ということで、先生に飲みに連れて行ってもらいました。 久しぶりに美味しい（アメリカ的に）ものを食べました。 で、話の内容で、覚えているもの（飲んだのでそこそこの記憶しかない… ・アメリカにあるもの、日本にあるもの ー合理性 ーリーダーシップ ーシ…

・UPMCで移植の手術を見せて頂きました。 やっぱり日本と違って（とはいうものの日本の現状をしっかり把握している訳ではないけど） いきなり移植の予定が入ってきたり 患者の順番待ちのシステムがしっかりしていたり fellowの先生や他の職種の人の役割が大…

今、アメリカにいます。 昨日まではLAに居て友達と小型飛行機運転したりして遊んでましたが、ピッツバーグに来て一人旅の開始です。 一人では夜歩きとかできなくてなかなか行動が限られてしまいますね。 なので、暇すぎて死にそうです。 勉強しないとやって…

色々重ねていったら、とても簡単に出来た。 n<-50 N<-n*n kaisu <- 6 all.g.deg <- matrix( 0, kaisu, n) #隣接行列の作成 p <- sample(1:N, n*n, replace=T ) adj <- matrix( p , n, n ) diag(adj) <- n*n+1 adj [upper.tri( adj )] <- 0 adj.u <- t( adj )…

MIKUでグラフの次数についてのcodeを考えた。 梶本君や中根さんのcodeは明日考えるとして、僕が作ったのは泥臭いものになってしまった。 adj.gが隣接行列で、adj.degが次数の行列。次数が絶対n以下であるのを利用 処理量的にどうなんだろう…？ adj.deg <- ad…

ランダムグラフダイナミクス難しいです… とりあえず理解できることをやってみる。。 n<-1000 N<-10 library(igraph) #隣接行列の作成 p <- sample(1:N, n*n, replace=T ) adj <- matrix( p , n, n ) diag(adj) <- 0 adj [upper.tri( adj )] <- 0 adj.u <- t(…

１回の単位時間辺りに、一個、二個、三個の神経細胞がやってくると仮定してみる。 N<- 10000 n<-100 time<-1000 kinnniku<-matrix(0 , time , N) sinnkei<-matrix(0 , time , n) p<- sample(1:n , N, replace = T) p kinnniku[1, ] <-p sinnkei[1, ] <- tabu…