python高速化、シュミレーションに対して
pythonでシュミレーションを書いているので、高速化のために行ったことをまとめる。
知らないことはできないので、やれた範囲で。
1 ファイルの読み書き。
一度オープンしたファイルに書き込み続けていると途中で途切れてしまうのを防ぐためにopen > 一行書き込み > closeを繰り返していたが、流石に遅い。
文字列としてまとめる > open > 複数行(一粒ごと) > close なら途切れることなく書き込みが終わった。
もっと長めにとって書き込んだほうが早くなるのかもしれないが、そこの検証は諦めた。
2 2次元データの保持について
今回は、ポテンシャル曲面においてボールを転がすようなシミュレーションを行うので、ポテンシャル局面の配列にランダムアクセスする必要がある。
np.arrayに対するランダムアクセスは異様に遅いが、listも大差ないだろうと踏んでいたが、塵が積もった結果山になったのでlist管理に変更。
かなり早くなった。行列演算でできないこともないと思われるが、手間がかかるため断念。
3 オーバーヘッド
一部の関数を組み込むことで早くなったが、全てを組み込むと早くなるわけでもなかった。むしろ計算が狂い始めたのでほどほどに調整した。
4 メモリエラー
pythonが管理できるメモリには多分上限があるので、適宜破壊的代入を行うことでメモリを開放する必要がある。
使ったら0を代入している
学振書類まとめ・3月期
このへんと、採用ポータルサイトをにらめっこしながら埋めていく。
基本的には名前書く(念のため押印する)だけで終わる。
扶養控除等申請書のCの項目・勤労学生の記述がわからなかった。
結局、勤労学生にチェックを入れ、大学名と入学日および給与所得+金額を記入する。何らかの稼ぎがない場合は、給与所得の金額を61万とすれば良い。この61万の根拠は、申請書の書き方が説明されているPDFの一番最後にある、Q&A欄に記述がある。研究遂行費の申請をしているなら、1年目だけ65万を下回れるため、申請が可能になる。減税は大事。
この書類だけ押印が義務である。後マイナンバーは書かない。書いていると受け付けてくれないらしい。縦割り行政だし仕方ないね。
住民税のはなし
実家と東京どっちが安いのか
【東京暮らし】転勤者の住まい探し|転勤などで初めて東京に住む人のために|転勤すると、住民税が高くなる?!
この記事の結論 : 高くならない
東京のほうが実家より500円安い
結論
さっさとひっこーし
大岡山ゲレンデ@2018
2018年、東京は数年ぶりの大雪に見舞われた。
おりしも修士論文の直しを教授に頼んだ私は、たまたま時間ができたので、数年前に行くことができなかった大岡山ゲレンデを堪能することにした。
今回滑走したコースはウッドデッキ横、一食前、そして富士見坂である。
ウッドデッキ横は滑走距離が狭い。ボーダーならトリックの練習に使えるかも?
一食前は距離がある。雪も多くあり滑れる。一番よかった。
富士見坂はだめである。途中の木により雪がないところがあり、気持ち良く滑れない。
大岡山ゲレンデの欠点としてリフトがないため滑った分歩く必要がある。
このため非常に疲れた(笑)
また雪質が固めでエッジをたてられるが速度はでにくい。
爽快感は薄いが、ゲレンデがきたのだからそれで十分であろう。
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日本語は形容詞を前にたくさん持ってきて頭でっかちになりがち
英語は後ろにオブオブでつなぐ
インタビューに細かい実験の概要はいらない
TPO的な