Google Chart API のテスト

Google Chart API というGoogle が提供しているサービスで、htmlでtexコマンドを用いてwebページに数式を表示できるのだとか。

ちょっと試しに
<p><img src="http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx
&chl=i\frac{\partial}{\partial t}\psi(x,t)=\hat h(t)\psi(x,t)" />
とhtmlで書いてみると、



このようにシュレーディンガー方程式が掛けました。
これは、いろいろ使えそうです。

英語力の分類

大学院生になって研究を始めると、論文を読む・書く、国際会議で発表を聞く・話すと英語力が必要となる場面が増えてきます。

大学院へ進学する頃には、おおざっぱに数えて、中学で３年間、高校で３年間、大学で１年間と計7年間（もちろん人によります）も英語を勉強します。しかしながら、これだけで英語を身につけるのはなかなか難しいのが現状であると思います。
実際に、私の周りの大学院生も、修士課程１年の学生は、なかなか英語の読み書き、あるいはコミュニケーションには苦労しているようです。

多くの大学院生はこの英語力の足りなさに焦り、英語力の向上を心に誓います。

 さて、英語力とは何でしょうか？
英語力を伸ばすためには、英語力とは何なのかを理解する必要があります。

英語力は次の４つの能力からなります。
1. 英語を読む力  (Reading)
2. 英語を書く力   (Writing)
3. 英語を聞く力   (Listening)
4. 英語を話す力  (Speaking)





１つ目は「英語を読む力 (Reading)」です。研究を行なっていく過程では、論文を読んだり、共同研究者から来たメールを読んだりする場合に必要となる、英文を読んで理解するための能力です。
この能力は、他の３つに比べて、わりと早く必要となります。なぜなら、研究とは、過去の偉人たちの残した人類の知の上に、さらに新たな知を積み重ねていく作業であり、過去に積み重ねられてきた人類の英知を知るためには、過去の論文を読む必要があるからです。

２つ目は「英語を書く力 (Writing)」です。研究成果を論文にまとめたり、共同研究者へメールを出したりするときに必要となる能力です。

３つ目は「英語を聞く力 (Listening)」 です。国際会議やセミナーなどで、発表を聞いて理解するために必要となる能力です。ときなどに必要となる能力です。

４つ目は「英語を話す能力 (Speaking)」 です。この能力は、今度は自分が国際会議やセミナーで発表するときに必要となる能力です。

英語力を身につけるということは、これら４つの力(Reading, Writing, Listening, Speaking)の能力を伸ばしていくことに他なりません。

「自分には、今、どんな能力が足りていなくて、どんな能力が必要なのか？」という問題意識を持つことが英語力向上の第一歩です。
そして、伸ばしたい能力を意識して、トレーニングをすることでより高い効率で英語力を向上していけるでしょう。

 

才能と努力

今話題の、「為末大さんのつぶやき」に関した話題です。
為末さんがつぶやいた、成功するためには才能が必要だという、内容。
激論を読んでいるようです。

成功するかどうかは、まず９９%は才能だそうです。
この発言に対して、多くの共感をよんでいる一方で、否定的な意見もちらほら。

僕は、成功するためには才能が必要不可欠だと思っています。
才能があって、初めてその世界で成功できる。

この言葉って、過激なようですが、実は、「人には向き、不向きがある」ってのと同等な言葉なのだと思います。
 だからこの言葉は、「才能のないやつは、一生負け犬」 という意味ではなく、
「自分の力を発揮できるフィールドで勝負して、勝っていこう」という意味を秘めているのです。

最近、気になっていることは、「自分には能力がない」 、「自分には価値がない」と思っている人があまりにも多いということです。
たしかに、ほとんどの人はオリンピックへ出場することはできないし、プロ野球選手やサッカー選手になることもできない。

しかし、そういう普通の人たちも、プロのアスリートにはできないことを、やり遂げる力をもっているはずなのです。
 重要なのは、「自分に何ができるのか・何をしたいのか」です。

まずは、己を知ること。
これが、重要な処世術です。

寒い夜にカゼをひかないために

そろそろ寒い季節になって来ました。
こんな季節は、ちゃんと暖かくして寝ないと、カゼをひいてしましますね。

寝るときに、あることを行うだけで、有効なカゼ対策になります。

それは、寝るときに首を冷やさないようにして寝ることです。
具体的には、首にタオルをまいたり、マフラーをまいたりなど。

首にはたくさん血管があって、首を冷やすと体が冷えてしまうんだとか。

確かに、外にむき出しになっているのは首くらいですね。
布団を首まで、かけても、寝返りなどで外に出てしまうので、しっかり温めましょう。


首は、しっかり温める！

朝方の生活への挑戦

最近、１１時から１２時の間くらいの時間に研究室へ向かう生活が続いています。
出来れば、８時くらいには研究室へついて、研究を開始したいものです。

経験上、やはり朝方の生活スタイルのほうが研究の効率も高いように感じます。
午前中は、比較的頭が冴えており、ものを考える作業が適しているように思います。
これに対して、午後は、午前中の作業の疲れか、頭のキレがいまいちのような気がしています。

そこで、午前中は新しい理論を組み立てたり、手計算や本計算用のコード開発を行うことがお勧めです。
これに対して、午後は、スパコンやクラスターマシンへのジョブの投入と回収の作業や、計算結果の単純な解析などを行うことを勧めます。
また、深夜の作業は、おすすめしません。中には、深夜の方が仕事が捗ると感じている人もいるでしょうが、おそらくそれは勘違いです。
作業効率としては、深夜のほうが日中や朝方よりも低い でしょう。
深夜に作業をすると、はかどっているように感じるのは、眠け、あるいは疲れに耐えて頑張って作業しているので、より疲れを感じやすいから。
それほど作業が進んでいなくても、疲れを感じて、十分作業をした気になっていまう。
これが、深夜のほうが仕事がはかどってしまうという勘違いのもとです。

深夜まで、研究室へ残っておらず、しっかり夜は家に帰って、心身の回復に努めましょう。

 と、言ってこの記事を書いているときにはすでに深夜１時を回っているという矛盾。。。

そろそろ、寝ます。

明日も頑張って行きましょう。

Pythonなるものを始めてみようかと

私の研究では、自前でソースコードを書いて数値計算や解析などを行なっています。
使用言語は物理や計算科学でお馴染みの?Fortranです。
 もう、Fortranにはだいぶ慣れ親しんだので特に不満はありませんが、
時たま「Pythonという言語はコーディングが簡単でおすすめだ 」という話を耳にします。

そこで、私もこのPythonというもの挑戦してみようかと思います。

目標は、簡単な解析のコードをPythonで書けるようになることですね。
本計算（計算時間がかかる計算）はやはりFortranで行うことになると思います。
というのも、Pythonはインタープリタ言語で、実行速度自体はそれほど速くないそうです。


よく聞く利用例は、時間のかかる重い本計算はFortranやC言語で書いたコードを用いて行い、
解析はPythonで書いたコードで行うというものです。


現時点では、どれほどPythonが便利（あるいは不便） かは皆目検討もつきません。

これからしばらくPythonの修行をぼちぼちしていこうかなと考えています。
挑戦してみた課題や練習などは、逐一報告していこうと思っているので、興味のある方はどうぞお楽しみに！

それでは明日も頑張って行きましょう！