回ほどCDリッピングしてビットマッチしてみたことがあるが

1bitの誤りもなく全く同じデジタルデータが出力された(まぁたまたまだったかもしれないが)

ちなみにC1エラーは多発するし、これはプレイヤーによって差があることは分かっている

とはいえC1エラー誤り訂正キッチリ戻せるので多発しても問題無い

ところがPureAudio界隈では

C1エラー補正が多いと電力消費が変化してしまうため、アンプ側での音質劣化に繋がる」

という良く分からない言い訳によってトランスポート肯定する

恐らくは電子回路設計どころか基礎的な電子回路について知らないのだと思われる

Permalink |記事への反応(0) | 09:29

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2024-03-15

anond:20240315115856

量子コンピュータとは、なんだかんだスーパークソ速コンピューターにすぎないので

違う。それは量子コンピュータ理解していない。

理想的量子コンピュータが作れたとしても、既存コンピュータでできることの全てが速くなるわけではない。

量子加速が効くアルゴリズムは非常に限られていて、加速されるアルゴリズムであっても指数的に加速するものさらに少なく大半は多項式加速に過ぎない。

多項式程度の加速だとデコヒーレンスノイズにかき消されて優位性が消滅しがち。

そして量子計算原理的に出力が確率的(ヒストグラム)にしか得られないので、厳密な計算必要となる状況では使えない。

(なお「理想的量子コンピュータ」を作れる見通しは現状全くなく、原始的な量子誤り訂正をどうにかこうにか実装しようと苦労してる段階)

Permalink |記事への反応(1) | 12:09

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2024-01-12

anond:20240112164850

誤り訂正ができないと再送するけど誤り訂正機能する範囲では再送しないよ。

バースト誤りでパケットが大きく欠損する話なんかな。まぁ共用周波数だしバーストノイズは多そうね

Permalink |記事への反応(0) | 17:15

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

anond:20240112163956

誤り訂正を多くすればするほど伝送路を圧迫するから限界はある。

検証を見ててもLDACの990Kbpsは人間の体とかでも反応するくらい伝送経路のノイズセンシティブから相当送信機と受信機間の環境に気を使わなければならないはずだが。

330kbps、660kbpsだったら音質への影響が大きくてまた違う話だろう

Permalink |記事への反応(1) | 16:48

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

anond:20240112162115

その音声データ伝送の方式はよく知らんから間違ってたら悪いけどさ

普通誤り訂正くらい入ってるでしょ。

普通環境ならば多少のロスが発生したり符号誤りが出ようが訂正され

エラーのない正しい信号が伝送されるようなってると思うぞ。

Permalink |記事への反応(1) | 16:39

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2023-06-13

anond:20230613164649

マイナンバーの桁数は12桁というけれど

いや、実際は11桁なんだよ。最後の1桁はチェック用の数字。チェック・ディジットと呼ばれている。番号の誤入力があった場合チェックデジットと番号が合わないのでエラーになる。これを誤り検出といいます

チェック・ディジットってすごいね

と思ったかもしれないけど、これ、全然すごくないんだよね。チェック・ディジットが1桁だと、10%の確率で偶然OKになってしまうんだ。こういうことはごくまれしか発生しないけど、日本国人口使用するのであれば、数件起こってもおかしくない。これが昨今マスゴミでやかまし報道されている誤入力の原因にもなっている。

それじゃ、チェック・ディジットを2桁にしよう

2桁にすると1%確率に。ただでさえ少ない誤入力さら1%なのだから、これはほぼほぼ確率ゼロ。でも本当に2桁でよいの?

誤り検知じゃなくて誤り訂正にしようぜ

チェック・ディジットの長さをもっともっと長くすると、誤りを検知するだけじゃなくて誤りを訂正できるようになる。これでほぼほぼトラブルがなくなる。みんな幸せになれるお。

結論

12桁のマイナンバーは近い将来、もっと長くなる。12桁のマイナンバーなんか覚えても無駄

Permalink |記事への反応(1) | 16:59

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2023-03-27

ChatGPTの代わりに誰か教えて欲しい

量子力学について素人ながらChatGPTに聞いてみた。

ChatGPTによると、Aさんが量子のペアの片方を観測しても、Bさんの元にあるもう片方のペアは確定されず、あくま確率的なことしか言えないらしい。

「だとすると量子通信は成り立たないのでは?」と聞いてみたところ、それは誤り訂正によってカバーできるとのこと。

じゃあ「量子通信は盗聴すると結果が変わるから盗聴を検知できる」というのはどうなるのか。盗聴されて変化してもそれを誤り訂正したら意味がないのでないかと問い詰めると、「そこは秘密鍵改竄防止できる」という。

もう何が何だかからない。では秘密鍵はどうやって共有するのか。その秘密鍵安全に共有するための量子通信ではないのかと問うと、「量子通信は盗聴されても探知できる」と話が振り出しに戻る。

から探知するにしても自然に発生する確率によるエラーと盗聴による量子の変化をどう区別するの?...と。

いくら話しても話がループするので、誰か詳しい人教えて欲しい。

量子通信ではエラー訂正と盗聴の探知をどうやって両立させてるの?

Permalink |記事への反応(1) | 18:07

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2023-02-06

anond:20230206130500

量子コンピュータ(に社会が期待していること)に比べたら遥かに実現可能性あると思うぞ。並列に並べるのはおかしい。

量子誤り訂正ができてそれなりにスケールしたとしても、物理的に近傍qubitを守っているに過ぎないので遠いqubitとのゲート操作実装できないかできたとしても精度がかなり落ちると思う。

近傍qubitとのゲート操作だけで実現可能な量子回路はそんなになく、それらは古典コンピュータに対する旨味も小さいだろう。

特定用途素因数分解専用マシンとかだったらあり得るかもしれないけど、汎用で古典コンピュータを圧倒する量子コンピュータというのはまあ…できてもあと100年はかかるんじゃないかな…。

Permalink |記事への反応(1) | 13:14

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2022-07-07

番号で注文するレストランは人に優しくない

文字間違えただけで別物になるのはよくない。人は間違えるものだぞ。

誤り訂正符号をつけるべきだ。

Permalink |記事への反応(1) | 20:27

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2022-02-15

anond:20220215125418

来た技術に乗り換えていこうぜ。技術は足していける。技術を知らない人よりは速く習得できるだろう。

こういう「技術」という言葉の使い方、ウェブ系の人がよくするけどすげえ違和感あるのでやめて欲しい。

なんで特定webフレームワークとかプログラミング言語とかを指して「技術」という言い回しをするんだろう。

CPU設計理論通信方式とか誤り訂正符号とか準同型暗号とかそういうもの技術と言うなら分かるんだけど、フレームワークはただのフレームワークだろって思う。

Permalink |記事への反応(1) | 13:01

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2022-01-11

anond:20220111103350

オーディオデジタルケーブルで違いが出るとか

CD誤り訂正範囲内でのピックアップエラー率で音質が変わるとか

HDDとかSDカードで音質が変わるとかは

完全にプラシーボで実際には差が生まれてないと思うけどな

カメラレンズ)・コーヒーデジタル化してないから差はあるんだろうなぁ。

Permalink |記事への反応(1) | 10:43

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2018-09-18

anond:20180918151404

もともと冗長性込みで8bitしか情報フィールドがなくて、半分までは壊れても誤り訂正できるけど過半数読めなくなったらアウトって場合だったら

いくらハッキングしようにも論理的限界あるんじゃね?しらんけど

Permalink |記事への反応(0) | 15:31

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2017-08-25

https://anond.hatelabo.jp/20170824081032

このパターン前にも見たぞ…

そうだ、オーディオとか通信とかの文脈

「(このタイプデジタル信号には誤り訂正符号があるので、上のレイヤから見れば訂正成功して100%完全なデータが得られるか失敗して再送要求となるかの100か0かになる。つまりデータの形で受信できている限りにおいて)デジタル信号劣化しない(とみなしてよい)」

という話だったのを、元増田みたいなアスペ

デジタル信号劣化しないとか言ってるアホはエンジニア引退しろ。お前ら物理層って言葉知らないのか?」

って噛みつくやつだ

Permalink |記事への反応(0) | 20:19

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2008-06-25

http://anond.hatelabo.jp/20080625125842

基本的にデジタルにおいては誤り訂正できるか否かは単位ビットあたりのエラー率によるのでは。

でもそれ以前に

CDレコードの音質を比較した結果両者には明確な違いがあることが判明しました」

「ほう、ではやはりレコードの方が音質が良いということだね」

「ええ、人間の可聴領域外の話ですが」

っていう笑えない話があってですね…(しかも実話らしい)。

今回の件もエラー率と言うミクロな話と実際に画質に差が出るかっていうマクロな話について関連性を議論することなく混ぜて話してる人がいるからなぁ。

Permalink |記事への反応(0) | 13:07

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2007-03-23

生物は、進化進歩することで有利になっていく、とする。

進化するには遺伝子コピーミスが起こらなくてはいけないから、誤り訂正の手段を弱めた方が、進化しやすくなる。

けれど、あまり進化ばっかりしていて安定しない生物は繁栄することが出来ない。逆に、ほとんど全く同一の遺伝子を伝えている生物がいたとすると、適応出来なかったりして滅んでしまうかもしれない。

より適応するために進化しようと望むのに、より繁栄するためには進化したくない。

そこで生物環境を自分に適応させはじめた?

Permalink |記事への反応(1) | 01:20

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

 
ログインユーザー登録
ようこそ ゲスト さん
Copyright (C) 2001-2025 hatena. All Rights Reserved.

[8]ページ先頭

©2009-2025 Movatter.jp