重要なコンセプト － メタとヒューリスティック

だから、国と家を分ける、分割統治

国は日本国憲法、家は象徴天皇

だから、公と私を分ける、分割統治

だから、政治と宗教を分ける、分割統治

政教分離

だから、三権を分立する、分割統治、鼎

司法、立法、行政

だから、金融と財政を分ける

金融は資金繰り、財政は投資、仕事の成果は決算です・・・

だから、ハムラビ法典はイスラム法のメタ法である・・・

憲法は、法律や条例のメタ法である・・・

グローバルは、スポーツだけじゃない、スポーツは娯楽です・・・

貧困、食料不足、不公正（性差、人種差など・・・）、天気が変、資源は有限、環境問題、、、

グローバルの問題を理解することは、社会人の義務であり、責任である。

グローバルの問題に対して、どのように対処するか、それは、個々の人の問題です・・・

あなたの人生哲学です・・・

ただし書き付きです・・・

私たちは使用人よ　－　王政

私たちの、私の取り分は正当よ　－　ケインズ

資本が払うのは、労働に対する報酬だ　－　マルクス

商いは神聖です　－　モネータ＆アッラー

三菱には高く売れますよ、ひまわりは　－　餓鬼

心得、グローバル共通

国と、家を区別する　＝＞　世界は一家（ウソ）

公と、私を区別する　＝＞　国際法　＞　憲法　＞　法律　＞　条例　＞　会社や学校のルール　＞　家庭内のルール

議員は立法するのが仕事、

役人は法に従って国民にサービスを提供するのが仕事、

裁判所は法が正しく運用されているかを判断するのが仕事＝法の番人

公私を区別して、仕事をしろ～～～

meta
【2-名】メタ◆古代ローマの競技場で折り返し点を示すために用いられた円錐形の柱
【2-形】《化》メタの
【3-名】《医》＝<→metastasis>

heuristic

【名-1】発見的問題解決［学習］

【名-2】《heuristics》発見的問題解決法［教授法］、経験則

【形-1】〔教授法が〕発見的な、発見を促すような

【形-2】〔問題解決が〕試行錯誤的な、推測に基づいた

【形-3】《コ》〔プログラムが〕発見的な、ヒューリスティックな◆アルゴリズムによらずに、蓄えた経験的な知識によって、いくつかの選択肢の中から最適なものを選択する手法。

【分節】heu・ris・tic

メタデータとは？　データのデータ、たとえば、ファイルに対して、ディレクトリはメタデータの一種

本文に対して、目次はメタデーターのひとつ

---Wiki

メタアナリシス（meta-analysis）とは過去に行なわれた複数の研究結果を統合し、より信頼性の高い結果を求めること、またはそのための手法や統計解析のこと。メタ分析とも言う。

個々の研究ではデータ不足のために有意な結果がでなかったとしても、メタアナリシスによってより精度の高い（標準偏差の小さい）結果を得ることが出来る。一方でメタアナリシスは個別研究にはない問題やバイアスを抱えている。

一般にはメタアナリシスは単独研究よりも信頼性が高いとされるが、メタアナリシスだから正しいといえるものではない。特に小規模な研究のメタアナリシスと大規模な研究の結論が異なる場合は両者の妥当性を慎重に評価する必要がある。

meta-analysis

【名】《統計》メタ分析［解析・アナリシス］◆1976年 Glass により提唱された言葉で、「研究の統合と研究の評価の実施」のこと

meta-analytic exploration

メタ分析的研究

http://www.msnet.co.jp/

<社名の由来>メタシステムとは・・・
メタ(meta)とは、「超～」や「高次な～」という意味の接頭語。メタシステムとは、システムを超えて管理する システムという意味を込めています。 システムとシステムの間を埋めたり、多数のシステムを統括することができるコンサルティングを目指して 精一杯努力する会社でありたいとの思いから社名にしました。

ヒューリスティックは、試行錯誤などによる発見

heuristic algorithm

発見的アルゴリズム

---Wiki

メタヒューリスティクスとはアルゴリズムに対する言葉で特定の計算問題に依存しないヒューリスティクスのことである。

概要 [編集]

通常ある問題に対しての「解法」が存在するとき、その解法が適用できる範囲はその問題に対してのみである。

ところが近似アルゴリズムのように厳密な答えではなく、なるべく「答えに近い」まで拡大すると、局所探索法や欲張り法など複数の問題に対しても使用できる手法が存在する。

メタヒューリスティクスとは特定の問題に限定されず、どのような問題に対しても汎用的に対応できるように設計された、アルゴリズムの基本的な枠組みのことである。

言い換えればヒューリスティックアルゴリズムの内、特定の問題に依存せず手法のみが独立したものである。それゆえあらゆる問題に適用可能である。

このことはNP困難のような最適解を求めるアルゴリズムが存在しないと思われる問題などに対して有効である。

ただし、一般的にメタヒューリスティクスは特定の問題専用のヒューリスティクスより平均的な解の精度が劣ることが多い。これは汎用的な探索をするためには問題に対する事前知識を必要とせずに実装しなければならないので、それらを有効に使用することで解の探索を行う方法に対してどうしても不利な立場で探索を進める必要があるからである。

ノーフリーランチ定理 [編集]

ノーフリーランチ定理によって平均的にはどの探索手法も同じ性能であることが示されて以来、「最も優れたメタヒューリスティクス」を求めることは無意味であることが示されている。この定理はしばしば「万能の探索アルゴリズムは存在しない」と表現されることがあり、メタヒューリスティクスに対するアンチテーゼとして用いられる。

しかしノーフリーランチ定理はあくまで「全ての問題に対する平均」であり問題空間をある程度まで限定した時の性能の善し悪しは論ずることはできない。また実際にメタヒューリスティックスを実装する場合は、探索効率を上げるためその問題の事前知識をさらに組み込んだりする例が多くある。それゆえ、この定理のみによってメタヒューリスティクスそのものに不要論を投げかけることはできない。

メタヒューリスティクスの例 [編集]

• 遺伝的アルゴリズム
• シミュレーティド・エボリューション
• 焼きなまし法
• タブー探索
• 蟻コロニー最適化
• 粒子群最適化
• 進化戦略
• 進化的プログラミング
• 人工免疫システム
• ニューラルネットワーク - 正確にはこのモデルを利用した各種アルゴリズム
  
  
  • バックプロパゲーション
  • ホップフィールド・ネットワーク
  • 自己組織化写像