【mundi先生】世界史20話プロジェクト004 古バビロニア・インドヨーロッパ系民族

前回の続きから動画を見ていきます。

www.youtube.com

あらすじ

人・旧石器時代

猿人・原人・旧人・新人

--- 1万年前 ---

新石器時代

農耕や牧畜を行って、雨水を元に乾地農法
灌漑農法 -> 安定した生産。権力や文明が生まれる

古バビロニア王国

アッカド人を征服

セム語系のアムル人が建国

ハンムラビ王 ・・・ 古バビロニア最盛期の王

ハンムラビ法典制定

特徴

  • 復習法(目には目を歯に歯を)
  • 身分法(奴隷に対して行った罪は軽くなる)

古バビロニア王国は、小アジアから来た異民族によって滅ぼされる

インド=ヨーロッパ系遊牧民の侵入

小アジアに国家建設

古バビロニア王国を征服

馬に乗り、戦車を使用

鉄製武器を使用 ヒッタイト=鉄!

エジプト(新王国時代)と戦うことになる カデシュの戦い

ヒッタイトは【海の民】に滅ぼされる

  • ミタンニ

メソポタミアの北方の山岳地帯を支配したミタンニ人が建てた国 しかし、ミタンニを構成していた多くの人々は、もともとコーカサス地方にいたフルリ人(フリ人ともいう)であったという。

コーカサス地域とはカスピ海黒海に挟まれた地域でコーカサス山脈と、それを取り囲む低地からなる面積約44万km2の地域である。
コーカサスの漢字表記は高加索。北にロシア南にトルコがありジョージアアゼルバイジャンアルメニアがあります。

参考 : https://www.y-history.net/appendix/wh0101-026.html https://www.y-history.net/appendix/wh1301-058.html

ちなみに英語のコーカサス、ロシア語のカフカースとも古代ギリシア語: Καύκασος (Kaukasos; カウカーソス)に由来する。 「カウカーソス」自体は、プリニウス『博物誌』によるとスキタイ語クロウカシス(白い雪)の意である。

ja.wikipedia.org

名に「コーカサス」とあるが、コーカサス地方に生息しているわけではない。(「caucasus:コーカサス」とは、古代スキタイ語「白い雪」を意味する「クロウカシス」に由来するギリシア語で、コーカサスオオカブトの上翅にある光沢から名付けられたもの。)

ja.wikipedia.org

前14世紀には王家に内紛が起こったことと、ヒッタイトと戦って敗れたことで衰退した。

情報集められませんでした。

GAFA 世界を席巻するプラットフォーマー

「2020年3月増刊号 最新時事用語&問題」 から、気になったことを書いていこうと思います。 Amazon CAPTCHA

今日は「経済・金融 1」の「GAFA 世界を席巻するプラットフォーマー」をちょいと調べてみます。

概要

GAFAとは・・・

以下の4社の頭文字をとったもので、特に米IT企業の中でも巨大で影響力も大きい企業を指します。

業界的にもこれらとの関わりもかなり深いため、奴らの凄さはみにしみます。(Facebookは最近よく知りません。)

あと、Microsoftも含めたGAFAMやFAMGAなどの呼ばれ方をするのもありますね。

プラットフォーマーとは

これもキーワードと思います。

例えばスマホにしても、現状はiOSAndroidの二強(black berry? windows phone? tizen?...)で、その上で動くアプリは他社が作って、その中で課金ができて儲けれる。とか

SNSにしてもFacebookはユーザの情報をガッツリ集めて、広告をパーソナライズできるなど。

いわゆる、彼らが作ったサービスの上で他社が商売やサービス提供をして、ユーザはそこに集まりお金の動きが発生する。そして、そのお金の動きの数%をもらうのが彼らのやり方であり、プラットフォーマーというものですね。

他のタイプのプラットフォーマー

他のタイプと言いつつ、GAFAの企業がなを連ねるのも多々ありました。

BATH(バース)

中国の大手IT系企業の頭文字をとったものですね。(知らなかった)

  • B : Baidu
  • A : Alibaba
  • T : tencent
  • H : Huawei

FANG(ファング)

特にメディア系につよい大手プラットフォーマー

A がAmazonAppleか迷った(Appleも最近動画のサブスクやってた気がした)ので調べたら、こういう略称は他にもありそうですね。

FANG│初めてでもわかりやすい用語集│SMBC日興証券

MANT│初めてでもわかりやすい用語集│SMBC日興証券

MANT(マント)

マジで初耳。そこでそんなワード作るんだ〜って感じ。FANGと全くかぶってないのはいい感じ。

巨大化するプラットフォーマーたち

その性質上、人や金が集まれば集まるほど良質なコンテンツが配信されたり、サービスが出てきたり、プラットフォームを利用する企業が増えるため、これらの企業はサービスが国境を超え非常に大きなものになります。

また、企業体系も新しく(米国と日本の税制の違いもありますが)研究開発費を大量に利用できたりするため、近傍へのビジネス展開やそれの改良も早いため、徐々に既存のサービスを食って売り上げを上げていく動きもあります。

直近ではGAFAM5社の合計時価総額が、東証1部の全企業の時価総額を超えたとのこと。

www.nikkei.com

プラットフォーマの抱える問題

大量のデータが集まるプラットフォーマーと、EUの個人情報保護の流れから、個人情報保護のためのGDPRに違反しているということで、62億円の罰金が課された。

また、プラットフォームの利用料についても不満が上がっている。
例えば、iOSのアプリ内課金には数十%がApple側にとられて、残りがアプリ開発者に入るなど、プラットフォームが独占されているため払わざるを得ない状況になってはいるものの、不満は上がっている。

あとは、租税周りでも既存税法が追いついていないため問題が多く、やりとりや個人情報周りでも国家対GAFAの対立もあるそう。

フェルマーの最終定理わからんから、それっぽいの計算してみた。

ちょうどヨビノリさんのこの動画を見てた(半分寝てたのであまり理解できてないが。。。)時に別のパターンだったらどうなるだろうと思って計算してみた。

www.youtube.com

なぜしたか

これって、n乗される数とnが一致していない(or n乗される数の方がnより小さい)から成り立たないのかな〜と思い、まずは手短に確認してみたくて。


a^n + b^n = c^n

何をしたか

やってみたのはこちら。イメージとしては、3個の自然数のそれぞれの3乗を足し合わせると、何らかの自然数の3乗になるかを調べてみました。


(a_1 \cdots a_n,b \in\mathbb{N} ) \\
\sum^n_{k=1}a_k^n=b^n \\
n=3 の時

これ、名前あるのかな〜?

どうしたか。

クソみたいなpythonのコードを書いて、計算した結果の中からそれっぽいものを抜き出す。ということをしました。

#!/usr/bin/python

rt = 1.0 / 3
for i in range(1,40):
  for j in range(i,40):
    for k in range(j,40):
      sum = (i**3) + (j**3) + (k**3)
      b = sum**rt
      print("i=",i,"j=",j,"k=",k,"b=",b)

簡単にコードの説明をすると、とりあえず変数3つ用意して3重ループ作ります。

ただし、i<=j<=kになるようにしています。(同じ組み合わせの計算をしないように。)

そして、i,j,kをそれぞれ3乗した結果をsumに突っ込み、それを1/3乗します。(1/2乗とかであれば0.5とベタ書き出来ましたが。。。)

ただ、この計算方法だと、綺麗に1/3乗できないので、出力時は注意

どうなったか。

とりあえず、該当の計算を出力しました。

MacBook-Air:fermat2 Apple$ python multi.py | grep "\.9999"
('i=', 1, 'j=', 6, 'k=', 8, 'b=', 8.999999999999998)
('i=', 2, 'j=', 12, 'k=', 16, 'b=', 17.999999999999996)
('i=', 3, 'j=', 4, 'k=', 5, 'b=', 5.999999999999999)
('i=', 3, 'j=', 10, 'k=', 18, 'b=', 18.999999999999996)
('i=', 3, 'j=', 18, 'k=', 24, 'b=', 26.999999999999996)
('i=', 3, 'j=', 36, 'k=', 37, 'b=', 45.99999999999999)
('i=', 4, 'j=', 17, 'k=', 22, 'b=', 24.999999999999996)
('i=', 4, 'j=', 24, 'k=', 32, 'b=', 35.99999999999999)
('i=', 6, 'j=', 8, 'k=', 10, 'b=', 11.999999999999998)
('i=', 6, 'j=', 20, 'k=', 36, 'b=', 37.99999999999999)
('i=', 6, 'j=', 32, 'k=', 33, 'b=', 40.99999999999999)
('i=', 7, 'j=', 14, 'k=', 17, 'b=', 19.999999999999996)
('i=', 9, 'j=', 12, 'k=', 15, 'b=', 17.999999999999996)
('i=', 11, 'j=', 15, 'k=', 27, 'b=', 28.999999999999993)
('i=', 12, 'j=', 16, 'k=', 20, 'b=', 23.999999999999996)
('i=', 14, 'j=', 28, 'k=', 34, 'b=', 39.99999999999999)
('i=', 15, 'j=', 20, 'k=', 25, 'b=', 29.999999999999993)
('i=', 18, 'j=', 19, 'k=', 21, 'b=', 27.999999999999996)
('i=', 18, 'j=', 24, 'k=', 30, 'b=', 35.99999999999999)
('i=', 21, 'j=', 28, 'k=', 35, 'b=', 41.99999999999999)
('i=', 27, 'j=', 30, 'k=', 37, 'b=', 45.99999999999999)

結構ありました。


1^3 + 6^3 + 8^3 = 9^3\\
3^3 + 4^3 + 5^3 = 6^3 \\

などなど。

わかったこと

パターンありますね。

上記にあるような数の倍数でも成り立つようです。


k^3 + (6k)^3 + (8k)^3 = (9k)^3\\
\Rightarrow 1k^3 + 216k^3 + 512k^3 = 729k^3 \\
(3k)^3 + (4k)^3 + (5k)^3 = (6k)^3 \\
\Rightarrow 27k^3 + 64k^3 + 125k^3 = 216k^3 \\

3,4,5 -> 6の場合は、以下リンク先で解いているようです。

marukunalufd0123.hatenablog.com]

結構ありそう。

【東大が公開している教材見てみた】社会におけるデータ・AI利活用-1-1. 社会で起きている変化-

ツイッターでリンクが回ってきた、「数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材」とやらを読んでみた。

www.mi.u-tokyo.ac.jp

まずは、導入の「1-1. 社会で起きている変化」に目を通してみて、思ったことをつらつらと書いてみた。

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium2/pdf/1-1_literacy_level_note.pdf

でーたさいえんすってなんだー?

『データを有効活⽤し、数理モデリングや計算技術と適⽤ドメインの専⾨知識を結合することで新たな知識を⽣み出し、その活⽤のシナリオを導き出すことです』

f:id:fk1jp:20200512222907p:plain

自分なりにかみ砕いて説明してみると、文中にあるケプラー法則の例をとると

『データを有効活⽤し』

ティコ・ブラーエおじさん : ずーっと星の動きを観察してて、とりあえずいっぱいデータはある!だけどなんか円軌道から逸れて星が動いている。なんで!よくわからん!データあげるからケプラー調べて!
ケプラーさん : はーい。この日はここで、あの日はそこなんだね~。

『数理モデリングや計算技術と適⽤ドメインの専⾨知識を結合することで新たな知識を⽣み出し』

ケプラーさん : あれ、この周期、楕円じゃね?太陽の位置が中心じゃなくて焦点じゃね?

『その活⽤のシナリオを導き出すことです』

その後、いろんな天文学者 : ケプラーの法則助かるわ~。いろいろ辻褄があってるから研究進めやすいわ。
ニュートンさん : あれ、僕の運動方程式と惑星の楕円軌道で万有引力導けるじゃん!

という風に、「ブラーエさんがデータを集めて」「ケプラーさんが調べて法則を見つけ」「いろんな天文学者ニュートンさんが活用する」という流れで、過去の偉人たちはデータから法則を導いてきました。

それがなぜ今、注目されているかというと

データサイエンスがはやる理由

パソコンが強くなってきた。

ケプラーさんが地道に手で計算していたことが、現代のCPUやGPUではまさに天文学的なスピードで計算できるようになって、様々な法則を見つけやすくなり

それで得た法則をさらに活用して、様々な場合を試して別の分野などの法則を見つけることができる。

データが一杯有るし、一杯集まる。

ブラーエさんが手で長年星の位置や情報を集めていましたが、現代では毎秒単位で様々な情報を集められるし、データはある程度パソコン君が勝手に処理できるような形になっている。

POS情報などからも様々な情報が得られ、有名な話ではビールとおむつが良く一緒に買われているところから、店舗のレイアウトの改善につながったなど、ザ学問というところ以外でも活用されています。

様々な科学での応用

データ活用をするにあたり、膨大な数のパターンマッチと検証ができることが強みですので、それが生きる個所で使われていますね。

物理学では、膨大な観測データから太陽系外惑星がないか調べたり

www.dailybreak.co

化学系では、複雑なたんぱく質の構造をデータにして解析したりなど。

その他、活用はpdf見てください。

AIとデータサイエンス

現在、AIは完ぺきではなく、与えられた問題に対してかなり高い精度(100%ではない)で回答できる「特化型AI」しかありません。

対義語として「汎用AI」というものがありますが、これはどんな問題でもある程度の精度で回答できる、いわゆるドラえもんのようなものです。

データサイエンティストは、この特化型AIを必要な場所に組み込んだり、大量のデータからケプラーのように法則を見つける人になります。

データを起点としたものの⾒⽅

今まで話してきた、AIやデータを起点としたものの見方っていうのは、いわゆる「直観」で判断することに等しいです。

どういうことかというと、AIっていうのは基本的に「1+2」と言われて必ず「3」と返すような、「関数」的な機能は持っていません。
(もちろん、AIに関数を組み込んで「XXというインプットがあればYYと返しましょう」と仕組むことは可能ですが、それはデータを起点としたモノの見方とは少し違うように思います。)

ただし、人間でもそうですが直観での反応は、先入観や誤った反応を起こす可能性もあり、そのあたりをコントロールするのもデータサイエンティストの仕事であったり、人々がデータサイエンスを理解し判断する基準にもなるのかなーと思います。

助動詞

今日は文法問題を解いていた際に気になった、助動詞について調べてみました。

助動詞とは

動詞に意味を与える動きを持つもので助動詞の後ろは動詞の原形

問題で使われるポイント

文型がおかしい

動詞の原形じゃない

すごいベーシックな問題です。

例えば

You can [ ] my pen.
1. use
2. used
3. using

などですね。

人称がおかしい

これは、問題文内に助動詞が含まれないパターンです。

She [ ] very well.
1. swim
2, can swim
3. swimming

ここだと、普通に動詞も入りますが、1だと三人称単数のsが抜けているため利用できない。など。

副詞が挟まれる

これは、助動詞と動詞の間に副詞が挟まって、動詞の扱いを誤ってしまうことが多いそうです。

We will significantly [ ] plastic bottle litter.
1. reduces
2. reduce
3. be reduced

時制

あと、気になったのは時制です。
could や would はそれぞれcanやwillの「過去形」とならいますが、どちらかというと「なんらかの遠さ」を表しているようです。(下記リンク参照)

He [ ] there yesterday.
1. couldn't be
2. can't have been

答えは2のようです。

taruo.hatenablog.com

雑メモ

will は強い意志

may not は禁止

もろもろの意味とかはリンク先で studysapuri.jp

【時事】チバニアンについて

「2020年3月増刊号 最新時事用語&問題」 から、気になったことを書いていこうと思います。 Amazon CAPTCHA

今日は「社会・生活 3」の「チバニアンが正式決定」をちょいと調べてみます。

概要

2017年11月13日、千葉県市原市で発見された地層に対して、日本で初めて地球の歴史を表す「時代区分」の国際基準候補となった。

scienceportal.jst.go.jp

2020年1月、チバニアン(Chibanian、千葉時代)に決定した。

チバニアンの特徴

77万年前に地磁気の逆転が起こったことを示している。

地磁気の逆転は11回起こったとされていて、その最後の逆転がチバニアン(チバ紀)に発生したことを、千葉にある地層が よく示している。

地質年代とは

約46億年前の地球の誕生から現在までの内、直近数千年の記録の残っている有史時代(歴史時代)以前のことで地質学的な手法でしか研究できない時代の事。

ja.wikipedia.org

世界史の勉強でも学んだ、いわゆる先史についての研究対象ですね。
時代的にはネアンデルタール人などの、旧人が生息していた時代のようで、更新世なので少し今より寒いのでしょうね。

fk1.hatenablog.jp

他にも、ジュラ紀もフランス東部からスイス西部に広がるジュラ山脈の広範囲に分布する石灰岩層にちなみ、1829年にアレクサンドル・ブロンニャールにより提唱された。

ジュラ紀 - Wikipedia

【mundi先生】世界史20話プロジェクト003 メソポタミア文明

前回の続きから動画を見ていきます。

www.youtube.com

オリエント世界とは

オリエント = (ヨーロッパから見て)太陽の登るところ
現在の西アジア、中東を指す。

オリエントの5つの土地

http://historiagakuen.net/fd/wp-content/uploads/2015/06/オリエント1.png 引用 : 2時限目:オリエント世界 | ヒストリア学園高等学校 世界史B

メソポタミア文明

メソポタミア 「川の間の土地」のこと
ティグリス川とユーフラテス川に挟まれた(周辺)の地域

シュメール人

文字(楔形文字)の使用
年度版に茎や枝を押し付けて形を作る文字

楔形文字

メソポタミア南部に都市国家を建設←文字があるからわかる!

神権政治 : 各地にジッグラト(聖塔)

塔ってあるけど、見た感じ平べったいピラミットって感じ。

world-note.com

アッカド

シュメール人を制服し、都市国家から統一国家の形にした。
メソポタミア初の統一国家 サルゴン一世(歴史上一番古い個人名かも)