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マエカワの備忘録的な何か

思い立ったが吉日

情報通信システム 其の三 20170427

命題「ハフマン符号化法によりコンパクト符号になる(2元)」の証明

 まず補助定理を証明して本筋に適用する

 ・コンパクト符号の符号の木の性質

  ①根から最も遠い位置にある葉は二つある

  ②この二つの葉に生起確率の小さいものから二つが割り当てられている

  ①の証明

   二つ無い場合(葉が一つの場合)を考える。この時、葉のない片方の枝は無視することができるので平均符号長を短くすることができる。つまり、これはこの符号がコンパクト符号であることであるという前提と矛盾が生じる。したがって①は真。

  ②の証明

   生起確率の小さいものが割り当てられていないと仮定する。この場合、ほかの葉にあるもっと生起確率の小さな事象と交換することによって平均符号長を短くすることができる。これは、この符号がコンパクト符号であるという前提と矛盾が生じる。したがって②は真。

 ・命題の証明

  帰納法背理法により証明する。画像で乗っけます。

 

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n次の拡大情報源s^n

 nこの情報源記号をまとめて一つの情報源記号(個数はM^n)とみなした情報源

 ・ブロック符号化:拡大情報源s^nの符号化

  例は画像で

 

f:id:maekawa_yoshimiki_1119:20170505232313j:plain

 

  これは各符号の生起確率の偏りが大きいほど威力を発揮する。

 

 しかし、nの値を増やしていけば無限に平均符号長が短くなるわけではない

  ⇒平均符号長の限界が存在する

 

情報源符号化定理

  

 ただし、エントロピー

  

 で表される値Lまで平均符号長を短くすることができる。さっきの例でいくと

  

 となり、0.72程で限界が来てしまうことがわかる。

インタラクティブシステム論 其の三 20170427

パワースペクトルについて

 フーリエ変換

  

 で表され、オイラーの公式より

  

 と変形できる。この変形をω=-ωの時もやってやると

  

 となり、F(ω)の共役複素数であることがわかる。つまり

  

  

 である。この数値こそパワースペクトルであり、上式からもパワースペクトルは角周波数ω=0の直線で線対称になっていることがわかる。

 

離散フーリエ変換について

 連続フーリエ変換と同じように離散データに関してもフーリエ変換を定義することができる。

  

  

 これに対して、F(N-k)を考えていく。

  

 加法定理とtは整数という条件よりこの式を展開すると

  

 であることがわかり、離散フーリエ変換においてもパワースペクトルが対照的な値になることがわかる。

missing fandamental と無限音階

 フーリエ変換によって各周波数の正弦波に信号を分解することができたが、これを考慮に入れると、正弦波信号は一つの周波数成分のみを持ち、それ以外の信号は異なる倍音周波数成分を持つことがわかる。この周波数成分のなかでも絶対値が一番大きい成分を基底音(基底周波数)と呼びfandamentalとも呼ぶ。missing fandamentalとはその基底音をなくしても、基底音に基づく音を倍音の間隔から認識できるというもの。無限音階とは人間が倍音成分の情報で音を認識していることを利用した無限に上昇または下降する音のこと。

 

伝達関数

 まず

  

 のフーリエ変換を考えると

  

 となり、この関数をSINC関数と呼ぶ。この応用として

  

  を考えると

  

  になることがわかる。この関数についてεを0に近づけ極限をとってやると

  

 になる。この関数のことを超関数δ関数と呼ぶ。グラフを用いて表すと次のようになる(左が超関数、右がフーリエ変換後)。

  
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 この超関数はこの後伝達関数を求めるのに用います。

 入力側のフーリエ変換と出力側のフーリエ変換の関係を決めるものが伝達関数H(ω)。入力関数をf(t)、出力関数をg(t)として式でその関係を書くと

  

  になる(フーリエ空間内での処理なので普通の掛け算で大丈夫)。このH(ω)は実験的に求めるのが普通なのだが、入力関数として超関数を用いることによって、出力関数のフーリエ変換の形がそのまま伝達関数の形として得ることができる(超関数のフーリエ変換は1であるため)。このことから超関数のことをインパルス応答と呼ぶことがある。

  一番わかりやすいのは部屋の中で手をたたくイメージ。最初の音(入力)は単一音だが、聞こえてくる音(出力)は広がりを持った音。この広がりこそ伝達関数によるものであり、リバーブなどに用いられている。

 

 システムの導出式がわかっている場合は伝達関数を簡単に求めることができる。バネダンパ系の式の場合出力x(t)を求める式として

  

 がわかっているものとする。このシステムに角周波数ωの正弦波を入力として入れてやる

  

 すると、出力xは同じ角周波数で振幅と位相の違う正弦波が出てくるので

   

 とあらわすことができる。jω=sとして、xの1階微分と2階微分を求めると

  

 になる。これをもとのシステムの式に代入してやると伝達関数H(ω)を計算によって導出することができる。

  

 である。

  疑問:フーリエ空間でもないのに伝達関数が求まってしまって大丈夫なのか?入力と出力のフーリエ空間内での比が伝達関数ではないのだろうか?この比は実空間内でも維持されるのだろうか?

コミュニケーション論 其の三 20170427

外国語

 →日本人はLとRを聞き分けることが苦手

 ⇒だんだん外国語がわかるようになるのではなく、ある境から音が言葉になる瞬間がある(突発的に一気に到来)

 

辞書といわれると、3種類考えられる

 ①心的辞書:言葉を言葉として理解できるのは心の中にある辞書を参照しているから

 ②紙の辞書:そのまんまの意味

 ③電子辞書:そのまんまの意味

 

単語とは何か?

 ・聞くとわかる

   ⇒その単語を認識するような細胞が人間に備わっているのではないか?(おばあちゃん細胞)

 ・広辞苑には20万語あまり収録されている

  →国立大学の名前はすべて収録されているので、ユニークでエキサイティングなキャンパスも名前が載っている

  ⇒日常生活を送れる程度の語彙とはいったいどのくらいなのだろうか

   ⇒約8800語くらい(50語テストの結果による)

 ・言葉の特徴によって世界が違って見える??

  ⇒フランス語ははっきりとしてクリアな言語なので、フランス語圏の人たちにはクリアな世界が見えている??

 

ビデオ資料1 プロジェクトX 「広辞苑の生みの親」

 広辞苑の生みの親は新村親子

  →初版は昭和30年

 昭和12年から作り始める(日中戦争がはじまる)

 京都 新村出とその次男である

    ⇒出の夢は「日本語を網羅するような辞書を作る」こと

 猛は大学でフランス語を教えていた

  →フランスでオックスフォード大辞典に出会う

  →当時の辞書の説明書きは少々荒っぽい

   ⇒日本語を網羅してみたいという夢に

 

 じきに警察に逮捕される(治安維持法違反)

  ⇒ペンネームで警察のことを批判するコラムを投稿する

  ⇒出にかくまってもらいながら2年後に釈放される

 

 そんなこんなで廃人状態(もちろん職は失っている)になった猛だったが、出に自分の夢を手伝ってくれないかと頼まれる

  ⇒やってやろうじゃないか!!

 

 しかし、二人では単語集めも十分にできない

  ⇒湯川秀樹など専門家に単語、語彙を分けてもらう(中間子という言葉もこの時点で追加された。中間子は湯川秀樹ノーベル賞をとった時のテーマ)

  ⇒結果として50人余りの専門家から15万の単語を集めることができた

 

 ようやく出版かといったときに印刷所に空襲の攻撃が直撃

  ⇒原稿がお釈迦に。

   ⇒だがあきらめなかった

 

 再び単語集めからやり直し

  ⇒終戦後は新しい言葉や文化が生まれていた。外来語も横行する。これも収録しなければ本物とは言えない(闇市、ノルマ、輪タク、アルバイトなどなど)

  ⇒終戦後に辞書を出版しようなんて会社はどこにもいなかった

   ⇒4か月後、岩波書店が辞書出版に名乗りを上げた

 

 新しい単語、文化を編集するために男女7人が参加した

  ⇒岩波書店の一室を借りて編集が始まる

  ⇒出からの言葉の意味を書いた手紙も大量に

 言葉の集め方はとても原始的

  ⇒新聞やラジオから新しい言葉があれば記録する

 昭和27年に編集終了

  ⇒出版社に持ち込むも、専門用語の説明が難しいなどの問題点が浮上

   ⇒出版を遅らせることはできないといったら岩波書店の総力でもって再編集していった

 昭和30年刊行

 出の名前が背表紙に刻まれる

 

 猛は大学教示に復帰。フランス語を再び教える

 平成4年、87歳でこの世を去る

 

ビデオ資料② プロジェクトX 「ワープロ

 企業間の契約などが盛んになっていた時代、すべて手書きというのはサラリーマンの負担になっていた

  ⇒ワープロ開発のきっかけ

 

 しかし、変換機能に苦戦する。自然言語処理、文節、区切りの認識をし、正確に変換するのは至難の業だった。同音異義語の変換も困難を極めた。また、ビジネス用語(弊社、検収)などは当時辞書に載っていなかったのでそのデータベース作りもしなければいけなかった。

 

 結果、同音異義語については80%正しく変換できるようになった

  ⇒一文字増えるごとに予測しなおすというシステムを用いて正確に変換できるようにした

  ⇒学習機能を導入することによって一度選んだ返還後を優先的に出力させるようにする

 

 その結果、変換に要するスピードを速めることができた

オペレーティングシステム 其の三 20170426

DMA(Direct Memory Access)

 どっさりデータを扱うデバイスがほしくなる時がある

  →このやり取りはメモリとハードディスク間で行われ、2種類の方法がある

   ①プログラムI/O方式

    CPUを介してメモリとハードディスクのデータ伝送をする

     →CPUが忙しくなってほかのことができなくなってしまう

   ②DMA方式

    I/Oデバイスがメモリに直接アクセス!!代わりにDMAコントローラというハードウェアを使う

     ⇒CPUが最初に送り先アドレスデータ量を指示する

      ⇒送信し終わったらI/Oデバイス割り込みを使ってCPUに伝える

    ⇒伝送している間、CPUで別のことをすることができる

 

割り込みについてもう少し応用例を

 遅延:割り込み発生からハンドラ終了までの時間

  ex)車のブレーキ制御などは遅延がダイレクトに影響してくる

 

 ・通常は先に入った方の割り込みハンドラを優先する(通常割り込み)

   割り込み禁止→ハンドラが始まった時「禁止」に、終わった時「許可」に


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 ・多重レベル割り込み

   ⇒優先度の高い割り込みは通常割り込みに割り込む


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 ここでは命令Bが優先度の高い命令になっている

動作モード

 プログラムのミスにより違うアドレスを書き換えてしまうことがある

  ⇒OSのデータ、プログラムの破たん、ハードウェアの暴走などが起きてしまうことも

   ⇒ユーザープログラムにできることを制限したい(重要な部分はOSにしかできないようにする)

 そこで、4つの(実質2つの)動作モードの出番

  権限を持たせることにより実行できるオペレーションを制限していく

   ・Ring0:ユーザーモード

   ・Ring3:カーネルモード

 

メモリ分離

  ユーザーが使えるメモリ空間、OSが使えるメモリ空間が分離されている


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 動作モード、コード、メモリ空間は時間で切り替わる

  ⇒ではどうやって切り替えをしているのか(ユーザーからカーネル(権限昇格))

   ⇒割り込みハンドラに移るときにモード切替をしている


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 疑問:割り込みハンドラでは常にOSが実行しているのか??

 

システムコール

 ユーザー空間からOSに命令を依頼する

  ⇒ソフトウェア割り込みで呼び出す(あらかじめ汎用レジスタに呼び出す命令に対応した引数を入れておく)

  ⇒int 0x80 でカーネル空間にシステムコール。命令を依頼することができる。


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例:アセンブリ言語でhello,worldを表示するには

//helloworld.s

message : ascil "hello,world "

mov $4,%eax //システムコール番号4=write

mov $1,%ebx //通常出力

mov $message,%ecx

mov $12,%edx //文字数

int 0x80 //システムコール

メディアネットワーク 其の一 20170426

自分はこの講義をとる予定はないのですが、興味はあるのでスライド資料だけもらっていきます。

 

最初のネットワーク

 ・TSS(Time Sharing System):一台のコンピュータを複数人でシェアする

 ・Internet:IPアドレスに準拠、LANをつなぐネットワーク、4つのプロトコルに準拠

 ・プロトコル(セキュリティにとっては肝心要)

   ⇒複数で仕事をするときの取り決め(電話、手紙、入試問題作成などにもプロトコルはある。別にネットワーク専門用語というわけではない)

 ・ネットワークは最終的に「複数で賢く動作するネットワーク」を目指している


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インターネットの4つの層について(要コンピュータネットワーク)

 IPプロトコル(Internet層)

  ・IPアドレスを取得(IPアドレス送信先のマシンを特定するためのアドレス)

  ・ルーティング(データの伝送路を選ぶ)

  ・パケット通信でデータを送る(データを小分け(パケット)にして運ぶことで軽くする)

 

 TCPプロトコル(Transport層)

  ・プロセスを指定する(ポート番号指定)

  ・データを誤りなく届ける(データ制御、再送処理、重複処理、フロー制御など)

   ⇒プロセスとプロセスをつなぐ

 

 Application層

  ・DNSを使ってIPプロトコルを人間にわかりやすく変換する

   ⇒IPアドレスをURLに変換

  ・送受信の方法

    -ユーザーがURL指定

    -ウェブサーバがページのデータを送る

    -ウェブクライアントがウェブページを表示

 

 Network Interface層

  ・ARP:隣のマシンとの電気信号の受け渡し

 

 web通信の例f:id:maekawa_yoshimiki_1119:20170428151743j:image

  ⇒TCP正確に通信するために必要なもの

  ⇒UDP通信速度に重きを置くことによって、主に電話で使用されているプロセス

 

 ⇒こんな風にパターン化させてしまうと通信の仕組みを簡単にできる。現に、IP以下の層はほとんどがこのように作られている。

 

 web閲覧時

  ①ブラウザにURL入力→DNSによりIPアドレスに変換される

  ②サーバに通信

  ③TCPプロトコルによって通信の信頼性を確保

  ④HTTPプロトコルで特定のデータの送受信

   ⇒HTTPプロトコルの主要なものは、データを要求するGET、応答しデータを渡す200、400、閲覧者からの情報をサーバーに取り込むPOSTなどがある



人間工学 其の二 20170425

中枢神経:人間工学を学ぶためには、まずこれについて理解するべき

 ⇒いろいろなところをうまーく動かしている

  →外界とのやり取り(感覚器、運動器)

  →ホメオスタシス(内臓器官の統合)

 

神経単位(ニューロン):イオン透過性を変えることにより軸索に電気信号を伝えさせる

 →シナプスで次の神経細胞に伝播させる

 →これまでは再生しないと思われていたが、ips細胞での再生医療に今注目が集まっている

 →ニューロンが集まったものが中枢神経系

 

☆神経は01の電気信号しか出さない(パルス波):パルスモジュレーション

 ・求心性ニューロン感覚器から中枢

 ・遠心性ニューロン中枢から運動器

 →PCみたいな構造(順番で行ったらPCが人間みたいな構造になっている)

 

神経

 →中枢神経:脳、脊髄

 →抹消神経

  →性神:遠心性と求心性(皮膚に何か触れたとかを感じ取る神経)

  →自律神経:交感、副交感神経(どちらも遠心性)

 

中枢神経:むちゃくちゃ多い→老化で減少(80歳ほどで50%にまでなる)

 ・グリア細胞神経のサポート役(神経の10倍ある)

 ・反射統合が役割

  →形態的:場所で分類

  →系統発生学的:機能で分類

   ⇒大脳辺縁系本能、情動

   ⇒脳幹脊髄系生命維持

 ・大脳、小脳

  →細胞の集まり(灰白質)と線維の集まり(白質)からなっている

 ・老化で減少すると書いたが、余分なものを捨てていくことによってニューラルネットワークの機能を効率化している

  →神経の多さでなく、ニューラルネットワークの性能に知能は依存する

 

小脳 

 ・体の細かな制御はここでやっている

  →パーキンソン病、酒の飲みすぎなどで体が震えるのは小脳の機能が低下しているから(小脳変性)

 ・大脳と延髄の連絡係(大脳は小脳の機能をある程度カバーできる)

 ・錐体外路の一つの起点(錐体外路については後ほど)

 

新皮質(人間性の座と呼ばれている)

 ・三つの領域に分かれている

  ①運動領:筋肉細胞に命令

  ②知覚領:感覚受容の役割を担う

  ③連合領:①②の統合を担う(知覚→認知→方針を立てて→運動)

 ・中心溝の前側は運動領後ろは知覚領、連合領が一番多い

 ・事故などで脳の一部を失ってもリハビリをすることである程度回復することができる

  →脳のどこかが代わりに機能を請け負っている(が、ここはよくわからん)

 ・今出回っている分野の場所や機能は今に比べて倫理観がなかった1960年代のもの

  →直接電極を刺して体の反応を見て記録している

 

 運動領(第4領野)

  錐体細胞(筋群にインパルスを送る)

   →抹消神経から(錐体路):意識して動かす

   →それ以外から(錐体外路):意識せずして動かすとき(歩行しているときなど)

  それぞれの部位によって分布の大きさはばらばら

   →機能局在の図を見ると手は大きく、尻は小さい範囲に広がっている

     →手は式的に動かすが、尻は意識して動かすことはまずない。

 

 余談:大脳新皮質人間性をつかさどる部分で大脳辺縁系が本能をつかさどる部分。講義中寝る人を例にして冗談まじりに言っていました。あと、人間性という言葉にフロムプレイヤーは反応してしまうのでした。

社会情報論 其の二 20170424

 2001年:IT基本法

情報インフラの普及率

  阪神淡路大震災から徐々に普及し始める

   →PCでインターネットが使えるようになった頃、docomoi-modeなど

   →今ではスマホは単なる通信手段ではない

  2001年あたりではすでに今と同じくらいの普及率になっている

  疑問:インターネット普及率が2006年に一時的に落ち込んでいるのはなぜ?

   ⇒調べてみたら他の年と質問方法が違うらしく、若干数値にずれがあるらしい。普及率はそのまま上がり続けているとみてよさそうです。

  スマホとPCどちらを使うかは年齢別で分かれる傾向にある

   →若者はスマホ。老眼が進んでしまうとスマホの文字が見にくくなるため、PCを利用している人が多くなってくる。

 

インターネットの利用

 ⇒情報源としての利用ほかのメディア利用率が下がっている分インターネットの利用率が上がっている(若者の新聞離れが顕著に表れている)

 ⇒情報発信手段としての利用:女性のほうが発信頻度が少ない

 

 ・インターネットの利用範囲が広がっている

  →災害時はPCよりもスマホのほうが便利(まず家から持ち出すものは何か?スマホ?財布?通帳?)

 ・情報の発信ができる(これによって情報の流れが変わってきている)

  →災害時、電車遅延などリアルタイムの(鮮度のいい)情報が入ってくるのがメリット

  →信頼性に欠けるのがデメリット

 ・クラウドによるオープンソース(参加型開発)

  →色々な人が参加することによって新しい側面が見えてくる可能性あり

 ・ビッグデータの利用可能性

  →震災ビッグデータ、アマゾンの推薦システム

 ・情報ボランティア(GISボランティア)の誕生

 

情報端末の変化

 ・自宅PCからスマホへ移行している

 ・収入による情報的格差

 ・地域による格差(数千メートル級の山の上)

  →こんなところでも使いたいという人がいるほど、情報端末に依存している

 ・インターネットと人口普及率

  →年々上がっていっている。持っている人とそうでない人の比は大体どの年も同じ

   疑問:使っていないのは赤ん坊くらいなのだろうか?

  →スマホのアプリが赤ちゃんの遊び道具になっている

 ・利用頻度

  →「毎日触っている」が一番多い

 ・年齢別

  →思い他、小学生や80歳以上の人でも利用していることがわかる

   →小学生はパソコン学習高齢者については定年年齢が上がっていることも関係があるのかもしれない

 ・世帯別

  →多くの世帯でスマホが一番多い。また、大都市であるほど利用率は高い傾向にある。

 

スマホについて

 ・外国では「財布とスマホに気を付けろ」といわれるらしい。ストリートチルドレンに盗られ、高値で取引されるらしい。

 ・オリンピックに向けて、多国用にスマホの活用が注目されている

 

マスメディアによる情報発信⇒マスコミュニケーション

 ・一方向である(現在のSNSは双方向性)

 ・歴史をたどると活版印刷まで遡る

  →文字の知識が付く→本、新聞の普及

 ・ラジオ、ニュースはマスコミ

  →ラジオに関してはできてから100年たっていない(この短時間でメディアは多様に変化してきた)

 

SNS:双方向性を持つ

 ・誰でも情報を発信することが可能になった(これが一番大きい)

 ・知り合いじゃないと情報共有ができない

  →知り合いの知り合いまで発信した情報が行くと、伝言ゲーム方式で間違った内容が追加されて行ってしまう。しかし、拡散されるほど人はその内容を信じてしまう。この分野については研究分野にもなっている。

  →マスメディアは知り合いとか関係なく、一方的に情報を押し付ける感じ

  →最近、マストドンというSNSが話題になっているがそれは…

 ・今出ているSNSサービスもリリースされてから10年ほどしかたっていない。にもかかわらずこんなにも生活の中に溶け込んでいる

  →このサービスを用途によって使い分けできないだろうか??

  →地域発のSNSは利用者が少なくすぐに衰退してしまう

  →生活に溶け込んでいるからこそ、SNS依存症、イジメや誹謗中傷に使われてしまうという側面を持つ

 ・インフルエンサ:利用者の中でも特に周りへの影響力が強いとされるアカウント

 ・発信も多数であれば、受信者はもっと多数である

 ・匿名性について

  →リンク到達性:なんとなく「この人かなぁ」ってところまでわかってしまう

  →本人到達性:特定される

 

商品購入時の情報入手元

 ①口コミサイト

 ②レビュー

 ③個人のブログを参照

 ④店で見てみる

  →高額商品の購入時は④の人が多い

  →①②③ではユーザーの嗜好が広告に利用されたりする