ぎょーむ日誌 2001-12-(01-10)

2001 年 12 月 01 日 (土)

• 1000 起床． 11 時間ほど寝てしまった． いつものことながら， ばててるのか．
• コーヒー飲んでもぼけーっとしたまま．
• 浦口さんとメイルのやりとり． とりあえず， ベータ分布を用いた最尤推定問題はひと区切りなのかしらん?
• 夜間・休日のメイル避難場所 (独房内の自分専用メイルサーヴァーから自動転送してる) と出張時の ppp 接続用 (近ごろこの用途にはあまり使ってないけど) として Asahi-net 使ってるんだけど …… なんかちょっと変わったアカウント持てる， みたいなサーヴィスがあるようなんで， よく検討しないままふらふらと申し込んでしまう． まぁ， 月々の追加出費に見合わないと判断したらすぐに撤退する実験， ということで．
• 来週の種生物学会大会 (私は不参加) の準備として， 都立大の 小澤さん が gnuplot などなどを MacOS 10.1 (!) 上で コンパイル (!!) されているらしい． 私自身はなんとなく gnuplot ばかり使ってるんだけど， これってヒトにおススめできるグラフ生成ソフトウェアなのか， とつねづね疑っている． そこで， ついつい老婆心メイルを …… おお， なるほど Illustrator でポスターを作られるのですか． それなら小澤さんの技術があれば gnuplot 出力を修飾するのは問題なさそう．
• すでに夜である． しかしこの週末ひきこもり廃人症侯群はなんとかならんのかな． でれでれしてる場合ぢゃないんだけど．
• 今日はめずらしくメイルがよく来信する …… と思ったらほとんどは BadTrans.B virus がまき散らしてる有毒メイルばかり． 何の配慮もなく IE だの OutLook だのを嬉々として使ってる阿呆な連中は いったいどれだけ周囲に迷惑をかけまくれば気がすむのか．
• やる気の感じられない晩飯を作る． そういえば， 近ごろは炒めものに料理酒なる怪しげ糖分その他添加の 面妖なる液体を用いている． 1 リットル 150 円ぐらいだったかな? 値段相応なのか使用法が適切でないのか， 料理の味が向上したようには思えないけど．
• 「とりあえずアルコール飲料ヤメ」 状態になってこれで 3 年ばかりが経過したわけだが …… 最近まで料理酒なんかも買わなかったんだよね． 買ったら飲んじまうのでは， という危惧が少々あったので．
• で， 実際に自宅に置いてみたら， ぜんぜん飲む気はもちろん舐めてみる気にもならない． どうしたわけであろうか? 思い起こせば， そもそも私の飲酒習慣は九州大学周辺に起源であったので …… すなわち教条的な焼酎文化圏である． ここでいう焼酎ってのは， 東日本によくある甲類とかホワイトリカーといった 無味無臭のエタノール水のたぐいではなく， 乙類あるいは近ごろでは本格焼酎と呼ばれる官能的な飲みものをさす． 具体的には <さつま白波> <霧島> <いいちこ> …… う， なぜかこれら以外の銘柄を思い出せない．
• さてさて， この局地的で原理主義的な文化圏に属していた 貧乏人たちに膾炙していた思いこみとして， 焼酎は値段が安くてもきちんと造られたものばかりを楽しめるけれど， 清酒はよほど高価なもの以外では 何か猛毒なる不純物 (?) 除去されていないが故に 飲んだあと甚だしくは飲んでる最中から激烈に気分が悪くなり 健康にもすこぶるよろしくない …… というのがあった (私はモデル屋なので この仮説が正しいかどうか in vivo 実験で検証するつもりは無いんで …… 当家に一升瓶など送りつけられぬよう)． そういうわけで， 3 年より前であっても 米の醸造酒はほとんど飲んだことなかったし， 飲みたいとも思わなかった． いづくんぞ料理酒をや …… ということなのかな．
• 晩飯食ったあとに， つらつらと Yahoo! オークションなどながめてると． なんと英語式配列鍵盤 PentiumIII 700MHz 重量 2.4Kg の 計算機が 8 万円． これは日本から撤退してくれたおかげでオークション価格が 急降下している Gateway の製品である． 残り 20 分． よしっ， 落札してやる …… と価格まで書き込んで入札しようとしたところで固着．
• ホントにこんな高速な NotePC が必要だろうか? …… ぼろぼろの我が ThinkPad560E なれど， 自宅⇔独房群データ運搬・ メイル「ぎょーむ日誌」読み書き・ 自宅における液晶画面端末， には十分その責務を果たしているじゃないか． 8 万円超といえばコメ代にして 2 年間ぶん以上だぞ? いやいや， たとえば筑波の森林総研なんかにいって 先方でいろいろ計算してみせねばならぬ場合だって あるじゃないか． Pentium 166MHz マシンで mlfitting 動かしたりしたらどうなる? さぁ， 700MHz を持ち運べるなら何もかも解決するぞ …… いや， 自宅闇ルーター兼外付け計算機 Mate (PentiumIII 650MHz) がある． この重さ 3Kg の小型デスクトップ機を中心とする 闇ネットごと移動してしまえば ……
• …… と 15 秒ほど激しく葛藤ののちに 撤退を決断したのであった …… なーに， また半年もすれば同じ性能のハードウェアの オークション価格は 1-2 万円ぐらい安くなってるだろう， と自分自身に言い聞かせつつ． ともあれ， Yahoo! オークションは bookmarks から外そう． 目の毒だ．
• 結局， 今日は仕事せぬまま終ってしまった．
• あ， もう 12 月か． (2001.12.01)
• 今日の食卓
  • 朝 (1030): パンケイキ． コーヒー．
  • 昼 (1430): パンケイキ． 紅茶．
  • 晩 (2000): スパゲッティー． ニンニク茎・タマネギ・シイタケの炒めもの．

2001 年 12 月 02 日 (日)

• 1030 起床． また 10 時間ほど寝てしまった． いかん． ますますへっぽこだ．
• 今日は誰からもメイル来ない． BadTrans.B virus にも相手にされてないのか?
• すでにして夕方か． 自宅に篭城していても仕事まるでススまないので， 1650 外に出る． 行き先は最寄りの百万都市． 多摩川むこうの暴力犯罪都市， 川崎である．
• なぜか日曜日も使える京急定期券を使って 京急川崎へ． 駅のすぐ横にあるヨドバシカメラにもぐり込む． いつもはハードウェア置き場は素通りするんだが (新型計算機とは縁がウスい気がするので) …… 今日はちょっと Mac など触ってみる． おお， これが MacOS X (10.1) か． なんかインターフェイスの見てくれはちょっと変わったな．
• うー， bash はどこ? 標準ではシェルはつかないのかしらん． なんかメニューの文字までアンチエイリアシングしててすごいね． しかし， そんなところに無駄に CPU パワー使ってるから， 600MHz の PowerPC 積んでるのに 動きが，こう，のそのそしてるんじゃないの? ともかくいろいろ GNU なソフトウェア入れないと Unix 的に使えないんだろうね．
• 書籍売り場に． なんかあまりかわりばえしてないような． 何も買わずに出て JR 川崎横の紀伊国屋に．
• やはりここは自宅から近い本屋の中では唯一「大書店」と 呼びうるところだな (といっても売り場の面積は 40m×30m ぐらいだけど)． 本がぎっしりとつまった本棚を見て歩くのは楽しい． 近ごろはこういうことできる機会が月に一度あるかないかなんだよね． よく立ち寄る 大森町商店街の TSUTAYA も TSUTAYA のわりには 書店機能に充実に努力してる， とは認めるんだが．
• 買おうか買うまいかさんざん迷ったすえ， 二冊買った． ひとつは前から買いたかった 「フォン・ノイマンの生涯」 (ノーマン=マクレイ, 朝日選書 610, 1900 円)． われわれ現代のモデル屋にも多大の影響を与えつづけてる 爆弾ぢょにーの評伝である． 多数の科学者の言葉が引用されてて楽しそう．
• もひとつは 「ずばりわかる統計分析 Q&A」 (鈴木義一郎, 森北出版, 2200 円)． 最初に手に取ったときには買うつもりはまったくなくて 「あれ，ギイチロ先生がまた何かみょーなモノ (いつものごとくちゃらい題名で) 書いたな」 とぱらぱら眺めるだけのつもりだったんだが …… たしかに最初のほうは 「I 章 Q3. ヒストグラムを描くときの留意点は?」 「II 章 Q4. 先にくじを引いたほうが当たりやすい?」 とよくある Q&A であるかのように見せかけておいて， 次第にまにあっくになってきて 「III 章 Q10. 最尤推定を得るための一般的な手順は?」 だの 「IV 章 Q11. 平均と分散がともに異なるモデルに対する 情報量基準は?」 だの 「V 章 Q12. 『分散分析法』の問題をモデル選択で解けば?」 だの …… どんどん文部科学省統数研ワールドに入っていって 面白そうなので買ってしまった．
• 書店の外にでるとすでに夜． ああ， こんな危なそうな街からは速く帰ろう． JR 川崎の東口にたつと当地の怪しさはひと目でわかる． なにしろ視界内にある看板はことごとく 金貸業のものばかり …… 2030 ごろ帰宅．
• 2202 地震． あいかわらずこの建物はよく揺れる …… えーと， 震源は東北か． なにー， 関東は震度 2 以下 ? もっと強かったような気がするんだが．
• 北大 hosho 沈黙． どうした二代目 (サーヴァー専用機)． 一ヶ月でダウンか? まぁ， 初代が闇ルータ専用機として動いてるんで， 慌てる必要はないんだけど．
• けっきょく仕事のススまぬ週末だった． うう．
• 今日の食卓
  • 朝 (1100): 米 0.7 合． タマネギ・ニンニク茎・エリンギの炒めもの．
  • 昼 (1500): 米 0.7 合． 朝と同じ．
  • 晩 (2140): 米 0.7 合． ブリの切り身 (60 円と安売りだった)・ ハクサイの雑炊．

2001 年 12 月 03 日 (月)

• 0700 起床． いつものごとく， 週末時差はあるけれど 土日にたくさん寝たので何とかなりそう状態． 今日は早寝すべきなんだろうか．
• 朝飯・弁当の準備． 朝飯． コーヒー． シャワー．
• 0740 自宅発． 晴れ． 特急に乗って 0750 京急平和島発． 普通に乗り換えて 0820 京急上大岡発． 0835 研究所着．
• どうも私は排気ガスを吸入しつつ歩いたり， 京急電車にゆられてるとアタマが働くようで …… 先週から考えてた「ニセ」アカマツの計算方法について 少しだけ発展した．

• 上のような二枚の図 (サイズの変化と年齢別のサイズ分布) を生成するようなモデルを考えていたわけだが …… 決められなかったのは， a → a+1 と年齢変化するときの茎 (あるいはシュート) の殺しかたであった． ちといんちきくさい定常性ごときものを仮定するのは仕方ないとして …… その上でどうすべきか? たぶん， このどちらかになると思う．
  1. サイズ分布を明示的に仮定しない → この場合は分布の下側を切って 分散が小さくなるようにする．
  2. 何かパラメトリックなサイズ分布 → この場合はサイズ依存な死亡率関数を データから特定する．
• このふたつだと， 1. のほうがラクではあるんだよね． 仮定の個数も (一見したところ) 少なくてすむし． ただしあまりにもごまかしが露骨なのだ． どうして植物を構成する部品がサイズ分布の記述統計量など 気にかけるだろうか? …… まぁ， そういうあたりで無理してるのがばれてしまう．
• では， 2. のほうはどうだろうか …… と考え直してみた． 齢 a における分布 f_{a}(x) と a+1 の f_{a+1}(x) をそれぞれ推定して， f_{a}(x) から f_{a+1}(x) に射影するような関数の推定を …… という方向に入り込んでしまっていた．
• これはスジが悪くて， むしろある齢におけるサイズ分布 f(x) が分かってるとしたときに， そのひとつ上の齢の集団のちらばりを見ながら サイズ依存死亡率 M(x | m) を推定する， としたほうがよいだろう． つまり f(x) だったものが

  f'(x | m) = f(x) (1 - M(x | m)) C(m)

  に変化する (m が推定すべきパラメーター)， というアイデアね． この C(m) は規格化のための量

  C(m) = 1 /∫(1 - M(y | m)) df(y)

  となる．
• しょうがないんで f(x) は何か簡単な確率分布として 齢 a のデータから求めておけば， あとは齢 a+1 のデータからパラメーター m を決めることができる． というのも， 尤度方程式が

  L(m) = Π f'(x_i | m)

  となって， あとはいつもどーりに推定できる (x_i が観測されたサイズ)．
• さて， そうすると f(x) はどういう分布だろうな． 対数正規分布， かな． しかしあまり奇麗にあてはまらないような ……
• お， 今朝も北大のサーヴァー hosho は不調か． ひょっとしてあれってカーネルのヴァージョンが ダメなやつだったかな? ともあれ， またまたかとー先生だのみな状況ですな． 先生は早起きなヒトでないので， しばらくこのままだろう．
• さて …… そもそもサイズを何にとるかだな． 昔の葉っぱは見えないので， また茎だけ考えるか (いやはや)． そうするとこいつは長さと基部直径が測定されてる． これらから導出される量としては体積， それから重量の憶測値．
• サイズは直径， とするか． 長さは最初の一年がすぎたら一定になってしまうし．
• 午前中はいろいろと関数型を検討していて終った．
• 昼飯の弁当食ってると甲山さんからメイル． かとー先生はまだ見えてない． なるほど． 昨晩， 院生部屋の階全体で短時間の停電． そうか二代目 hosho に無停電装置つけてなかったなぁ． おお， 浦口さんからもメイルが． ええ， 再起動がうまくいかないから電話しろ?? そんなこと言われたって， 音声によるリモートサポートは苦手なのに …… 時間稼ぎのメイルをやりとりしてると， よーやくかとー先生がオフィスに現れたそうである． 助かった． 1255 hosho 復旧． めでたしめでたし． 落ちたのは昨晩の 2250 ごろか．
• なんでも， 昨晩， 研究室内の極低温状態に生命の危機を感じた院生たちが， ついに耐えかねて部屋中の電熱線に 限界を超えた大電力を通電したために 札幌市北区一円が暗闇に閉ざされたとか (初代 hosho は無停電装置によってこの危機を回避した)． しばらく前から 北大建物内部はすでにプロパンガスも気化しない寒さで ガスストーヴは使えないし， 外聞ばかり気にする大学当局の指導によってダルマストーヴも 禁じられてしまったゆえのやむえぬ緊急非難だったのだ． 地球温暖化をいまや遅しと待望する 北日本の学舎ならではのできごとである．
• 午前中からくだんの推定方法を簡単な数式に帰着できないか 検討している．
  • f(x) = (対数正規分布)
  • M(x | m) = exp(-m x)
  ってのが簡単だと思うんだけど， f(x) の中で log(x) が出て来るから簡単ではないんだよね．
• じゃあ， f(x) が Weibull 分布ってのはどうだ …… これもちょっとややこしい． えーと， a x exp( -a x / 2) は Rayleigh 分布というのか． しかしこれはゼロから「立ち上がってる」 分布だしなぁ．
• うーむ， 今回も mlfitting で強引に解いてしまうか? もうちょっと安易な方法がないかどうかを調べてみよう．
• どうも簡単にはなりそうにないな． やはり数値的にやるしかないのかな? mlfitting を改造して対応すべきか． それとも R でプログラム組んでみるか? どっちにしても面倒だな ……
• R ノートみながら R を少しさわってみて， 今回はこれは使ったほうがよいのかどうか迷う． 尤度関数にわけのわからん定積分

  ∫(1 - M(y | m)) df(y)

  が入ってるんだけど， これは R の integrate() なる関数で数値的に計算できる． しかしながら， この関数の傾きも計算しないといけないんだよね． 数値微分は自分で定義するか?
• げ． JAMSTEC は腐れ firewall 交換のためだけに 三日間もネットを止めるのか．
• 計算問題 …… 推定すべきパラメーターは 1 個だけだから， この問題専用の最尤推定プログラム書くか? たとえばまたまた Perl とか? パラメーターがもひとつ増えたら終りだけどな． いやいや， CPAN に Math::MatrixReal なんてのもあるから逆行列計算だって簡単にできるぞ． 数値微分なんてのはてきとーに書いて …… ああ， もう何が何だかわからなくなってきた． 誰か助けてー
• よくわからぬままに Perl で推定プログラム書いてみることにする． なんか正気ではないねえ．
• 書きはじめて気づいたのだけど， この推定手法はちょっと変だ． 上で定常みたいな仮定がごにょごにょと書いてるあたりなんだけど …… よくないなぁ． 実験処理する前・後のサイズ分布を区別してない． 処理の影響うけてるのは最後の 1 年分だけだった． ああ， 対照区の個体たちに関しては， この推定のやりかたで問題ないのに．
• いったん撤退． 1755 研究所発． 普通に乗って 1810 京急杉田発． 特急に乗り換えて 1820 京急上大岡発． 1900 帰宅．
• 晩飯食ってから 「うー，計算プログラムとか問い合わせメイルとか書かなくては」 とでれでれ考えていたら， Linux の Emacs 上で動くメイラー Mew が不調になったため， この世界の全てに絶望しひどくすさみきったあげくに テロ予告まで口走るようになられた 某氏から Macintosh Eudra メイル． 某大某闇ネット内にごそごそともぐり込んで作業してると， 今度は北大からメイル． 修論生たちのすさみ対策として， お茶部屋に吉田戦車本を配架したとの浦口さんからのぎょーむ連絡． この時期における すさみケアの重要性をよく認識しておられる． やがてかわうそやつとむ君のように振る舞いはじめるであろう 修論生たちの姿を想像して しばし愉しむ．
• 結局， いつものごとく夜は仕事すすまず． よくわかってない点に関して 小林さんにお尋ねするメイルを書き． いまから 明日の飯の準備して寝る．
• 今日の食卓
  • 朝 (0715): 米 0.6 合． ハクサイ・タマネギ・シイタケの炒めもの．
  • 昼 (1220): 弁当． 米 0.8 合． 朝と同じ．
  • 晩 (1930): 米 0.6 合． ダイコン・ ハクサイ・タマネギ・シイタケの雑炊． ダイコン一本 30 円だったので帰り道 (旧東海道商店街) で買った． 一説によると青物市場があるので 大田区は野菜が安い， とか．

2001 年 12 月 04 日 (火)

• 0700 起床． なんか眠い．
• 朝飯・弁当の準備． 朝飯． コーヒー． シャワー．
• 0740 自宅発． 雨． 特急に乗って 0750 京急平和島発． 普通に乗り換えて 0820 京急上大岡発． 0835 研究所着．
• 昨日の計算プログラムのつづきをちょっと． 1000 から衛星データ利用講習会にでかける． 独房群内でこういうふうに囚人が集まるのは珍しい． 講師は 財団法人リモート・センシング技術センター から派遣されてきた人たち． このあまり聞いたことないセンターというのは どうも NASDA つながりのお役所系研究機関のようで ……
• 午前中はりもせん概要というところで． 歴史とか基本概念， 基本的な測定方法 データ構造などなど． りもせんは全然勉強したことないんだけど， 聞きかじったりした知識の間がつながってなかなかよい． 1230 終了． 独房区画にもどって昼飯を食う．
• 午後も 1530 ごろまで講習． 今度は「衛星データ，こういうふうに使ってみました」 みたいな実例集． NDVI (標準化植生指標) だとか合成開口レーダー (SAR) とか 今まで何となく知ってただけの概念， すこし具体的にわかるようになった． とくに SAR の高精度データは良い …… けど今のところあまり自分の研究に関係ないなぁ． これにかぎらず全体に発想的に親近感もつけど．
  • りもせんは面白そう． ああいうパターンを鳥瞰するのが好きなんで． データに依存したモデリングも良い．
  • りもせんは恐ろしい． りもせんから何か言おうとするときには， そのデータを解読するモデルに強く依存してることに 注意しないといけない．
  りもせんデータにはおよそありとあらゆる種類の 「誤差」が混入する． まぁ，毎木データなどよりはその「誤差」が 系統的に分類されているようには見える． だからといって， データ処理フィルターによって 全てを除去できるわけではないんだよね．
• さて， 独房区画にもどっていつものごとく …… と思ったけど， とりあえず雑用に着手してみる．
• 来年 3 月に仙台・東北大学で開催される 生態学会大会 に申しんでみる (よーやくにして生態学会大会もオンラインで参加登録できるようになった． 御慶)．
• もともと参加するつもりなかった． また独房群の成果発表との日程の兼ね合いがわからないし， なによりあまり楽しい結果が手もとにないから． 「ぎょーむ日誌」の読者ならばよくご存知のとーり， ここ 1 年間ぐらいの私のやった研究ってどれもまだ 現在苦闘中というかんぢなんだよね．
  • 小川開空度モデリング : 新ライブラリに対応させたりして マシな推定結果を出さなくては
  • 「ニセ」アカマツ : 現在ぢたばたしてるあれ
  • ぱそー熱帯林成長解析 : パラメーター推定だけはできたけど， さて?
  • Abies PipeTree : もっとシラビソらしい樹型にしたい
  …… というところか? あと小さな推定問題がみっつよっつぐらい．
• しかし， 企画シンポジウム 「生態学におけるデータマイニング−労して得たデータは最大限に活かす」 というので発表しないか， というオファーうけたのである． 大会案内みたときは 「誰だ，『データマイニング』なんてちゃらちゃらした題名考えたのは」 って思ってたんだけど， なんとなんと私にお誘いのメイル下さったのは 生態学会の硬派・粕谷さんなのであった (もうひとりの主催者は統数研の島谷さん，このヒトも硬派)．
• 私はお返事さしあげて， 大量データ処理・解析・モデリングといったところで， 上記のようなまだ出口の見えない暗いハナシしかありませんよ， と申し上げたのだけど， 硬派の粕谷さん曰く 「きびしい現実を知らせることも必要かと」 …… 私は軟派なんだけどなぁ， と思いつつも硬派には勝てぬので引き受けてしまったのであった． で， もぐりで不法参加してやるかと計画を変更したのに， またまた先手を打たれて 12/5 までに申し込むように釘をさすメイル． うう．
• さらにこういうのに参加するとなると， 事務のヒトにも事前に連絡しなければならない．
• 小川本校正の願わくば最終版であってほしい校正刷りに関するメイルを Springer 東京事務所に送る．
• さーて今日はさっさと帰宅しようと思ったら， またしても 1000 円 Ethernet カード不調の由来の 独房区画内闇ネットの通信途絶． こんなのリブートすればすぐに直るさと， reboot コマンドうったのがウンのつきで， それから復旧に 2 時間を要した． 先日に自宅 ADSL 闇ルーターがやられたのとまったく同じ症状で， apt-get 拾い食い lilo 呪われ boot 失敗， である． 修理のしかたは前回と同じなので省略． ばてた．
• さっさと帰れば良いのに， サーヴァー室の隣の小ボス共有部屋 (ふだん独房群にいない生態系領域の小ボス三人衆 ―― 甲山さん・才野さん・及川さん用ということになってる部屋) で生態系領域その他の人たちが何か余りものの缶ビール飲んで 盛りあがってるので (こういうことは極めて珍しい …… 私がしるかぎり今回が初めて)， ふだんはまったく情報のやりとりのない 隣接独房区画の囚人たちどうしの雑談の環に加えてもらう． といっても， 音声を用いたコミュニケイション能力が 以前にもまして退化しているので， 皆が早口にしゃべりあう内容をウシが草を喰むごとく 脳内でくちゃくちゃと咀嚼したり反芻してるあいまに 話は先へ先へと展開していく． 私は茶をすすりつつ話題を理解するのにせいいっぱいなのであった ……
• 2200 研究所発． 普通に乗って 2223 京急杉田発． この時間は運行本数が激減． 特急に乗り換えて 2230 京急上大岡発． 2310 帰宅．
• ばてた．
• 今日の食卓
  • 朝 (0710): 米 0.6 合． ハクサイ・タマネギ・エノキダケの炒めもの．
  • 昼 (1250): 弁当． 米 0.8 合． 朝と同じ．
  • 晩 (2330): 米 0.6 合． 朝の残りで雑炊．

2001 年 12 月 05 日 (水)

• 0855 起床． こりゃー， どうしようもなくちこくだな． もはやぢたばたしてもしょうがない．
• 朝飯・弁当の準備．
• 0910 自宅発． 晴れ． 特急に乗って 0924 京急平和島発． 普通に乗り換えて 0950 京急上大岡発． 1005 研究所着．
• うう， さっさと仕事すすめるべきなんだが …… 雑談メイル書いたり， 昨日修理した BookPC の Linux 環境整備したり．
• Canna の user 辞書を移植する場合には
  • ファイルの文字コードに気をつける．
  • mkdic コマンドを使って 変更を反映させる (? 自信ナシ)
• 昼飯の弁当食ってから受け付けのおねーさんの監視領域を迂回する くだんのルートを通って脱柵． 郵便局で生態学会大会の参加費 5500 円を支払う． 今日までに払わぬとこれが 6000 円になってしまう． 歩いて 5 分ほどのところに郵便局がある． 処理がのろくて 10 分ほど待たされる． しかしながら天気のよい昼間に脱柵するのは気分よいものだ．
• しかし午後も仕事ススまぬ． しょうがないので， あちこちにぎょーむ妨害メイルを送信する． 自分だけとどこおってるのもナンなので． しかし誰からも返信来ない． ああ．
• ということで， 推定プログラム書きでもやるか， と作業してると因果応報で メイルが諸方から戻ってくる．
• さて …… 実生 (というのは種子から芽を出したばかりの状態の植物) の生残は何で決まるでしょう．
  • 「自然」な死亡 (定数)
  • 季節性
  • 発芽してからの日数，サイズ
  • 口よりちいさいものは 何であれかじり倒さずにはいられない ネズミどもの混み具合あばれ具合
• ところで， 何の関係もないんだけど， 世の中の生態学者って， せっかくの調査データをすぐに「区分け」したり， あれもこれも「割り算」しちゃったり， StatView で直線ひっぱってみたり， ぢうかいきとかやって「ゆーいだっ!」 って言ってみたりするんですよ．
• で， そのような 風潮に対抗すべくひそかに結成された 最尤推定秘密戦隊の作戦通信あれこれ． しかしあまりにも不揃いな複数標本集団の比較って …… 控え目にいっても危ないかも． 確率変数ジェネレイター とかでチェックすべきなんだろうなあ．
• あるいは， 昨日からとーや師匠からメイルやりとりによる void 本批評を通して「よいプログラミング入門書とは何だろう?」 と考えてみたり， とか．
• いかん． 今日一日の観測から， 起床時刻が遅いとアタマが「休日モード」になるらしい， という推定結果が得られてしまった． 1740 研究所発． 普通に乗って 1800 京急杉田発． 快特に乗り換えて 1810 京急上大岡発． 普通に乗り換えて 1830 京急川崎発． 1900 帰宅．
• うん， やはり休日モードだな．
• 今日の食卓
  • 朝 (1015): 独房区画内で持参のミカンを食べた．
  • 昼 (1210): 弁当． 米 0.9 合． タマネギ・エノキダケの炒めもの．
  • 晩 (1950): 米 0.9 合． ダイコン・ニンジン・イワシの味噌汁． なんかですね， 「生食その他用」と札のつけられた 新鮮そうなでかいイワシが三匹 180 円だったので ついつい買ってしまった． しばらくはこれを楽しめそう．

2001 年 12 月 06 日 (木)

• 0700 起床． 眠い．
• 朝飯・弁当の準備． 朝飯． コーヒー． シャワー．
• 0750 自宅発． 雨． 特急に乗って 0801 京急平和島発． 普通に乗り換えて 0830 京急上大岡発． 0845 研究所着．
• 昨日の「ぎょーむ日誌」に描出した ふつーの生態学者のふつーの生態に関して一読者より補足情報いただく．

  あえて付け加えるならば「どこで区分する」「どういう割り算を発 明する」「どんな線をひく」「どんな重回帰式を捻出する」……か が、「センス」と呼ばれる世界なのです。センス。

  …… おお，せんす． 同氏の指導教官はあまりにもこの種の「せんす」ばかりを強調するので， それに耐えかねた学生の中には 「ああ，自分には生態学の『せんす』がない!」 と絶望しつつ天を仰いだりする人もいるとか． まぁ， 我々はこんなせんすのいらない解析方法でものんびりと考えていきましょう．
• 「ニセ」アカマツを個体群的モデル化する推定問題に取り組んでるんだけど …… 最初の年のサイズ分布を何かパラメトリックな分布に 帰着させるのはまずい， ということに気づいた． と言うのも成長モデルを決めちゃってるので …… たとえば， 1 年目に対数正規分布をこじつけることができたとしても， 茎たちはみなさん勝手に成長してしまうから翌年には 必ず対数正規分布 (1 年目データから推定されたパラメトリックなる分布) からずれるんだよね．
• これの解決策として考えられるのは ……
  • 最初の年の推定サイズ分布として パラメトリックな分布を使わない．
  • サイズ分布は常に何らかのパラメトリック分布なのだ， という狂信にもとづいて， サイズ分布・成長サブモデル・死亡サブモデルを 全部同時に推定する．
  さーて， どっちがラクかな?
• いろいろと試行錯誤してるんだけど …… どちらも難しい． やはり「止まっているもの」を見てあたかもそれが「動いてる」 かのように思って計算するのは …… 心眼が必要ですなぁ． どうしたもんだろ．
• 気分転換に某秘密戦隊 (私は参謀かしらん?) の解析作戦に関するメイル． やはり「動き」の観測データがあるとモデリングは かなり容易だ． いくつか途中で見えていないところはあるけれど， そのへんは場合わけして和をとるとかで すらすらと尤度方程式を構築できる．
• 本業は進まぬまま午前終了． 昼飯． 弁当食ってるとアタマ内部の情報処理構造が変化したのか， 先ほどの 「茎たちはみなさん勝手に成長して …… ずれるんだよね」 問題を安直に片づける策を思いついた． これは死亡確率がサイズ (ここでは茎の基部直径としている) の関数として推定しようとするから難しくなるんだ． では， どうすればよいか? 「サイズの変化」(つまり成長速度) の関数とすればよいのである． いまのところ， 一番簡単に「齡に比例」とかしてるんで (下の図は 12/03 の「ぎょーむ日誌」から， 左の図のタテ軸と右の図のヨコ軸は対数目盛)．

これもまた詐術の一種なんだけど， (もともと使おうと思っていた) サイズ依存な死亡様式だって根拠ふりーだし …… やれやれ．
• さて， これは良いとして， 問題は関数型と推定方式． 上の図のデータを見てるうちにようやく気づいたんだけど， このままパラメーター推定すると， 値がすごくヘンなところに収束するな． たとえば成長速度 g の茎の死亡確率を exp(-m g) などと決めちゃうと， m の最尤推定値はかなーりでかくなる．
• またまた敵前大回頭． 「動き」は見えないけど 「動き」を制約する条件は決められるのではないか? このデータセットでは成り立っていないあの教科書的な架空概念 ―― パイプモデルだ． このいんちきくさい保存則もどきを組みこんで悪用すれば 御都合主義な計算結果が得られるような気がしてきた． 下の図 (11/26 の「ぎょーむ日誌」から) ながめると， 私の狙っているごまかしトリックに気づくかもしれない (邪拳ゆえに種明しはここまで)．

• どうすればいいだろうか． たとえば …… (新しく形成されつつある) 枝の先端ではぱいぴーじゃないんだけど， 根もとに近づくほど教条的になってくる， というような …… (これに似たアイデアはもともと 牧さん から教えていただいた，と記憶している)．
• …… もう 1645 か． いろいろ考えてみたんだけど， 未知パラメーター 1 個モデルで なんとかなりそうな気がしてきた． 問題はこの値をデータから推定できるかどうか， できるならどうしたらいいか． うーん， なんとかデータから値を一意に特定したいな． いろいろな場合について調べるのが面倒だから．
• う， 電話． 小川本校正がまだ続くのか …… で， ファクシミリみるとたしかにまだ間違いが残存． あのー …… どうして腐れ M$-Word なんぞで強制的に入稿させておいて， 数式にこんなに間違いがでるわけ? これって誰かが手で書き写してるわけじゃない． だったら LaTeX で入稿しても同じことぢゃん． いまさら文句言ってもしょうがないので， メイル返信で片づける．
• パラメーター推定のやりかたわからん． データからは推定できないもの， と仮定して現在の手続きの案を書いてみるか． 肥大成長は以前と同じとして， まずは子供茎の生成と分配．
  1. 親世代の茎を mother， その子供の茎を daughter とする．
  2. 子供の入る余地 Sm = a Σ mother.area を計算， a は個体ごとに推定された値．
  3. 条件 Sm > Σ daughter.area が成立するかぎりは， 子供プールから daughter をランダムに選び続ける．
  4. それぞれの mother において mother.vacant_area = a * mother.area， と設定．
  5. 子供は親を選ぶ． ある mother を選ぶ確率は f(mother, daughter) /Σ f(mother, daughter)， 関数 f(mother, daughter) = exp(-(mother.vacant_area - daughter.area)) ただし mother.vacant_area > daughter.area のとき (そうでない場合は確率ゼロ)．
  6. 子供に選ばれた親は mother.vacant_area -= daughter.area． ひとつもどって子供茎がすべてなくなるまで これを繰り返す．
  子供が親を選ぶなんで逆じゃん， と思うかもしれないけど， 親子関係のデータないんでこうするしかないのである． えーい， 問答無用 …… さて， 殺すほうはどうするか．
  1. 一番若い世代を除いて， すべての年齢コホートを 若い順に以下のように点検する．
  2. daughter をもたない mother は死亡．
  3. あるmother で daughter が死ぬ事象が生起する確率は 1 - exp(-r * g(mother)) で「パイプモデルからの逸脱」 g(mother) = (Σ daughter.area - mother.area)^2 が高いと子供が死にやすい． 時定数 r が推定できない (へぼい)． 小さい順に daughter を殺す (これもへぼい)．
  こんなところか．
• 値を特定できないパラメーター r については， シミュレイション結果を見て範囲を限定するしかないのか? 「20 年生のアカマツの非同化部の乾重は xx Kg ぐらいだから」 というふうに．
• プログラムはススまなかったけど， 少しだけ展望がひらけた． 1800 研究所発． 普通に乗って 1810 京急杉田発． 快特に乗り換えて 1820 京急上大岡発． 普通に乗り換えて 1840 京急川崎発． 1900 帰宅．
• いかん， 晩飯食ったら寝てしまった． いんちきでっちあげばて， か．
• 今日の食卓
  • 朝 (0710): 米 0.6 合． 昨晩の味噌汁の残り．
  • 昼 (1220): 弁当． 米 0.8 合． キャベツ・マイタケの炒めもの．
  • 晩 (1920): 米 0.6 合． 朝昼の残り．

2001 年 12 月 07 日 (金)

• 0740 起床． う， 少し起床が遅い．
• 朝飯・弁当の準備． 朝飯． コーヒー．
• 8000 自宅発． 晴れ． あ， 定期券切れてる． そして新しい定期券買う金がない． うう， 平和島から杉田まで 350 円の出費． 特急に乗って 0812 京急平和島発． 普通に乗り換えて 0840 京急上大岡発． 0855 研究所着．
• ちとメイル書きなど．
• さて， 昨日の午後に考えついたパイプ制約な個体群動態モデル的 「ニセ」アカマツの挙動の詳細を検討する． 以前のものと共通性はそれなりにあるんだが ……
• 簡単なメモを作ってから， (すでにかなり減量した) シミュレイションコードを さらにりすとら． あー， どんどん削られていく．
• 破壊活動だけで午前終了．
• いつまでもでれでれしてるわけにもいかんので， 弁当食ってから新しい手続きの「ニセ」アカマツを 作り直してみる．
• うーむ， やはり問題は親子接続だな． 昨日考えた方式では少なからぬ計算が必要になる． O(N²) だ． これはイヤだなぁ． もっと簡単な分配サブモデルを考えだせないかな?
• 怪しげな複合確率分布のパラメーターを統計学的に推定する 式をごりごりと書いていって …… ついにキレました． 親子関係やめ， だ． そもそも 実験個体たちが解体された時点で シュートとシュートがどうつながってるかという情報は ことごとく失われたのに， それを無理矢理に再構成しようとするから 何かと不自然になるんだ． そんなの計算できるもんか． 変だ変だは工夫が変だ．
• えーと …… 昨日でっちあげた …… 宗教ぱいぷもでるを悪用する術策なら シュート⇔シュートの階層的ネットワーク無くても 重さ計算できて発散も免れるはず． 仮定の中でも特にいんちきくさいものは ……
  • 「ぱいぷもでる的」なカタチに収束させる 時定数の値が未知．
  • 個々の茎の死亡確率はどう与えるか? まったくランダムにするか?
  後者については 「全体にどれぐらい死にやすいか」 というのは何か「ぱいぴー形状からの逸脱」 を表す量でふらつき具合を定義するとして (こういうふうにしないといけない)， ひとつひとつの部品の死にやすさが決められない， ってことで． そりゃー常識的には「二度のび」でできたような 貧弱なやつから消えて行くんだろうけど …… ハードディスクを逆さにふってもそんなデータは 何も落ちてこないのである． そもそも茎の死亡などという 確率論的事象は観測されていないのだから． ということで， らんだむ．
• とうとう 樹木個体内部には齡構造しかないところまで単純化されてしまった． 撤退につぐ撤退． まさにいんぱーるだねえ．
• いままでここまで落さなかったのは， 指数関数的なバクハツを押さえこむ方法が無かったからなんだけど …… さて， 毒をもって毒を制する今回の策はうまくいくのか． そしてその嘘くささはどの程度ごまかせるのか． しかし， このモデルいよいよつまらなくなってきたなぁ．
• さらにりすとら続行． ケガれ Perl の $number = @{$self->{"BirthYear-Cohort"}->{$year}} とゆーような書き方がイヤになったので， 少しでもこういうコードを減ずるべく RedpineStemCohort というクラスを新しく定義してみる． 果してマシになるのかね．
• う． また査読原稿がまわってきた． 怪しげ統計学的手法モノですか． やれやれ． どうしてぱらぱらとながめただけで見つかるような 誤用を残したまま原稿にしちゃうんだろうか． 投稿する前に誰かに相談すりゃあいいのに．
• 「ニセ」アカマツ， ずいぶんとスリムになったコードで起動して OTC データ読みこんで あちこちふらふらして 終了するところまで完成． 動態部分はまだできてない． つまり中身は無くてカラだけ．
• 今日はここまで …… か． 1820 研究所発． 普通に乗って 1830 京急杉田発． 特急に乗り換えて 1840 京急上大岡発． 1930 帰宅．
• やはり飯くったら眠りこんでしまった．
• 今日の食卓
  • 朝 (0745): 米 0.6 合． キャベツ・ニンジン・シイタケの炒めもの．
  • 昼 (1215): 弁当． 米 0.8 合． 朝と同じ．
  • 晩 (2010): 米 0.6 合． 朝と同じ． 味噌汁の残り．

2001 年 12 月 08 日 (土)

• 0930 起床． 土曜日にしては早め …… なんだけど， この日は一日中ぼーっとしてました． いやはや．
• そんなにばてばてというかんぢでもないんだけどなぁ． うーむ?
• ホントに何も仕事が進まずに一日終了．
• 今日の食卓
  • 朝 (1030): 米 0.7 合． キャベツ・ニンニク茎・シイタケの炒めもの．
  • 昼 (1330): 米 0.7 合． 朝と同じ．
  • 晩 (2030): 米 0.7 合． キャベツ・ニンジンその他の味噌汁．

2001 年 12 月 09 日 (日)

• 1030 起床． うう．
• 1400 ごろまでネット上でだらだらと時間浪費． これでまた一日終るのも嫌なので， 仕事の準備段階として雑談メイルなど書いてみる． おお， 少しは手とアタマを使ってるかんぢがする．
• が， 結局この日も仕事が何も進まず．
• こういう週末ひきこもり廃人症候群， あるいは平日でも昼間はともかく夜には仕事できない， という現象の原因は …… 単純に考えて体力低下ではないかな． 月曜日から金曜日まで独房内で気違いじみたことを考え続ける， 見破られない嘘を工夫する， 次に自分の作った虚構に 「必ず弱点があるはずだ」 と偏執的に探し回る …… という作業でばてるようになってしまったんじゃないのかな．
• ということで， モデル屋こそ体力勝負だ， という暫定的な説明にたどりついたのでありました． さて， どうしたもんかな．
• 今日の食卓
  • 朝 (1100): 米 0.7 合． キャベツ・ニンジンその他の味噌汁．
  • 昼 (1500): 米 0.7 合． 朝と同じ．
  • 晩 (2030): 米 0.7 合． キャベツ・ニンジン・タマネギ・ニンニク茎・シイタケの 炒めもの．

2001 年 12 月 10 日 (月)

• 0700 起床．
• 朝飯・弁当の準備． 朝飯． コーヒー． シャワー．
• 0740 自宅発． 晴れ． 平和島⇔杉田の定期券買ってしまう． ひと月ぶん 12970 円． 特急に乗って 0751 京急平和島発． 普通に乗り換えて 0820 京急上大岡発． 0835 研究所着．
• 内部が齡構造以外だけになってしまった 「ニセ」アカマツの作り直しのつづき． 今までのプログラムの「カラ」だけ利用して， 中身を書き換えている． ずいぶんと単純化されてしまって， 緊張感なくコードが書けてしまうんだが …… 気合がぬけすぎてるのか， 計算初期化の段階で関数呼び出し順の間違いに起因する ヘンなバグがとれぬまま午前中終了．
• 1350 よーやくにして動態部以外のバグはとれた． かなりすっきりしたけど． えーと， あとは， 齡コホートごとの断面積に応じて増えたり死んだりする， という怪しい部分だな．
• 1550 動態部分できる． 「割算は間違いのもと」 にもかかわらずバイオマス増大を左右するのは (子供茎の断面積合計) / (親茎の断面積合計) という宗教的な値の非線形関数として与えられる死亡確率である．
• 計算させてみると， やはりこんな値を使ったむくいとして かなりパラメーターの値にふりまわされるな． このあたりのサジ加減は 「アカマツの非同化部 (木材部分) の乾燥重量は (たとえば) 20 年間でどれぐらい増加するか?」 を見て決めるべきだろう． まぁ， 小林さんが多忙状態を脱したらお尋ねしてみるか． 手元のアカマツ資料みたら何かでるかもしれないし．
• それ以前に片付けねばならぬ問題として …… データ構造をいくらか工夫しなければならない． 重量が 10 倍に増えるあいだに 茎の本数は 1000 倍以上に増えやがるからなぁ …… 解決策はある． この樹木モデルが個体内部にもつのは齡コホートだけなので (つまり鎖つき鋼鉄球のごとく邪魔だった あの樹状構造はすでに無い)， 単にコピーの数を記録すればよいのである．
• えーと， それから死亡確率の与え方も考えなおさないとダメだろうな． そう簡単にコホートが絶滅してもらっては困るんで． 各部品完全独立はよろしくない． さてどうしたもんかな．
• 1720 データ構造の改善終了． いままで樹木部品の複製数が 2-3 万になったあたりで メモリー使いきってしまって忌まわしい paging 発生， 事実上計算ストップしていた． ここでコピー数カウンターという新しい裏ワザ使うと …… おおお， サイズが発散的に増大してもほとんど資源消費ナシ． よしよし． しかし計算速度に関しては (なにしろ Perl なんで) 100-200 万個ぐらいで次第に苦しくなってくるな． 各コピー独立に死亡チェックしてるせいか． じっさいのアカマツの部品数はいくつぐらいのもんなんだろう．
• 確率論的死亡に関する改良はまだだけど帰宅することに． 1755 研究所発． 普通に乗って 1805 京急杉田発． 快特に乗り換えて 1810 京急上大岡発． 普通に乗り換えて 1830 京急川崎発． 1900 帰宅．
• 死亡モデルを決定論的にしてみようか …… おもしろくないけど． 小さい順に殺していけば コホート絶滅問題と計算速度問題 (こちらはどうでもいいんだが) のふたつを同時に解決できる． と思いつつ， 晩飯食ったら早々に寝てしまった．
• 夜中におきて上の改善案を再検討してみる． ほかに策がないなぁ． えーと， ここを決定論的にしてしまうと …… 実験データに見られるぱいぷ逸脱のばらつきをどう説明するか， だ． 死亡ではなく増殖サブモデルを確率論的にする? 各個体ごとにパラメーター異なるポアソン乱数ひくとか．
• 今日の食卓
  • 朝 (0710): 米 0.6 合． キャベツ・ニンジン・タマネギ・ニンニク茎・シイタケの 炒めもの．
  • 昼 (1220): 弁当． 米 0.8 合． 朝と同じ．
  • 晩 (1930): 米 0.7 合． 朝と同じ．