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弥生 -Yayoi-

3月にやったこと総まとめ

月末にやるつもりだったけれど、少し前に出しておいて今月やることのスパートをかけるようにしようと思った

読んだ本

www.oreilly.co.jp
データ分析の実装に欠かせないPythonの使い方を学んでた。
初心者のために書かれた本だったので、入門にしては最適だった。

www.oreilly.co.jp
2冊目のPython関係書籍。
個人的に1番使いやすいIPythonを用いてガリガリするために便利な使い方をこの本から得ることができ、作業効率アップができた優れもの。

www.kyoritsu-pub.co.jp
今月最も時間を割いて写経した本。
そこまでやった訳として2つあり、
・目的論文に使用する数学に関しての知識を得るために
・これまで勉強してきた各数学科目の統合的な考え方を得るために
この本からは上記2つの目的を達成することが無事にできたので次の本に移った。

www.kyoritsu-pub.co.jp
基礎となる知識を得ることが『応用数学教室』から得られたので、「最適化」に重点を置いたこの本を読み進めた。
論文に載っている数式を「言葉」として理解していくことがこれら2冊によってできたので、研究をするために最高の準備をこれら2冊によってできたと思う。

ただ反省として、写経すればすべて頭に入るだろう勘違いをしていたのでそこは反省。ちゃんと理解してやることが大切だと、写経してみて気づいた。

実装

IPythonの環境を整えることと、研究室のサーバ管理のためにDockerを使ってGitlabを立てていた感じ。
何かの最適化問題を解くためのアルゴリズムの検証とかは特にしていない。

その他

自分の研究室に所属していた学部の10年分を読み漁った(このときは良さげなやつを読んだが、ちゃんとその後に全部読んだ)

読んでみて、3つの通りに分かれた
①論文の内容が今の自分にとって高度すぎて、ほぼ理解できない
②大体わかったが「得られた結果が理論に結びついている論理性」など、部分的に理解できなかった
③読めたし、理解できた

今後は①と②を中心に勉強していく。


あと、量子アニーリングに関しての講演会に参加してきた。最適化問題を解くことができる手段として量子アニーリング方式の量子コンピュータがアメリカでは国家プロジェクトとして行われていることが日本ではあまり知られていないので、この講演会に参加できたよかった。
その講演会の内容はプレゼン形式にまとめてアルバイト先の勉強会で報告プレゼンもしたので、結構学べた気がする。

来月やること

4月は読んだ論文で自分の興味のあるものを優先して勉強していこうと思う。
そのために勉強する必要がある機械学習に関しては既に本を用意しているので、それを並行して読みながらということになる。

あと英語の文献が多かったのに、英語の知識が皆無すぎて全然スラスラ論文も読めなかったので、来月は英語も力を割いてやっていく。