デバイスから離れる時間が必要である。
デバイスを使って勉強や作業をし、休憩でデバイスの娯楽を楽しみ、気分転換もデバイスに頼ろうとする。これ、よくないな。辞めよう。
やったことについて
オペレーティングシステム（授業）
- マイナーページフォルトが起きた場合、OSはアドレス空間記述表を見て、物理メモリを割り当てていいアドレスなのかどうか確認する。
- 確認してOKの場合は物理メモリを割り当てる。
- brkとかは、アドレス空間記述表の方をいじるのか。ページテーブルはいじらないと。
- プロセスは、まず仮想のメモリ空間でアドレスを割り当てられる。ここをもうちょい具体的に見ると、ページテーブルに該当するアドレスをマッピングしているのか？
- ページテーブルにない、がアドレス空間記述表にはある → マイナーページフォルト
- ページテーブルにある、かつアドレス空間記述表にもある → セグメンテーションフォルト
- 要求次ページング
- いくら仮想アドレス空間を上手に使っていても、物理メモリを超えるメモリが物理的に割り当てられてしまうこともある。
- ページアウト、スワップアウト
- ページを退避させるのか、プロセスごと退避させるのかで違うらしいが、そこまで違いには拘らなくていいと。
- スワップしたら、次にアクセスするときにページフォルトが生じる。これはメジャーページフォルトで、退避された内容を読み込む。
- マイナーページフォルトとメジャーページフォルトは、ページテーブルとアドレス空間記述表の組み合わせ、違いによって区別される。
- Dockerの基盤はcgroupsらしい！！
- コンテナの基盤。
- 確かに。物理メモリの使用量を制限しているよな。
- マイナーページフォルトはたくさん起きるけど、メジャーページフォルトは普通あんまり起きないんだな。
- マイナーページフォルトが起きる時は、時間がかかる。一回ページフォルトが起きて仕舞えばあとは速い。
- メモリ割り当ては初めてアクセスするときに時間がかかる。
- メジャーページフォルトも時間がかかる。
- マイナーページフォルトとメジャーページフォルトって同時に起きているのか？
- ページ置換アルゴリズム、オンライン問題解けるの？答えあるの？
- 最悪ケース、どんな場合でも同じだよね。考えてもしょうがない感。
- とはいえ、一定の条件下で最悪ケースと最適ケースがめっちゃ違う場合がある。これを考えるのは有用。
- 実際には、ページが次に使われるのはいつか、という予想に基づいて考える。
- これは、「最近使われたものはすぐ使われるよね」という経験則に基づいて考える。
- マイナーフォルトは、ページフォルトが起きたときに基本的にカウントされる。だから、メジャーフォルトとダブルカウントのように見えることもある。
OSの授業については、GPTに聞くのもいいけどもう教授に直接質問した方がいいよな。
数理手法1（授業）
- 標本平均の分散をとると、母集団の分散よりも小さくなる。nで割る分。
- 大数の法則も、統計的推測の一部をなしているんだ。
- 大数の弱法則の証明、聞けばまあわかるけど、自分で再現するのは難しそうだよなあ。
- モンテカルロ法面白い。
知的財産法（授業）
自分の関心が及ぶところを楽しめば良いか。
- 冒認の話は法律論っぽいよな。
- まあでも確かに、自分の発明を誰かに横取りされたくはない。
- 職務発明
- 誰に帰属するか。従業員なのが当然なような気がする。
- お金が絡んでくるのか？
- ノーベル賞はちょっと異質っぽいな。従業員としてイメージされるのはサラリーマン的ポジション。
- ノーベル賞は確かに異質だけど、出資した経営層にとってはリスクを負っているわけか。だから、一定のインカムがあって良いと考えられる。
- 職務発明も、企業側は一定のリスクを負っている？
- これ、場合分けとかしっかりしたほうがいいよな。
- 相当の利益っていうのは、従業員に払うものだよな。
- ライセンスは、普通使用者に帰属するのか。じゃないと、みんな利用できないよな。個人に帰属するライセンスよりも企業に帰属するライセンスの方が利用しやすいし、計算しやすい。
- 企業に禁止されたことをやった場合でも、職務発明として扱われる。
- 個人には帰属しないということ。
- だから、本当に問題になるのは相当の利益だけなんだな。帰属先は論点ではない気がしてきた。
- 自由発明になったら話は別。
- 発明者主義だから従業員帰属というのは誤りだから注意。
- 手続き的合理性は、手続き的側面だけで、その手続きで話し合われた内容については考慮しないのか？
- たとえば、手続きを形式的に踏んではいるけど内容がスカスカの場合って、手続き的合理性が確保されていると言えるのか？
- サポート要件ってなんだっけ？
- クレームがサポートされているから、クレームの要件的。
- PBPであっても、クレームが明確であれば特に問題は生じない、という主張もあるらしい。
- PBPのprocess部分が不明確だから切られることもあるが、PBPということに引っ張られて明確性判断に引きずられてしまうのも良くない。
- PBPのprocess部分をしっかり検討した上で、進歩性で判断するという道もあることに注意。
- PBP、processの方に明確性が認められればそこで完結じゃないの？productの方は着目する必要なし、で完結では？そうではなく、問題は、Aに加えるaのprocessをクレームにしている場合か？
- これは、PBPと方法の発明を区別しようとすれば、対比して考えれば理解しやすい。
- PBPは、わかりにくいことが多いが、わかりにくいから即不明確というわけでもない。
- たとえば、手続きを形式的に踏んではいるけどその手続き自体がスカスカの場合って、手続き的合理性が確保されていると言えるのか？
- 実質的にスカスカだったらダメとされることが多いらしい。
- ライセンス料が継続的に入ってくる場合は、それを後から加味することはできるのか。
- まあ、これは人と人の問題っぽい。もう、そういうの諦めて、最初に相当な利益を設定します、みたいな。
- 請求して、それを持ち帰って請求し直す場合って、請求内容が他の人と被った場合どうなるんだっけ？
- もう一回出願する分けじゃないと。補正と言われる。1回の出願で基本的に完結すると考えて良い。
- 要するに、PBPであっても「明確」と判断できるものがるから、都度都度判断しようということ？ん、どこが明確？
- 方法の発明には該当しないだろうなー、でも特許欲しいなー、みたいな時にPBP使うっていうこと、という側面はあるっぽい。
- PBPなんて廃止して、方法の発明に限定すればという主張もあると。でも、日本はPBPを認めたから頑張っているんだ。
- で、PBPが面倒で、「その方法は不要だよ、だからアウト」という、必要性の議論もあるっちゃあるらしい。
数理手法1（自学）
- 推定量の標準偏差（あるいはその推定値）を標準誤差という。
- 標準誤差を求めるために、母集団の分散（母分散）の値が欲しい場合があるがこれも基本的には推定する必要がありそうだ。
- モンテカロル法すごいなー、
- レポートやるか。
- 連続型の変数変換ってどうやってやるんだっけ。
- やっぱ、統計学よりも数学使うよなあ。
- 思ったよりも理解できていませんでした。
- 連続型の確率変数を変数変換する。変換前の確率密度関数から、変換後の確率密度関数を求める。
- 確率密度関数自体には、そこまで意味ないんじゃないのかっていう気がしてきた。確率密度関数はただの関数でしかなくて、そこを確率変数を含む一定の区間で積分するから初めて統計的な意味が生じるんじゃね、的な。
- 変数変換時の確率密度関数、求められてしまった。。これ定理便利すぎだろ。
- でもなんか、うまくいきすぎている感が否めない。。本当に？って感じてしまうが、まあ本当なんだよなあ。
- 単調増加であるという前提のもとであるが。
- あ、単調増加でしか使えないというのは、そういうことか。
- 実際に確率密度関数を求めるときは、単調増加な部分と単調減少な部分と、場合わけして貼り合わせるのか？
- ヤコビアンを用いる変数変換の公式を使えば、場合わけして貼り合わせるという手間は不要。だがまあ、授業で扱ったのは単調増加の場合の定理だけだし、ヤコビアンもちゃんと理解していないから、この定理だけで勝負したい。
- これは、場合わけして、その場合分けの基準となる値で関数が連続であることが証明できたらOKということでいいかな？
- 確率密度関数の定義にたちかえればいいか。
- SDGsのデータを例に、統計演習の課題。
- 複数データの相関などを扱う場合は、以下の2つとか面白そう。「質の高い教育をみんなに」「ジェンダー平等を実現しよう」
- というか、掘り下げる場合もこの2つが興味あるな。
- あとは、地域別にやってみるとか。意味あるかわからんけど、地図上にマッピングして、地域ごとの大まかな特性を見てみるとか面白いか？
やることorやりたいこと
- マイニングとは、具体的に何か。
- gpg使いたい。
マストでやるべきは
- サイバーセキュリティ3のレポート課題
- 数理手法1のレポート課題
ということで、投稿遅れましたが今日の日記終了。最後までお読みいただきありがとうございます。
