前回は、科学と設計を対比して考えたのですが、実は、比較をする場合には、オブジェクトとメソッドを区別することが、問題を明確にする上では重要であると思っています。
科学や設計はメソッドです。オブジェクト指向では、メソッドは、オブジェクトとセットで考えます。メソッドとしての科学も、オブジェクトが何かで、メソッドの性格が異なります。ですので、オブジェクトの種類だけ、科学メソッドの種類があると考えると、思考に無理な抽象化が入ることを回避できます。
この表記は、実験のできない科学は、当面の検討の対象外であるという立場を示します。また、メソッドが返り値を持たなければならないという要請は、ポパーの検証可能性の要請に対応しています。
「実験.仮説」で注意を要する点は、実験は、「仮説を検証するように設計される」、あるいは、「仮説を検証するようにオブジェクトが抽出される」ことです。仮説がどのようにして作られるかは、ここでは問われません。
仮説は、観察から作成されます。観察の一番簡単なものは目視による観察ですが、じつは、これは、得られたデータが複雑な点で言えば、簡単とはいえません。目視のデータは、数値化されたデジタルでは、画像データであって、これから、意味のあるデータの抽出は簡単でないからです。とりあえず、「観察（データ）.仮説」と書いてみます。ただし、この表記では、返り値の要請は満たしていません。
仮説の使える観察は、次の要件を満たす必要があります。
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データが数値化されている。
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原因と結果の候補となる複数のパラメータが観測されている。
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出来れば、パラメータ間に独立性がある方が望ましい。
数値化されている要因の測定値が得られたとします。もっとも単純な事例は、１要因の１観測値の時系列ベクトルです。仮説は、「if原因then結果」という形式で書けますが、これに近いアルゴルズムは、相関係数行列を作成して、相関係数が最大の要因の組み合わせを抽出するものです。
ここまでをまとめますと、実験と観察は、観測が実験室で行われているか否かではなく、「仮説を検証する計測が実験」、「仮説を導出する観測が観察」と区別した方が良いと思われます。
仮説の導出過程は、良く分かりませんが、相関は使えそうです。
科学を実験オブジェクトに分けることで、検討がしやすくなると思われます。
