ぎょーむ日誌 2004-04-27

2004 年 04 月 27 日 (火)

• 0830 起床． 朝飯． コーヒー． 0920 自宅発． 曇． 0930 研究室着．
• まーたまた釧路大会雑用． きりなし感あるんだけど， 1040 きりあげる． いつまでもこんなことやってられん． とはいえ， いろいろなメイルがぽつぽつくるわけだが．
• 苫小牧直径成長モデリング． R の optim() を使った最尤推定やろーとしてるわけだが …… とうとう， というべきか R の不可解計算コストを無視できない問題を発見してしまった． コマンドラインなどから optim() を直接よべばまあまあの速度で計算するのに， ある関数内で optim() を使うと計算進捗がえらく遅くなってしまう， というものだ． この計算速度低下の原因は関数間で生じてしまった 大量データコピーである可能性が高い． しかしながら， 現時点では対策はおろかどこで大量コピーが生じているのかもわからない． ふーむ ……
• 1320-1350 北大構内走． 曇天． 昼飯．
• 午前中に発覚した計算のろのろ問題にとりくむ． いろいろぢたばたしてみたんだが …… たとえば， new.env() わざなどは， この場合は有用ではない． 今回の計算ではそもそもデータは .GlobalEnv に入ってるからだ．
• いろいろと試行錯誤． どういう場合に速くなり， どういう状況では遅くなるのか …… で， よーやくにしてわかった． data.frame からある条件をみたす行をとりだす． これは print() などするとあたかも vector であるかのように見える． しかしながらこれはいぜんとして data.frame なのである． で， R 内部の機構はわからないんだけど， これを関数間でやりとりするとコストの高いコピーが発生して， 計算が遅くなる． これが原因だった．
• 対策は …… いんちきな方法を考案した． つまり data.frame をやりとりするのが問題であるなら， 「解毒」 すればよろしかろー， ということで sapply() にほうりこんで vector 化してしまった． あまり抜本的ではない．
• で， 計算は 5-6 倍速くなったわけだが， それでもなお遅い． ひとつ収束させるのに 2-3 秒かかる． すると， ひとつの気象値セットの最尤推定値を得るのに 1 分以上かかる， ということで． 気象値セットが数千個あるってことは ……
• ともかくこれを A801 の dell 機 (Pentium4 2.4GHz) にもっていて数百とーりの場合について計算させてみる． さーて， どうなることやら． 明朝までに終るかな．
• なぜかしら東北大の河田さんからややこしー統計学質問が． しかも苫小牧直径成長モデリングで使ってる 負の二項分布に関するもの． glm.nb() の control オプションで glm.control(trace = 3) などと指定すると theta の推定値が変化していく様子がわかる． で， このデータの場合は収束しない， と．
• ひとくぎりついたんで 2050 研究室発． 2110 帰宅． 体重 73.4kg． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 北大構内走 1320-1350． ストレッチング．
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 3 × 3 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0850): 米麦 0.8 合． コマツナ．
  • 昼 (1400): 弁当． 研究室お茶部屋． 米麦 0.8 合． コマツナ．
  • 晩 (2230): 米麦 0.8 合． チンゲンサイ・ピーマン・ホタテの炒めもの．