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即興小説を書いているときになに考えてるん？
小説の書き方はなかなか分からないことが多い。書ける人は書けるのだろうけれど、書けない人が書けるようになるための方法やステップは少ない。今回は20年以上書けなかった私がどうやって書いているかについてメモしておく。
即興小説に手を出すまで私は小説を読むのが好きでした。紙の本からネットの落書きまで媒体は選びません。学校から帰ってきては個人サイトやリンク集を徘徊して更新をあさり、家の本棚をから適当にタイ
成長したい時は出来るだけ楽すると効率的
結果=能力×労力（=苦労×時間）
時間は毎日コツコツが結果的にたくさんかけられる。1日は24時間しかないが一年は365日ある。1日30分でも180時間になる。
短期間頑張るよりも長期間ダラダラ続けた方が時間はかけられる。その方が楽でしょ？
といっても時間は有限なので能力を上げて時間効率を良くしたい。
能力を上げるための考え方をメモしておく。
人の能力は成長する、そう思っている限りは
能力
2020年8月の日課の振り返り
大目標(〜五年)楽しいことをたくさんする
楽しいことに対する感度を高める
中目標(〜半年)新しいレジャーに挑戦する
エンタメを作る(音楽、小説、イラスト)
知識や技術を学習する(仕事、趣味)
スモールステップ(〜三日)友人と遊びの計画を立てる(企画、計画の実践)
ギター触る
アウトラインの勉強
デッサン教室に通う
技術書、ブログを書く(知識や技術のアウトプット)
スケボーか水泳
死ぬほど書くのが苦手な人の取れる対策
小学校の感想文から大学の卒論に至るまで、ありとあらゆる文章を書く場面で私は悩んできました。
何も書けない！
どれくらい苦手かというと、中学生のころ、読書感想文の書き出しに二日かかって泣きべそかいたりしました。
そこで同じように何も書けないと悩む人への参考と自分への備忘録になればと以下の手法をメモしておきます。
文章を書く作業を分割する普通の人は文章を書くのは自然にできることだとずっと思って
高校物理復習したった
物理って楽しいよね！
数学や物理を直観的に理解してきた身としては、微積分がむちゃくちゃ苦手！
微積分のイメージと実際のテクニックが全然一致しないんですけど！
力学の微積分が直観的じゃない！改めて力学の本を読んでるけども、エネルギー積分周りのロジックとかが今読んでも直観的には理解できないことが分かった。
数学のテクニックを物理が拝借歴史的にはこのよう問題の解決にどの程度時間がかかったのかが気
数理最適化の実用化を考える
数理最適化って聞いたことあります？
社会にある問題を数理的に解こうというジャンルなんですけどね？
AIじゃなくて線形計画問題！世の中にある問題(条件がある時の配分比率など)が線形計画問題という手法で解けます。
栄養バランスを満たすおかずの分量を求める例がよく教科書で見られます。
実応用の範囲は多く、計算アルゴリズムと計算機の両輪が発展したことでよほどの大規模問題でも解を求めることが出来ます
数理最適化は社会で活用した方がお得
機械学習や深層学習といったバズワードに乗っかろうとするけど、その問題、最適化屋さんが解けるんでは？
数理最適化に需要はないのか最適化屋さんの需要はあるのかもしれないが、それで起業したって話は聞かないから、机上の空論なのでしょうか。
最適化ソルバーの広告記事が学会誌に載ってるけども、それの使い道って普通の人はわかるのでしょうか？
具体的な操作方法じゃなくて、そもそも解決出来る問題が自分のところ
大学院生への教育が洗練されてない件
大学院生を対象にした教育の研究って少なくない？
そもそも大学院生自体が少ないのか。
その少ない大学院生は高い専門性や頭の使い方を身につけている可能性があるんやで！
大学院の指導は適切か大学院生は専門的な知識や技能、思考を身につける機会が欲しくて大学院に進学するやん。
ただ、基本は自学自習で頑張れ！というのは投げっぱなしやんな。
大学院の教員は研究がやりたい人が集まっているという前提をおい
最適化コンサル案のたたき台
最適化コンサルってないの？という疑問について考察していきます。
まだ最適化コンサルをする会社がないなら、どんなお仕事になるのか考えてみます。
機械学習は道具に過ぎない機械学習や深層学習というワードが一人歩きしていますが、これらは問題を解くための道具に過ぎません。
順序としては問題を設定した後にどのような手法で解決出来るかを試みます。優れた手法があって、それにあわせて課題を作るのでは本末転倒で