Adobe は、なぜ学習しないのか？

Adobe Acrobat Reader DC の注釈で書いていると気になるのだが、漢字変換の学習機能が効かない。

例えば、「この節では」と Windows で何回も入力していても、「この説では」と変換される。Adobe Acrobat Reader DC でも注釈で「この節では」と何回入力しても、学習されないようだ。

Adobe だと、なぜ学習しないのか、不思議だ。
ひょっとしたら変換辞書が別にあるのか？


ちなみに、普段はAdobeではない別の PDF リーダーを使っていて、そっちでは快適に漢字変換ができている。

PowerPoint の数式が思い

プレゼンテーションのファイルを作るのに、以前は Beamer を使っていたこともあるけど、PowerPoint + IguanaTeX の自由度の高さに気がついてからは Beamer には戻れなくなってしまった。
（個人的に思うところでは、Beamer を使い慣れている人には、PowerPoint + IguanaTeX をあまり勧めない。まぁ、Beamer と PowerPoint + IguanaTeX を比較しても大きな差はなく、例えていえば Beamer が普通の黒電話ぐらいで PowerPoint + IguanaTeX がスマートフォンぐらいという差の程度でしかない。無理して乗り換える必要もない。）

今回は、IguanaTeX を使わずにPowerPoint の数式だけでプレゼンテーションファイルを作ったらどうなるか、ということも試してみたくてやってみることにしてみた。
そもそも IguanaTeX だと TeX 環境をインストールしないといけないので、TeX がインストールされてないところでは編集ができない。そこで PowerPoint の数式だけでできるかを知っておくことも有益だろうと思ってやってみた。

結果として、PowerPoint の数式は、思っていた以上にスマート。入力に多少の癖はあるけど、TeX の数式を入力する知識がだいぶ役に立つので、Beamer を使っている人にもPowerPoint の数式は使いやすいと思う。

逆に困っているところは、以下の２つ。
(1) 行列を書こうとすると Unicode が入り込んでしまって、行形式での編集が極めて困難。
(2) 数式が多くなると、PowerPoint の処理が極端に遅くなる。例えば、"PowerPoint" という文字列を入力するだけでも 10 秒以上かかる。


まぁ、自分のところでは試していないけど、Office365 では LaTeX で数式を書けるようになるということなので、このあたりが解決するのは時間の問題かもしれない。
やはり LaTeX の数式はキーボードだけで書けるというメリットが大きいので、できれば Google スライドとか Office Online とかでも使えるようになるといいなぁ、とは思う。

IguanaTeX のバグを回避する

IguanaTeX は非常によくできているので、よく利用させてもらっているが、たまにバグがある。
例えば、一時ファイルを置く場所を Main Setting に入力しても、これが環境変数として ghostscript に渡らないため、TeX2imgc.exe などを使おうとしても途中の ghostscript で Unable to open the initial device, quittingとなって終了してしまう。

これを回避するには、TeX2imgc.exe を呼び出す bat ファイルを以下のように作って、TeX2imgc.exe の代わりに Main Setting で設定する。

%%%%%%%%%%%
set TEMP=[一時ファイルの場所]
set TMP=[一時ファイルの場所]
"[TeX2imgc.exeへのパス]\TeX2imgc.exe" %*

%%%%%%%%%%%

つまり、環境変数 TEMP, TMP を設定して、あとは TeX2imgc.exe にすべての引数を渡して実行する。

待ち行列の研究って、純粋数学になっていくよね、と思ったりすること

病院の患者などを研究している論文があって、その中に

１．患者の待ち時間
２．患者が病院にいる総時間
３．ベッドの使用率

をシミュレーションで解析している論文があった。

自分としては、「これって、待ち行列で解析すればいいのでは？」と思ったわけだが、論文ではシミュレーションソフトを使って解析していた。

そこで「待ち行列で解析」という考えを一度横において考えてみると、シミュレーションソフトを使って待ち行列を解析して、それで実用的な結果が得られる、というのは、確かにありかもしれない。

数理最適化についても、コンピュータの性能が上がればシミュレーションで十分になる範囲も格段に向上するだろうし、現段階では応用数学に分類されることが多い数理最適化も将来的には純粋数学に仲間入りすることもあり得るのかも、と思ったりもする。

Julia で返り値を複数の中から一つだけ取り出したいとき

たとえば、対称行列 A の固有値分解は

D, V = eig(A)

とすると得られるが、ここで V は不要だから D だけ欲しい、というときも結構ある。
その時は
D = (eig(A))[1]
とすると最初の引数だけが得られる。

もちろん、２番目がほしい時は
V = (eig(A))[2]
とすればよい。

ちなみに、配列の中で順番を入れ替えることもできて

V, D  = (eig(A))[[2 1]]

としたりすればよい。

ただし、[[2 1]]は２重カッコのように見えるが、(eig(A))[2 1] のように１重カッコだとエラーになって処理されない。

unimodular な SOCP

いま手元で作っている SOCP が良く良くデータを見てみたら、
||U*x|| <= a'*x + b
という形式で、行列の U のところが unimodular になっていた。

unimodular な場合っていうのは、何かに使えたりするんだろうか？

論文読み：From feasibility to improvement to proof: three phases of solving mixed-integer programs

今回は、Optimization Online とは別に、雑誌に掲載された論文をチェックしてみた。

From feasibility to improvement to proof: three phases of solving mixed-integer programs
http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10556788.2017.1392519

整数計画問題を厳密に解く時には分枝限定法が一般に用いられるが、この論文は以下のような良く見られる状況に着目している。
１．最初の実行可能解を得るまでの時間は、最適解を得るまでよりも短い
２．最適解を得るまでの時間は、その解が最適であると保証するまでの時間よりも短い

したがって、分枝限定法を３段階に分けていて、
　１．最初の実行可能解を見つけるまで
　２．最適解を見つけるまで
　３．最適解が最適であると保証できるまで
これらの３段階でどのように推移していくか、というヒューリスティクスを議論している。
数値実験を見る限り、それなりにうまく動いているヒューリスティクスのようだ。

整数計画問題を近似的に解く方法として様々なヒューリスティクスが提案されているが、このような分枝限定法のヒューリスティクスを用いて他のヒューリスティクスを改良したら面白いかもしれない。