常連

## テーマ、知りたいこと
Haskellはよく参照透過であるとか、副作用を持たないといわれています。しかし、標準入力系の関数（getLine等）は副作用があるとまではいかなくても、参照透過ではないんじゃないでしょうか？
どのような立場の意見でも歓迎です。おそらく唯一解はないので、皆さんがどう考えるのかを知りたいです。IOモナド以外はまだ勉強していないので、IOモナドに限った議論をして頂けるとありがたいです。

## 背景、状況
少し前からHaskellを勉強し始めた大学生です。今までは主に手続き型言語(C++, Javaなど)を勉強してきて、関数型言語を勉強するのは初めてです。プログラミング中級者くらいだと思います。
テーマは上記の通り、Haskellは参照透過なのか、Haskellに副作用はあるのか、です。よりテーマを限定するとすれば、**getLine関数が参照透過であることの説明**は何なのかを知りたいです。
個人的に調べた範囲では、IO系の処理はIOモナドが担っており、例えば"Hello world!"を出力するときは、関数が出力するわけではなくて、「"Hello world!"を出力するという命令」を関数が返している、といった説明を見かけました。しかしこれは出力に限った話で、入力のことには何も触れていません。
同じ考え方をすれば、getLine関数は「文字列を読み込むという命令」を返していることになります。しかし、モナドは値を格納しているそうなので（これも別のサイトで読みました）、例えば以下のコードでは、一行目のgetLineと二行目のgetLineの返り値は異なる値を格納している可能性がある、ということになります。これは、参照透過性を持たないということにならないでしょうか？　

```haskell
main = do
    str1 <- getLine
    str2 <- getLine
    print str1
    print str2
```

あるいは、Haskellは参照透過だが、参照透過性を持たない関数を使うための機能がモナドなのでしょうか？　とあるサイトでは、GHC.Base.unIO関数を使うことで、IOモナド内にある隠された関数を取り出すことができると説明されていました。もしモナドが参照透過性のない関数をラッピングして、Haskellには参照透過であるように見せているのだとしたら、ある程度納得できます。
個人的に調べた範囲でも意見が割れていたので、どのような意見でも歓迎です。そもそも関数型言語と手続き型言語では「副作用」という言葉の意味が違うという意見も目にしたので、これに関して説明してくださるとなおありがたいです。
あと、今回初めてteratailを使うのですが、参考にしたサイトURLは貼ったほうがよいのでしょうか？（他人の物を盗んでいるような気分になって途中でやめたのですが...）

Haskellは参照透過か？

添付の画面メモ1のようにE列にある名前をK列に何回名前が出たかをカウントする関数を組みました.
```COUNTIF
=COUNTIF($E$2:E2,E2)&"回目"
```
![画面メモ１](3d605da1059b5cbee0fa4de2dcaf9eb5.png)
下の行に伸ばせば、自然に回数が変化します

このCOUNTIFの数式をARRAYFORMULAと合わせて出したのが添付画面メモ２のJ列の数式になります。
```ARRAYFORMULA
=ARRAYFORMULA(IF(E2:E="",,COUNTIF($E$2:E2,E2)&"回目"))
```
![画面メモ２](a71d80a74a9db1673973a551abcd60e8.png)

ARRAYFORMULAを使用すると全部1回目と出てしまうのですが、これをなんとか、K列と同じにしたいのですが
どうすれば良いのかわからず悩んでおります
もしわかる方がいましたら教えていただきたいです

googleスプレッドシートでCOUNTIFの関数をARRAYFORMULAを使用して1回で出したい

### 前提・実現したいこと

Excelの一般的な関数では塗りつぶしたセルの個数や数値の合計をすることができないようなので、
VBAで関数を作成して塗りつぶしたセルの個数を計算できるようにしたいです。
しかし、「＃NAME？」エラーが表示され、解決ができずにおります。

### 発生している問題・エラーメッセージ
A3セルに塗りつぶし色（黄色）を表示
表はテーブル化している（テーブル１）
合計値を出したいセルに、「=ColorCount(テーブル1[[#データ],[第1回]],A3)」と入力しエンターキーを押すと、
```
＃NAME?
```
が表示される。

### 該当のソースコード

```
Option Explicit
---（水平線が自動入力されている）
Function ColorCount(R1 As Range, C As Range)
    Dim r As Range

    Application.Volatile
    ColorCount = 0

    For Each r In R1
        If r.Interior.Color = C.Interior.Color Then
            ColorCount = ColorCount + 1
        End If
    Next r

End Function
```
![イメージ説明](bc340203de30727955b688d23c6e500f.jpeg)

### 試したこと

１．OptionExplicitという記述をしていなかったので入力してみたが、エラー解決されませんでした。
２．マクロのセキュリティ（マクロの設定）は、「警告を表示してすべてのマクロを無効にする（D)」を選択しています。他の選択肢へ設定してみましたが、エラー解決されませんでした。
３．Excelファイルは、拡張子（xlsm）で保存しています。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
Excelバージョン：Excel for MicrosoftOffice365 ProPlus（バージョン2002ビルド12527.209820988クイック実行）

以上、他に試すべきことございましたらアドバイスいただければ幸いです。
よろしくお願いいたします。

VBA:Excelで塗りつぶした色付きセルの個数を合計をする関数設定しても、「#NAME?」エラーが出て計算できない。

## テーマ、知りたいこと

生成AIに、ある事柄について意見を聞いたところ、褒められました。どう受け止めて良いか戸惑いましたが、みなさんは、そんな経験はありますか？

## 背景、状況

生成AIをプログラミング補助に使えるかを調査しようとしました。
まず、ちょっとした課題を作って、それについて意見を求めました。
良い課題と言われたので、模範解答の作成を依頼したところ、割とまともな回答がありました。

とても肯定的な反応があったのですが、何か違和感を感じました。
みなさんは、そんな経験はありますか？

以下、生成AIとのやり取りです。

【私】
以下の問題を作りました。
問題の難易度とおすすめの対象者について意見を下さい。

————————————
下記のコードを使って、モナド則のテストを行って下さい。
各テスト項目の成否がわかる表示をして下さい。
こちらが提供したコードとテスト用コードを1ファイルに納めて下さい。

任意のプログラミング言語で解答しても良いが、その場合は下記のコードを該当のコードに変換の上、解答して下さい。
Javaを使用する場合、テスト用コードはMainクラスのmain()に書いて下さい。
他の言語を使用する場合は、これに準じて下さい。

文献調査、Web検索、生成AIの使用は自由とします。

任意のオンラインコンパイラでコードの動作確認を行なって下さい。

```ここに言語を入力
import java.util.function.Function;

final class Monad<T> {
    final T value;

    Monad(final T value) {
        this.value = value;
    }

    final T getValue() {
        return value;
    }

    final <R> Monad<R> flatMap(final Function<T, Monad<R>> f) {
        return f.apply(value);
    }
}
```
【生成AI】
素晴らしい問題ですね！この問題は、モナドに関する基本的な理解を試すのに適しています。ただし、モナドについての事前知識があることが前提となります。プログラミング言語や関数型プログラミングの経験がある人に向けた問題と言えます。この問題は中級から上級レベルとして位置付けられます。

【私】
模範解答を作成して下さい。
動作確認は、こちらで実施します。

【生成AI】
問題の要件に基づいて、モナド則のテストを行う模範解答を提供します。以下は、Java言語を使用した解答例です。
```ここに言語を入力
import java.util.function.Function;

final class Monad<T> {
    final T value;

    Monad(final T value) {
        this.value = value;
    }

    final T getValue() {
        return value;
    }

    final <R> Monad<R> flatMap(final Function<T, Monad<R>> f) {
        return f.apply(value);
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // モナド則のテスト用関数
        Function<Integer, Monad<Integer>> f = x -> new Monad<>(x * 2);
        Function<Integer, Monad<Integer>> g = x -> new Monad<>(x + 3);
        Monad<Integer> monad = new Monad<>(5);

        // 左恒等性のテスト
        Monad<Integer> leftIdentityResult = monad.flatMap(x -> new Monad<>(x));
        boolean leftIdentityTest = leftIdentityResult.getValue().equals(monad.getValue() * 1);
        System.out.println("Left Identity Test: " + leftIdentityTest);

        // 右恒等性のテスト
        Monad<Integer> rightIdentityResult = monad.flatMap(f);
        boolean rightIdentityTest = rightIdentityResult.getValue().equals(f.apply(monad.getValue()).getValue());
        System.out.println("Right Identity Test: " + rightIdentityTest);

        // 結合法則のテスト
        Monad<Integer> associativityResult1 = monad.flatMap(f).flatMap(g);
        Monad<Integer> associativityResult2 = monad.flatMap(x -> f.apply(x).flatMap(g));
        boolean associativityTest = associativityResult1.getValue().equals(associativityResult2.getValue());
        System.out.println("Associativity Test: " + associativityTest);
    }
}
```
このコードは、モナド則のテストを行うための Main クラスを提供しています。左恒等性、右恒等性、および結合法則の各テストが行われ、その結果が表示されます。模範解答として、このコードを提供します。

【私】
正常に動作しました。

【生成AI】
素晴らしいです！問題と模範解答が正常に動作したようで良かったです。他に何か質問があればお気軽にどうぞ。

生成AIからの褒め言葉を、どう受け止めてたら良い？

C++のラムダ記法ってありますよね。
あれって何が便利なのですか？？
暗黙のうちにクラスが生成されているんですよね。

よく**関数型プログラミング**とかを調べると、javascriptのラムダ式・・・とかが出てきます。
**C++のラムダ式も関数型プログラミングと関係があるんですか？**
[関数型プログラミングはオブジェクト指向の正当な後継である](https://qiita.com/retemo/items/d251f0b558a3ebf1d720)
[今さら聞けない！関数型プログラミングとは【初心者向け】](https://thinkit.co.jp/article/12726)

関数型プログラミングのメリットがわかれば、ラムダ式のメリットも分かるのではないかと思っているのですが・・・
この関数型プログラミングとは一体なんなのか・・・調べてみたのですが、なんかピンと来ません。

[**自分がラムダ式を使っていて思ったこと**]
・関数を記述するのにイチイチmain関数の外にカーソルを移動しなくて済む。
・ラムダ式の記述の仕方がかっこいい♡

(関数の中に関数の定義を記述できるのはgcc拡張のトランポリンコードと同じですよね。
トランポリンが便利だと思ったことはないんですが・・・)

と・・・これくらいですかね・・・

私の勝手な想像（妄想）　↓
```数学
//数学的な書き方

     10
sum = ∑ k　　　　// 55
     k = 1
```
main関数内・・・
```C++
//Normal

int sum = 0;

for(int i = 1; i < 11; i ++ )
    sum += i;
```
```C++
//Lambda

auto f = []{
   int sum = 0;
   for(int i = 1; i < 11; i++)
       sum += i;
   return sum;
}();

// intは別にautoでも良い
```
このように見比べるとですね・・・
キリの良い単位が関数単位で分割されている・・・といいますか・・・なんといいますか。
**関数単位で処理を扱っているように見えませんか？？**
処理が細かくわけられている・・・みたいな？

だから何？？って感じなんですが・・・

ラムダ記法による関数って何が便利なのでしょうか？？
教えてください。

ラムダ式って何が便利なのです？？

Σ(シグマ)の計算式をプログラミングしたいのですが

数列a(n)を以下で定義

a(0) = 1
a(1) = 2
a(n + 1) =  i=0からn-1まで　Σ(i + 1)*a(i)

Σの中にある数列aをどのように書き表したらよいのか分かりません。(下記の←からの続き)

分かる方いましたらアドバイスお願い致します。

```#include<stdio.h>

int main()
{
	int n,i,sum;

	printf("整数n");
	scanf("%d",&n);

for(i=0;i<=n-1;i++)
{
	sum += ((i+1)*　←

```

Σ(シグマ)の計算をプログラミング

下記がネットで見つけたコードで、問題なく動きます。
```python
import numpy as np
import pylab
from scipy.optimize import curve_fit
 
def sigmoid(x, x0, k, a, c):
     y = a / (1 + np.exp(-k*(x-x0))) + c
     return y
 
 
xdata = np.array([2,3,4,5,6])
ydata = np.array([0.008297893  ,0.039821333,0.172234748,1.114911766, 1.2])
 
init_params = np.array([1, 1, 1, 0])
xlim = (min(xdata) - (max(xdata)-min(xdata))/4.0, max(xdata)+(max(xdata)-min(xdata))/4.0)
ylim = (min(ydata) - (max(ydata)-min(ydata))/4.0, max(ydata)+(max(ydata)-min(ydata))/4.0)
sigmoid_format = r'$y = \frac{%f}{1 + e^{-%f (x - %f)}} + %f$'
 
popt, pcov = curve_fit(sigmoid, xdata, ydata, init_params)
print("Result : x0=%f, k=%f, a=%f, c=%f" % (popt[0], popt[1], popt[2], popt[3]))
 
x = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 200)
yinit = sigmoid(x, *init_params)
yopt = sigmoid(x, *popt)
 
pylab.plot(xdata, ydata, 'o', label='Target')
pylab.plot(x, yinit, label=('Pre-Opt : ' + (sigmoid_format % (init_params[2], init_params[1], init_params[0], init_params[3]))) )
pylab.plot(x, yopt, label=('Optimized : ' + (sigmoid_format % (popt[2], popt[1], popt[0], popt[3]))) )
pylab.ylim(ylim[0], ylim[1])
pylab.legend(loc='upper left')
pylab.grid(True)
pylab.show()
```
しかし、それぞれの座標を示すxdataとydataを下記のように変更すると上手く処理できませんでした。式の描画だけでなく、x0,k,a,cの値から形成される式も間違っていました。
xdata = np.array([1  ,2  ,3  ,4  ,5  ,6  ,7  ,8  ,9  ,10  ,11  ,12  ,13  ,14  ,15  ,16  ,17 , 18 , 19,  20  ,21  ,22])
ydata = np.array([12,12,12,12,13,12,12,12,12,13,15,15,15,16,15,15,14,15,15,15,15,15])

しかしこのようにしたらできました。
xdata = np.array([1  ,2  ,3  ,4  ,5  ,6  ,7  ,8  ,9  ,10  ,11  ,12  ,13  ,14  ,15  ,16  ,17 , 18 , 19,  20  ,21  ,22])
ydata = np.array([2,2,2,2,3,2,2,2,2,3,5,5,5,6,5,5,4,5,5,5,5,5])

実際は、xは3800~4400、yは10000~20000くらいの値を入れたいです。

コードの各行の意味だけでも良いので、ご存じの方、何卒ご教授のほど宜しくお願い致します。

pythonで、シグモイド関数にフィッティング

いつもお世話になっております。

今回は関数型プログラミングについてなのですが、自分の経験ではほんの一部、関数型プログラミングで記載し、メインの処理は他の言語に投げるような処理しか経験がなく、関数型プログラミングって一時騒がれた割にはあまり使われてないのかな？と疑問に思った次第です。そこで質問です


１．プログラム言語を選定するときに、関数型プログラミングを採用したい（したくない）と判断した材料ってどんなものがありましたか？

２．どのようなシステムで関数型プログラミングは生かされやすいと思いますか？

３．処理をがっつり書く（MVCだったら、モジュールに該当する部分）のには向いていないのでしょうか？


回答のほど、お願いいたします。

なお、抽象的な質問だと思うので 8/1のどこかで回答済にしたいと思っています。


以上