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# 檜山トレラン4 E14 言葉の解釈と詭弁とお花畑
今期の目標のひとつ: “頭がお花畑”モードから脱して、クリア&ドライに理解し考える習慣を付けよう。
[E13 白馬非馬/赤いニシン](https://hackmd.io/@m-hiyama/SJlgZtgM9) のような話を繰り返す理由は、我々は容易に(無意識に)数学モードからお花畑モードに戻ってしまうから。一方、数学モードへのチェンジは容易ではない。
- [E10 これが現実‥‥](https://hackmd.io/@m-hiyama/BkxYMjBoe5) 個人ごとに方言
- [B09 ローヴェアの代数的セオリーの理論](https://hackmd.io/@m-hiyama/SymA3y4Gq) 意図せずに赤ニシン祭り
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数学的な文脈で「実数」という語が出現したとき、次の可能性がある。
| 英語表現 | 事例:記号的表現 |
|-----------|-----------|
| the set of all real numbers | ${\bf R}$ |
| a real number | $x\in {\bf R}$ |
| the real number | $\pi \in {\bf R}$ |
| a subset of the real numbers | $A \subseteq {\bf R}$ |
| the subset of the real numbers | $[0, 1] \subseteq {\bf R}$ |
命題の一部としてなら:
| 英語表現 | 事例:記号的表現 |
|-----------|-----------|
| for all real numbers | $\forall x\in {\bf R}$ |
| for some real number | $\exists x\in {\bf R}$ |
| for all subsets of the real numbers | $\forall x\subseteq {\bf R}$ |
| for some subset of the real numbers | $\exists x\subseteq {\bf R}$ |
「X は実数である」には(少なくとも)次の3つの解釈がある。
1. $X = {\bf R}$
2. $X \subseteq {\bf R}$
3. $X \in {\bf R}$
「[白馬非馬](https://hackmd.io/@m-hiyama/SJlgZtgM9)」の議論は、「白馬は馬であるか/ないか」の議論だが、「正実数 x は実数 y であるか/ないか」とすると次のケースがある。
| 正実数 x | 実数 y |
|-----------|-----------|
| $x = {\bf R}_{\ge 0}$ | $y = {\bf R}$ |
| $x = {\bf R}_{\ge 0}$ | $y \subseteq {\bf R}$ |
| $x = {\bf R}_{\ge 0}$ | $y \in {\bf R}$ |
| $x \subseteq {\bf R}_{\ge 0}$ | $y = {\bf R}$ |
| $x \subseteq {\bf R}_{\ge 0}$ | $y \subseteq {\bf R}$ |
| $x \subseteq {\bf R}_{\ge 0}$ | $y \in {\bf R}$ |
| $x \in {\bf R}_{\ge 0}$ | $y = {\bf R}$ |
| $x \in {\bf R}_{\ge 0}$ | $y \subseteq {\bf R}$ |
| $x \in {\bf R}_{\ge 0}$ | $y \in {\bf R}$ |
自然言語「~ は ‥‥ である」の曖昧性でさらにケースは増大する。膨大なケースを持つ曖昧性を意図的に悪用するのは==詭弁を弄する者==、判別できないのは==頭がお花畑==。
**詐欺師や愚か者にならないように。**
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別な事例として、関係データベースの「テーブル」という言葉をどんな意味で使っているだろうか?
1. テーブルスキーマ: 例 $(\text{name}: \mathrm{String},\, \text{score}:\mathrm{Int})$
2. テーブルスキーマから決まるタプル空間: 例 $\mathrm{String}\times \mathrm{Int}$
3. テーブル状態=タプル空間の部分集合: 例 $R \subseteq \mathrm{String}\times \mathrm{Int}$
4. テーブル状態の時間的な変化: 例$R_0 \overset{m_1}{\mapsto} R_1 \overset{m_2}{\mapsto} \cdots \overset{m_n}{\mapsto} R_n$
さらに、すべての概念に a xxx, the xxx, a set of xxx's, the set of xxx's, the set of all xxx's の区別があるが、どれを意味しているのか? と、注意深く意識・追跡しているだろうか。そういう注意力が働いていない状態を“==お花畑==”と呼んでいる。
例えば、テーブルスキーマ(カラム名は無し) $\mathscr{X} = (X_1, \cdots , X_n)$ に対するテーブル状態に制約 $\Gamma$ があり、テーブル状態操作の集合 $S$ が制約を守れる(安全な操作である)ことは次のように書ける。
$\Gamma : \mathrm{Pow}(\prod( \mathscr{X})) \to {\bf B}\text{ in }{\bf Set}\\
S \subseteq \mathrm{Map}(\mathrm{Pow}(\prod( \mathscr{X}) ),\, \mathrm{Pow}(\prod( \mathscr{X}) ))\\
\:\\
\forall R \in \mathrm{Pow}(\prod( \mathscr{X}) ).\forall \psi \in S.\\
\qquad \Gamma(R) = \mathrm{True} \Rightarrow \Gamma(\psi(R)) = \mathrm{True}$
課題: 上の説明を参考に、次のことを論理式で表せ; $A, B$ を適当な集合として、$(A, B)$ をテーブルスキーマとする(カラム名はない)。第1カラムがキーである。← このことを論理式で書く。
<div style="color:white;border:1px solid blue">
For f:A → B in Set
IsInjective(f) := (fは単射)
For R ⊆ A×B
FirstColumnIsKey( R) := IsInjective(π_1|R)
Where
π_1 : A×B → A 第一射影
π_1|R : R → A 第一射影のRへの制限
</div>
課題: 線形代数の常套句「$V$ は $K$ 上のベクトル空間とする」の意味を==ちゃんと==説明せよ。
<div style="color:white;border:1px solid blue">
- (1) K は体〈可換体〉である。K = (\_K, +, 0, ・, 1) (反数写像と逆数写像は省略)。
- (2) V は可換群と体の作用〈スカラー倍〉の組 V = (A, *) である。
- (3) A = (\_A, +, 0) は可換群(反数写像は省略)。
- (4) 作用〈スカラー倍〉は、 (*):_K × _A → _A in Set 。
- (5) 作用は可換群 A の加法を保ち、(作用としての)結合法則を満たす。
- (6) _A の要素を固定したとき、作用〈スカラー倍〉は、K の加法を A の加法に移す〈写す〉。
</div>
課題: 日本語の単語「親」に対して、単一主語の形容詞としての用法と、ニ者間の関係としての用法を数学的に定式化・定義せよ。$H$ を人間全体の集合として、非決定性関数〈多値関数〉 $\text{children}:H \to H \text{ in }{\bf NonDet}$ を使っていいとする。(これは、IT用語としての「{データ}?コンテナ」の分析でもある。)
<div style="color:white;border:1px solid blue">
For x, y∈H
- IsParent(x) := ∃y∈H.( y∈children(x) ) ‥‥ x は親である。
- HasParent(x, y) := x∈children(y) ‥‥ x の親は y である。
</div>
課題: 「多様体」と「パンダ」に共通する赤ニシン原理を説明せよ。[E13 白馬非馬/赤いニシン // 赤いニシンの実例](https://hackmd.io/@m-hiyama/SJlgZtgM9#%E8%B5%A4%E3%81%84%E3%83%8B%E3%82%B7%E3%83%B3%E3%81%AE%E5%AE%9F%E4%BE%8B)
- [昔はパンダだったのに…レッサーパンダの切ないエピソード集](https://news.1242.com/article/142247)
- [Wikipedia パンダ](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%91%E3%83%B3%E3%83%80)