（今日はこの貼り付け方にしようｗ）
先生が大風邪召されまして💦💦💦東京の配信ブースからだから出勤停止に該当しないのではないか？みたいなｗ（実際はどういう扱いなのかなあ…）
しゃべる仕事なので大変💦💦💦インフルの可能性もあるけどさすがに前々回（海外）出張で休講だったからやるぞ、と。のど飴なめながら、お水飲みながら、お薬飲みながら先生やってくださいました。またまた三コマ連続。このあとは研究室のセミナーだと思います。（ほんと体力仕事だよね…）
大海君に会いにいきたかったけど（会うのではないけどｗ）たぶん出先で倒れると思うので断念…だけどこっちは頑張りました💦
先生も東工大一回生の時線形代数Ⅱとか大嫌いだったんだ、って。それを今使って説明されているし、私もつい『高校までの確率統計が超苦手です』とコメント告白したんだけど、先生も同じらしく、なんなら苦手というより解いたことない分からないから、らしくｗ早稲田の理工を受験された時はそれで不合格だったとかｗ
でも、今、大学院の講義（上のサムネだと二つ目）で、情報の伝達の不確実性を扱う（デコードに使います。昔だと携帯電話の音声復元（ＣＤＭＡ方式とか）とか、今だとデジタルテレビになってからはテレビの情報をデコードしているらしいです。すげー。だから大量データで遅延が発生しているから時報がなくなったんだ、って。へ～。←そんなことも教えて貰えるw）為に、
情報にはノイズが乗っているからそのうちどのくらいを信用していいか、も情報伝播には必要なことだから、そこで確率分布とか期待値とか計算するんですｗｗｗ
コインを投げて、とか、赤い球と白い球が入った袋から、とか、じゃなくて、デコードするのに伝播する情報のうち、どのていど信用できるか、というマクロな観点から、実はスパース行列（疎行列）でも応用できますよ、ということで（たぶん情報損失の補填とか含むと思う）、ミクロな観点も併用して、そこで、期待値、とか、確率分布とか、の計算が必要になってきます、の方が、現代に合ってるよね、ってんでイメージしやすくて私は理解しやすい。。。と先生もおっしゃってたｗ
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私こっちの解説の方が理解しやすいｗｗｗ
まあ、総じて、私は学部と修士は理学で、博士が工学になったんですけど、周りが皆工学部出身だからなんというか感覚というか観点というか感性が違うんですよね、最初の一歩が違うというかなんというか、ラッソとリッジの二つの解説が大きく違うように感じてしまうように。
大関先生は理学出身だからか、ほんと、私にとっては解りやすいです。
- 東北大学大学院情報科学研究科
情報基礎科学専攻
数理情報学講座 - 東京工業大学理学院物理学系