$\mathscr{N}_{yoho}$ @Nyoho@mathtod.online

ブックマークが付いたのとか大きいかも知れません。

ふぅ…… Mastodon v3.1.2までマージ

- https://github.com/tootsuite/mastodon/releases/tag/v3.1.0 v3.1.0
- Add bookmarks
- Add announcements
- Allow support for Accept/Reject activities with a non-embedded object
- Add "Show thread" button to public profiles
- The minimum supported Node.js version has been bumped from 8 to 10.
- https://github.com/tootsuite/mastodon/releases/tag/v3.1.2 v3.1.2
- 特になし

#Mathtodon開発

不定期メンテナンス入りまーす

- v3.0.0 https://github.com/tootsuite/mastodon/releases/tag/v3.0.0
- Add audio player in web UI
- Add option to disable real-time updates in web UI ("slow mode")
- Change single-column mode to scroll the whole page
- Remove WebP support

#Mathtodon開発

Mastodon v3.0.0 をマージ

すみません、Mathtodon落ちていました。

この簡単な感染症拡散の微分方程式のモデルで、このグラフの傾きの原因は何でしょうか。

まず隔離または回復の率 $\gamma$ が大きめになっている可能性。これは回復率は世界で共通だろうと考えると、日本だけ特に隔離が多くされているということはなさそうなので、たぶんこの可能性は低い。

ということは $\beta$ が小さい可能性です。それに検査数が他国に比べてとても少ないことが影響するのかどうか。

$\beta$ は「感染率」でした。
具体的には、「感受性人口の単位時間あたり感染率 / 感染人口サイズ」です。
Twitterで、「検査数が少ないからだ」と言っている人がいましたが、検査「数」が少なくても、この「割合」が変わるんでしょうか?

確かに検査数が少ないと、残りの大量の国民の中に、実際に感染者と非感染者が存在することが見えていないので、微分方程式の中の $I(t)$ は本当はもっと大きいということになります。

$S_0$ は全感受性人口のサイズ。初期だけに通用するように近似してあります。

https://twitter.com/AlessandroStru4/status/1236391718318157830

もしもこのグラフが正確だとすると、日本も指数関数的に増加しているように見える。

グラフの傾きが小さいというのは指数関数の底が小さいということで、何が影響を与えるのかを、かなり(一番?)簡単な感染症の拡散微分方程式で考える。

[1] の一番簡単そうなモデルを見ると
感染力(感受性人口の単 位時間あたり感染率)が感染人口サイズに比例していると仮定して、その比例係数を β とおき、回復率(回復または隔離) γ とすると

$\lambda_0 := \beta S_0 - \gamma$

という値が指数関数の底を変化させるものになっています。

[1] https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~inaba/inaba2009_actuary_manuscript.pdf

設定で上級者向けUIを解除すると single-column mode にできます。

Mathtodon に Mastodon v2.9.0 をマージ

- Add single-column mode in web UI
- Change default layout to single column in web UI
- Change light theme
- Change preferences page into appearance, notifications, and other

お好みで、シングルカラムやってみてくださいね!

#Mathtodon開発

準同型写像が世の中の役に立っていてわしもうれしい。 < 【最新技術】独自理論によりプライバシー情報を暗号化したまま高速に計算、予測するCipherNetを開発：時事ドットコム https://www.jiji.com/jc/article?k=000000002.000054712&g=prt

楕円函数論を勉強したいと思いながら何世紀も経っていたのでこの機会に読んでみようと思う。

Twitter https://twitter.com/line__segment/status/1234423115825836033 より

> #休校中におすすめの過ごし方
> Web無料公開の大学物理学・数学の古典的名著を読む。

> https://linesegment.web.fc2.com

> 一般力学
> 量子力学序論
> 楕円関数論
> 常微分方程式論
> 行列および行列式
> 代数的整数論
> 数の概念

これはいいね

ほんまじゃ2020年2月22日22時22分22秒も過ぎとるし、2020年2月22日20時2分22秒も過ぎとるわ

めちゃんこ数学が書いてあったので紹介 < 逆FM音源 - Speaker Deck https://speakerdeck.com/fadis/ni-fmyin-yuan

> このように、具体的な例を１つ決めて、それをベースに抽象的な概念を勉強するのは、実は結構有効な方法なのではと思っています。

ここ(・∀・)ｲｲ!!ね〜〜

つじもったー(@tsujimotter)さんの3部作、ついに出そろいました! すばらしい!

• 指数層系列(1)：指数関数の性質から得られる短完全列 - tsujimotterのノートブック http://tsujimotter.hatenablog.com/entry/exponential-sheaf-sequence-1

• 指数層系列(2)：層の短完全列 - tsujimotterのノートブック http://tsujimotter.hatenablog.com/entry/exponential-sheaf-sequence-2

• 指数層系列(3): 層係数コホモロジー - tsujimotterのノートブック http://tsujimotter.hatenablog.com/entry/exponential-sheaf-sequence-3