[過去ﾛｸﾞ] 【ライプニッツ症候群】柄谷行人を解体する79【D】 (1002ﾚｽ)
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693: 2024/10/24(木)22:38 ID:0(693/1000) AAS
AA省
694: 2024/10/24(木)22:39 ID:0(694/1000) AAS
数学教科書の丸写ししてオナニーしながら待ってなさいｗｗｗ
695: 2024/10/24(木)22:40 ID:0(695/1000) AAS
なんでもいいからジャネットスレで
「柄谷行人を解体する」名を使うことは絶対やめろよな。
696: 2024/10/24(木)22:52 ID:0(696/1000) AAS
これだけ狡い人間を相手にしたのは久しぶりだぞ。
松島親子以来かｗｗ
697: 2024/10/24(木)22:53 ID:0(697/1000) AAS
柄谷崩壊
698: 2024/10/24(木)23:05 ID:0(698/1000) AAS
もはや廃墟化した文学板の柄谷スレ
【資本と国家と】柄谷行人の晩年【ｴﾎﾊﾞに対抗する】
2chｽﾚ:book
699: 2024/10/25(金)01:22 ID:0(699/1000) AAS
この一節が示唆的でした。
フーコーのディスコースからディクソロジーに遡行せよ、ですね。
ラチダ・トリキ「チュニジアのフーコー」フーコー『マネの絵画』（ちくま学芸文庫）
このレベルにおいて、フーコーはまず、彼が「指呼論的（ディクソロジック）」分析と呼ぶ新たな認識論的領域について語っている。
だが、ディクソロジー自体は『知の考古学』において放棄され、そこではかわりに言説編成〔formations discursives〕が問題となるのだ。
700: 2024/10/25(金)06:59 ID:0(700/1000) AAS
東浩紀スレみたいなスレの無意味な乱立状態は避けましょうｗ
701: 2024/10/25(金)07:00 ID:0(701/1000) AAS
あそこまで行くともう末期症状。
柄谷スレはその手前で引き返しますから。。。
702(1): 2024/10/25(金)07:35 ID:0(702/1000) AAS
「原子力技術は一神教的な技術であり、誤解を恐れずに言えばユダヤ思想的な技術である」中沢新一
703: 2024/10/25(金)07:50 ID:0(703/1000) AAS
柄谷スレがここで被った受難とは
プーチンのウクライナ侵略よりも酷い事件だったｗ
704: 2024/10/25(金)07:51 ID:0(704/1000) AAS
たぶんウクライナに侵略したプーチンの頭の中とは
起源がどこかでジャネット的な生い立ちと重なってるんだな。
705: 2024/10/25(金)07:52 ID:0(705/1000) AAS
だからプーチン自身の脳内には、罪の意識が現れないという
恐ろしい政治の現象が出現する。
706: 2024/10/25(金)07:53 ID:0(706/1000) AAS
プーチンの生い立ちとは、起源がソビエト共産党時代の秘密警察である。
707(2): 2024/10/25(金)08:29 ID:0(707/1000) AAS
柄谷の交換様式にある交換を数学的な変換として考えて考察をしていこう。
ロングテールとなるグラフを見かけたことのある人は多いだろう。原点Oに
近いyの値は非常に高く、xの値が大きくなるに連れて、yの値が０に近くなる
ようなグラフのことである。このロングテールとなるグラフは、ちょうど、恐竜と
その長い尻尾のような曲線になるので、それでイメージしやすいだろう。
このロングテールのグラフは対数正規分布と呼ばれるものだが、たとえば
世界での収入の大きさをこれでプロット出来たりするだろう。なぜなら、
イーロン・マスクやビル・ゲイツのような超富裕層は世界でごくわずかであり、
世界での多くの人々は、貧しいゼロに近い位置、すなわち対数正規分布での
右端にあるロングテールの位置にプロットされてしまうだろうからである。
708(2): 2024/10/25(金)08:30 ID:0(708/1000) AAS
そして、このロングテールとなる対数正規分布の式に対して対数計算を
すると、このロングテールのグラフの形が、よく知られたベル型の正規分布
のグラフに近いものへと変換することができるのである。
この対数正規分布→正規分布への変換を確かめるために、簡単なコードを
記述してそれを実行してみよう。以下は、そのコードである
709(2): 2024/10/25(金)08:31 ID:0(709/1000) AAS
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 対数正規分布に従うデータの生成 (例)
np.random.seed(123)
data = np.random.lognormal(mean=2, sigma=0.5, size=100000)
# 対数変換
log_data = np.log(data)
# ヒストグラムの描画
plt.hist(log_data, bins=300, density=True)
plt.xlabel("対数変換後の値")
省3
710(2): [age] 2024/10/25(金)08:32 ID:0(710/1000) AAS
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
このように、サイズ10万個の乱数データによる対数正規分布からの
対数変換でも、ベル型の正規分布のヒストグラムが得られていること
が感覚的に理解できるであろう。
このように交換も変換も外からの見た目こそは異なるものの、実質的には
同じものの2つの異なる現れに過ぎないのである。
711: 2024/10/25(金)08:34 ID:0(711/1000) AAS
寂しくなったのかw
712: 2024/10/25(金)08:35 ID:0(712/1000) AAS
AA省
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