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データ・サイエンティストは可視化の夢を見るか?

Does Data Scientist Dream of Visualization?

高々いくら

今日和。
ほんとはもっとフーリエ解析ラプラス解析について勉強を深めなければならないのですが、なかなか手が着かず。
そこで改修された担当システムの、累積誤差の範囲の推定をやろうと、先日購入した『数値解析』系の類書を眺めています。

よくわかる数値計算―アルゴリズムと誤差解析の実際

よくわかる数値計算―アルゴリズムと誤差解析の実際

MATLABとOctaveによる科学技術計算

MATLABとOctaveによる科学技術計算

C言語による最新アルゴリズム事典 (ソフトウェアテクノロジー)

C言語による最新アルゴリズム事典 (ソフトウェアテクノロジー)

MATLAB/Scilabで理解する数値計算

MATLAB/Scilabで理解する数値計算

よくわかる数値解析演習―誤答例・評価基準つき

よくわかる数値解析演習―誤答例・評価基準つき

精度保証付き数値計算 (現代非線形科学シリーズ)

精度保証付き数値計算 (現代非線形科学シリーズ)

特に役だったのが、内積計算の累積誤差について具体例で記述がある、最後の本です。
それで概算してみると高々 e^-10 程度の累積誤差はありうる。
逆に言えば、有効数字10桁ぐらいの精度の計算は、現状でも実現できていると思しいんですね。
まあ、自覚なく無理難題を振ってくる指導教授、次のゼミでどんな難癖(!)を付けてくるか分かりませんが、ほかの専門家にもお伺いを立ててみたところ、 MATLAB 標準の計算精度でふつうは問題を生じない、とのこと。

まあ、そうだろうなあ……指導教授は院生時代、低温物性物理を研究しており、そのときの経験からかブラック・ボックスのアルゴリズムを極端に嫌うのです。その所為で、計算精度にも(過度に)うるさいと思われます。そこまでクリティカルな精度の計算を必要とする気がしないんですが……まあ、これも勉強のうち、もう馬鈴薯先生には期待していないので、みずから率先垂範して研究を続けたいと思います。

いつ、博士号、取れるんでしょうね?(遠い目)


ああ、新システムの処理フローを模式図に起こしてみました。
ちゃんと中央集権型から地方分権型へと移行しつつあるのが、旧模式図との比較で一目瞭然です。
プログラマーとしてのスキルが向上しつつあるのを我ながら実感してます。