ぎょーむ日誌 2004-11-(11-20)
2004 年 11 月 11 日 (木)
-
0540 起床．
5 時間ぐらい寝た．
朝飯．
コーヒー．
0640 自宅発．
曇．
0650 研究室着．
-
輪読会準備のつづき．
風邪ぎみモードはかなり離脱．
-
1210 よーやく準備できた．
14 部複写．
昼飯．
-
1300 より Life-history evolution in plants
輪読会．
今日は第 2 章 Modelling and Measuring Plant Life Histories
で，
行列まにあな内容である．
しかも 30 ペイジもある．
これをいっきに終らせないといけない．
-
しかしながらですよ，
参加していた大学院生のほとんどが
「行列モデルって何?」
な状態であった．
こんにちの生態学分野の大学院生はそんなの知らないのである．
さらに，
だ．
行列の固有値の意味とかもぜんぜん知られていないわけで
……
このあたり，
必ずしも知らないのが今どきの理系なひとたちなのである．
いや，
昔からそうだったのかな．
-
ということで，
1500 ごろまでは，
おそらく今年国内で行なわれたもっとも丁寧なる
「生態学で使う行列モデル」
の解説．
本文とはほとんど無関係．
というのも，
この第 2 章ってのはひたすらひたすら偏執的に
λ
がどうなるかって計算ばかりしてるわけで，
「この『入』ってどういう意味ですか」
では内容がまるでわからないからだ．
-
いったん休憩して 1630 ごろまで，
第 2 章をななめよみ
……
「行列モデルって何かの役にたつの」
と考えてる院生あいてに解説してみてわかったんだけど，
こんにちではここまで極度に抽象化されたモデルは
「考えの起点」
としては重要だけど，
ハナシを最後までひっぱっていくチカラはない．
固有値だってよく考えるとそれほどありがたい数量ではない．
無理に使おうとすると，
この第 2 章後半のごとくやぶれかぶれになる．
ひとことでいえば，
面倒な時代になった．
-
ところでこの第 2 章，
とにかく 30 ペイジであれもこれも紹介しよう，
というココロ意気はうかがえるのだが
……
いろいろとアヤしい内容も含んでいる．
最初の図は例題としてはヘンで，
固有値の計算も私のみるところほぼでたらめ．
また，
「平均弾力性と要素の変動係数」
なる変てこなグラフが示されていて，
そこに「負の相関」を見いだしてしまった著者は
「解釈」と称していいかげんなこじつけを開陳している．
じつはこれは典型的というほかない
「x vs 1/x の人造相関」
な図で統計学的にも生物学的にもなんの意味もない
「相関」
なのである．
-
1630 すぎ終了．
ばてばてばて．
-
井田君あいての Perl こんさる業．
データ集計に関するもの．
ついでに同じ問題を R でも解いてみる．
やはり R のほうが遅い
……
が，
おそらくもう少し速くする書きかたが存在するようにも思える．
sapply()
とか
apply
系関数をヘタに使うと遅くなるような気がする．
-
かなりへろへろな状態で
1920 研究室発．
1930 帰宅．
体重 73.2kg．
晩飯．
-
いきなり寝てしまったけど，
2-3 時間で目がさめる．
なんというか，
みょーに汗びっしょり．
-
[今日の運動]
-
[今日の食卓]
- 朝 (0550):
米麦 0.7 合．
キャベツ・ブナシメジ・豆腐のシチュー．
- 昼 (1240):
研究室お茶部屋．
米麦 0.7 合．
キャベツ・ブナシメジ・豆腐のシチュー．
- 晩 (2030):
米麦 0.7 合．
キャベツ・ブナシメジ・豆腐のシチュー．
2004 年 11 月 12 日 (金)
-
0740 起床．
朝飯．
コーヒー．
0900 自宅発．
曇．
0910 研究室着．
-
うーむ，
まだぼけぎみだな
……
-
間瀬さんの BCI モデルの原稿に取り組みはじめる．
ようやくにして．
-
森君のシウリザクラ計算下請けの検討．
しかし，
この父親候補をひとつに限定してしまってる
推定計算でいいのかどうか?
確率論的モデルからすると，
かなりダメっぽいような気がするな．
つーか，
CERVUS
はどうして「推定用の」パラメーターあれこれを最適化してくれんわけ?
計算に時間かかるためか?
-
苫小牧直径成長モデル，
rain:time = 0.05
設定に関して 64 時間かかって計算終了．
計算報告を自動作成．
Wiki にアップロードなど．
-
今日は弁当がないんで帰宅して昼飯．
往き帰りにふらふら歩いてると，
アタマが林冠動態モデルで活性化されてるせいか，
なンかまた別のモデルを思いつく．
なかなか面白い問題だなぁ．
-
空間統計勉強してると，
低温研の Davis さんがなぜか雑談しにきた．
ゲーテが
ワイマール公国
のスパイ (?) だったというような奇妙な内容の．
-
苫小牧直径成長モデル，
「ねんのため計算」
しりーづ開始．
さて，
どれだけ時間かかることやら．
-
間瀬論文の解読ぢりぢり
……
ふーむ，
これは毎年毎年ことなる平衡状態ふらふらしてると
考えているな．
香取さんの森林イジングモデルにかなり近い．
であるなら，
さらにまた何か別のモルコフチェインモンテカルロ (MCMC)
法な森林動態モデルを作れる余地はあるかも
……
いや，
ぎぶすな定常状態みたいなのを使う以上は，
あまり便利づかいはできないのかしらん?
-
2020 研究室発．
2030 帰宅．
晩飯．
-
[今日の運動]
-
腹筋運動 30 ×
3 回．
腕立ふせ 5 ×
3 回．
-
[今日の食卓]
- 朝 (0840):
米麦 0.7 合．
キャベツ・ブナシメジ・豆腐のシチュー．
- 昼 (1320):
自宅で蕎麦．
- 晩 (2150):
米麦 0.8 合．
ネギ・シラタキの電磁波蒸し．
2004 年 11 月 13 日 (土)
-
0930 起床．
よく寝た．
体調はほぼ回復．
朝飯．
コーヒー．
怠業．
買い物．
-
昼飯くってから
1240 自宅発．
曇．
1350 研究室着．
-
また空間統計学勉強．
Journal of the Royal Statistical Society
掲載の論文はすげー古いやつもネット上から入手できて，
たいへんありがたい．
-
いろいろとやらねばならぬことを放りだして，
空間な統計学の勉強にかまけてしまう．
いろいろな文献を読んでるうちに，
とゆーか正確には，
いろいろな文献にあらわれる数式たちの意味を考えつづけてるうちに，
それらが相互につながってきたよーな
……
-
ニセ尤度法 (pseudo-likelihood method;
擬似尤度 quasi-likelihood とは別モノ)
は名前のとーりニセなんだけど，
意外と悪くない．
そして，
これを改良してみせるのが MCMC 法なわけだが
……
-
生態学的な空間点過程 (spatial point process)
と Gibbs 分布から生成されるパターンの，
「何か意味ありげな」
対応づけがよくわからん．
これが物理現象とかだったら
(考えてみると私が理解してんのは ising model だけなンだが)
よくわかるんだが
……
つまり問題に思えてしまうのは，
森林は磁石ではない，
というあたりだ．
-
Ising model のあなろじーで理解しようとするから，
私にはわけわからなくなってんだろうな．
Bayes モデルのややこしい積分を
MCMC 法で置き換えているだけだ，
と単純にとらえなおすことができればいいんだろうけど．
-
このあたり
香取モデル提案時からの悩みでもある．
そして間瀬モデルは香取モデルをさらに一般化したものであるかのよーに
見えてきた．
だとするとですよ，
「反転」 event じたいの空間集中性なんかはすでに
両モデルに取りこまれているよーな気も
……
-
ともあれ，
純物理学的というべき香取モデルだけではよくわからなかった部分が，
ここに間瀬モデルという統計モデリングからのアプローチを得ることで，
次第にこのあたりの「説明モデル」みたいなものが見えてきたよーな気がする．
いまさらながら，
だけど．
-
というようなことで半日おわってしまった．
ばてたので撤退．
2030 研究室発．
2040 帰宅．
晩飯．
-
[今日の運動]
-
腹筋運動 30 ×
3 回．
腕立ふせ 5 ×
3 回．
-
[今日の食卓]
- 朝 (1000):
米麦 0.7 合．
ネギ・マイタケ・シラタキ・卵の電磁波蒸し．
- 昼 (1220):
蕎麦．
- 晩 (2200):
米麦 1.0 合．
ネギ・マイタケ・シラタキ・卵の電磁波蒸し．
ダイコンのキムチの素づけ．
2004 年 11 月 14 日 (日)
-
0830 起床．
朝飯．
コーヒー．
-
怠業．
またまた空間モデル問題をぼーっと考える．
アタマの中でいくつかの森林の林冠地図がゆっくりと
「明滅」
するようになってきた．
自分では Gibbs 過程なルールにしたがわせてるつもり．
うーむ．
Bayes なモデルの Bayes 推定ってこーゆーことなのかしらん
……?
-
とりあえずの結論．
香取モデルも間瀬モデルも「反転」事象それじたいは見ていない．
すべての「マーク遷移」も対称なわけで
……
ああ，
香取モデルには非対称版も含まれていたかもしれんけど
……
いづれにせよ林冠地図は一枚ですんでしまう世界だ．
これって考えるまでもないことなんだけど，
私はここ 2-3 日かけてようやく納得できた．
-
ということで，
地図二枚を必要とするような
「反転」
に焦点あてたモデリングはまだ誰も着手していない．
生態学なモデルであるならば，
こちらでないと翻訳が難しいだろう．
そして計算の手順としては私が 7-8 年前に考えた
「直列モデル」
にかなり近い
……
しかしながら，
あれそのままでは間違いだった
(尤度方程式が正当化できん)，
ということも今回の勉強で理解できたような気がする．
MCMC 法による改善が必要とされている．
-
というふうに，
アタマの中が少し整理できたように思えたので，
1130 自宅発の北大構内走．
晴．
しかし，
もうすぐ積雪で走れなくなりそう．
1210 帰宅．
体重 73.0kg．
走るとアタマの中がさらに整理されるよーな気がする．
一種の
simulated annealing
か?
-
昼飯など食ってから
1450 自宅発．
晴．
1500 研究室着．
-
北大ネットの SMTP のろわれぎみ．
確率論的に動作したりしなかったり．
ホントにまぬけだねえ．
-
いつまでも空間統計学の楽しい世界にひたってるわけにもいかないので，
とりあえずメイル返信などあちこちに出してみる．
なるほど，
3-4 日のあいだに 5-6 通はきちんと返事を書くべきメイルが来ているもんだな．
-
高田さんからメイルいただく
……
そーだっ，
昨日は釧路大会の慰労会 (タダ飯が食える)
だったか．
空間統計学勉強に没頭してて忘れておりました．
-
滞納メイル返信，
だいたい問題なく書けたんだけど，
苫小牧ボスからのご質問は回答が難しく，
すたっくしてしまった
……
うーむ．
-
うーむ，
でいったん撤退．
1930 研究室発．
2000 帰宅．
晩飯．
-
晩飯後も苫小牧回答でなやむ．
-
[今日の運動]
-
北大構内走 1130-1210．
ストレッチング．
-
腹筋運動 30 ×
3 回．
腕立ふせ 5 ×
3 回．
-
[今日の食卓]
- 朝 (0910):
米麦 0.8 合．
ダイコンのキムチの素づけ．
- 昼 (1305):
米麦 0.7 合．
ネギ・豆腐・卵の炒めもの．
ダイコンのキムチの素づけ．
- 晩 (2130):
米麦 0.7 合．
ネギ・豆腐・卵の炒めもの．
ハクサイ・ニンジン・ブナシメジのシチュー．
2004 年 11 月 15 日 (月)
-
0840 起床．
朝飯．
コーヒー．
1010 自宅発．
晴．
1010 研究室着．
-
また間瀬さんの論文原稿にとりくむ．
結果の見方でナゾだったところを解明する．
ecdf()
をこんなふうに使うとは
……
といった楽しいけど難解なパズルをクリアしていく．
-
午前中ついやして，
結果については完璧に理解できた．
-
さーて，
さっさとコメントを
……
と思ったら 1220 ごろ，
苫小牧直径成長モデルの「ねんのため」計算のひとつが終了
……
えーい，
こちらのほうが今まで得られた結果より格段にいいじゃないか．
ということで，
とりあえず結果をアップロードして，
苫小牧ボスにご注進メイル．
しょうがないので，
この「周辺」の計算をやらざるを得ない．
とりあえず，
てきとーなところを走らせる．
-
まーた，
北大ネットのメイル関係が呪われてしまってるよーで．
原因のひとつは，
学内に多数の spam 発信源をかかえこんでいるせいだろう．
たぶん．
-
そして，
私自身もいぜんとして風邪ぎみのよーな気がする．
ずいぶんとマシにはなったが，
完全復旧という気がしない．
免疫力が低下してんのか?
-
自由集会は採択されたよーで．
はい．
大阪大会でも「この自由集会は却下」の決断ができなくて，
けっきょく 25 集会ぜんぶが通ったそうだ．
次の計算生態学な集会は，
粕谷さんの「やりましょう」で始まった
「デ−タ解析で出会う統計的問題 -- 検定かモデル選択か」
でございます．
面白そうだけど，
ちと
むずかしそーな気も
……
-
1345 北大構内走．
走ってたらいきなり雨ふってきた．
1415 もどる．
昼飯．
-
苫小牧ボスからいろいろとご指摘いただき，
奏上すべき内容にまた呻吟する．
-
とはいえ，
こういう (的確なる) ご指摘⇔呻吟がなければ，
苫小牧直径成長モデルなんてとっくに破綻していたはずだ
……
これは正真正銘の第一級のちょー難問ですよ．
生態学的にも統計学的にも．
とうてい独力ではここまで解けん．
-
今年 4 度めの修理工場おくりになってた，
ThinkPad X31 が帰ってきたので北大生協にとりにいく．
液晶ディスプレイ交換，
ですか．
保証期限はあと二ヶ月できれるんだよねえ．
ともあれ
rsync
で一瞬にして
ThinkPad 240Z
(忠良なる予備機; Celeron 0.5 GHz)
と同期をとる．
作業場を X31 に移す．
-
メイル書きと勉強ばかりで午後は終わってしまって，
1850 研究室発．
1910 帰宅．
体重 73.0kg．
晩飯．
-
晩飯後も苫小牧なメイル書き．
書いてると，
たしかにマシな策はいろいろと出る．
しかしながら，
メイルばかり書いてないで，
解説文とか書かないといけないんだが．
嗚呼，
そして来週は統計学授業だ．
-
わっ，
真夜中に返信いただいてしまった
……
-
[今日の運動]
-
北大構内走 1345-1415．
ストレッチング．
-
腹筋運動 30 ×
3 回．
腕立ふせ 5 ×
3 回．
-
[今日の食卓]
- 朝 (0850):
米麦 0.7 合．
ダイコンのキムチの素づけ．
- 昼 (1430):
研究室お茶部屋．
ハクサイ・ニンジン・ブナシメジのシチュー．
- 晩 (2030):
米麦 0.7 合．
ハクサイ・ニンジン・ブナシメジのシチュー．
2004 年 11 月 16 日 (火)
-
0830 起床．
朝飯．
コーヒー．
0920 自宅発．
雪．
いよいよ本格的に寒くなってきたかな．
0930 研究室着．
-
苫小牧直径成長モデル，
昨日午後からやらせてる計算は
rain:time = 0.03
なんだけど，
最良モデルの AIC は 2047 あたりか?
rain:time = 0.01
はやはり傑出しているな．
-
とりあえず，
この計算は中断．
昨日メイルやりとりで検討した
モデル選択のやりかた改良に着手してみる．
-
ついでに Nelder-Mead 法な
optim()
やめてみて，
数値微分な
nlm()
も試みてみるが
……
こういう難しい推定問題では
nlm()
はあまり良くないような気がする．
ということで，
今後も
Nelder-Mead 法な optim()
使うことに．
-
さて，
いま検討しているモデル選択方式の改善策は，
以前から考えている
「気象値をみて事前選抜，高速化」
とかなり近いことに気づいた．
こういうふうに整理してみるとわかる．
原則
-
気象値
ps.prev と mb6 は必ず含まれる
-
交互作用項
x:y は
x と y
がすでに選択されている場合のみ採用を検討する
手順 (ある気象値セットに関して)
-
まず
const + ps.prev + mb6
モデルを評価する．これが今までの
「最良な
const + ps.prev + mb6
モデル」より良くなければ，この気象値セットに
ついては検討をやめる．
-
const + ps.prev + mb6 + dbh.log
と
const + ps.prev + mb6 + dbh.log + dbh.log.sq
を評価して，これらのうち良いモデルが
1. のモデルより良ければそれを採用する．
良くなければ 1. のモデルを採用して，
この気象値セットについては検討をやめる．
-
交互作用項
dbh.log:ps.prev と
dbh.log:mb6
のそれぞれを 2. に加えたモデルを評価する．
これらのうち良いほうが 2. より良ければ，
それを採用する．
ふたつの交互作用項が同時に入ったモデルは検討しない．
-
といったふうにやってみます，
と苫小牧ボスに連絡してから改造に着手．
1210 ごろ改造終了．
試運転してみてバグをとる．
-
1240 ごろから本格的に推定計算再開．
とりあえず
rain:time = 0.07
で
……
うーむ，
速いっ!
少なく見ても 10 倍
は高速化された．
-
それでありながら，
推定結果はまったく妥当にみえる
……
まあ，
こういう高速化が可能になったのは
「樹木の成長はどうきまっているか」
だけでなく
「何を重点的に推定すべきか」
が明確になったので，
それをうまく利用しているわけだ．
今までの計算はいわば「何もかも重要」方式，
といえる．
-
まあ，
私の場合，
樹木たちのふるまいがよくわかってきた，
とゆーより，
モデルの中における樹木データの挙動が
だいたいアタマの中で予想できるようになった，
というべきなんだろうが．
-
しかし 10 倍 (あるいはそれ以上)
の高速化が実現したところで，
けっきょくはひとケタの改善なのである．
というのも 70 時間近くかかっていた計算が，
7 時間になった，
というだけのことで．
いや，
10 倍でもたいへんありがたいんだけど，
高速化によって調べられる範囲はそれほど拡がったわけではない，
ということで．
-
まずはイタヤカエデ計算進捗中．
全体の 1/3 が片づいたところで 25 分ちょいか．
まあ，
やはり 15 倍ぐらいの高速化か?
全樹種の計算に必要な時間は 4-5 時間ぐらいかな．
-
げ，
また北大内のメイル配送が遅延している．
1 時間ちょい，
かな．
-
計算方式議論メイルを書いていると，
イタヤカエデの計算結果が出た
(イタヤカエデに関しては最終的に 18 倍ぐらいの高速化)．
予想どーり，
以前の時間のかかる探索方式で
最良気象値セットが今回も最良気象値セットとして選択された．
つまり，
上でやってるように
const + ps.prev + mb6
なモデルだけで気象値を選抜してもそれほど問題なさそう，
ということだよな．
-
一区切りついたので昼飯．
今日は弁当がないので北大生協に調達に出る．
外は，
吹雪．
もどって昼飯．
-
1500 より
講座セミナー，
本日は M2 の堀端君で，
林床草本を痛めつけて見物しましょう，
という虐待もの．
データ構造みて
glm()
使うのはいいんだが
(いよいよ普及してきましたなぁ)，
意味不明な
offset()
項とかの使いまくりはよせ
……
おかげで解析は全滅．
どうやら
林床植物師匠たる小菅せんせーの厳しい指導もあったようで，
生物学的な内容に関しては完璧なる隠匿に成功している．
修論だいじょうぶなのかね．
-
1240 ごろに始まった高速化計算は 4 時間で
6 樹種終了 (ウダイカンバは気象依存性が推定できない，
と判定されたので削除した)．
まあ，
15 倍速ぐらいかな．
-
で，
気象値選抜とかよさそうではある．
尤度的にもそれほど悪くなっていない
(少々悪くなるのは不可避)．
ただし，
この段階的モデル選択のせいで，
やや単調なみかけの結果ばかりに
……
まあ，
今までが複雑すぎたんだけどね．
-
苫小牧ボスからのご指示で，
このモデル選択をもう少し複雑にするよう
関数を書き換える
……
これって意味あるかなぁ，
ということで option 指定で挙動を変えるように作っておく．
まあ，
とりあえずはひととーり計算させてみるか，
ということで同じ設定で再計算．
-
1900 研究室発．
まだ雪．
1910 帰宅．
体重 73.0kg．
晩飯．
-
またメイル書きなど．
今日は苫小牧問題で一日が終わった．
計算十倍速はなかなかの進歩だ．
しかし計算だけですまされないところが世の中のツラいところだ．
なんとなく，
すけじゅーりんぐ破綻の予感があるのですが
……
-
[今日の運動]
-
腹筋運動 30 ×
3 回．
腕立ふせ 5 ×
3 回．
-
[今日の食卓]
- 朝 (0850):
米麦 0.7 合．
ハクサイ・ニンジン・ブナシメジのシチュー．
- 昼 (1450):
研究室お茶部屋．
北大生協サンドイッチ．
- 晩 (2000):
米麦 0.9 合．
ダイコンのキムチの素づけ．
2004 年 11 月 17 日 (水)
-
0740 起床．
朝飯．
コーヒー．
0900 自宅発．
雨．
0910 研究室着．
-
苫小牧直径モデル，
また計算結果えられたわけだが
……
気象値セットのよしあしを判別するときに，
-
const + ps.prev + mb6
を一般化線形混合モデルで評価する
-
const + ps.prev
と
const + mb6
と
const + ps.prev + mb6
を一般化線形混合モデルで評価する
という方式あるわけで，
今回は 2. でやってみた．
すると 1. と全樹種ともまったく同じ結果が得られた．
だったらどっちでもいいぢゃん，
となりそうなんだけど計算時間に関しては無視できん差がある．
1. だと 4 時間でけりがつくんだけど，
2. だと 7.5 時間かかるんだよねえ．
ということで，
1. にしましょうと進言メイル
……
農学部の通信状況も復旧したようで，
苫小牧ボスからとりあえずそれでよろしいと裁可いただく．
-
えー，
高速化したとはいえ，
気象値 1458 セットごとにやはり 4 時間は要するわけで
……
とりあえず計算を走らせておいて，
間瀬さんにさっさと連絡せねばならん．
まずは関連文献の複写を郵便で送り出す．
-
1300-1340 北大構内走．
曇天．
昼飯．
-
BCI なイジングモデルで MCMC 法による近似的な最尤推定する
論文原稿のコメント書いてると，
苫小牧直径モデルの計算が終った．
今回は 4 時間 50 分か．
ともあれ，
アップロード．
新しいモデル選択方式にして，
いよいよ結果が予想しやすい，
とゆーか．
-
さっさと出すべきだったコメントをまとめて，
とりあえずの送信．
お茶部屋に行くと，
平尾君が MCMC な質問してきたので，
MCMC 議論．
家系図の推定とかはわかりやすいんだけどねぇ．
-
メイルだしたあとも，
空間統計 & ぎぶすな推定問題の勉強にはまりこんでしまう．
-
客観的にはうだうだと何も進捗せぬまま撤退．
1910 研究室発．
1920 帰宅．
体重 73.8kg．
なンかいきなり増量してるんでは．
晩飯．
-
いかん．
怠業してる場合ではないのに怠業モードにおちこむ．
-
と思ったら，
いきなり勉強モードに励起されたり．
というか，
むしろ夜中の勉強こそ，
すけじゅーる破綻の最悪の元凶というべきなんだが．
-
時刻はすでに 2630．
-
[今日の運動]
-
北大構内走 1300-1340．
ストレッチング．
-
腹筋運動 30 ×
3 回．
腕立ふせ 5 ×
3 回．
-
[今日の食卓]
- 朝 (0820):
米麦 0.7 合．
ニラ・マイタケ・豆腐・卵の炒めもの．
- 昼 (1400):
研究室お茶部屋．
米麦 0.9 合．
ニラ・マイタケ・豆腐・卵の炒めもの．
- 晩 (2050):
米麦 1.0 合．
ハクサイ・ニンジン・ネギ・カツオブシの味噌汁．
ダイコンのキムチの素づけ．
2004 年 11 月 18 日 (木)
-
0910 起床．
うう．
朝飯．
コーヒー．
1010 自宅発．
晴．
生協書籍部で輪読会の本，
Life-history evolution in plants
12 冊を受け取る．
北大生協は支払にふつーのクレジットカード使える．
Amazon で注文してたら一冊 7200 円だったところを，
為替レイトの変動のせいか，
6100 円ですんだ．
1040 研究室着．
-
小菅せんせーの新しい隠匿戦術にまんまとやられてしまった
……
今日から輪読会
(発表者・小菅)
は 1000 開始に変更されていたんだ．
いやはや．
終了後に，
長年にわたって隠されつづけてきた隠匿情報一個を解明する．
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午後から真夜中にかけて苫小牧直径モデル，
推定計算プログラムのすごーくたいへんなりすとら
……
アタマがへんになりそう．
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ふーむ，
単純な全探索にくらべるとぢつに 360 倍
の高速化を実現．
しかしながら，
やはりこのモデル選択方式だとさすがに無理あるのか，
推定計算結果のほうはいまいちかも．
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2650 へろへろと研究室発．
2705 帰宅．
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0920):
米麦 0.7 合．
ハクサイ・ニンジン・ネギ・カツオブシの味噌汁．
- 昼 :
食ってない．
- 晩 (1930):
研究室お茶部屋．
米麦 0.8 合．
ハクサイ・ニンジン・ネギ・カツオブシの味噌汁．
2004 年 11 月 19 日 (金)
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0930 起床．
朝飯．
コーヒー．
1050 自宅発．
晴．
1100 研究室着．
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苫小牧直径成長モデルの推定計算，
もうちょい改良ができないかの検討の続き
……
で完全に一日が終わってしまった．
それ自体は別に悪くはないんだけど，
ここしばらくへろへろぎみなのに
難しい問題解決にいどむのはけっこうキツいのである．
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最初にやったのは，
代謝気象値を選抜するときに
樹木サイズあり・なし両方のモデルでの評価も考慮する，
というもの．
これは時間がかかるわりには結果はへぼへぼだった．
つまり，
驚くべきことに，
個々のサイズは集団全体にとってはそれほど重要な情報ではない，
ということのよーで．
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という言いかたがヘンであるなら，
あちこちイヤらしく交絡しまくる生態学的データであっても，
さすがにサイズと気象変量は独立でした，
というだけのことかも．
独立性は有り難いことですなぁ．
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次の策
……
のために，
どの気象値でも評価できるような汎用関数を準備せねばならぬ．
これが面倒面倒なもので．
推定結果オブジェクト
(と言っても単なる
list()
にすぎないところが問題なのだが)
のふるまいをすっきり書けん．
たぶん，
これって本来はおぶぢぇくと指向 in
R
を導入せんといかん局面ではなかろーか．
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で，
すっきり書けんのですっきりしないバグとかが残存していたり．
おぶぢぇくとのコピーに際してコピーすべき内容とそうでないものの
峻別がくりちかるなのである
……
といらいらさせられるデバグを切りぬける．
このあたりきちがいじみている．
バグの存在をかぎつける感覚，
存在証明の技法といったあたり．
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とは言うものの，
プログラムのバグとりに関して，
うまくやっていると思ったことは一度もない．
まだまだ工夫が必要だ．
特に R プログラミングはバグとりが難しいと
思える場合がよくある．
たとえばクラス変換だとか，
トレイスをどうやったらいいかよくわからんとか
……
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と書いて R で
?trace
とへるぷを呼びだすと出てきた．
あるぢゃん，
trace
……
ふーむ．
RjpWiki
にも
関数のデバッグ
なる項目はある．
いまいちぴんとこないけど，
いろいろ試してみるほかあるまい．
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どうもケガれ言語 Perl の
use Carp;
ごとき「やかましい警告」を期待してるのかもしれんなぁ．
だとすると邪道っぽいような気がする．
正道的には例外処理か?
r-help exception handling
と検索してみると，
これまた無いわけではない，
というような．
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ともあれ，
バグはとれて気象値選抜の汎用関数はできた．
計算させてみると，
代謝気象値・光合成気象値どちらを先に選抜させても
それほどあてはまりに関しては変わりがないような．
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結局のところ，
降水量残存影響をあらわすパラメーター，
こいつの range を限定してしまうがごとき，
にせべいず推定な操作がどうしても必要なようで
(これはなぜそうなってしまうのか定量的に示せるだろう)．
それっぽい領域は以前からわかっている．
ということで，
結局はここを中心にみることに
……
といったメイルやりとり．
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過去数日間の騒乱をもたらした問題に解決のスジみちはつきつつある
……
めでたしめでたし，
ということで本日もへろへろと撤退．
1930 研究室発．
1950 帰宅．
体重 73.2kg．
晩飯．
-
お．
推定計算結果の consistency にキビしい苫小牧ボスより
ご指摘メイル．
ふーむ
……
そのあたりの首尾一貫性の追及は，
むしろ今まで放置されてきた気象フィルター探索の
高解像度化でしょう，
という方針で調べてみる．
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安直探索法のおかげで，
気象値の可能な組み合わせ数が
1458 セット → 12288 セットに増えても計算時間は
10 分 → 30 分となるだけ．
ぢつに安直だ．
安直すぎる．
危険だ．
それはともかく，
このあたりは予想どーりと言いますか，
やはり高解像度化によってイタヤカエデとオオモミジは
「ほぼ同じ」
気象フィルター使ってよいとわかった．
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[今日の運動]
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腹筋運動 30 ×
3 回．
腕立ふせ 5 ×
3 回．
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[今日の食卓]
- 朝 (1020):
リンゴ．
食欲なし．
- 昼 (1430):
研究室お茶部屋．
誰かが炊いた飯 0.8 合．
北大生協で買ったレトルトパウチドカレー
81 円．
- 晩 (2030):
米麦 0.8 合．
ハクサイ・ニンジン・ネギ・カツオブシの味噌汁．
ダイコンのキムチの素づけ．
2004 年 11 月 20 日 (土)
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0900 起床．
朝飯．
コーヒー．
-
怠業．
といっても昨日のぎょーむ日誌かいてたわけだが．
1220 自宅発
……
しようとして
「気象フィルター推定の制約は成長量変動の類似性で制約される」
というようなアイデアにとらわれふりーづ．
ふりーづ解除されてから
曇．
1250 研究室着．
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昨晩から始めた「高解像度」な気象フィルター探索計算のつづき．
さすがに今回は，
矛盾なく進捗してるよーな
……
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計算まち時間にメイルやりとりなど．
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光合成気象値を先に選抜させる方式の次は，
代謝気象値をまず確定する方式で
……
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とやってるうちに，
1740 来客．
香川大の小林さんと低温研の加藤さん．
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母子里ダケカンバデータの群落光合成モデリングの相談．
群落光合成量を憶測するためには
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三次元光分布
(これはじつに緻密な観測値セットがある)
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三次元葉面積分布
(ホントは葉面積なんぞではなく，
葉の空間分布がほしい)
-
明るさその他に依存する光合成曲線
が必要である．
1. と 3. は観測データからなんとかなりそうな．
問題は 2. である．
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地表からそう高くないところで測定された LAI
と呼ばれる数値はある．
しかしながら，
生態学に出現するこのテの略語にて表記される
指標なるものはおおむね何かインチキな値だろう，
といった思いこみから逃れることあたわぬ今日このごろである．
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さて，
私の脳内に居座わるかかる偏執はともかく
……
間接的な測定
と
ある単純化されたモデルの組み合わせによるものなので
実際の葉面積との対応はよくわからぬところだ．
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3 人で数時間議論して，
次のような近似方法でなんとかなるんでは，
ということに．
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リターのデータから，
その林分での総葉面積を推定する
-
「林冠の下限」
の高さを固定する
(可変
……
というかいろいろ試さざるを得ない)
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その下限より上の世界で，
三次元光分布から相対的な葉密度を憶測する
-
1. で推定した葉面積を，
3. の計算で憶測された葉密度に比例するように
各 voxel に分配する
2. は重要な仮定である．
で，
問題は 3. である．
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局所的な三次元光分布から，
どうやって局所葉密度を決めるのか
……?
まあ，
このあたり例によって
計算生態学的にやる
ほかあるまい．
まるこふ連鎖なモンテカルロ法についても勉強したばかりだしね．
というような結論で．
面白そうではあるけれど，
これまたなかなか計算たいへんそう．
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2120 研究室発．
地環研前の定食屋で晩飯．
東横イン北大前 1F で小林さんとアカマツ相談．
2400 帰宅．
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[今日の運動]
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[今日の食卓]
- 朝 (0920):
米麦 0.7 合．
ニラ卵炒飯．
- 昼 (1420):
研究室お茶部屋．
リンゴ．
一個 60 円．
産地が近いので安い．
- 晩 (2150):
地環研前定食屋
「天勝」
でカキフライ定食 670 円．
うーむ，
やはり揚げものは苦手だ，
と再確認．