No Such Blog or Diary

DCTというと

Discrete Cosine Transform

Dual Clutch Transmission

DREAMS COME TRUE

とか．最後はどうでも良いとして，デュアルクラッチもDCTだったのか．

一限目，赤２ゼッケンで課題コース回る．坂道発進は問題ない．何も考えなければ上手くいく．スラロームは…　MTなので車体を倒しやすいのだけど，アクセルの開きが足りなくて車体を起こしきれなかった時のフォローがよく分からない．もう一度開けば立て直せるが，スピード付き過ぎて大回りとか．ブレーキ使えばよいかね．一本橋は落ちた記憶がない．後ろブレーキ使っていいなら楽にトロトロ渡れるので，後ろブレーキ使わずに半クラのみでトロトロ渡る練習とかしてた気がする．どうも変なくせがついていて，半クラ固定のままアクセル操作してる気がする．逆にしないとダメだろう．そして問題の急制動．第一段階は４０キロから普通に停まるだけで良いらしい．が，短い距離で停まるのが正義だと思い込んでブレーキ強めにかけていたら，ブレーキ強すぎて危ないと叱られた．あと，止まると分かっているときには左足が勝手にシフトダウンをしてしまう（いきなり止まらなければならない状況ならシフトダウンなんかしないのだけど…　実際，次のシミュレータで突然障害物が出たときにはシフトダウンなんかせずに停止しているし）．急制動のところではシフトダウンしちゃダメと意識改革が必要．ということで，３回ないし４回くらい急制動のところで叱られた気がする．難しい．

そういや今日乗ったバイクは１速からニュートラルに入りやすかったなぁ．２速に変えようと思ったけど入らなかったのが３回くらいあった．初回のヤツとはえらい違いで．でも車台番号忘れた．

二時限目，シミュレータ１回目．雨の路面で滑りましょうとか，マンホールで滑りましょうとか，風に流されましょうとか．シミュレータだと自身に加速が働かないので加速具合と現在の速度の推定が難しい．そして風に流される場面での横からの力がどの程度の風速とかを想定しているものなのかを聞いてみたけれど，車種にも依存するしよく分からないとの回答．まあ，そうだよね…

次は赤３のゼッケンらしい．練習と確認とか言ってたので，下手なことをすると時間が伸びてしまう．余裕のないスケジュールなので根性で乗り切ろう．

今日は，黄色２のゼッケン．最初の１時間はクルクル周回して終了．何となくエンジンブレーキ使いたい気分らしく，停止前に２速から１速に落としたときにクラッチを繋げてしまうのを注意される．止まるときはエンジンブレーキ使おうと思わない方が安全．あとは左折で膨らまないようにとか考えてたら小回りしすぎて縁石にスった気がする．気をつけましょう．

次いで２時間目にオートマ体験．

つーかスクーターでかいし重いし安定して座れないし遠心クラッチは反応鈍いし恐いことだらけ．原付でもスクーター恐いのに…

んで，前半はコースをクルクルまわってて，後半はスラロームとか坂道発進とか一本橋とか．左手の後ろブレーキを半分かけつつアクセルふかしておくと安定することを学んだ．オートマ版の半クラよね．まあ，もう二度とオートマのらないと思うけど（大型取りに行くならもう一度あるのか？）．

そして一本橋に何秒乗っていられたのかよく分からない．とどのつまり，秒数を数える余裕が無い．うーん…

そしてスラロームもパイロンに当たりはしないけれどメリハリが無い．もっと車体を傾けたいところだけどスクーターだと滑り落ちそうで恐い．うーん…

さて，次回は赤２でマニュアルに戻って一本橋とか急制動とかスラロームとか．

というか，まんまな論文があったので読んでみた．

結論：GroupByKey演算いらない問題しか扱っていない．バッグ上の準同型（リダクション演算子は加算限定）でしかない．だけど"the summation form"とか名前をつけてしまっている．

この分野でよく扱われている計算１０個の並列化の仕方をコメントして（つまりは彼らのいうsummation formがあるよねと言って），実験結果を示しているのだけど，実際にやられていることは非常に単純．データ量が大量にありすぎるだけなので，それを分散して map と sum を並列化したらバンザイ．残りの部分は興味のある特徴量の次元数（データ量に比べて非常に小さい）にしか依存しないから並列化しなくていいよね，と．

著者らも，別に新しい速い並列プログラム（アルゴリズム）つくったわけでなくて簡単に書ける枠組みを考えたんだよ，という言い方をしている．その枠組が新しいか否かはなんともいえないが…

とはいえ，この単純なパタンで書けちゃうけど良く使われる計算１０個，というものをまとめたことには大きな価値があるかなと．我々の得意とする並列計算パタンで計算できる重要な計算問題のサーベイの手間が省けるから．

どうでもいいけど K-means に hard と soft があったとは知らんかった．

さて，次はどの辺を調べようか？　できればGBK演算が本質である例を見つけたいのだけど…

教習車はCB400SFなわけだがKSR-Iに比べるとアホみたいに重い．力技ではどうにもならんということは良くわかった．面倒なので絶対にこかさないことを心に誓う．

そして癖をどうにかするのが課題という．動かすこと自体はあまり問題ないのだが…

癖１：レバーの握りとか．加速して２速に入れたときにクラッチレバーに指を添えたままになってしまう．２速の後には３速が待っている，という頭なのだけど３速に入れるなと指示されとるので指だけ残るという…　４回くらい連続で注意されたので直ってきただろうか？　そして４本で握るというのもなかなか慣れない．３本くらいで

癖２：カーブで速度出しすぎらしい．カーブを２速のアクセル全閉で曲がるのに違和感があるのだけど400ccでパワーあるし教習所内なのでそんなんで良いのかもしれない．初回だからかもしれないけれど．

癖３：短い直線だけど３速に入れようとしたり長めの直線で４速入れようとしたり…　パワーのない原付の感覚がベースなのでさっさとギア上げたくなるけど400ccならそんなことせんでもエンジン働いてくれるという．

癖４：腕の力でどうにかしようとしてしまう．足で支えろと．手の力抜けと．内腿微妙に痛いかも…

とりあえず他には，右足はとりあえずフットブレーキ踏んどけ，サイドスタンドかけたら左にハンドル切れ，乗り降りとかセンタースタンド外すときには右にハンドル切れ，前に座れ，つーかカーブ手前はエンジンブレーキだけでなく普通のブレーキも使え，右足付くときは後確認しろ，あたりに気をつけなければならない．

そういや１速からニュートラルに入れようとしても２速に入ってしまう現象に悩まされたっけ．力加減がかなりシビアだった気がする．途中からは２速からニュートラルに入れるほうが簡単であることに気づいてそうしてたけれど．

次回は黄色２のゼッケンで．黄色は危険の印．

ランダマイズドアルゴリズムや近似アルゴリズムには，平均の計算量とか近似比とかをコントロールする為のパラメータが含まれる．そして，多くの場合，ランダム選択のための確率や条件分岐の条件には，そのパラメータの一見して意味不明な多項式とかが大量に出てくる．基本的にこれらの式の形の複雑さは，計算量とかの保証のために証明上都合の良いしきい値を取っていることに起因する．そのため，アルゴリズム中のパラメータによる判定式が何の目的でその形をしているのかは証明を詳しく追わないと理解出来ない．とどのつまり，直感が働かないのでアルゴリズムの本質がなんなのか一見しただけではわからない（論文の本文中に説明があれば別なのだけど，紙面の都合上，そこまで親切にするのは難しいのでしょう）．

ということで，Max-cover を解くためのランダマイズド近似並列アルゴリズムの論文読むのに二日かかった．MapReduce使えるとか言っているのを確かめたかっただけなので，そこまで細かく読む必要はなかったかもしれない．

そしてこいつは GroupByKey によって，「集合→含まれる要素達」という関係と「要素→それを含む集合達」という関係とをスイッチングするのがキモらしい．ということで，こういった視点の切り替えが必要な集合上のアルゴリズムならGBK演算が必要といえそう．他にっどんな問題があるのか良く解らんけど．

とりあえず Set-cover と Weighted Max-cover と BudgetありMax-cover も同じで動くでしょう．Set-cover はもっと単純かもしれんけど．