Posts

概要 先日、2021年4月から始まった社会人博士取得の取り組みが一段落した。 3年で学位を取るという当初掲げた目標は達成したので、結果としては大変満足している。 忘れっぽい将来の自分のために、そして社会人博士に興味のあるどこかの誰かのために、今のうちに体験してみての所感をメモしておく。 なぜ社会人博士を選択したか 多くの人がストレートでの博士進学を躊躇する理由に、経済面の懸念があると思う。 自分もその一人で、当時障害持ちの親から仕送りを急かされていて、そうでなくとも自費での修士の生活にかなり苦労していたため、就職することにした。 修士までに得た知識を活かした仕事をしたく、また研究を生業にすることにはもともと興味があったため、企業の研究所に的を絞った。 いくつかの企業に応募し、最初に内定をいただいたところに入社することにした。 入社後、入学までの経緯 社会人博士を始められたのは、配属部署・上司・受け入れ先の先生のそれぞれに恵まれたおかげである。 配属部署では論文が成果として認められ、大学の研究室と変わらないフェーズの研究が可能だった。 特許化や受託開発を主業とする部署では、博士を目指すのにもう少し時間がかかると思う。 また、上司は配属当初から博士を目指すという私の要望を受け入れ、事あるごとに親身に相談に乗ってくれた。 入学先は巡り合わせで決まった。 社内で新プロジェクトが始まるにあたり、これまで関わりの少なかった数学系の研究室と組むことになり、上司を通して恐る恐る先生に進学可否を尋ねたところ、快諾していただいた（上司に感謝）。 このように運に恵まれた会社生活だが、入学が決まるまで入社から4年かかっている。 後述する私生活との兼ね合いもあるため、やはりストレートで進学できる人はした方が良いと思う。 また、企業研究所から博士号取得を目指す人は、博士進学が可能かどうか、会社の理解がどの程度あるのか、事前に中の人によく話を聞くべきだと思う。 入学後、最初の論文を通すまで 自分は工学の中でも理論よりの分野出身であり、研究室は数学の中でも応用よりの分野だが、使用される数学は難解に感じられた。 はじめ、学部後半向けの教科書から地道に読んで必要な知識をキャッチアップしようとしたが、読むペースが遅すぎて、3年で成果を出すのは難しいと感じた。 このため、途中から勉強は適度にし、とにかく論文を調査して自分にも手が出せる切り口がないか探る方針に切り替えた。 出会った論文を1時間読んでみて「まるで何をしているか理解できない」と感じる時は、一旦保留にして次に進んだ。 そうするうちに、自分にもなんとかエッセンスを理解できる論文の数が増えていった。 あるとき、ある論文と別の論文でそれぞれ提案されている手法を組み合わせれば、拡張が可能な気がした。 このアイデアを先生に相談したところ、Goサインをもらうことができた。 取り組んだテーマは、ある偏微分方程式に対する数値計算スキームの提案とその性能解析である。 計算スキームは既存の論文のアイデアの組み合わせであり、解析に難しい数学の概念は登場しない。 スキームの提案では解ける問題が工学問題として価値があることを強調し、解析においては細部にわたる慎重な式展開を心がけた（結果式番号は150を超えた）。 執筆中、先生には何度も助けを求め、社内の研究者にも助言いただいた。 無事提出できた時には安堵したが、初回の査読が返ってきた時の絶望は今でも鮮明に覚えている。 難解すぎて批判の内容が理解できなかったのだ。 査読対応中は2日に1度先生と打ち合わせし、一から十まで指導を受けながら、何としても期日までの再提出を目指した。 結果、2度目の査読でのマイナーリビジョンを経て、アクセプトを勝ち取ることができた。 博士論文の執筆まで 入学した研究科では、卒業要件に明確なアウトプットの基準が設けられておらず、慣例的に最低1本しっかりとした論文を通していればOKとされている（研究科によっては論文誌に3本以上採択などの条件があるため、慎重に確認すべきと思う）。 このため、1本目の論文の採択後は、より挑戦的な研究を実施することを意識した。 1つに、数学と工学の間にあるギャップを考え、必ずしも数学解析が伴わない形でも解決策を提案する研究を実施した。 この内容は自分の従来の専門分野の雑誌に投稿し、スムーズにアクセプトをいただくことができた。 もう1つに、より解くのが難しい方程式に対する計算スキームと数学解析を試みた。 結果は不完全なもので、一度投稿したがリジェクトだった。 その後内容を見直し、再投稿したが、現在査読中である。 発展的な話題として、機械学習を取り入れた計算手法も提案した。 機械学習の最先端のトピックはレッドオーシャンだが、少し古典的な道具を使うことで、学んだ数学解析を活かした理論結果を導出できた。 このテーマは現在論文化に向けて準備中である。 博士論文では、1本目の論文に加えて、上記の3つのテーマの内容を含めた。 内容に一貫性が欠ける懸念があったが、工学的な目標達成のための多様な手法を提案するという視点で構成した。 この取り組みが功を奏したといえ、発表後は先生方から好意的なコメントをいただけた。 研究を進める上で、指導していただいた先生と、共研に関わった社内メンバーには大変お世話になり、本当に感謝してもしきれない。 どのように生活したか 学位取得に向けた3年間、家庭・仕事・学業に折り合いをつけるために様々な方法を模索したが、結局うまくいかなかった。 特に初期は成果が出なかったため焦りが大きかったが、歯痒い思いをするたびに、優先順位は「1. 家庭、2. 仕事、3. 学業」だと自分に言い聞かせた。 プライベートでは、以前に都内に転勤が決まり、東海地方の妻とは別居婚で生活している状態だった。 これに加えて、入学前に妻の出産というライフイベントを経験し、子どもという大きな不確定要素を抱えたまま挑戦が始まった。 3年間の生活はおおよそ以下の通りだった： 1年目：妻の育休中、妻と子に都内に来てもらい3人で同居していた。自分は在宅と出社の半々で生活していた。 2年目：妻の育休終了後、妻と子は東海の実家に戻り、妻は仕事に復帰し、子は保育園に入園した。自分は都内と妻の実家を2週間ごとに行き来する生活を送った。 3年目：自分の転勤期間が終了後、東海に戻り妻の実家に同居させてもらった。自分は主に在宅勤務をしながら週一の頻度で出社し、月一の頻度で新幹線で通学した。 各年度での生活を振り返ると、1年目は、特に妻のメンタルケアが課題だった。 地元から離れて周りに友人がおらず、毎日の子どもとの生活に気が滅入るようだった。 このため、週末は妻に休んでもらい、リフレッシュしてもらうようにお願いした。 この間、自分は子どもを連れていろんな場所に出かけたおかげで、都内の公園や百貨店の屋上などに詳しくなれた。 家事について、平日の夕ご飯は妻に作ってもらい、それ以外は相談して決めていた。 自分が家にいる間は、オムツ交換・ミルク・お風呂・寝かしつけなどは率先してやるようにした。 食洗機・ロボット掃除機・ホットクック・Amazon Echo・Switch Botなど、時短の道具には惜しみなく投資した。 ...

概要 macでは修飾キーがcmdだけど、win, linuxにRDPした時はctrlであり、それぞれで押下するキーが異なるのがずっともどかしく思っていた。 また、macではkarabinerの設定で左cmdでIME off、右cmdでIME onにできていたが、RDP先ではうまく設定できずにいた。 ここに、愛用しているHHKBのキー配列が絡むので、問題がややこしくなっている。 今回重い腰を上げてキー設定を整えたので、メモしておく。 できること コピペとかの修飾キーを全てtabの下のキーで、IMEオンオフを全てスペースバーの左右のキーで行えるようになる。 具体的には： mac内蔵キー caps lockをcmdにする 左右cmdキー空打ちで、IMEをオンオフする HHKB ctrlをcmdに、左cmdをctrlにする 置換されたctrl（ex左cmd）と右cmd空打ちで、IMEをオンオフする RDP接続時（全キーボード） cmdを全てctrlにする 置換された左右ctrl空打ちで、IMEをオンオフする 手順 mac本体のキーは変更せず、全ての設定をkarabiner-elementsで行う。 まず、simple modificationsで画像のように変更する。 次に、complex modificationsで、下記のようなjsonファイルを作成する： { "description": "my karabiner setting", "manipulators": [ { "conditions": [ { "identifiers": [ { "vendor_id": 1452 } ], "type": "device_if" }, { "bundle_identifiers": [ "^com\\.2X\\.Client\\.Mac$", "^com\\.microsoft\\.rdc\\.macos$" ], "type": "frontmost_application_unless" } ], "from": { "key_code": "left_command", "modifiers": { "optional": [ "any" ] } }, "parameters": { "basic.to_if_held_down_threshold_milliseconds": 100 }, "to": [ { "key_code": "left_command", "lazy": true } ], "to_if_alone": [ { "key_code": "japanese_eisuu" } ], "to_if_held_down": [ { "key_code": "left_command" } ], "type": "basic" }, { "conditions": [ { "identifiers": [ { "vendor_id": 1278 } ], "type": "device_if" }, { "bundle_identifiers": [ "^com\\.2X\\.Client\\.Mac$", "^com\\.microsoft\\.rdc\\.macos$" ], "type": "frontmost_application_unless" } ], "from": { "key_code": "left_control", "modifiers": { "optional": [ "any" ] } }, "parameters": { "basic.to_if_held_down_threshold_milliseconds": 100 }, "to": [ { "key_code": "left_control", "lazy": true } ], "to_if_alone": [ { "key_code": "japanese_eisuu" } ], "to_if_held_down": [ { "key_code": "left_control" } ], "type": "basic" }, { "conditions": [ { "bundle_identifiers": [ "^com\\.2X\\.Client\\.Mac$", "^com\\.microsoft\\.rdc\\.macos$" ], "type": "frontmost_application_unless" } ], "from": { "key_code": "right_command", "modifiers": { "optional": [ "any" ] } }, "parameters": { "basic.to_if_held_down_threshold_milliseconds": 100 }, "to": [ { "key_code": "right_command", "lazy": true } ], "to_if_alone": [ { "key_code": "japanese_kana" } ], "to_if_held_down": [ { "key_code": "right_command" } ], "type": "basic" }, { "conditions": [ { "bundle_identifiers": [ "^com\\.microsoft\\.rdc\\.macos$" ], "type": "frontmost_application_if" } ], "from": { "key_code": "left_command" }, "to": [ { "key_code": "left_control" } ], "type": "basic" }, { "conditions": [ { "bundle_identifiers": [ "^com\\.microsoft\\.rdc\\.macos$" ], "type": "frontmost_application_if" } ], "from": { "key_code": "right_command" }, "to": [ { "key_code": "right_control" } ], "type": "basic" } ] } 使用するキーボードごとに挙動を変えるため、vendor_idによる条件分岐を行っている。 この数字はDeviceタブから確認できる。 ...

1月5日に博論を提出した。 まだ全然振り返る心境にはないけど、肩の荷が一つ下ろせた気分。 次は1月の後半の発表に向けて準備を進めなければいけない。 博士を取れた後もしばらくやることが続く。 まず、住居。 博士取得に専念するという目的のもと、今は会社のある愛知に物件を借りて、三重の妻の実家と行き来しつつ生活していたが、 これを一拠点に集約しなければいけない。 年末年始で妻とよく話し合い、愛知と三重の物件をそれぞれ見学したりしていたが、今の妻の実家からご両親が移動しそうなことがわかり、じゃあこのままここに住み続ければいいだろう、となったのが今日までの判断。 ただそうなると通勤時間が2時間半となり、いつまで在宅勤務を全力活用できるのか不安でもある。 また4月までに状況が変わっているかもしれない。 次に転職活動。 前々から学位取得したらやってみたいと思っていた。 今の職場に不満は全くない。 こんなに自由でおおらかに仕事ができる職場は全国を見てもかなり少ないはず。 しかし上記のように生活の基盤が揺らいでいることからも、いっそ気分を変えて都内とかに引っ越してもいいのでは、という気分になっている。 とりあえず年末にエージェントサイトに登録して、2人のエージェントとリモートで話をしてみた。 しかし全然気持ちが傾かないのは、今の職場が好きだからなんだろうな、とも思う。 優先順位は低いけど、マイペースで続けていきたい。 最後に新しい研究テーマの探索。 次年度から職場でのチームが変わり、新規のテーマに取り組む必要がある。 ここ数年、博士取得と関連づけたテーマに注力していたこともあり、新テーマの起案は久しぶり。 じっくり色々考えているけど、どうもいいテーマが思いつかない。 これまでのパターンとして、心の琴線に触れる研究とエンカウントするまでひたすら論文を読みあさっていたことを、最近ようやく思い出した。 年末年始にいくつか読む時間ができたので、ぼんやり形が見えてきているところ。 職場の最強研究者軍団に相談しながら、テーマを固めていきたい。 2023年は博士取得という長いトンネルの出口がようやく見えた年だった。 2024年は公私ともに新しい取り組みが増えそうで、不安と期待とが入り混ざっている。 家族を大事にすること、楽しむことを優先して、自分のペースで取り組んでいきたい。

先ほど全ての荷物が搬出され、荷物より少し先に名古屋に新幹線で向かっている最中。 一つ前の記事でも書いたけど、「賑わい」のある東京を離れるのは正直名残惜しい。 またいつかチャンスがあれば滞在したいと思う。 東京での一番の進捗は、博士課程を始められたことだ。 慣れない数学分野での挑戦は、とても不安だったし、今も周りの凄すぎるプレイヤーに萎縮する一方だけど、大学と会社の両方に相談相手がいるおかげで、ジリジリと前に進むことができていると思う。 経済的な心配が薄いのと、困ったら社内の仕事に切り替えて気分転換できるのは、社会人博士ならではの強みだ。 相変わらず時間は全然足りないけど。 嬉しいニュースとして、先日ようやくちゃんとした雑誌に論文を通すことができた。 あと1本投稿中の原稿は、卒業までに決着させたいし、今進めているアイデアも投稿までは漕ぎ着けたい。 しばらくは新居を拠点に、愛知の本社、東京の研究室、三重の妻の実家の3箇所を行き来する生活を送ることになりそう。 いろいろなことが少しずつ不安だけど、これまでも何とかなったし、これからも何とかなるはず。 未来はきっと明るい。

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。

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。

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、 ...

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.txt └── src ├── main.py Dokerfileは下記のようにする FROM python:3 USER root RUN apt-get update RUN mkdir -p /root/src COPY requirements.txt /root/src WORKDIR /root/src RUN pip install --proxy="http://user:pass@proxy_address:port" --upgrade pip RUN pip install --proxy="http://user:pass@proxy_address:port" --upgrade setuptools RUN pip install --proxy="http://user:pass@proxy_address:port" -r requirements.txt 以下補足： ...

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。

U3223QE 買ってしまった… 良かったこと 画面が綺麗。ベゼルも狭い。 KVM機能が優秀。マウス・キーボード・usb-dacを切り替えてくれる。以前より配線がスッキリして気持ちいい。 dell display managerが優秀。キーボードショートカットで画面を触らず入力切り替えできるし、画面の輝度はじめとする設定も全部ここからできる。 微妙だったこと webカメラ（logicool brio）をハブに接続すると入力切り替えの際に他のUSBデバイスが認識されなくなる Non-integer scalingをすると4GBくらいメモリが召し上げられる 基本的にいい買い物だったと思うけど、メモリ問題は誤算だった。今後あまりに困るようならS3423DWCに買い替えを検討しようかな…