データ構造とは、compileされ、cacheされた計算結果の格納様式だ。

それは型と型付けの計算についてもいえるだろう。

当然、データ構造（データの表現）によっては、適用可能なアルゴリズムに制限が出たり、効率に変化があったりする。

つーか、データ構造は、アルゴリズムの前段なのである。

なんで、そんなことをちゃんと意識してこなかったのだろうか、と、悔やまれる。

「アルゴリズムとデータ構造 基礎のツールボックス」
Ｋ．メールホルン、Ｐ．サンダース著
シュプリンガー・ジャパン

本人は一度も口にはしなかったけれども、これは哲学を語る本です。
科学とは何か。科学に何を期待するか。
そして、脳とはなにか。脳になにを期待しているか。
そういう構図が自分の中でクリアになってきた著者が、研究そのもの、および研究を取り巻く現状への愚痴をちょこっとこぼしている。
その一方で、脳研究のひとつの頂点＝行き詰まりも示されている。脳の内部では、自発的かつかなり長い周期のサイクルのある活動が無限旋律のように延々と(一見)無為に繰り返されているということ。
そして、脳のもっと巨視的な活動も、無意識、睡眠中でもフルパワーの7，8割のエネルギーを割いてノイズと揺らぎを起こしているということ。
このような脳の活動現象に対して、従来の還元論的アプローチが有効ではないかもしれない、というほかに、再生可能な事象ですらないかもしれない、という印象を率直に語っている。（実は、自分の人生が一回きりだという認識に直結しているから、これは誰だって納得できる帰結でもある。）
脳はこれまでの科学の方法論をはみ出した存在である。
脳が脳について考える、その循環的構造にこれまで自分はとらわれてきたが、地球外生命がこの脳を見たとしても、科学的な手法で「分かる」ことは困難なのだろう、ということに気づかせてもらった。



それでも著者は前に進む。好奇心がいざなうから。もっと言えば、脳の無意識がそうさせるのだろう。

新書なので、というわけでもないですが、ちょっと拾い読みしただけなので、感想を書くのは気が引けますが、数学とか技術の理論的裏づけとか、基礎になる理解なくして技術立国無し。という、当たり前だけど、耳の痛い話でした。
お金の話としては、マスメディアでＰＲしずらい分野に金が回らないとも。
でも、グローバルな世の中で、日本がこうして衰退していくのは、或る意味当然なのかもしれない。特に日本の今後がダメなのではなくて、これまでが歴史的な綾の絶頂だったのかもしれない、とも思いました。
敗戦というメタファーを持ち出して、危機感を煽るのは効果的だとは思いますが、戦いに勝てばいいっていうものでもないでしょう。グローバルな世の中、red oceanの中では勝者は1人という構図が多いことを考えれば、数学、知財、ソフトウェアが大事であればあるほど、その分野では米国や中国以外の勝者(費用対効果の面で)というのはありえないかもしれないので、そこに過度に注力せずに、これまでの貯金を少しずつ食いつぶして生き延びるというのも一つの方策かと思えます。
その一方で、「ものつくり」に拘泥することは明らかに無駄だという意見には同意します。
ナンバー３、ナンバー５ぐらいの国がどのようにpresenseをコントロールしていくか、その賢さ、リテラシーを磨くことが、これからの日本の余命を決めるのでしょう。その手始めとして読むなら好適な本だと思います。

とりあえず、ざっと目を通したので、感想を。



Ruby on Railsの解説書籍は多いけれども、実際にwebサービスを運営しようとすれば、単にアプリケーションを構築するだけではすまない。その部分も含めたtutorialとして貴重な本。（しかも大部すぎないところがいい）
この分野は2009年現在cloud computingの流行にあわせて急速に変化しつつあることも確かで、この本に書かれている内容の多くはすでに陳腐化している部分もある。
それでもなおかつ本書を読む意義はすぐには失われないと思う。要するにdeployの手段は進化するけれども、やるべきことは何かということはそんなに変わらないからだ。それを認識した上でwebサービスをどう運営していくか、その戦略(戦術)もクリアになってくると思う。

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この本の、というかGoogleの特徴は、書籍になっている内容の多くがネット上で公開されていることだろう。




もちろん、最新の情報ではないけれど、完全に賞味期限が切れた内容であるとは思えない。少なくとも、身近に利用しているデータセンター業界は、利用者の要求も低いためもあるが、ここまで来ていないのではないかしら。

ところで、Googleは検索システムのサービスの企業なのだけれど、彼らの強みは、データセンターの運営やコンピュータの消費電力の最適化など、物理的な最適化にあるのだと痛感した。データの処理も、物理的モデルとしての取り扱い(平準化された状態とか、エラー処理を隠蔽したＡＰＩとか）ができるようにもって行く傾向が見て取れる。

物理学のポスドクたちは、金融市場とGoogleを生んだのか。

ためしに子供に読んで聞かせようと思って、シリーズをまとめて借りてきた。













最初、これって母親とかの趣味におもねった作り（マーケティング）なんじゃねーの？とか、斜めな見方していたんだけど（自分もそういう趣味があるので、子供に対してちょっと後ろめたい）、読み聞かせとか、一番大事なファクターは「だれかといっしょにいる」ことなんだから、その誰かが本を面白がってくれていればそれでいいじゃん、とか思いました。まる。

自分はとても好きだけど、３歳ちょっと前の子供がそのすべてを面白がるのは少し無理がある感じ。対象年齢は２＋って感じか。

数学というか、算術のさわりだけ。でも、素人にはこれで十分魅力というか中身が伝わるんではないかしら。




１０進法のshiftをうまくとりいれた算術がVedic Mathematics　の底辺にあることはわかった。

1x9 + 1x2 = 11
12x18 + 2x3 = 222
123x27 + 3x4 = 3333

とかは、子供には魅力的なんじゃなかろか？
こういう素地がラマヌジャンを生んだというのは短絡的にすぎるけれども、どうしても連想してしまう。

フランスの九九が５まで（手の指を使う）ってのは知らなかったなぁ。

最初の章だけ読んで、あとは眺めただけ。５月初めに返却してしまった。




以下、読書メーターへの投稿のまま

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Ruby on Railsの単なるノウハウ集かと思って読み始めたのだが、webサービス業界というのは進歩の早い環境で、具体的なノウハウを書籍にするのは無意味だと最もよく理解している人が執筆したのだから、timelessな読み物であるのは当然だったようだ。
特に興味を引かれるのは以下の章
・RailsがRubyで開発された主たる理由と思われるメタプログラミング機構と手法（１章）
・データベースについてのコメント（４章）
・セキュリティに関する基礎的な概念のおさらい（５章）
・RESTの概念について（７章）

追記する予定ですが、読書メーターに残したメモをとりあえず貼っておきます。（2009/5/15に感想のメモを追加しました。まだあるかも）

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