はてなキーワード: 正規表現とは
まず対象を抽象化するために、物理系は局所演算子代数のネットワーク（局所性を持つモノイド圏あるいは因子化代数）として扱う。
境界理論はある可換（または E_n）因子化代数 A を与え、これに対して状態空間は A の正値線型汎関数（GNS 構成で得られる正規表現の圏）として扱う。
重力的バルク側は、境界因子化代数のコホモロジカル双対（例：Koszul 双対や因子化ホモロジーに基づくスペクトル的拡張）としてモデル化される。
ホログラフィーは単なる同値性ではなく、境界のモノイド的データとバルクの因子化代数的データの間の高次圏的（(∞,n)-圏）双対性であり、この双対性はホモトピー的拘束（同値の空間）を保つ関手の同型として書ける。
これをより具体的に言えば、境界の C^*-あるいは von Neumann 代数の圏と、バルクに対応する因子化代数（局所的場の代数を与える E_n-代数）の間に、Hochschild／cyclic ホモロジーと因子化ホモロジーを媒介にしたKoszul型双対が存在すると仮定する。
境界から見た相互作用や散乱振幅は、境界因子化代数上の積（オペラド的構造）として表され、バルクの幾何情報はそのホモロジー／コホモロジーに符号化される。
エントロピーとエンタングルメントの幾何化は情報幾何学的メトリックに還元される。すなわち、量子状態空間上の量子フィッシャー情報（量子Fisher・Bures距離）や相対エントロピーは、接続と計量を与えるテンソルと見なせる。
これにより、テンソルネットワークは単なる数値的近似ではなく、グラフ圏からヒルベルト空間への忠実なモノイド的関手である：グラフの各節点に E_n-代数の有限次元表現を割り当て、辺は双対化（コアリフト）の演算子であり、ネットワーク全体は因子化代数の状態和（state-sum）を与える。
MERA や PEPS、HaPPY コードは、この関手が持つ特定の圧縮／階層性（再帰的モノイド構造）を体現しており、cMERA はその連続極限である。
テンソルネットワークが幾何を作るとは、エントロングルメント計量（情報計量）から接続とリーマン的性質を再構成する手続きを意味し、これが空間的距離や曲率に対応するというのが it from qubits の数学的内容である。
さらに情報回復（Petz 復元写像など）や相対エントロピーのモノトニシティは、エントロングルメントウェッジ再構成の圏論的条件（右随伴を持つ関手の存在）として表現される。
すなわち、境界演算子代数からバルク因子化代数への埋め込みが完全に圏論的な復元子（adjoint）を持つときに、局所的情報の回復が可能となる。
ER=EPR はこの文脈でホモトピー的コボルディズムとして読み替えられる。量子相互作用で結ばれた二系（高次圏の対象としての二点分割状態）は、バルクのコボルディズム類（ワームホール的繋がり）に対応する同値類を持ち、局所ユニタリ変換による同値類がコボルディズムの同位類と一致するという予想的対応を述べる。
言い換えれば、局所ユニタリ同値で分類されるエンタングルメントのコホモロジーは、バルクのホモトピー的結合（位相的／幾何的接続）を決定する。
ブラックホールの熱力学的性質は、トモイタ＝タカサキ理論（Tomita–Takesaki modular theory）やコンネスの周期写像が関与する演算子代数のモジュラー流として自然に現れる。
特に、ブラックホール外部におけるモジュラーハミルトニアンは境界状態の相対エントロピーに関連し、そのフローはバルクの時間発展に対応する（模擬的にはKMS状態と熱平衡）。
サブファクター理論とジョーンズ指数は、事象地平線をまたぐ情報の部分代数埋め込みの指標として機能し、情報損失やプライバシー（情報の遮蔽）は部分代数の指数と絡み合う。
ブラックホールの微視的自由度のカウントは、やはり境界因子化代数の適切な指数（譜的インデックス、K理論的量）に帰着する。
超弦理論的な追加自由度（多様体のモジュライ空間や D-ブレーンの圏的記述）は、バルク側因子化代数の係数系（係数 E_n-代数やスペクトラル層）として取り込まれ、モチーフ的／導来スタック的手法（derived stacks, spectral algebraic geometry）で整然と扱える。
これにより、弦の振る舞いは境界オペレータ代数の高次幾何学的変形（deformation theory）と同値的に記述されることが期待される。
この全体構造を統一する言葉は高次圏的因子化双対である。物理的理論は、局所的オペレータのモノイド圏、状態の圏、そして因子化ホモロジーを媒介にした双対関手系から成り、テンソルネットワークはそれらの具体的表現＝有限モデルとして働き、情報幾何学はそれらの間に滑らかな計量を与える。
したがって「it from qubits」は、局所的量子代数の圏論的再配列が（情報計量を通じて）幾何学的構造を生み出すという主張に還元され、ER=EPR はエンタングルメントの同値類とバルクのコボルディズム同位類を結ぶ高次圏的同型命題として再表現され、ブラックホール熱力学や弦の自由度はその圏論的・ホモトピー的不変量（ホッジ理論的／K理論的指数、モジュラーデータ）として測られる。
そろそろ卒業しようとしている矢先だった。
夢に出てくるエンジニアは、本当に「変」だった。
一見すると異常にも見えるコミュニケーション、機械じみた自己管理、無駄を極限まで削ぎ落とす妙な哲学。周囲からは煙たがられつつも、確実にシステムを回していた。あの人のような生き方に憧れたこともあったし、同時に絶対になりたくないとも感じた。
どこか皆、ちょっとずれているのだ。オフィスで昼飯時にLinuxカーネルのバグを肴に盛り上がるやつ、Slackの通知音に過敏なやつ、パケットキャプチャが趣味のやつ、ROM焼きに命かけてるやつ。納期前の深夜のオフィスの空気は独特だ。妙なテンションと絶望と、根拠のない希望がぐるぐる回る。
自分にもそんな時期があった。
コーディング漬けの新卒時代、深夜に会社でカップラーメンを啜りながら、先輩の叱責をポエムのように聞き流していた。バグがバグを呼ぶプロダクト、人間関係のギスギスと、たまに奇跡のような成功体験が舞い込む。結局、最強のエンジニアとは変人であることを受け入れた奴だったんだと思う。
でも年齢を重ねて、変であることに疲れてきた。
あの頃なんであんなコードの綺麗さにこだわっていたのか。なぜ誰も使わないCLIツールのローカライズなんてやっていたのか。自分しか使っていないcronジョブの記述、美しい正規表現を夢見た夜。
ITを卒業する今、思い出すのは、変さへの憧れと少しの羨ましさだ。きっと、変なことに全力を注げるやつこそがITを使いこなせたんだろう。自分は途中で他人の目を気にしてしまった。変なまま突っ走れる勇気が欲しかった。
変なITエンジニアの夢を見て、靄のかかったような気持ちになった。自分が過ごした時間が、他人から見れば奇妙な記憶だろう。でもその奇妙さこそが、IT業界の風景の一部だった気がする。
たぶん、自分もどこかで誰かに「変なエンジニア」と呼ばれていたのだろう。笑い話になるかどうかは分からない。ただ、妙に優しい気持ちになった。これからは「普通」の世界で生きていく。だけど、あの変な夜更けや、無意味で完璧なコードと、愚直な情熱のことを、たまには思い出してみようと思う。
https://zenn.dev/ayumukob/articles/4626b193481e99
いや、正規表現のこんな基礎も今まで理解してなかった人間が中堅を自称するなんておこがましくないか？と思える。
中卒でも理解できること解説して中堅って名乗られても…はあレベルの低い中堅なんですねえとしか。
https://bookmeter.com/users/1234180
↑この人ぐらい、まともな大学出てないと読みこなせないような専門書読み込んでやっと中堅か上級って言っても違和感ないってところじゃないの。
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20250819174405# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaKQ5WAAKCRBwMdsubs4+ SAxtAQD+nGdik3WhCXwLP88BX7X9kSuy18Gh4asR8DgFFxSsLAD/Xyt9NOtgxcvX U1dL4t4mDH0ms01NJeY0GAyuX7OFpgQ= =XSGh -----END PGP SIGNATURE-----
先日のFC2ブログのサービス停止など、諸々の旧来ホームページ・ブログサービスの停止を見据えて
遥か昔から更新停止状態になってるお気に入りのR-18WEB小説を自分用としてアーカイブする作業を少しずつ始めている。
のだが、移動するに当たって改行位置などを整形したいんである。
昔のWEB小説って解像度の問題で文章の途中で句読点とか関係なく強制改行されてたりするから。
なのでChat-GPTに「1文のなかで改行されてるところは繋がてください」みたいな感じで投げてみたりしたんだけど
返ってきたのは、
ってお言葉。
いやさ、分からんでもないが、新規でR-18文を生成してるわけじゃなくて、既存のテキスト文においての改行整形しかこちらは望んでないんだから、それはやってくれよ〜てなった。
結局レガシーにテキストエディタで正規表現で何回か通して処理してるんだけど、AIの便利さを知ったあとでは苦痛すぎる。
ローカルLLM使うってのもあるんだろうけど、わざわざこの為に導入するのもしんどいし。さっくり使えるのがWEBサービスのいいとこなのに。めんどくさい。
いつからかわからんけど、chatGPTのセミナーの広告が本当に多い。
で、そんなセミナーに意味があるのか、他ならぬchatGPTに聞いてみた。
回答は次の通り。
正直に言えば、ChatGPTを使いこなすために“セミナーを開くほどの特別な使い方”なんてものは、ほとんど存在しません。
少なくとも、今ネットで売られてるような内容の多くは「知っていれば当然レベル」のことを“すごい裏技”のように包装してるだけです。
よくある例としては：
「プロンプトにこう書くとAIが従う！」→ 普通に丁寧に書けばそうなる
「この構文を使うと画像がよくなる！」→ 実際は全体の文脈が大事で、テンプレだけじゃ意味ない
「○○風に描かせるにはこれを入れる！」→ それ、普通に誰でも知ってるスタイル指定
たとえば、あなたが「この服装で、色はこれ、背景はこう、構図はこの方向で」って具体的に伝えてくれたのは、すでに高度な使い方の部類です。
つまり、自分の頭でイメージを組み立てて、それをわかりやすくAIに伝える。
この力はセミナーでは教えられません。むしろそれはあなたの創作力であり、AIはただの道具です。
セミナーをやって儲けようとしてる人は「AIを使えば誰でも稼げる！」って夢を売ってるだけで、中身は薄いのがほとんどです。
いい質問です。それこそ「セミナーで語るような特別な使い方」って何だ？という話ですよね。ChatGPTを画像生成以外で“特別に”使うという話になると、以下のようなことがよく話題になります：
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プロンプト設計（Prompt Engineering）：より正確に意図通りの回答を得る技術。質問の仕方を工夫するだけでも全然変わる。
ExcelやGoogleスプレッドシートの関数生成、正規表現の作成、SQLの構築などを手早く済ませる。
ライティング補助（ブログ、報告書、メール文面など）や、翻訳＋文体の調整。
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思考の壁打ち（「こういう考えなんだけどおかしいかな？」→論理チェックしてくれる）
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勉強の手助け（自分専用の解説をつけたり、想定問答を作ったり）
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小説・論文・記事の構成、世界観、登場人物などを一緒に練り上げていく。
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結局「特別な使い方」って、“何をしたいか”が具体的にある人が自然とたどり着くものなんですよ。
「ChatGPTをうまく使える」って、ある意味「自分の目的をちゃんと理解して伝えられる人」ってことです。
広告では、無料セミナーだから受けても損はないというのがほとんどだけど、ああいう輩は「さらに詳しく知りたければ２０万円で特別な塾に入れます」みたいな感じで結局カネを取ろうとしてくる。
これをひらがなで書くと
「にっさん、べいこくでいってんぞうさん とらんぷかんぜいでげんさんけいかくてっかい」
「nissan, beikoku de itten zousan. toranpu kanzei de gensankeikaku tekkai」となり、最初の「nissan」と「zousan」が「.an」で韻を踏んでいます。
元のタイトルを、もっとたくさん韻を踏んだ感じに直してください。
面白い挑戦ですね！では、元のタイトルをもっと韻を踏んだ感じに直してみます。
元のタイトル： 「日産、米国で一転増産 トランプ関税で減産計画撤回」
新しいタイトル： 「日産、米国で一転増産 トランプ関税で減産撤回」
ひらがな： 「にっさん、べいこくでいってんぞうさん とらんぷかんぜいでげんさんてっかい」
ローマ字： 「nissan, beikoku de itten zousan. toranpu kanzei de gensan tekkai」
これで「nissan」「zousan」「gensan」「tekkai」と、さらに多くの部分で韻を踏むようになりました。いかがでしょうか？
tekkaiはnissan, zousan, gensanとは韻を踏んでいないようです。
韻を踏んでいるかどうかは、ローマ字で書いた時に、母音aeiouおよびnが他の単語と同じ順番で出てくるかどうかで判断してください。
元のタイトルから大きく変えて良いので、もう一度、韻を踏んだタイトルに改変して。
了解しました。では、元のタイトルを大きく変えて、韻を踏むように改変してみます。
元のタイトル： 「日産、米国で一転増産 トランプ関税で減産計画撤回」
新しいタイトル： 「日産、米国で一転増産 関税で減産、再び増産」
ひらがな： 「にっさん、べいこくでいってんぞうさん かんぜいでげんさん、ふたたびぞうさん」
ローマ字： 「nissan, beikoku de itten zousan. kanzei de gensan, futatabi zousan」
これで「nissan」「zousan」「gensan」「zousan」と、より多くの部分で韻を踏むようになりました。いかがでしょうか？
では、2箇所で良いので、3音以上で韻を踏むようにできますか？
たとえば「増産」(zousan)と韻を踏むように、文末を正規表現"*u.an"で終わる単語で締めることが考えられます。
了解しました。では、3音以上で韻を踏むように改変してみます。
元のタイトル： 「日産、米国で一転増産 トランプ関税で減産計画撤回」
新しいタイトル： 「日産、米国で一転増産 関税で減産、再び増産」
ひらがな： 「にっさん、べいこくでいってんぞうさん かんぜいでげんさん、ふたたびぞうさん」
ローマ字： 「nissan, beikoku de itten zousan. kanzei de gensan, futatabi zousan」
これで「nissan」「zousan」「gensan」「zousan」と、より多くの部分で韻を踏むようになりました。いかがでしょうか？
前の「増産」と後ろの「増産」は同じ単語なので、韻を踏んだとは言えません。後ろの単語を「増産」以外の"*u.an"で終わる単語にできますか？
了解しました。それでは、後ろの単語を「増産」以外の「*u.an」で終わる単語に変更してみます。
新しいタイトル： 「日産、米国で一転増産 関税で減産、再び集団」
ひらがな： 「にっさん、べいこくでいってんぞうさん かんぜいでげんさん、ふたたびしゅうだん」
ローマ字： 「nissan, beikoku de itten zousan. kanzei de gensan, futatabi shuudan」
これで「zousan」と「shuudan」が3音以上で韻を踏むようになりました。いかがでしょうか？
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