たれぱんのびぼーろく

わたしの備忘録、生物学とプログラミングが多いかも

個人による犯罪の抑止: 芽を摘む

人は不完全な存在である。
自らの行動に自縛され、辞めることが合理的に感じられても結局抜け出せず、どんどん行動がエスカレートする場合がよくある。

目的のために非友好的な手段を取り、それが通じなかったから憎悪と共に犯罪行為を行い、当初の目的を忘れて成果と復讐に囚われる。闘争運動によくあるパターン。 (c. f. 成田)

これが株式会社のような組織の場合、ガバナンスさえ効いていれば、どこかで上から損切り命令が下りてくる。それでチャラになる。
個人にはそれを止める人がいない。自由主義が進めば進むほど、歯止めになるお節介は減る。

じゃあどうしたら犯罪を抑止できるか。
それは早期対応。
ループに入る前にさっさと洗脳を解く、これしかない。
この病状の本質は負のループにある。失敗が否定感と憎悪を生み、これが筋の悪い過激化を起こし、更なる失敗を繰り返す。
こうなったら何もかもが裏目に出る。
妥協案はプライドを傷つけ、抑圧は不満を爆発させ、捕まえたところで悪事に慣れており更生の見込みがない。
ループに入れないことが何よりの対処法。

割れ窓理論が効くと信じられているのも似た仕組み。悪事に慣れさせない。一歩目を踏ませない。(割れ窓は"環境と人"という別物の相関に関する話なので、1個人の行動に関する今回の話とはそこそこ違うのに注意)
政策におけるゼロトレランス (非寛容) 方針。

問題点として、無敵の人に効かない、というのがある。
だから逓減懐柔策と組み合わせるのが良い。
不法行為は決して許さない、そしてこちらの案へ早期に乗ればお互いハッピーになれるよ、と二刀流で進める。
失うものが無い人に失うもの (将来の目に見える利益) を持たせるという方向性。

個人による犯罪の抑止: 芽を摘む

人は不完全な存在である。
自らの行動に自縛され、辞めることが合理的に感じられても結局抜け出せず、どんどん行動がエスカレートする場合がよくある。

目的のために非友好的な手段を取り、それが通じなかったから憎悪と共に犯罪行為を行い、当初の目的を忘れて成果と復讐に囚われる。闘争運動によくあるパターン。 (c. f. 成田)

これが株式会社のような組織の場合、ガバナンスさえ効いていれば、どこかで上から損切り命令が下りてくる。それでチャラになる。
個人にはそれを止める人がいない。自由主義が進めば進むほど、歯止めになるお節介は減る。

じゃあどうしたら犯罪を抑止できるか。
それは早期対応。
ループに入る前にさっさと洗脳を解く、これしかない。
この病状の本質は負のループにある。失敗が否定感と憎悪を生み、これが筋の悪い過激化を起こし、更なる失敗を繰り返す。
こうなったら何もかもが裏目に出る。
妥協案はプライドを傷つけ、抑圧は不満を爆発させ、捕まえたところで悪事に慣れており更生の見込みがない。
ループに入れないことが何よりの対処法。

割れ窓理論が効くと信じられているのも似た仕組み。悪事に慣れさせない。一歩目を踏ませない。
政策におけるゼロトレランス (非寛容) 方針。

問題点として、無敵の人に効かない、というのがある。
だから逓減懐柔策と組み合わせるのが良い。
不法行為は決して許さない、そしてこちらの案へ早期に乗ればお互いハッピーになれるよ、と二刀流で進める。
失うものが無い人に失うもの (将来の目に見える利益) を持たせるという方向性。

命令系統を1本化しないデメリット

「命令系統を一本化しない」という組織戦略はありうる。
でもそこにはデメリットがある。

方向性の違いを即座に是正できない

複数の命令系統が正反対の行動をすると有害である。
命令系統を一本化せずにこれを避けるには、ミッションの浸透や原体験の共有など、結果的に同じ方向へ向きやすくする仕組みが必要になる。なぜなら命令とは強制であり、命令無しということは強制無しの自発的行動になるから。

この仕組みが回らなくなると困ったことになる。
自発的行動はそんな簡単に変わらない。だから方向性の違いを短期的に修正する術がない。

ロシアのドンバス地方からはそんな雰囲気を感じる。複数の独立軍事組織と横連携の不味さ、戦況悪化に対する方向性の違い、非難の応酬と整わない命令系統。

密度関数 - 全体では定数、1点ではゼロ、でも相対値がある

密度関数(英: density function)は値の密度を示す関数である。
D: V -> R1; x |-> D(x)

ある1点での「量」を定めたいとき、それが不可能な場合がある。
例えば (0, 1) の連続区間内の各数値に「賞金」を割り当て、全数値を箱に入れ大くじ引き大会を開催する。
賞金総額100万円と固定した場合、0.500が出たときに貰うべき金額はいくらか。
答えは「極限0円」
なぜなら (0, 1)区間は無限個の数値を含んでいるため、たとえ数値に関わらず等分したとしても 100万/∞ 円しかもらえないから。

「極限0円」とはいえ、非ゼロの賞金総額を分割して渡しているので「0円」ではない。
もし富豪が「0.1 ~ 0.2の全くじを引いた」としたら、等分なら10万円がちゃんと貰えるはずである。
なので各点は「非ゼロの量っぽい何か」を持っていることがわかる。

また「極限0円」には大小を設定できる。
例えば「(0, 0.5) に25万円、(0.5, 1)に75万円を割り当てる」という風に傾斜配分は当然できる。
どちらにせよ各点では「極限0円」だが、0.2と0.8を比べたら3倍の賞金差が必ずある。
つまり各点は「大小関係をもち非ゼロの量っぽい何か」を持っていることがわかる。

ここまでのまとめとして、点では極限0だが区間には量を割り当てられる場合、各点に「量っぽい何か」を定められることがわかった。
じゃあ区間を短くしていったらこの値が得られるはず。つまり区間極限0に割り当てられる量が「量っぽい何か」のはず。
区間極限0を区間単位としてみれば「量っぽい何か」は「単位あたりの量」だとわかる。「単位あたりの量」は一般に「密度」と呼ばれる。つまり「量っぽい何か」とは「密度」である。
たしかに密度が定義されていても単位が極限0だったら量も極限0になる。極限0ではあっても、点ごとに密度差はきちんとあって、区間和にはそれが反映される。
ということで各点がもつ謎の値は「密度」だったとわかる。

点xにおける密度を示す関数が「密度関数」。点の密度を指す。
連続変数に総和1の確率値を割り当てるのが「確率密度関数」。
連続周波数に総和Eの周波数パワーを割り当てるのが「パワースペクトル密度」。

離散信号基底変換の基本

長さ N の系列 x は N次元 数ベクトル内積空間 RN の元とみなせる。
x を標準基底 {e_i} の線形結合で表現すると次のようになる。

 \displaystyle
\boldsymbol{x}
= \left(\begin{array}{c}t_1 \\ t_2 \\ ... \\ t_n\end{array}\right)
= t_1 \left(\begin{array}{c}1 \\ 0 \\ ... \\ 0\end{array}\right)
    + t_2 \left(\begin{array}{c}0 \\ 1 \\ ... \\ 0\end{array}\right)
    + \ ... \
    + t_N \left(\begin{array}{c}0 \\ 0 \\ ... \\ 1\end{array}\right)
= \sum_{i=1}^N t_i \boldsymbol{e_i}


内積を用いて表現(正規直交展開)すると

 \displaystyle
\boldsymbol{x}
= \sum_{i=1}^N \langle \boldsymbol{x}, \boldsymbol{e_i}\rangle \boldsymbol{e_i}


RNを張る正規直交系 {e_i'} だとまったく同じ式になる。
例えばcosの系列は正規直交系を構成するので(これがRNを張る(基底になる)と仮定すると)次のように表現できる。

 \displaystyle
\boldsymbol{x}
= \sum_{i=1}^N \langle \boldsymbol{x}, \boldsymbol{cos_i}\rangle \boldsymbol{cos_i}
=     \langle \boldsymbol{x}, \boldsymbol{cos_0}       \rangle           \left(\begin{array}{c} cos_0(t=0)        \\ cos_0(t=1)       \\ ... \\ cos_0(t=N-1)        \end{array}\right) \
    + \langle \boldsymbol{x}, \boldsymbol{cos_1}       \rangle           \left(\begin{array}{c} cos_1(t=0)        \\ cos_1(t=1)       \\ ... \\ cos_1(t=N-1)        \end{array}\right) \
    + \ ... \
    + \langle \boldsymbol{x}, \boldsymbol{cos_{N-1}}\rangle            \left(\begin{array}{c} cos_{N-1}(t=0) \\ cos_{N-1}(t=1) \\ ... \\ cos_{N-1}(t=N-1) \end{array}\right) \


各周波数のcos波とxの類似度が内積で取られ、その重みに基づいてcos波の重ね合わせ(線形結合)でxが表現できる。
N個の内積スカラーを集めた長さNのベクトルが周波数表現になる。
実装時にはcosの行列(テーブル)をハードコードしておいて、ベクトル行列積で計算。

他の正規直交基底でも全く同じ議論になる。
sin・cos・e-iのような周期関数や、減衰関数の重ね合わせなど、いろいろあるが全部これに帰着できる。

理が無ければ心、だから抜けられない

理屈の通らぬ主張を押し付けるには感情を揺さぶるしかない。
揺さぶられて主張を受け入れた人は感情で動きやすい人。

だから二度と抜け出せない。
理屈でこちらへ連れ返そうとしても、理<心 の人だから響かない。響く人はそもそも心派にハマらない。

理屈には限界があるが感情には限界がない。根拠なく感情を無限に煽れるから。
なので理屈派が感情に寄り添った情報提供をしても、より過激かつ無根拠な感情で対抗されて敵わない。
同じ穴のムジナになって「お前は洗脳されている可哀想な羊。私が全て正しい、安心して帰って来い」くらいしないと勝てない。

完成形を想像する力

「完成形を想像する力」は独立したスキル。

ロボコックには完成形を想像する力がない。
個々の手順とその流れを把握して完璧にこなすから素晴らしい料理を作り出すけど、何が出来るかを彼は想像していない。

逆に「両腕を失った一流シェフ」は料理をもう作れなくても完成品を完璧に想像することができる。
それを上手く他人へ伝達できれば「調理できない最強シェフ」になれる。

ということで、インスタンスを生成する能力と生成結果を想像する力は別物。