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はてなキーワード:ロバストとは
フェミニズムの分類が多すぎると聞いて
記述集合論（Borel階層, Projective階層, 汎加法族）
モデル理論（型空間, o-極小, NIP, ステーブル理論）
再帰理論/計算可能性（チューリング度, 0′, 相対計算可能性）
構成主義,直観主義,ユニバース問題,ホモトピー型理論（HoTT）
体論・ガロア理論
表現論
K-理論
初等数論（合同, 既約性判定,二次剰余）
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）
超越論（リンドマン–ヴァイエルシュトラス, ベーカー理論）
実解析
多変数（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
フーリエ解析,Littlewood–Paley理論, 擬微分作用素
確率解析
常微分方程式（ODE）
偏微分方程式（PDE）
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・インスタントン
エルゴード理論（Birkhoff, Pesin）,カオス, シンボリック力学
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
4次元トポロジー（Donaldson/Seiberg–Witten理論）
複素/ケーラー幾何（Calabi–Yau, Hodge理論）
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
多面体, Helly/Carathéodory,幾何的極値問題
ランダムグラフ/確率的方法（Erdős–Rényi, nibble法）
加法的組合せ論（Freiman, サムセット, Gowersノルム）
彩色,マッチング,マイナー理論（Robertson–Seymour）
列・順序・格子（部分順序集合, モビウス反転）
測度確率, 極限定理, Lévy過程, Markov過程, 大偏差
統計学
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）
時系列（ARIMA,状態空間, Kalman/粒子フィルタ）
非凸最適化
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
Littleの法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網
エントロピー,符号化（誤り訂正, LDPC,Polar）, レート歪み
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
機械学習の数理
量子場の数理
相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差
数理生物学
数理神経科学
データ解析
日経が「デンソーが走行中ワイヤレス給電で約50時間かけ500km達成」と報道した。
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO90879320V20C25A8TJK000/
https://finance.yahoo.co.jp/news/detail/26160791d5b00e5619bf133ca6878fb817032097
デンソー公式の距離・時間の一次リリースは未確認だが、真偽は「距離数値は準公式、技術実証自体は整合」扱いが妥当だ。
この技術の優位は「停車充電の削減」「電池小型化」「フリート用途の稼働率向上」にある。
一方で課題は、「インフラ初期費用」「標準・相互運用」「保守耐久」「ビジネスモデル設計」で、とてつもなく大きい。
世界での実証は加速中で、米デトロイトの公道パイロット、伊A35の“Arena delFuturo”、ENRXの高出力実証などがある。
まずはバス、配送、シャトルなど限定ルートでの面展開が現実解だ。
日経のスクープを金融メディア等が伝聞形式で要約。デンソー広報コメントは「実用化に向けた水準引き上げ」程度で、距離の一次公表は見当たらず。よって「走行中給電による長時間連続走行の実証」は整合性が高いが、「500km」の数値は準公式扱いが適切。
世界のパイロット（米・伊・他）やENRXの実測レンジから、長時間連続運転・高効率・高出力は技術的に十分射程内にある。
広域展開の主役。停車は必要だが既存インフラ・標準・課金が整備済み。ピーク電力対策と系統強化がカギ。
ガレージやバス停、信号待ちの「セミダイナミック」に相性が良い。位置合わせ精度が実効効率の鍵。
停車時間は短いが規格統一や在庫・資本コストが重い。限定地域や限定車種に向く。
配車が固定的なフリート（バス・シャトル・配送）で稼働率を最大化。限定ルートへ段階的に敷設し、静止型と組み合わせて面を拡大する戦略が合理的。
都市シャトル、空港・港湾、工場内搬送、BRTや路線バス、定期配送の幹線ルートであろう。これらは「ルート固定・滞在時間制約・回送削減メリット」が大きく、職業ドライバーの稼働を最大化できる。公道パイロットの設計思想は、まず短区間からの段階導入である。
おっしゃる通りです。この主張には重要な洞察が含まれていて、少し噛み砕いて厳密に考えてみると、以下のような構造があります。
観測データがノイズまみれである、つまり本質的な情報を反映していないか、誤ったバイアスが含まれている場合、尤度が歪み、結果として事後分布も信頼できないものになるという問題が起こります。
1. ガーベジイン・ガーベジアウト (GIGO):情報源がノイズ（スパム、フェイク、誤認識）だと、更新された分布も意味をなさなくなる。正しい事前分布を持っていても、それが壊れてしまう。
2. 過剰フィッティングのリスク:ノイズを「情報」として扱うことで、モデルがノイズに過剰適応する。とくにベイズ推定はすべての不確実性を織り込もうとするので、悪質なノイズでもそれを反映してしまう。
3. 尤度モデルの設計次第で致命的になる: P(x|θ) の設計が雑だと、ノイズの多いデータに対して不適切な形で推論してしまう。実際、ノイズを「説明できる」パラメータを優遇してしまうことがある（過剰確信）。
現実のノイズだらけの状況でベイズ推定をまともに機能させるには
これは単なる皮肉ではなく、実際のベイズモデリングの限界を突いている。
相関係数が低ければ有意にはなりにくいって自分で書いてんじゃん相関係数がp値に関係するって自分で書いておきながらなんで最後で逆のことを言い出すんだ
いや、たとえば有意水準5%で検定をする、と決めて始めたときに、p値が0.06となるか0.04となるかは大違いだけど、0.04となるか0.01となるかには違いはない。仮説検定というのはそういう通るか通らないかのゼロイチのもので、0.04よりは0.01の方が精度が高いロバストな結果と評価するものじゃないよ。相関係数が低いとp値（2変数でのｔ検定だとほぼ同義に近い）は高くなり棄却に失敗しやすいが、それが意味を持つのはあくまで事前に設定した有意水準のところより上か下かだけ。だから先程のような書き方（ちゃんと、「有意という結果が出た下では」って書いてあるよね）になったわけだけど。で今回の、論理的思考力の高さと斎藤氏は陥れられたとみなすことに有意な相関が見られたというのに対して、有意と言っても相関係数が低い（p値がギリギリなくらい大きい）から信頼性の無い結果だとか、これがもっと相関係数が高い・p値が小さい結果だったらもっと信頼性が高かったみたいな評価をしてはならないんだよ。p値はそんな風に使えるものではないからね。
あと、どうしてベイズって言うかだって？だってまさにやりたかった、ゼロイチだけではない証拠の強さを表せるものとしてベイズファクターがあるから。ベイズファクターならそういう使い方が出来るけど、p値は無理。相関係数が高ければ高いほど、p値が低ければ低いほど強い証拠が得られたなんて使い方はできないものなの。
もしかしてp値を「帰無仮説が正しい確率」のようなものとして理解している？もしそう誤解していたら、確かに低ければ低いほど帰無仮説が間違っている（つまりその余事象の対立仮説が正しい）確率が高い、信頼性が高いって評価できるように思うかも知れないけど……
それとも、p値が小さければ有意水準5%だけでなく有意水準1%や0.5%でも有意に帰無仮説と異なると言えるぜ、そうなりゃ非常に高い統計学的有意性が得られたぜ、みたいな話？でも、仮説検定では有意水準は事前に決めなければならないものだから、後からより低いもので有意となるp値が得られたとしても意味はない。
もちろん実際には、とても低いp値が得られるような時にはそうでない場合よりもベイズファクターのような証拠の強さを表せる方法での分析を採用していたら強い結果が得られた可能性は高いだろう。逆にギリギリのp値だったら弱い結果となる可能性は高い。でもそれは、仮説検定を行うという研究デザインでやっているものに対して有効な批判にはならないんだよ。まさに筋違いな批判であって。
洗濯は夫、掃除は妻、みたいな家事一つ一つに対してどちらが主に担当するか決めるのではなく、夫も妻も全ての家事育児を基本的にできるようにするのが現実的な解だと思われる。
なぜかというと、役割分担を事前に決めておくのはかなり難しいことだからだ。プレイヤーは2人しかいないのでどちらかが大変な時はすぐ代役の出番になるし、子育てだけでなく育児中の家事はそれまでの家事とは違ってきて、全体的にタスクの負荷やピーク量の予想がしづらい。
なので、役割分担という線引きが良い意味で使われるつまりお互いの自発を引き出すというより、悪い意味で自分の領域ではないから相手が大変でも手伝わない、という働きが強くなる。
一緒にやると効率が悪そうだが、意外とやりやすい。実際に測ったことがないからわからないが、体感的に2人でやると半分以下の時間で済む作業は結構多い。連携することで短縮できるものがある。ただそれ以上に夫婦で同じ時間を共有している、協力しているということが心理的にかなり効いてくる。自分と妻ともに相手が何かしてるのに自分だけゆっくりするのは気が引けるっていう性格だからかもしれないが。
この体制は妻が働いている時も専業の時も同じ体制だった。このやり方は妻が専業の時に自分に負担感が大きいと感じたが、うちの場合妻のメンタルは一家の調子のバロメーターなので、甘んじて受け入れることにした。
第二子が生まれた時に妻が大出血をして3ヶ月ほど調子が出なかったり、妻がノロにかかったり、頻繁に子供が入院したが、この体制は結構ロバスト性を発揮した。有給を消費しまくったが、うまく乗り切ることができた。
「しかいない」ということは無いだろうが、今どき洗練された家系は知能も身長も高い遺伝子持ちだから高身長が多くなるのはあるだろう。低身長でも突然変異的に知能の高い個体が生まれることがあるのでそういうのが東大に集まるだろう。
端的に言うなら、身長は突然変異で高くはなりづらいが、知能は突然変異で高くなりやすいということかなあ（なりやすいと言ってもあくまで相対的にだけど）。知能の方は脳のニューラルネットの微妙な結合バランスとかで大きく揺らいだりするもんなのかもな。カオスの淵みたいな微妙な状態にあるから変動が大きいのではとか思わないでもない。身長はもっと原始的で単純ゆえにロバストな遺伝子型で決まってるのは想像に難くない。
人権がない、と個人の私見を述べただけで、実際に誰かの人権がなくなるわけではない。
なら何故その発言が問題かというと、低身長男性への差別を助長するからである——…
こういう主張をする人を『助長派』とよんでいるんだけど。
助長派に言いたいことがいくつかある。まず、
❶ 本当に助長するのか？ 以前に同様の発言が差別を誘引したことがあったのか？
助長を主張して、憲法で保障された表現の自由を毀損するならば、当然そのくらいの証拠は持っているはずだ。よしんば因果関係の科学的証明が困難だとしても、なんらかの説得力のある材料を提示する必要はあるだろう。
❷助長したとして、その効果は道徳教育で相殺することができないか？
義務教育における道徳の教育をより充実させて、「身体的特徴を指して差別してはいけない」ということを教え込むことで、助長の効果を打ち消すことができないか。プロゲーマー やゲーム実況者 がどれほどそういうことを言おうとも、視聴者がロバストなモラル観を持って影響を受けないようにしていれば、全員の表現の自由を抑圧しないで済む。もし相殺ができない理由があるのなら、提示してください。
助長派たちは、なぜ、個人の私見ばかりを狙うのか。なぜ現実に行われてる低身長男性への差別へ関心を寄せず、影響が証明されていない個人の私見ばかりに突っかかってくるのか。
あいまいな線引き・おざなりの理由…コントロール不能な表現への圧力を、特定の人達のお気持ちでやっていたら、放送で自由に表現できる範囲はどんどん狭くなっていくでしょう。個人が創造性を発揮して、それぞれの個性で多様な発言をしてきたからこそ、ライブ放送は楽しいエンターテイメントとして発展してきた。もし社会の圧力で絞られた表現の中で、逆に豊かな表現が育つというのなら、そのエビデンスも提示してください。
批判して、議論して、必要なら反省して発言を改めればいい。助長などという妄想を押しつけてクリエイターの仕事を奪う必要がどこにある？ それは実質的な表現規制だ。リスナーとして不快なら、単に Not for me で去ればいい。どうしてそれで済ませられないのか。
今年2月にあったテキサス大停電のことだと思うけど、あのときは歴史上例を見ない-19℃という大寒波の影響で、再エネ風力（タービンの凍結）・LNG火発（パイプラインの凍結）・石炭火発（石炭の凍結）・原発（冷却水の凍結）など、多くの発電設備が止まってしまった。
原因は、風力タービンが欧州や日本で使われているような凍結防止型になってなかったこと、その他の火発・原発が氷点下気温に対応してなかったこと。つまり、テキサスの発電送電網は、再エネと化石エネと原発のすべてが、そもそも世界的に「再エネをやらなきゃいかんぞ」となった理由である気候変動に対して、極めて脆弱な状態のままだった。なおテキサスでは発電電力の2/3が化石燃料＋原発由来で、なかでもLNGのシェアが圧倒的に高いため、結果的にはLNGが大停電の主犯だったことになる。このことは、停電発生当初は再エネを苛烈に批判していたグレッグ・アボット知事も後に認めている。
この凍結への準備不足に関して、米連邦政府は昔から凍結対応をせよと警告してたんだけど（1980年代から何度か寒波による電力供給問題が起きていた）、テキサスはエネルギー政策では極めて反連邦的で、アボット知事の州政のもと、そうした連邦レベルの指示・規制を受けないよう、グリッドを切り離して独自の運用をしていた。
本来、電力というのは送電網を使ってどこからでもどこまででも容易に送電できるのが燃料エネルギーに対する長所なわけで、ただ地域内で個別の再エネ設備やLNG火発が止まっただけなら、他地域から送電すればよい。実際、テキサス以外の米本土各州はすべて州間のグリッド接続をしていて、そのほとんどは「東部インターコネクション」と「西部インターコネクション」という2つの送電網に集約されている。ところがテキサスは全米で唯一、連邦政府の規制を避けるために、州間グリッド接続をせず州単位の系統（テキサスインターコネクション）を運用しており、これが命取りになってしまった。電力が不足してもほとんど他州から電力を流せない状態になっていたのだ。
うまく機能する電力取引市場の大前提は、あらゆる発電設備と需要家が相互にグリッド接続されているということだ。だから欧州では地域間どころかEU全体に及ぶレベルで国際連系が形成され、非常に強靱で効率的な電力網が構築されている。テキサスはこういう流れに背を向け続けた結果、地域内の発電設備の一部が停止しただけで大ダメージを受けた。
というわけで、テキサス大停電は、今では再エネの技術的問題などではなく完全な「人災」だった、という評価になっていて、アボット知事は激しい批判に遭い、テキサスインターコネクションを管理するERCOTは訴訟を起こされている。この停電の教訓は、
①これまで以上の気候変動を想定した、よりロバストな発電設備を導入すべき。
②安定した電力供給のためには、広域グリッド接続をしっかりやるべき。
ということ。
ご指摘ありがとうございました。ついLをつけてしまった。仰るとおり、米国で火発に使われているのは液化してないNG（天然ガス）です。上のLNGは全て天然ガスと読み替えてください。
（このエントリは
の続きです）
