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測定

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1: 2019/04/04(木) 15:29:49.54 ID:CAP_USER
量子力学分野における「ウィグナーの友人」と呼ばれる思考実験では、2人の観測者が相異なる矛盾する実在を体験できるという結論が導かれる。この結論は長年疑問視されてきたが、その結論が正しいことを検証する「実際」の実験を初めて実施した。

1961年のことだ。ノーベル物理学賞受賞者のユージン・ウィグナーは、さほど知られていない量子力学のパラドックスを論証した思考実験の概要をまとめた。ウィグナーの思考実験は、2人の観察者(ここでは、ウィグナーとウィグナーの知人)が異なる実在を体験できるという量子力学の奇妙な本質を示している。

以来、物理学者は「ウィグナーの友人」思考実験を使って測定の本質を探求し、客観的事実が存在するか否か議論してきた。客観的事実を立証するために実験をする科学者にとって、この議論は重要だ。もしも、科学者たちが異なる実在をそれぞれ体験するなら、彼らが合意できる客観的事実は存在しないことになる。

続きはソースで

https://www.technologyreview.jp/s/130562/a-quantum-experiment-suggests-theres-no-such-thing-as-objective-reality/
ダウンロード (1)


引用元: 【量子力学】客観的実在は存在せず?量子力学の逆説「ウィグナーの友人」を初実験[04/04]

客観的実在は存在せず?量子力学の逆説「ウィグナーの友人」を初実験の続きを読む

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1: 2019/02/24(日) 16:54:05.53 ID:CAP_USER
~量子力学と相対性理論を統合した“万物の理論”に向け前進

 東北大学 学際科学フロンティア研究所/電気通信研究所の松本伸之助教(兼JST戦略的創造研究推進事業 さきがけ研究者)、東京大学 大学院理学系研究科の道村唯太助教、国立天文台 重力波プロジェクト推進室の麻生洋一准教授、東北大学 電気通信研究所の枝松圭一教授らの研究グループは20日、石英の細線で懸架された7mgの鏡の振動を、1秒間で10-14m程度の分解能で読み取れる測定器を開発した。
https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1170/663/1_l.jpg

 現代における物理法則は、量子力学と呼ばれるミクロ世界の法則と、一般相対性理論と呼ばれるマクロな法則の2つで説明できるが、両理論が確立されて以来100年近くの間、理論の統合が実現できておらず、1つの理論であらゆる物理法則を説明できない。これは、相対性理論で説明できる重力が、量子力学で説明できないからだ。

 物理学には4つの相互作用がある。このうち強い相互作用はグルーオン、電磁相互作用は光子、弱い相互作用はウイークボソンとよばれるゲージ粒子の交換によって発生すると考えられている。しかし、最後の重力相互作用をもたらすと言われる重力子の作用はあまりにも小さいため、いまのところ発見されていない。

 というのも、これまで原子干渉計、ねじれ振り子、光格子時計などによって測定されたもっとも小さな重力源の質量は90gであったのに対し、もっとも重い量子状態を実現した物体は40ngで、両実験のスケールには10桁という大きな隔たりがあったからだ。

続きはソースで

https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1170/663/2_l.jpg

https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1170/663/
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引用元: 【測定器】東北大ら、0.1gの物体が生む重力を測定できるセンサー[02/20]

【測定器】東北大ら、0.1gの物体が生む重力を測定できるセンサーの続きを読む

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1: 2019/02/20(水) 21:44:16.33 ID:CAP_USER
「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング=最小二乗法」という解釈は異なるのではという指摘が相次いだ。19日には「ディープラーニング」「最小二乗法」といったワードがTwitterでトレンド入りし、波紋が広がっていた。

 日経の記事では、慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説。「近年、驚異的な発展を見せているAIのディープラーニング(深層学習)は、原理的には単純な最小二乗法(誤差を最小にする近似計算の一手法)にすぎない」と言及し、「ディープラーニングは『最小二乗法』」と題する図版が掲載された。
https://image.itmedia.co.jp/news/articles/1902/20/ai_ml_01.jpg

 最小二乗法は、測定で得られたデータの組を、1次関数など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、モデル関数の値と測定値の差の2乗和を最小とするような係数を決定する方法。ディープラーニングに詳しい東京大学の松尾豊特任准教授は、2018年8月に登壇したイベントで、「ディープラーニングは最小二乗法のお化けのようなもの」「従来のマシンラーニングは(階層的に)『浅い』関数を使っていたが、ディープラーニングは『深い』関数を使っている」と説明していた。
https://image.itmedia.co.jp/news/articles/1902/20/ai_ml2.jpg

 松尾氏は2月20日、Twitterの公式アカウントで「小林慶一郎先生はよく議論させていただくので、少し責任を感じています」とツイート。ディープラーニングを簡潔に解説するため「深い関数を使った最小二乗法」という言葉を使ってきたが、「深い関数を使った」という説明がいつも抜け落ちてしまうと嘆く。

続きはソースで

ITmedia NEWS
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/20/news141.html
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
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引用元: 【AI】「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」で物議 東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」

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1: 2019/01/29(火) 18:15:24.01 ID:CAP_USER
■土星と環との「共鳴」から自転の周期を計算、最新研究

土星を取り巻く繊細な環。美しいのはもちろんだが、魅力はそれだけではない。信じられないような科学的な事実も打ち明けてくれるのだ。

 このほど天体物理学の学術誌「The Astrophysical Journal」に、環に生じる波を利用して、土星の1日の長さを解明した論文が発表された。論文によると、土星の1日は10時間33分38秒であるという。科学者たちはこれまで、土星の1日の長さがわからないことを何十年も歯がゆく思っていた。

 これは重要な発見だ。「太陽系のどの惑星についても、1日の長さは根本となる特性ですから」と、NASAの土星探査機カッシーニのミッションに参加していた米アイオワ大学の物理学者ビル・カース氏は言う。惑星の1日の長さを知ることは、その重力場や内部構造を解釈するのに役立つ。

「自転の測定が困難な惑星は土星だけです」と言うのは、SETI研究所の上級研究員マシュー・ティスカレーノ氏だ。地球のような岩石惑星なら、表面の特徴を追跡すれば自転速度がわかる。また、木星、天王星、海王星はガス惑星だが、自転軸に対して傾いた磁場を持ち、自転とともにそれがふらつくため、それを利用して自転速度を計算できる。

 対して、土星は非協力的だ。まず、土星はガス惑星なので、追跡できるような表面の特徴はない。また、複数の観測により、土星の磁軸は回転軸とほぼ完全に一致していて、自転による磁場の変化が検出不可能なほど小さいことが確認されている。


土星を取り巻く環はどのようにして形成されたのだろうか? 土星の衛星は何個あるのだろうか? かつてクリスチャン・ホイヘンスやジョヴァンニ・カッシーニも観察した巨大なガス惑星のすばらしい画像の数々を紹介する。(解説は英語です)

■太陽系のドラムセット

 この難問を解く方法はなかなか見つからなかったが、米カリフォルニア大学サンタクルーズ校で天文学と天体物理学を学ぶ大学院生のクリストファー・マ◯コビッチ氏らの研究チームが名案を思いついた。

 氷と塵からできた土星の環は、静かな場所ではない。土星のまわりを回る衛星が近くを通り過ぎるときには、その引力により大小の波が立つ。環の波は、土星の深部にある物質が振動するときも生じる。質量の移動により、土星の重力場に変化が生じれば、環に及ぼす引力も変化するからだ。

 これは、ドラムセットのスネアドラムが、ほかの楽器に共鳴して音を立てる現象に少し似ている。

https://cdn-natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/19/012800062/01.jpg

続きはソースで

ナショナルジオグラフィック日本版サイト
https://natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/19/012800062/
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引用元: 【天文学】土星の1日の長さが判明、太陽系で唯一謎だった 環との「共鳴」から自転の周期を計算[01/28]

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1: 2019/01/30(水) 15:32:33.76 ID:CAP_USER
日常生活の中でため込んだ慢性的なストレスの度合いを、数本の髪の毛から測定する新たな技術を滋賀大学の研究グループが開発しました。社会全体で働き方改革への関心が高まる中、これまでより簡単に慢性的なストレスを診断できるということです。

ストレスの新たな測定技術を開発したのは、滋賀大学教育学部の大平雅子准教授らの研究グループです。

研究グループによりますと、ヒトはストレスを感じると体内にホルモンが分泌され、髪の毛にはこのホルモンをためこむ性質があります。研究グループは、この性質に着目し、独自に配合した薬品で髪の毛からホルモンを抽出し、その濃度を調べることでストレスの度合いを測定する技術を開発しました。

髪の毛は一般的に1か月に1センチ程度伸びるとされ、毛根から何センチの部分を調べるかによって、ストレスが積み重なった時期やその程度を、最長で半年前までさかのぼって測定できるということです。また、数本程度の髪の毛があれば測定可能で社会全体で働き方改革への関心が高まる中、これまでより簡単に慢性的なストレスを診断できるということです。

研究グループでは、従業員へのストレスチェックが義務づけられている企業に活用してもらおうと今月、ベンチャー企業を立ち上げました。研究グループによりますと髪の毛を使ったストレスチェックをビジネス化するのは国内では例がないということです。

ベンチャー企業の社長に就任した研究グループの五十棲計さんは「自分ではストレスをため込んでいると気付いていない人にも客観的な数値で示すことができます。ストレスがない職場づくりに貢献していきたい」と話していました。

■調査の変化 だ液 → 髪の毛 数十本 → 髪の毛 数本

研究グループによりますと、生理学的にストレスの度合いを調べる手軽な方法としてはだ液からホルモンを抽出する方法が知られています。ただ、測定を行う直前に受けたストレスによってホルモンの濃度に大きな影響が出るため、長期にわたる慢性的なストレスを調べるには不向きとされています。

これに対し、髪の毛から抽出する方法は最大で半年ほど前までさかのぼってストレスの度合いを測定することが可能ですが、これまでの技術では数十本の髪の毛を必要としていました。研究グループでは、より手軽に測定を行えるようにするため、ホルモンを抽出する薬品の配合を工夫した結果、数本の髪の毛だけで測定できる技術を確立しました。

測定の手順としては、まず、毛根付近から切り取った髪の毛を1センチほどの単位で細かく切り分けます。髪の毛は1か月に1センチほど伸びるとされているため、例えば2か月前のストレスを調べたい場合は毛根から2センチの当たりを調べます。

切り分けた髪の毛を薬品に浸し、ストレスに関わるホルモンを抽出したあと、その濃度を分析します。ホルモンはストレスの度合いが強ければ強いほど濃度が高まることから、どの時期にどの程度のストレスが積み重なったかを客観的な数値で示すことができるということです。

■研究グループ「一人一人の状態に合わせたケアは国内初」

今回の研究を中心的に行っている滋賀大学教育学部の大平雅子准教授は、28日の記者会見で「髪の毛を使ったストレス研究は欧米で技術的に確立していたが、集団の健康状態を捉えるためのものだった。一人一人の状態に合わせてケアしようという今回の取り組みは国内では初めてとなる」と話していました。

また研究グループの一員でベンチャー企業の社長に就任した五十棲計さんはすでにこの技術について企業からの問い合わせが来ていることを明らかにしたうえで、「測定の正確性を高め、3年後までには技術を確立して企業に導入してもらえるようにしたい。1人3000円から5000円で診断できるようにして、5年後までに年間10億円の売り上げを目標にしていきたい」と話していました。

続きはソースで

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20190128/K10011794031_1901281440_1901281455_01_02.jpg
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20190128/K10011794031_1901281440_1901281455_01_03.jpg

NHKニュース
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20190128/k10011794031000.html
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引用元: 【医療】わずか数本の毛髪でストレス診断 “半年前まで測定可能”[01/28]

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1: 2018/12/26(水) 15:27:00.87 ID:CAP_USER
■過去生産された83億トンのプラスチックの大半が焼却や埋め立て地に行く運命

 プラスチックの大量生産は、ほんの60年前に始まった。以来、どんどん拡大し、これまでに「83億トン」のプラスチックが生産されたと推定されている。プラスチック製品の大半が使い捨てで、ごみとなるのだ。捨てられたプラスチックは、焼却されたり埋め立て地や自然に放置される。83億トンという数字はピンとこないだろうが、プラスチックの量を見積もった科学者たちにとっても初めて知る数字でその量に驚かされた。

 米ジョージア大学の環境工学者で海洋のプラスチックごみの研究をしているジェンナ・ジャムベック氏は、「1950年から今日までプラスチックの生産量が急激に増えたことは分かっていましたが、これまで生産されたプラスチックの総量が83億トンというのは衝撃的でした」と話す。

「このままプラスチック利用が増加していったら、世界のごみ処理システムは破綻してしまいます。海洋にごみが漏れ出してしまったのは、そのせいでもあります」と彼女は言う。焼却されるプラスチックはわずか12%に過ぎず、リサイクルされるものは約9%に過ぎない。残りの79パーセントはやがてごみとなる運命だ。プラスチックが分解されるには400年以上かかるため、ほとんどが形を留めたままで放置されることになる。

 海に流れ込むプラスチックごみの量の多さと、それが鳥や海獣や魚に及ぼす悪影響に危機感をつのらせた科学者たちが今回の研究を立ち上げたのは2年前のことだった。今世紀半ばまでに、地球の海にあふれ出したプラスチックごみは魚の量を超えるという彼らの予想は、よく引用される数値となり、そうした事態を「防がなければ」という声を増やすことになった。

■管理には測定が不可欠

 ジェンナ・ジャムベック氏も参加した研究は、科学誌「Science Advances」に2017年7月に掲載された。今日までに生産されたプラスチックの量とその後を世界規模で分析したところ、これまでに生産された83億トンのプラスチックのうち63億トンがプラスチックごみとして放置されているとしている。リサイクルされたプラスチックは9%で、大部分(79%)が埋め立て地に運ばれたり、自然環境に散乱したりしている。そして、その多くが最終的には海洋に流れ込む。

 この傾向が続けば、2050年までに埋め立て地には120億トンのプラスチックが運び込まれることになる。これはエンパイア・ステート・ビルの重さの3万5000倍に相当する量だ。

 論文の筆頭著者ローランド・ガイヤー氏は、プラスチック製品を、よりよく管理する仕組みを打ち立てようとしている。「測定していないものは管理できませんから」と彼は言う。「人間は大量のプラスチック製品を生産しているだけでなく、年々、その量を増やしているのです」

 研究では、プラスチック製品に使われた樹脂と繊維の半分は、過去13年の間に作られたものだとしている。なかでも中国は、世界の樹脂の28%と、ポリエステルポリアミドとアクリル繊維の68%を1国で生産する。


 現在、カリフォルニア大学サンタバーバラ校で産業生態学の教授をしているガイヤー氏はもともとエンジニアだった。彼はさまざまな金属を調べ、その利用法と管理法を研究してきた。プラスチックの生産量は15年ごとに倍増し、このペースは人間が作り出す他の素材よりも増え方が速いという。加えて、生産されたプラスチックの半分が1年未満にごみになることも分かった。これは、建築資材に使われる鋼鉄の寿命が数十年あるのと対照的だ。

続きはソースで

ナショナルジオグラフィック日本版サイト
https://natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/18/122500569/
ダウンロード


引用元: 【環境】これまでに「83億トン」リサイクルは1割弱 ごみのまま処分されるプラスチック[12/26]

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