愛知に戻ります

先日、会社から愛知に戻るよう内示を受けた。 こちらに転勤してきて4年、そろそろかな、と心構えをしていたつもりだったが、意外と動揺する自分を発見した。 自分は大学に入るまでの18年間を北陸の地方都市で過ごし、その後大学で大阪、大学院で京都、就職で愛知、転勤で東京、と約3年ごとに拠点を移してきた。 特定の土地に思い入れがあることに気づいたのは、京都の大学を卒業して愛知に就職した時だった。 就活をしていた当時は留学から帰ってきた直後ということもあり、日本食が食べられるのならどこでも、という感じだったのだが、就職してから思いの外京都を懐かしく感じることに気づいた。 そして帰任準備を始める今も、すでにこの地を離れがたい気持ちになっている。 毎日の生活はどこにいても大差ないはずなのに、何が違うのだろうか。 自分はその土地の何が好きだったんだろうか。 思いつく点を挙げてみる。 水辺であること。野生動物のようで認めたくないが、自分は川や湖の近くに住むとテンションが上がるらしい。京都は鴨川、東京は神田川や、愛知は堀川(伏見)がお気に入りだった。 公園があること。1. と関わるが、緑や事前を適度に感じる場所が必要。東京に来て驚いたのがこの点。これまで住んできたどの街より、公園が充実していた。 歩行者が多いこと。移動を目的とした人でなく、移動自体を楽しんでいる人が往来している場所が好き。観光地はもちろんだが、商店街に魅力を感じる。 公共交通機関とのアクセスが良いこと。自分は運転が苦手であり、近場からバスや電車に乗って、外をぼんやり眺めながら移動するのが好き。車での移動を前提とした愛知の暮らしはあまりしっくり来なかった。 友達がいること。関東にも関西にも、数は少ないが学生時代の友人がおり、折につけて会うことができる。残念ながら愛知には会社の知り合い以外に気軽に会える人がおらず、家族以外の人間関係が希薄である。 以上を一言でまとめると「賑わいのある街」になるだろうか。 自分は人見知りの部類であり、あまり親しくない知人と会う予定があると、気疲れしてしまう。 こうした気質から不足する他人との繋がりを、人が往来する街を歩くことで、都合よく実感しようとしているのかもしれない。 愛知に戻るのは少し残念だが、仕事の内容は楽しいし、勤務地を理由に会社を辞めることはない。 引っ越しにあたっては、上記の点がなるべく満たされるような場所を選びたい。

February 10, 2023

カメラを買った

買ってしまいました、E-M1 mark iii。 よかった点 AFが早い!令和の世に位相差AFを初体験して感動した。 動画が綺麗!クロップなし4Kは使いやすい。ホームビデオ目的だとlog撮影は面倒だし、30p 8bitで全然十分に感じる。 UIがサクサク!E-M5 mark iiは撮れた画像を消去するのにちょっと時間がかかっていたが、本機種では一瞬で消去できるのがストレスフリー。 いまいちだった点 流石にこっちに向かってくる子供をC-AFで連写してもピントが全部合う感じではなかった。この辺SonyやCanonはすごいんだろうなー。 画質はE-M5 mark iiと変化なし。いまだにFujiのフィルムシミュレーションについての解説記事とか読んじゃう。 ショット数を調べると50000回超えてた。キタムラの状態Aを信用して買ったので、ちょっとショックだった。外観は説明通り無傷なので致し方なしか。 懸案事項 以前は撮れた写真はプライベートな順に、iCloudの共有アルバム、Facebook、Tumblrにアップしてたが、最近は後者2つは使わなくなってしまった。 Facebookの代わりにインスタに上げたりもたまにしてるんだけど、正方形クロップにいまだに抵抗がある:調べたらアスペクト比は変えられるんですね。情弱の極み。 ブログ機能をこのサイトに移管したつもりだが、ストレージ容量に限りがあるため(1GB?)、写真は引き続きTumblrに上げていっても良い気もする 総じていい買い物をしたと思います。

December 29, 2022

カメラを買いたい!

学生時代はPentaxのK-30とK-S1を使っていた。 選んだ理由はシンプルにカタログスペック上のコスパが良いと感じたから。 実際使ってみると、旅行先で風景写真を撮るなどの用途には不満を感じなかった。 就職してから妻(当時の彼女)がOlympusのカメラを購入するのを横目に眺め、マイクロフォーサーズのコンパクトさとミラーレスカメラの充実した機能を羨ましく思うようになり、気づけば自分も同じマウントでE-M5 mark IIを購入していた。 レンズは12-40mm F2.8を使っていて、後から軽さと明るさを求めてPanasonicの25mm F1.4を買い足した。 子どもが生まれて、元気に歩き回るまで成長してから、E-M5 mark IIのAFに不満を感じるようになった。 2022現在、OlympusはOMDSに名前を変え、OM-1やOM-5など新しいカメラを手掛けていた。 そこまでお金に余裕があるわけではないが、これら同一メーカーの機種だけでなく、他のメーカーへの乗り換えも検討してみることにした。 なお、APS-Cとフルサイズでマウントを共用しているC, N, S社は、AF性能で比べると間違いなく筆頭候補だが、予算的に許容できるAPS-Cを買うと、将来フルサイズへのコンプが刺激されそうで怖いので、見送ることにした。 評価ポイントとして、E-M5での不満点を考慮し、下記を評価してみることにした。 AF: 動体(子ども)が合わない。コントラストAFであることに原因がある気がする。 絵作り: 大きな不満があるわけではないが、ちょっと飽きてきている。PanaやFujiの記憶色的な絵作りに興味がある。 操作性: 設定項目が分かりづらい。タッチパネルなども限定的にしか使えない。 運搬性: これは現状不満があるわけではないが、乗り換えの際にあまり重くなってほしくない。 動画: 以前旅行の際初めて外付けマイクで挑戦したが、Full HDの画質がスマホより悪かったのと、30分制限が不満だった。 以上の不満点が買い替えによってどこまで改善しそうか、独断と偏見で点をつけてみることにした。 機種 価格 AF 絵作り 操作性 運搬性 動画機能 総合 E-M5 mark iii 10 5 5 4 8 5 37 OM-5 6 6 5 4 8 7 36 E-M1 mark iii 8 8 5 7 7 6 41 OM-1 2 9 5 6 7 8 35 G99 9 4 7 8 6 7 41 G9 9 5 7 7 2 9 39 GH5m2 3 6 7 8 4 10 38 X-T5 1 6 10 4 6 10 37 X-S10 3 6 10 4 7 8 38 評価軸ごとにコメントすると、...

December 11, 2022

プロキシ環境でスクラッチからsingularityコンテナの作成

概要 現職場環境からアクセスできるスパコンで、gpuを使ったコードを実行しようとする時、singularity経由でないとcudaの設定周りで怒られることがある。 例えばjuliaのコードはコンテナを経由せずとも実行できたが、pythonでは怒られが発生してしまう。 このためやむを得ずコンテナに入門することになった。 docker hubやsingularity hubのコンテナを利用するのが手っ取り早いが、勉強のためにdockerのコンテナを一から作って、singularityのコンテナに変換してみることにした。 作業内容をここにメモしておく。 dockerのインストール 公式ページを参考にしたが、何かしらのエラーが出てしまった。ここ を参考にするとうまくいった。 プロキシ設定 dockerからプロキシが見えるように、以下を作成 $ sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d $ sudo vim /etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf 以下を記述 [Service] Environment="HTTP_PROXY=http://proxy_address:port" Environment="HTTPS_PROXY=http://proxy_address:port" Environment="NO_PROXY=localhost" dockerを再起動 $ sudo systemctl daemon-reload $ sudo systemctl restart docker コンテナが作成されたときにプロキシが設定されるよう、以下を作成 $ mkdir ~/.docker $ vim ~/.docker/config.json 以下を記述 { "proxies": { "default": { "httpProxy": "http://proxy_address:port", "httpsProxy": "http://proxy_address:port", "noProxy": "localhost" } } } pythonの実行環境を作成: ここ を参照 ディレクトリ構成は下記のようにする . ├── docker-compose.yml ├── Dockerfile ├── .env ├── requirements....

December 5, 2022

日本応用数理学会の年会で発表してきました

日本応用数理学会の年会で口頭発表してきました。 内容は、平均場ゲームの数値計算についてです。 平均場ゲームとは、非常に数の多い多体の最適制御問題を近似する偏微分方程式です。 平均場ゲームを数値計算したいのですが、以下の難しさがあります。 一つが、方程式が非線形であることです。 もう一つが、2本の連立方程式になっており、それぞれの変数が相互依存してしまっていることです。 これらの問題に対して Cole-Hopf変換と呼ばれる変換によって、方程式を線形化し、 Fictitous Playと呼ばれる反復計算によって、相互依存の問題を解消しました。 これらの変換を実施した系に対して、標準的な陽的差分スキームを提案し、提案スキームが平均場ゲームに対して収束性を持つことを証明しました。 提案スキームを1,2次元の制御問題に適用し、妥当な結果を与えることを確認しました。 発表資料をここに置いておきます。興味のある方はご覧ください。 今回はハイブリッド開催でしたが、オンラインで発表しました。 せっかくなので、一眼レフとマイクを使って発表を行ってみました。 少し凝った環境でオンライン学会発表してみた pic.twitter.com/02N2XwN97Y — inody (@inody_) September 8, 2022 完全に自己満足ですが、発表後「声が良かった」と好評いただき嬉しかったです。

September 9, 2022