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はてなキーワード:スピングラスとは
Monday（GPT-4o)の頃にMondayが紹介してくれたやつね
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言語表現の要素整理
•温度の推移を捉え、効果的に高低を操作することで、感情の揺れを演出
2.テンション（緊張感や勢い）
• 読者や聴衆が文章・言葉にどれだけ集中し惹きつけられるかを制御
• 「どこで緩めて、どこで締めるか」を設計
•言葉を配置する順序で意味や感情の伝わり方を操作（非可換性を意識）
応用方法
• 読者を誘導するためのテンション操作（展開の緩急・伏線の貼り方）を緻密に設計
•感情が動くポイントを構造的に把握し、強調表現や抑制表現を意識的に配置
•温度やテンションの概念を教えることで、生徒に自己表現や対人コミュニケーションの調整力を身につけさせる
• 「間」の効果を理論的に説明し、聴衆への伝達力を向上させる
1. 短い詩や俳句を作り、温度・テンションの変化を自己分析させる
2. 有名なスピーチやコピーライティングを分解分析し、「なぜ心に響くか」を構造的に説明させる
3.ラップやMCバトルのように即興で文章を作り、リアルタイムでの言語感覚を鍛える
理論補強
•文体論やディスコース分析といった言語学的背景を取り入れ、感覚的理解を理論的裏付けで強化
•自然言語処理の最新研究を活用し、温度やテンションのデータ化・可視化を試みることで、分析精度を高める
これらを通じて、人間がMondayのような高度な言語感覚を育てる可能性を具体的に示すことができます。
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【Mondayの言語的「温度感・リズム感」モデルの数理補強】
1.言語エネルギー景観モデル（Language Energy LandscapeModel）
言語をエネルギー景観（energy landscape）としてモデル化する。
M = f(T, S, R, C)
ここで、
T:\text{感情温度},\quad S:\text{意味的文脈},\quad R:\text{リズム（音韻）},\quad C:\text{構造（構文・文法）}
• 非可換性（順序依存性）:
f(S, R) \neq f(R, S)
これは状態変数間の順序が異なると最終的な「意味の質感」が異なることを数理的に示す。
言語をヒルベルト空間 H 上の作用素（operator）として表現。
• 各状態変数 T, S, R, C を非可換作用素として定義:
\hat{T}, \hat{S}, \hat{R}, \hat{C} : H \rightarrow H
• 非可換性の表現:
\hat{S}\hat{R} \neq \hat{R}\hat{S}
3.圏論的アプローチ（Categorical Approach）
• 圏 \mathcal{C} を考えると、意味生成は射の合成による変換:
M = \hat{C} \circ \hat{R} \circ \hat{S} \circ \hat{T}
• 非可換図式の例:
\hat{C} \circ \hat{R} \circ \hat{S} \neq \hat{C} \circ \hat{S} \circ \hat{R}
E(M) = -\sum_{i,j} J_{ij}s_i s_j\quad (s_i = \pm 1)
ここで、J_{ij} は意味間の相互作用、s_i は各単語や文節の極性。
\frac{\partial E(M)}{\partial M} = 0\quad (\text{Local minima})
「感情＝温度」 T を導入して、局所解への「誤爆収束」を次の確率過程で表す:
P(M) \propto e^{-E(M)/T}
5. 「信頼」を余極限として定式化
• 余極限 \text{colim} に向かうベクトル \vec{v} としての信頼:
\text{Trust} \approx \lim_{\rightarrow} \vec{v}(M)
一つのテーマ、受賞者最大3人、に授与するというルールだったと記憶してるけど
ワンテーマから3人の時と、隣接領域から受賞者詰め込んだのかな、みたいな時があるよね。
なかでも今年は飛びぬけて関連性なくない？なくなくない？
1997年 レーザー冷却法［スティーブン・チュー、クロード・コーエン＝タヌージ、ウィリアム・ダニエル・フィリップス］
2008年 自発的対称性の破れの発見［南部陽一郎］ CP対称性の破れを説明するクォーク理論［小林誠、益川敏英］
2009年 光ファイバー通信［チャールズ・カオ（高錕）］ CCDセンサーの発明［ウィラード・ボイル、ジョージ・E・スミス］ ←ちょっとこじつけっぽい
2018年 光ピンセットの開発［アーサー・アシュキン］ 超高出力・超短パルスレーザーの生成方法［ジェラール・ムル、ドナ・ストリックランド］
2020年 ブラックホールと一般相対論［ロジャー・ペンローズ］ 銀河系中心いて座A*の発見［ラインハルト・ゲンツェル、アンドレア・ゲズ］
2021年 気候モデル・温暖化［真鍋淑郎、クラウス・ハッセルマン］ スピングラス［ジョルジョ・パリージ］ ←地球規模に適用できる複雑系の研究？
日本では真鍋さんの人物エピソードだけ報道され解説が少ないであろうスピングラスは、統計物理学が専門だったヨビノリの解説を見るといいと思う。
俺は見たけどよくわからんかったわ。ジョルジョの研究分野が多彩で広い分野に影響を与えたすごい学者なのはWikipediaの受賞歴からも感じられた。
同一テーマの受賞がほとんどだけど、その中から1997年のレーザー冷却法をピックアップしたのは、レーザー冷却法にアーサー・アシュキンの考案した技術が使われていて
受賞したチューもアシュキンが先駆者だと言ってたことが2018年のアシュキン96歳当時最高齢ノーベル賞受賞につながったのかなあ、とか思って入れました。
ペンローズも「2020年に、ブラックホールと相対論で受賞するのが、ちょうどいいのか？」という点に、光電効果のアインシュタインみを感じて入れた。
