文系の男は死ね、コミュ障はもっと死ね、若くないならもっともっと死ね

これは真剣な話だが今は乱世である。日本はロシアの隣だから徴兵もないとはいえない。ウクライナは女の徴兵も始める。徴兵の際にまず前線に送られるのは「文系の使えない学生」である。取り合えず理系だと後方支援の仕事もあるし、後回しにされたりするのは覚えておくべし。 — May_Roma めいろま 谷本真由美 (@May_Roma) June 19, 2022 家人と先々息子は何を学ぶべきが話し合っているが、文系は全て却下。工学系か理数系で、できたらコンピュータサイエンスで一致。 技術、理数系は有事の際に生き延びることができる。前線ではなく後方支援に回るか徴兵は後回し、敵に捕まっても役に立つからなんとか生き延びる可能性が高い。 — May_Roma めいろま 谷本真由美 (@May_Roma) May 3, 2022     これが現実   &nb (さらに…)

文系は死ね

東大法学部ですら学徒動員で南方戦線や神風特攻隊とかザラだったそうで、つくづく文系に救いが無かったようです。 — 烏骨鶏 (@hardcockpunk) June 19, 2022 これ、昭和18年生まれの母がずっと言ってました。 — ごくらく星人 (@funkyhirochan) June 19, 2022 学徒出陣でもそうでした。ホントに頭の良い学生は、海軍や陸軍の技術系士官になる。こういった人材が戦後日本の技術を構築したのは、言うまでもないです。 — フリッツ (@DlKtKXJ1hq5dbgC) June 19, 2022 昭和18年、神宮外苑の出陣学徒壮行会で徴兵猶予が停止されて神宮外苑の出陣学徒壮行会にでたのは文系と農学部の一部でしたね。要するに文系は究極的には国家に必須ではないというシビアな現実かな。 — Chrysanthemu (さらに…)

ポアソン分布と二項分布の違い

ポアソン分布と二項分布は、共に離散確率分布であり、どちらも事象が起こる回数を表す確率変数の分布を表します。しかし、ポアソン分布と二項分布には以下のような違いがあります。 起こる回数の種類 二項分布: 成功か失敗かの2つの結果がある二項試行を繰り返し、成功回数を表す ポアソン分布: 単位時間あたりの平均事象発生回数 λ が与えられ、ある期間内に実際に起こる事象の回数を表す 試行回数の有無 二項分布: 二項試行を n 回独立に行い、そのうちの成功回数を表す ポアソン分布: 試行回数がなく、時間あたりの事象発生回数 λ が与えられる 成功確率の定まり方 二項分布: 各試行で成功確率が一定 ポアソン分布: 成功確率が一定ではなく、平均事象発生回数 λ が与えられる 適用範囲 二項分布: 二項試行を繰り返し行う場合に適用できる ポアソン分布: 確率的な事象の発生頻度が低い場合に適用できる つまり、二 (さらに…)

ラグンジュ乗数法

ラグランジュ乗数法は、制約条件の下で目的関数を最大化または最小化するための一般的な方法であり、以下の数式で表されます。 最小化問題の場合: L(x, λ) = f(x) + λ[g(x) – c] 最大化問題の場合: L(x, λ) = f(x) – λ[g(x) – c] ここで、xは最適化する変数、f(x)は最小化または最大化する目的関数、g(x)は制約条件、λはラグランジュ乗数、cは制約条件が与えられる定数です。 ラグランジュ乗数法では、ラグランジュ関数を定義し、その関数を最小化または最大化することで、元の問題を解決します。ラグランジュ関数は、目的関数と制約条件を組み合わせたものであり、ラグランジュ乗数は制約条件を満たすために必要なコストやリソースを表します。具体的には、ラグランジュ関数を最小化または最大化する変数の値を求めることで、目的関数を最小 (さらに…)

30歳過ぎたら30年ずっとおじさんで30年かけておじさん役に慣れれば良いけど、29歳までは、赤ちゃん→子供→少年→若者→若くない→おじさんと変化激しくて忙しいんよな

  30歳過ぎたら30年ずっとおじさんで30年かけておじさん役に慣れれば良いけど、29歳までは、赤ちゃん→子供→少年→若者→若くない→おじさんと変化激しくて忙しいんよな しかもその29年で学歴も出世も生涯年収も恋愛経験もほぼ決まるからな     === @西園寺貴文(憧れはゴルゴ13)#+6σの男     "make you feel, make you think."   SGT&BD (Saionji General Trading & Business Development) 「人生を変える」にフォーカスしたブランド           Lose Yourself , Change Yourself.(変えることのできるものについて、それを変えるだけの勇気を (さらに…)

もう日本は外食で2000円以上出さないと味は期待できない社会になってる

もう日本は外食で2000円以上出さないと味は期待できない社会になってる 2000円出さないなら、お腹膨れる薬とサプリとタンパク質またはベースフードみたいな完全栄養食でいいや,食べてる時間無駄だわって感じ 1500円くらいだとまずくもないけどうまくもない、ただ時間の無駄って感じする   ビジネス書と似てるな、2000円しないのはむしろ有害 ソープは2万円しないのはただの罰ゲームだから行かない方がいい         === @西園寺貴文(憧れはゴルゴ13)#+6σの男     "make you feel, make you think."   SGT&BD (Saionji General Trading & Business Development) 「人生を変える」にフォーカスしたブランド (さらに…)

インターネットの出会いは信用できない、だから俺は今日もストナンをする

マジで現代社会の闇 pic.twitter.com/okY4R22sIP — 悟空 |【女性攻略+筋トレ】でオス値を上げてモテ男になれ (@7son_goku777) March 19, 2023 加工は死刑 不同意性的搾取を目的とした偽計業務妨害詐取罪をはよ創設     === @西園寺貴文(憧れはゴルゴ13)#+6σの男     "make you feel, make you think."   SGT&BD (Saionji General Trading & Business Development) 「人生を変える」にフォーカスしたブランド           Lose Yourself , Change Yourself.(変えることのできるものにつ (さらに…)

E_t(u(t+1)) = 0

この式は、経済学における期待形成に関する基本的な式です。ここで、u(t+1)は将来時点t+1での未知の変数(例えば物価や所得など)を表し、E_t()は時点tにおける条件付き期待値を表します。 この式が成立するということは、時点tにおいて期待される将来時点t+1での未知の変数の平均値がゼロであるということを意味します。これは、経済主体が合理的に将来を予測し、その予測に基づいて行動するという仮定に基づいています。 E_t(u(t+1)) = 0 という式は、t時点での情報が与えられた場合に、t+1時点での予測誤差がゼロであることを示しています。ここでE_tは期待値を求める演算子、uは予測誤差を表す誤差項です。 これは、経済学において、エージェントが合理的に行動する場合に満たすべき基本的な条件の一つであり、将来の事象についての情報を最大限に利用して最適な行動を選択することを意味します。つまり、経 (さらに…)

ブラックショールズ方程式

ブラックショールズ方程式  別に知らなくても良い「ブラックショールズ方程式」について一応触れておきましょう。一応この数式はかなり有名と言うか、金融工学の世界で大きな影響を与えたもの、人によっては世界を変えた数式の一つにカウントする人もいます。 ブラックショールズの方程式は、オプション価格を求めるために使われる偏微分方程式です。以下に、その式の意味や導出方法について解説します。 まず、オプションとは、将来の株価などの価格変動に対する保険として、ある金額を払って買う権利を指します。このオプション価格を求めるために、ブラックショールズの方程式が使われます。 ブラックショールズの方程式は以下の通りです。   C = SN(d1) – Ke^(-rT)N(d2) ∂V/∂t + (1/2)σ^2S^2∂^2V/∂S^2 + rS∂V/∂S – rV = 0 &nbs (さらに…)

DSGEモデル

DSGEモデルは、経済全体の均衡を分析するために用いられる数学的なモデルです。このモデルでは、個人や企業の意思決定、市場の仕組み、政策の影響などを表す一連の数式を組み合わせることで、経済全体の振る舞いをモデル化します。 DSGEモデルの基本的な数式は以下のようなものです。 ユーティリティ関数(Utility Function) 個人がどのような選択をするかを表す関数で、一般的に以下のような形式を取ります。 U(Ct, Lt) = βt [Ct^(1-σ)/(1-σ) – ηLt^(1+θ)/(1+θ)] ここで、Ctは消費、Ltは労働、βは割引因子、σは消費の弾力性、ηは労働の弾力性、θは労働の代替性を表します。 資本市場の均衡式(Capital Market Clearing Condition) 資本市場において、需要と供給が等しくなるように調整される式です。 Kt = ( (さらに…)