高校の化学の授業がつまんないのは…爆発がないからだ！ というみなさまに贈るGIF画像コレクション。 ネットにはエキストリームな化学反応の瞬間を捉えたアニメGIFが沢山ありますが、ギズのお気に入りを集めてみました。解説つき。良い子は自宅でやらないように！ Elephant Toothpaste：象の歯磨き粉 化学反応といえば定番はこれ。太いチューブが立ち昇ることから｢象の歯磨き粉｣と呼ばれています。過酸化水素（hydrogen peroxide）が急速に分解して起こる反応です。高濃度の過酸化水素に台所用洗剤を少し混ぜた溶液にヨウ化カリウム（potassium iodide）を加えると、ヨウ化カリウムが触媒の役割りを果たし、過酸化水素を酸素と水に分解。酸素がビーカーから逃げていくときに、台所用洗剤から出る泡をむくむく押し上げる、というわけです。まさに象の歯磨き粉。 Pharoah's Snak
東北大などの研究グループは17日、現代物理学の基本とされる「不確定性原理」が成り立たない場合があることを示した新理論を、光を使った測定実験で検証したと発表した。従来より一般的な方法で検証に成功したことで、盗聴できない量子暗号通信や超高速の量子コンピューターの開発への応用が期待される。新理論の数式「小澤の不等式」を2003年に提唱した名古屋大の小澤正直教授と東北大の枝松圭一教授らの研究成果で、1
2013-05-08 性別が7つある生き物とその決定機構 ヒトの性は2種類だ。集団に男女半々ずつとすると100人いたら交配相手の候補は50人ということになる。じゃあ7種類の性があったらどうなるのか！これも集団中に各性別が均等にいるとすると相手候補は100人中およそ85.7人になるのだ！！！！！！なんてお得！！！！！！よりどりみどり！！！！！！引く手あまた！！！！！！みどりあまた。 まあそれ言い出したら全員雌雄同体が一番お得かもしれないな……。なんかそれもつまらなそうだけど……。 テトラヒメナTetrahymena thermophilaには7つの性がある。「オス」と「メス」以外になにか名称があったら面白かったのにI,II,III,IV,V,VI,VIIと呼ばれています。味気ない。そのテトラヒメナの性決定の仕組みがちょっと明らかになったそうなので紹介します。 基礎知識 テトラヒメナはこう
「Web2.0calc」は、ウェブ上で複雑な計算ができるサービスです。関数電卓がウェブ上にあるといったイメージですね。ヒストリー機能があり、以前に行った計算を記憶してくれます。 以下に使ってみた様子を載せておきます。 まず、Web2.0calcへアクセスしましょう。 このように、sinやcosはもちろん、様々な複雑な計算が可能です。ヒストリー機能もあり、自分が以前に行った計算が記録されていきます。入力もしやすいので便利です。なんと、行列も計算できちゃいます。 複雑な計算を行いたいときにご活用ください。 Web2.0calc （カメきち）
生ハムできるか？
鉄工ヤスリでナイフを作る。必要なのは、手間と時間と根気と努力・・・ 自作ナイフなんて物好きのやる事だなぁ・・・ 生ハムなんて日本の気候では無理だよな・・・と思っていたが、なにげにぐぐっていたら脱水シートを使った生ハムの作り方を見つけた。 まねしてやってみようと思い、一昨日にスーパーで肉を買ってきた。 モモとバラは普通に燻製にするつもりで、ロースでやってみる事にした。 とりあえず臭味抜きのため、表面に塩をすり込んで冷蔵庫に仕舞っとく。 一日置いたら水でよく洗って、その後でキッチンペーパーで水分を取る。 天塩20ｇと胡椒6gを混ぜたものを肉の表面にすり込む。肉の量の割りに多すぎた感じだったので、後ではたいて少し落とした。（もったいなかった・・・） ちょっと胡椒の分量が多すぎたかｗ 本来なら「ピチットシート」という脱水シートを使うのだが、うちの周辺では売ってなかった。それにこの脱水シートはやたら
第1回データ構造と情報検索と言語処理勉強会に参加して発表をしてきました．幹事の@overlast さん，ボランティアのみなさま，会場を提供してくださったmixiさんに感謝申し上げます． ランキング学習に関するハードな発表を依頼されたので，気合いを入れて2晩夜更かしして資料をまとめてみた．発表資料(公開用)をslideshareにアップしました． DSIRNLP#1 ランキング学習ことはじめ View more presentations from sleepy_yoshi ランキング学習は検索ランキングを教師あり機械学習の枠組みで最適化する方法で，どのように目的関数を設定するかという観点で3つのアプローチ (pointwise, pairwise, listwise) に分かれる．これらのアプローチは，目的関数の設定方法が違うだけで，眺めてみると (基本的な方法は) そんなに難しくないよ，
SimStringは，類似文字列検索のための高速かつシンプルなライブラリです． 類似文字列検索とは，文字列集合（データベース）の中から，クエリ文字列との類似度が閾値以上のものを，見つけ出す操作です． クエリ文字列と完全に一致しなくても，データベース中の似ている文字列を検索することができるので，スペル訂正，あいまい計算，柔軟な辞書マッチング，重複レコード検出，データベース統合など，様々なアプリケーションを構築できます． SimStringは，類似度関数として，コサイン係数，ジャッカード係数，ダイス係数，オーバーラップ係数に対応しています． 文字列の類似度を計算するための特徴量としては，文字nグラムをサポートしています． SimStringには，次のような特徴があります． 高速な類似文字列検索アルゴリズム．Google Web1T の英語単語（13,588,391文字列）から，コサイン類似度が
発表資料なんかは早速まとめてくれてる方が。 DSIRNLP#1に参加してきた - HAL_41の日記 内容のまとめはこことか。 http://d.hatena.ne.jp/nokuno/20110723/1311416954 主催者の @overlast さんもあとでまとめてくれるそうなので。 http://diary.overlasting.net/2011-07-23-1.html 以下はNLPって何のことか知らないで参加した人のメモと感想。 TRIEにトライ！〜今日からはじめるTRIE入門〜（@echizen_tmさん） 前提としてるであろうことがわかってなかったので、少し調べてみた データ構造の話っていうのは聞いててわかった。 辞書データを持つときにつかうみたい。 ある文字列を、この構造の辞書データの中から検索するっていう場面を想定しとけばいいっぽい。 発表を聞いたメモ（と感想とか
2. google-snappy Snappy is a compression/decompression library. It does not aim for maximum compression, or compatibility with any other compression library; instead, it aims for very high speeds and reasonable compression. For instance, compared to the fastest mode of zlib, Snappy is an order of magnitude faster for most inputs, but the resulting compressed files are anywhere from 20% to 100% big
機械学習には大きく分けて「識別関数」「識別モデル」「生成モデル」の3つの種類がある。このなかで識別関数は確率を使わないので初心者が入門するのに最適。 識別関数で有名なのはSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)。名前を聞いたことがある人も多いと思う。そこで早速SVMを学ぼうとすると敷居が高くて挫折しがち。 実はSVMは(大雑把に言うと)パーセプトロンという基礎的な識別関数に「マージン最大化」と「カーネル関数」という考え方を導入したもの。なので機械学習入門者は最初にパーセプトロンを学ぶのが良いと思われる。 そこで早速パーセプトロンを作ってみよう！というのが本記事の意図するところ。自分で実装できるとモチベーションが維持しやすいので、詳しく理論を学ぶ前にまずは作ってみようという考え。ちなみに実装にはperlを用いた。 参考: これからはじめる人のための機械学
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故あってCompressed Suffix Array(CSA)を実装していたのだがΨ Vectorのデータ構造にunary符号を採用したら圧縮前よりもサイズが大きくなるという惨事が発生。 これに対処するため急遽データ構造をVertical Codeに変更した。デルタ符号(δ符号)並の圧縮率で、しかも高速らしい。 例えば index: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 value: 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 2 3 0 1 2 3というデータを考える。 Vertical Codeはデータを固定サイズM毎にブロックとして扱う。ここではM=8とする。また値はビット列に置き換え縦に並べる。すると最初のブロックは index: 0 1 2 3 4 5 6 7 value: 0 1 0 1 0 1 0 1 bit : 0 1 0 1 0 1 0
ガイガーカウンターは、専門的な分野の特殊な機械なので、扱いがとても難しいものです。 正しい位置で正しい測り方をしないと、正しい数値が測れません。 2011年6月11日、GCM（ガイガーカウンターミーティング）で野尻美保子先生の行った説明を、鈴木みそが漫画化したものです。 ※この作品はパブリックドメイン（著作権フリー）ですから、コピーも配布も自由です。 転載の許可も必要ありません。（ただし内容を改変しないでください）
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一酸化二水素は、2つの水素原子と1つの酸素原子からなる水分子の名前である（H 2O) DHMO（ディー・エイチ・エム・オー、英: dihydrogen monoxide）とは、化学式 H2O で表される水素と酸素の化合物であり、すなわち水をIUPAC命名法により言い換えたものである。DHMOを同じ命名法に従って日本語で表現した場合は一酸化二水素になる[1]。 これは水であることを敢えて分かりにくくして危険な化学物質であるかのように錯覚させるため、元素の構成に基づく化合物名として表現したものである。科学論文などでこの表現が使われることはまずなく、心理実験や科学ジョーク[2]のひとつとして使われる。 皮肉な警告標識「危険！水には高濃度の水素が含まれています。立入禁止」（ケンタッキー州、ルイビル）[3] DHMOのジョークが初めて登場したのは、Durand Express（英語版）紙が1983年
中央大学の公式サイト 大学の基本情報、入試情報、学部・大学院・専門職大学院での学びポイント、世界に目を向けた研究や国際展開など、中大の旬な情報をお伝えします。中央大学はユニバーシティメッセージである「行動する知性。」のもと、未来につながる学びの実現に向けて「開かれた中央大学」をめざします。
前の記事 「接続されたネットワーク」は脆弱：壊滅が急激に連鎖 アイスランド火山灰：飛行機への影響と「飢饉」の可能性 2010年4月19日 環境 コメント： トラックバック (0) フィード環境 Matt Blum 撮影は4月2日。画像はWikimedia [アイスランドにあるエイヤフィヤトラヨークトル氷河で、今年3月から2カ月連続で火山の噴火が起こっている。飛行機の欠航など、人間の社会に大きな影響を与えており、今後の気象への影響も懸念されている] 飛行機への影響 火山灰は飛行機の計器に詰まるおそれがあり、また機体に付着して、その重さで微妙な重量のバランスを狂わせるおそれがある。そして火山灰が特に危険なのは、ガラスの粒子を含んでいる点だ。これが飛行機のエンジンの高温で溶けて、機械類に損傷を与えたり不調が生じるおそれがある。火山灰雲の中を通過したジェット機で、4基のエンジンすべてが停止した例が
2月27日に南米チリを襲った、マグニチュード8・8の大地震。3月1日18時30分時点で死者が700人を超えたと発表されており、日を追うごとにその被害の大きさが明らかになっています。2月28日には、遠く離れたここ日本でもチリ大地震による津波の危険性が示唆され、各地に警報が発令されました。1993年の北海道南西沖地震以来となる警報発令でしたが、幸いにも被害はなく、3月1日午前10時15分をもってすべての警報・注意報は解除。気象庁は「津波の予測が過大であったこと、警報・注意報が長引いたことをおわびしたい」と謝罪のコメントを発表しました。確かに予想を下回る観測結果でしたが、この謝罪に対しては各方面で疑問の声が上がっています。気象庁から厳重な警告が発令されるほど恐ろしい自然災害、津波。改めてその脅威を考えてみたいと思います。 ■津波の基礎知識 ▽津波の基本知識 まずは知っておきたい津波の基礎知識を、
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