フィルタリングだけど，やはり美しい，そんなことを感じるの．特に，カルマン・ファイルターの理論だけど，とても良くできているでしょ．
そう言えば，カルマン先生って，どういう状況で理論をつくったのだろう？ 動的ベイズ，それに確率過程の展開，こういったものを見抜いていたように思えて・・・．
ASMEの話し，それに京都賞受賞など，カルマン先生のことは色々知られているけど，応用数学をどう感じていたのかを知りたい気分．流体力学のカルマン先生とは別な先生だけど・・・．
やっと計算方法がわかってきた、感じ。モデルはできているのだけど、推定の方法論がちょこっとダメで、自分にイノベーションを起こすようにしているの。
今日は研究会で姫路。
今日は研究会で姫路。
情報処理だけど，基本をしっかり固めるのって重要でしょうよ．
情報の専門職大学院を調べていたら，LINUX、Cを徹底的に教える，そんなカリキュラム体系になっているの．で，さらにJAVAも必要かと．個人的には，これらはやり飽きていて？，もっと応用をお勉強したいのだけど・・・．
とりあえず，数値計算のソフトを徹底的に使いこなして，データサイエンスの腕を鍛えようかと．何しろ，データサイエンスの数理的技法っ凄い勢いで進んでいるでしょ．で，これらを実践で使えるようにして行くには，数値計算のソフトでソフトを作って・・・というやり方が効率的で，場合によってはCを使って根底から作ることも必要．
ただし，プログラミングの腕だけじゃダメで，数理情報に関する腕がないと．それと，対象に関する腕も．要は，例えば金融データなら，きっちり金融経済学，証券投資・・・をしっかりお勉強して，実践での問題把握と解決を意識する必要があるの．
個人的には対象への同化が大切って考えていて，コレができないとオリジナルなデータ解析手法が創れず，かつ結果も出ない，そんなことかと．
頑張りましょう．
貝瀬 徹 （兵庫県立大学） @tetsu81