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東京大学情報基盤センター学際情報科学研究部門准教授。東京大学大学院新領域創成科学研究科物質系専攻兼担。超伝導が好きな物性理論屋。アウトリーチ活動に興味あり。著書「Juliaではじめる数値計算入門」「1週間で学べる! Julia数値計算プログラミング」「理科のおさらい物理」等。ポスト内容は当然個人の見解です

千葉県北西部。米国ボストン周辺に居た事も
Joined June 2011
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今年の五月に技術評論社さんからJulia言語の本が出ます。 表紙できました。 Juliaではじめる数値計算入門 | 永井 佑紀 連立一次方程式 非線形方程式 固有値 数値積分 補間と近似 常微分方程式 偏微分方程式 のアルゴリズムをJuliaで書いてます。 amazon.co.jp/Julia%E3%81%A7%…
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11/16(月) 13:30から、東大本郷で研究会「AIと数学・理論物理のいま:GPT研究会から3年」を開きます。10/12の座談会の続きを対面で議論します。 参加無料、事前登録制(立場ごとに先着順、受付は今夜20:00から)。公開の部は配信もあり、URLは登録した方に送ります。詳細は↓ akio-tomiya.github.io/ai-mat…
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電磁気学の講義ノートPDF、どんどん増えて100ページこえているけれど、これ公開するかどうしようか。手書きの講義ノートをChatGPT 6 Astraに清書させつつ図もTikZで描かせている。 世界中の様々な大学の講義ノートの内容をChatGPT codexをつかって取りまとめてもらって自分流に補足説明入れたやつ。
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来週の電磁気学の中間試験問題を印刷してロッカーに封印した。正直、講義の対象の教養学部理科二類三類の一年生がどのくらいできるか全くわからないので、なんとか中間試験でレベルを把握したい
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今日の下北沢のスープカレーは、202カリー堂。ココナッツベースにしてみた。美味しかった。
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流山おおたかの森の近くにある、さかなめし、うまい。
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トクロンさんが最近呟かれていない…
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Replying to @cometscome_phys
PI人件費ですよ.外部資金から自分の給与に振替できるやつ.おそらく件の先生はそれに気づいてほしかったのだろうけれど,指摘する人がほぼいないという・・・.190万ぐらいは外部から入れられてると思います.ソレを除けば1000万ぐらいで,まぁ都市手当のついた扶養3人の科学大准教授なら妥当な額でした!
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東京科学大学の准教授の方が給与公開されていた。 10月時点で930で月に約60なら、60×10=600だから夏のボーナスが330?額面年収が1200になるという話なら、60×2=120で1050だから、冬のボーナスが150? 通常の形だと、月に60だと60×12=720で、夏と冬ボーナスあわせて4.5くらいなら300くらいだから、ちょうど1000くらいの計算。なんらかの要因で通常より200くらい多いようだ。
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今後研究に使うプログラミングはレゴブロックみたいになっていくのかな。ブロックもAIが作り、作品もAIが組み立てる。 オープンソースソフトウェアは、完成品のパッケージを公開するのではなく、部品を公開して、これを組み立てると「例えば」これになりますよ、という感じになって、AIがいい感じに組み立てる。 今後AIを用いたプログラミングにおいて大事なことって正しく動くことの保証で、パッケージというのは正しく動く小さな部品の集まりになっていきそう。どんなプログラミング言語で部品が書かれていてもAIは組み合わせることができる。 だから、レゴブロックの恐竜セットとか用意して違う恐竜作るとか、二つのセット合わせて違うものつくるとか。
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もともと、部品に分かれるようにプログラミングされていたわけだけど、それらを使った「何でも対応する汎用なパッケージ」よりも、「それぞれが高度に部品化されているパッケージ」のほうが重宝されそう。いかに高度に部品化するか、の部分に開発者の腕が試される(かもしれないしそこもいい感じにやってくれるかもしれない)。 既存オープンソース開発者は、二つの方向性があって、「ブラックボックスとして利用者に提供(第一原理計算ソフトみたいに)」か、「いまのコードをうまく設計し直してそれぞれのパーツのライブラリ化」、のどちらかに行くのかなと。
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GPUが冬の季語になる日も近い
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出席、とるの大変そう(とったことない)
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AIは気をつけて使わないと間違ったこと言ったり忖度したりするんですよ的なことを言いながら、自分が見つけた「相対論が間違っているという真実」をAIを使って示していると主張している話があるのか。 でもこれ興味深くて、「自説と違うことを言った場合それはハルシネーション」と定義すると、なんとつねに自説は本人にとって真なのだよね。どんなにAIが何か言ってもすべてハルシネーションと切って捨てられる。 言い換えれば、「ある人がある確信を持っている場合、それをAIが、間違ってますよ、と言って本人が確信を覆すことはあるのか」という話。本人にとってはそれはハルシネーションだから確信は崩すことはない。なぜなら、つねに、「だからそうじゃなくてー」と言い続けることができる
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まあAIに限らず他人との対話でもそう。物理系のトンデモさんの場合、「 あなたが間違っていて、こちらは教えてあげている」というのがベースなので聞き耳を持たず。
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事実ではないかな。国立大学の給与は公表されている。 東京大学 役職員 給与 とかで検索するとそれぞれの大学の給与が出てくる。 東京大学 mext.go.jp/content/20250630-… 京都大学 kyoto-u.ac.jp/sites/default/… 千葉大学 chiba-u.ac.jp/about/files/pd… 埼玉大学 saitama-u.ac.jp/guide/pdf/pa…
日本の大学教員は、その多くが博士号を持ち高度な専門知識を備えている。しかし、一部私大を除けば、年収1,000万円は夢のまた夢。しかも、研究費が不足すると、書籍やパソコンの購入費、学会出張費などを自腹で負担することも珍しくない。それでも、こうした状況を長年受け入れてきた背景には、研究への情熱を優先し、待遇にはあまり頓着しないという、研究者特有の職業観があったのかもしれない。大学側にも「この待遇でも公募には多くの応募者が集まるのだから、何とかなる」という認識があったのでは。 しかし、大学教員も一人の生活者。家族を養い、将来の暮らしを考えなければならない。「お金のために研究しているわけではない」という言葉だけでは、もはや現実を乗り切れない。こうした教員の姿を間近で見る学部生や大学院生が、博士課程への進学や研究職への道をためらうのも無理はない。研究者を志す若者が増えにくい背景には、こうした待遇面の問題もあるように思う。 研究に打ち込むやりがいと、家族と安心して暮らせる日常の生活。この二つが十分に両立できないのであれば、それは個々の研究者の覚悟や努力の問題ではなく、大学教員という職業を支える制度そのものの疲弊の兆候ではないだろうか。
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材料科学における未解決問題を解くと賞金100万ドルがもらえるグランドチャレンジが発表されたそうです。 テーマは以下の5つ。 ・銅酸化物超伝導の理論 ・界面の電気伝導度予測 ・高速高精度な汎関数設計 ・光駆動材料の理論 ・界面の熱伝導度予測 数学のようにAIが解決できる?
Today, we announce five Grand Challenges in Material Science. We’re also committing $1M in prize money to anyone who can solve these challenges. AI can solve Millennium Prize problems in math. Can it do the same in material science? To find out, we reached out to 10 leading professors to identify the hardest open problems in the field.
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サイエンス社さんから石谷 謙介 (著)「ガイダンス Juliaによる確率統計: 基礎から学ぶモンテカルロ法」をご恵贈いただきました。 前書きにもありましたが、生成AI全盛な時代、確率統計などの基礎を押さえていくことは逆に非常に大事になってくると私も思います。Juliaの簡単なコードで動いているのを見つつ理論を理解する、という本のようです。
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