Bag of ML Words

ML = Machine Learning, Music Love, and Miscellaneous things in daily Livings

書評：発酵の科学

納豆好き、酒好きとしては発酵という化学過程について知見を深めることは教養だろ！ということで入手。

 

語り口はかなり教科書っぽい上に、薬のやつみたいにドラマチックな展開はあまりないので、　淡々と話が進む。そういう意味でエンターテインメント性は薄いけど、振り返るとよく整理されてすごく勉強になる。

こういう知識は、結局先人たちが長い年月の試行錯誤をへて、化学的に「コレ！」という最適パスを発見した積み重ねなんですよね。Test of Timeとはいうけど、本当に化学的に妥当なプロセスが見事に見つかるものなんだなぁって感じ入るし、それを守り続けてきた日本の食文化に乾杯。

 

個人的には、醤油・味噌のあたりの化学反応やトピックの多さが楽しかったです。

そこかしこに著者の和食発酵食品や微生物への愛を感じられます。

 

 

第一章は発酵の基本的なご利益が説明される。

  • 乳酸菌や食塩ドバー-->pHを酸性に傾けることで細菌や微生物が生きていけなくする＝保存を効かせる
  • タンパク質をアミノ酸に分解して旨味をひきだす
  • 豆類（植物性たんぱく質）は「固い」ので吸収しにくい。これを壊して緩くして吸収できるようにする

 

第二章で発酵の基本的なプロセスが化学的に説明される。こうやって整理されるといろいろと腑に落ちることが多くてためになる。

OH基（ヒドロキシ）、COOH基（カルボキシル）、NH2基（アミノ）

呼吸（酸素使用）は完全燃焼でたくさんＡＴＰできる。乳酸発酵・アルコール発酵はちょっとしかできないけど酸素不足の急場の筋肉でも使う

堆肥は土にまくので有機物はいらなくてミネラルとかが欲しい。なので好気性細菌による呼吸発酵で有機物をガンガン燃やす。風通しよければどんどん温度が上がって有害な物質や虫・細菌を死滅した良い肥料になる

酪農用の飼料は有機物が必要。乳酸菌などの嫌気性発酵で安全を確保しつつ、有機物は燃やし尽くさないようにする

 

第三章は著者の専門に近いようで、明らかに「愛」が文面からあふれ出てくる・・・。麹・乳酸菌・酵母という、発酵の主役を担う微生物たちの生態と発酵のしかた、「使える」微生物たちの発見と育成の歴史、さらには安全性などについて、結構な専門的な知識が披歴される。ああ、研究対象なんだなぁって。

 

第４章からは具体的な発酵食品グループごとの詳細が説明される。第四章は大豆発酵食品。納豆・味噌・醤油。

・ねばねばの納豆は日本だけ。粘々は半分崩壊したたんぱく質の成れの果てで、崩壊してグルタミンが出てくると美味しいから賞味期限ぎりぎりが納豆は良い

・味噌や醤油の色風味を決めるメイラード反応は実はまだ詳細が解明されていない。褐色色素であるメラノイジンはフリーラジカルを殺して抗酸化作用をもつので身体によろしい

・醤油もメイラード反応。基本的にゆっくりじっくりな化学反応なので、味噌や醤油は半年～の熟成期間が必要

 

 第五章は乳酸発酵。漬物は乳酸発酵とはかぎらない（浅漬けとか）けど、代表格としてぬか漬けが取り上げられる。あとはザワークラウトとか、ヨーグルト、チーズ。

 

第六章はその他の発酵食品。酢ってお酒の「さらに先」の発酵食品とはしらなかった。酒がつくれるものならなんでも酢になるんだね・・・・。

ワインビネガーとかバルサミコ酢っておいしいよね、ブドウ万歳！

書評：ブルーバックス「量子とはなんだろう」(n/n) あなたの物理的直観をアップデート

なんかブルーバックスでおすすめ頼む～といったら講談社サイエンティフィックさんからオススメされたやつ。

 

 

TL;DR 古い物理的直観を量子力学が破壊してくれます

 

総評

 

今までは古典力学の直観が世界と常識を支配していたが、いずれ量子力学の直観が常識となっていくだろう。だけど、量子力学は古典を包含する広い系なので、これまでの古典力学の直観に基づく理解では、量子力学は理解できない。量子力学のための正しい直観を繰り返し体にしみこませて、物理的直観をアップデートする！みたいなことが第一章に書いてあって、おおぅってなりながら読み始めました。

 

結論：これはすごかった。まず説明がすごい。数式ほぼなしでここまでわかりやすく物理を説明できると思わなかった、つまり筆者の説明力がすごい。これだけで読む価値がある。

全体をふりかえると、やはり面白いが、古い物理的直観を破壊する第四章、第六章がいちばんよかった。実験結果を見ると恐怖すら覚えるくらい量子力学の予言する（古い直観に反する）結果がでてくる。あと、それらに至る第三章までは上記の説明力の意味で素晴らしかった。
 
ただ、一読で新しい量子的物理直観を得ることは難しい。著者も書いてある通り、たぶん何度も何度も読み込んで体に染み込ませないといけないがそのためのテキストとしては十分優秀かと。
一般的な理系教養教育を受けた幅広い層におすすめできる！という意味では先の薬の本よりも広範な読者にうけると思いました。最高 of 最高。
 
 

各章感想

１章で直観的な古典物理が導入される。微分やイプシロンデルタまでここまで感覚的に説明されるとは、筆者の筆力すごい。
 
二章で光の量子性が二重スリットや光量子仮説、ドブロイという高校物理でまなんだ懐かしい単語とともに導入される。
 
三章で量子性がなければ現在の自然環境の観測が説明できないことを参ったってくらい叩き込まれる。ただし、前期量子論とよばれる立場だけど。この章の議論はおもしろいなぁ…量子論チョットワカルのジャッジメントに使える話がたくさんある。
 
さあ、ここからだ、第四章からが本番だ！
不確定性原理も、ハイゼンベルグの思考実験から説明してもらえると自然な帰結として納得できる、そのための（優れた）実験なわけだけど、実際電子で二重スリット実験した写真みせられらとｳｯﾜｶﾗﾝとなる、そのくらいには古い直観にあわない
行列力学の導入がくるが、ここで明らかに議論がテクニカルになる。線型代数の心得がないともう追いかけることは無理だろう…
 
第５章で学生時代の私を殺したシュレディンガーの波動力学とファインマンの経路積分による別表現が与えられる。それぞれの表現が違うことはわかるが、それぞれの表現がなぜ必要か、どう使えるのか、それは（ほぼ本全体を通して）与えられないので、ここは数式を追うだけでかなり苦しい。
 
一方、第六章はしょっぱなからアツい。重ならない粒子性フェルミオンと重なりあう波動性ボゾンが、状態ベクトルの反転非反転、スピンとプランク定数の角運動量と一気につながる。ここは感動的だった。
このあと、世の中の物性各種が電子のフェルミオン性から説明される
物があること、金属の物性、トンネル効果（ここで経路積分がでてくる）と半減期、フラッシュメモリ半導体の記憶保存のしくみ、トンネル顕微鏡
 
第七章はすごくムズカシイ。
重ね合わせ、エンタングルメント、シュレディンガー猫、ワープする量子情報が説明されるが、量子のスピン状態の操作の議論はテキスト読むだけでは私にはついていけなかった。わかったのは量子のワープと相対性理論は一応整合している、ということ。そこの説明は言葉を尽くすタイプで歯切れがわるい（まあ数式全力で展開することはできないし）。
 
最後、第八章は量子コンピュータについてで、これはIBISの講演とかで得た知識からの差分はなかったので、個人的には唯一いらんかったけど、まあ知らなかったら価値があると思う。
 
 

 

書評：ブルーバックス「量子とはなんだろう」 (1/n) 期待高まる

講談社サイエンティフィックの中の人からも推薦してもらった「量子とはなんだろう」

まえがきからして秀逸で非常に期待高まりますね。

 

 

量子という直観に反する「難しいもの」を理解するためには、何度も正しいストロークで素振りを繰り返してフォームを獲得するように、何度も正しい知識を学習して直観をはぐくむしかない。

この本は、直観をはぐくむために古典物理から一歩ずつ正しい同定での理解を促進していくらしい。目次みてもワクワクしてくる

 

 

 

書評：ブルーバックスの「分子レベルで見た薬の働き」　これいいよ for 論文読むことに慣れている人は

タイトル通りですが。

 

平山令明先生の本です。

実用化されている薬はだいたいターゲットや機序にパターンがあるので、有名著名な薬に絞ってそれらの効能などを順次解説していくものです。

 

ブルーバックスっていっても幅広くて、完全に気楽な読み物として読めるものもあれば、装丁文体が教科書の体をとっていないだけで、かなり技術的な専門家を想定しているのもあります。

この本はその中間ですかね・・・

 

想定される読者に薬学部の学生が入っていることから、それぞれの薬の詳細な機序まで読み込もうとするとかなり化学薬学の知識が必要に思います。

そこまで踏み込まずに、たとえば東大の理系教養課程＋αくらいの知識量を持った職業研究者（私だ）くらいにはすごくちょうどよいです。有名な薬の名前は知っていてもどう作用するかは知らない。これを（詳細部分を読み飛ばすことで）ふわっとした形で解決してくれるので、知識欲みたいなのがすごく満たされます。

たとえば、標的分子として病原体に薬を改変されないようにするために、「なんかでっかい立体構造をもった修飾をすると物理的にポケットにはいらないよね」、ぐらいの。

 

とりあえず、分子の立体構造がこんなに重要だったのか！とか、水素結合一本消えるだけで薬にならなくなるのか！とか、そういうので知的興奮が味わえます。

 

 

 

Python: print(f) (formated 文字列)

知りませんでした。いろいろな変数型が混在した文字列をprintするのが簡単になるっぽい。

 

Pythonのf文字列（フォーマット済み文字列リテラル）の使い方 | note.nkmk.me

 

やってみる。

 

>>> a = 123
>>> a
123
>>> b = "abc"
>>> b
'abc'
>>> c = "あいう"
>>> c
'あいう'
>>> type(c)
<class 'str'>
>>> print('{} and {} and {}'.format(a, b, c))
123 and abc and あいう
>>> print('{first} and {second} and {third}'.format(first=a, second=b, third=c))
123 and abc and あいう
>>> print(f'{a} and {b} and {c}')
123 and abc and あいう

 

なので、str()でcastしたり、 + でつないだり、それによってlintで改行が強要されたり、みたいのが減ってすっきりかけるようになる

pipevnももう古くてpoetryらしいよ・・・

pipenvですごい！新世代！快適！！

と思ってたらもうpoetryの時代らしい。

cocoatomo.github.io

【Python】Poetry始めてみた & Pipenv から poetry へ移行した所感 - Qiita

 

早速導入してみたんですが、確かにほぼほぼpipenvと同等のことはできて、あと初期プロジェクト設定とかが(testとかも込みで）作れてよいっぽい。

インストール、アンインストールもシステム全体に依存しないで $HOME/.poetryに保存されるだけっぽいし。実によろしそう。

ということで乗り換えたので、以下使い方コマンドのメモ書き

 

導入

$ curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python
$ source .zshrc

 

仮想環境をつくる

まず、pyenvで元となるpythonを決めて、pyenv localでそのディレクトリ専用の設定にする。

そののち、空のディレクトリにpoetry環境つくるときは new, 既存ディレクトリに設定するときは init.

$ poetry new new-package  # カレントディレクトリの下にnew-packageディレクトリができる

 

$ poetry init # カレントディレクトリに仮想環境が追加される

newすると、pyproject.tomlという依存関係をまとめるhuman readable fileとReadMe, パッケージディレクトリ(my-package)、テストディレクトリが作成される。

initの場合は対話的にpyprojectl.tomlを作れるみたい。

 

そのあと、installでpyprojectltomlに書いてある依存ライブラリをインストールする。

$ poetry install

 

仮想環境シェルを起動する

$ poetry  shell

 終わるときは単純に  $ exit

仮想環境にライブラリ足す

$ poetry add numpy

--dry-runで、実際にインストールしないでアップデートの状況を見ることもできる

VS code: 便利なプラグイン（自分用メモ）

マシン取り換えるときとかにVSCodeで入れておきたいやつをメモしていくよ

 

環境整備 

- emacs keymap improved

- japanese language pack for visual studio code

- vscode-icons　これは超おすすめ！

  - なんというか、快適度？が段違い。

 

リモート・仮想環境

- Remote Development これは(今の仕事環境的に)最強に近い。

  - kubernetes podにも直接つなげてVS Code内でファイル編集もterminalも立ち上がっちゃう。

  - Remote - WSL, SSH, ...などが入る

- Kubernetes

 

プログラミング支援

 

- YAML

- Bracket Pair Colorizer

- Rainbow CSV

- Python

- Python Docstring Generator 便利

  - ""書いて補完される。べんり。

- Jupyter

  - X環境立ち上げなくてもVSCodeの中で絵が見れるのは助かる。特にRemote/Podと組み合わせると最 of 高