スパコン見学

今日は、スパコンを見学してきた。

以前のものと比較しての印象としては、

• 音が静かになった。
• 高密度になった（ひとつひとつのノードにより多くの中身が入るようになった）。

というところが大きかった。
コンピュータの世界はドッグイヤーで日進月歩ではあるけど、こうやって実際にモノを見てみるというのはとても勉強になる。

今日の作業内容：金曜打ち合わせ内容の PDF 化 2h + 論文校正 2h + スパコン見学 1h
今日のランチ：角笛　幕の内弁当
明日の予測作業時間：4h

Dirac の量子力学の教科書

今日は午後に少し出かけて５時間ほど研究打ち合わせをしてきた。
いろんなことを勉強できたので、とてもよかったと思う。

あと、少しだけ話がそれているのかもしれないが、量子力学の教科書として Dirac の教科書はお勧めらしい。
Amazon で調べたところでは、
http://www.amazon.co.jp/principles-quantum-mechanics-P-M-Dirac/dp/4622025124/ref=pd_sim_b_2
の本のようなので、今度調べてみようと思う。

今日の作業内容：打ち合わせ準備 2h + 打ち合わせ 5h
今日のランチ：らく　焼き魚定食
明日の予測作業時間：2h

beamer と latexdraw

最近になって beamer を使い始めているが、latexdraw の場合は図の途中でも pause を入れられるので、アニメーションとしての使い勝手がよい。
　
まず、latexdraw で図を書いておき、export の pstricks で tex ファイルとして出力する(sample.texとかに）。
beamer 側では、これを \input{sample.tex} で取り込む。
これで表示ができるわけだが、sample.texはテキストファイルなので、emacs などで編集が簡単にできる。pscircle などで円を書いているのであれば、途中で \pause と入れれば、beamer がきちんと処理してくれる。

ただし、\pause は latexdraw の import では認識できないので削除されてしまう。
一通り図ができたあとにやるほうが楽である。
また、\pause の行までの分が先に出力されるので、先に出力したいものは上のほうの行に、あとに出力したいものは下のほうに置けばよい。

あと、latexdraw の文字列は色を付けることも可能だし、数式も可能。
図を書く段階では {\color{blue} aiueo} などと文章で書いておいて、export, import すると
色がついていることが解かる。
数式も対応できる部分は対応している（オールマイティなわけではない）。


今日の作業内容：論文校正 2h + beamer 3h
今日のランチ：味庵 牛肉の沙茶ジャン炒め
明日の予測作業時間:3h

論文校正の続き

昨日表にまとめた結果について、今日はラフに英語で考察を入れる作業をした。
あとで、他の節とのバランスを見て、文章を校正する必要がありそうだ。

ただ、文章を書くのにだいぶ時間がかかるので、ちゃんと時間配分を決めてから作業をしたほうが効率的かと思うので、明日からはそのように切り替えようと考えている。

あと、大き目の実験のほうでは SeDuMi でかなりの時間がかかっている。SDPT3 が1時間で解いた問題であるが SeDuMi はそろそろ丸2日ではないだろうか？ただ、ログを見るかぎりだと既に半分は解いているようなので、あと2日待てば終わるのかもしれない。

今日の作業内容：論文文章追加 2h
今日のランチ：ベッカーズ 肉味噌バーガープレート
明日の予測作業時間：6h

python でのデータ処理終了

大量にできたデータは、結果的に python で 100 行程度のスクリプトを書いて、一気に TeX に貼り込めるように変換した。
400 以上のファイルの中からいくつかのファイルを比較しながらの作業だったので、さすがに手作業で行なったらケアレスミスが入り込みやすく、プログラムで処理して正解だと考えている。

結果としてまとめた分は論文に入れ込むのでここでは詳細は省くが、やはり SDPA-GMP の計算時間は半端ではない。
gpp500-1.dat-s の場合、SDPA だと 2.36 秒であるが、SDPA-GMP だと 105325.74 秒かかる。
精度が高い分、反復回数も 10 倍程度かかっているが、1反復あたりの時間で計算しても3600倍程度の差がある。
gpp500-1.dat-s では、BLAS にかかる負担が大きいので、つまり GotoBLAS が高速である、ということでもある。(mlapack も GPU でかなり高速化できる様子）

今日の作業内容： SDPA 結果まとめ
今日のランチ：たちばな　わらさ
明日の予測作業時間： 4h

数値実験の一部が終了

SDPA7の論文の校正で行なっている数値実験の一部がようやく終了した。
長い時間がかかる計算ということが予めわかっていた分、詳細なログを残してあるが、詳細すぎて行数が数千行もあるので、python スクリプトで処理しようと思う。
次の数値実験と並行して、論文への結果の張り込みも同時進行で行なう予定である。


今日の作業内容：論文校正 4h
今日のランチ：しなの　エビ天丼
明日の予測作業時間：5h

Nature の論文を読む

SNL に関係があるかもしれない、ということで Nature の論文を読んでみた。
今回読んだのは
http://www.nature.com/nature/journal/v466/n7307/abs/nature09182.html
であって、これはグラフの中でのコミュニティを探す、という内容を
扱っている。
SNL の場合でも、直接は関係ないかもしれないが、このようなコミュニティの情報は役に立つ可能性がある。

今日の作業内容：論文読み 4h + 本読み 2h
今日のランチ：シッダルータ　チキンカレー
明日の予測作業時間：6h