TeX入門
TeXとは何か TeX は著名なコンピュータ科学者 Donald E. Knuth によって生み出された最強の文書整形システムです。次のような特徴を持っています。 複雑な数式でもきれいに書ける。 論文のような文書を作成するのに適している。 Microsoft Windows、OS X、Unix互換OS(Linux OS、BSD系OS)、モバイルオペレーティングシステム（Android OS，iOS など）等、多くの OS 上で利用できる。 TeX のソースファイルはテキストファイルなので、異なるシステムでもソースを共通に使え、電子メールでも簡単に交換できる。さらに、ソースファイルを TeX で処理して得られる DVI ファイルもハードウェアに依存しない。 フリーソフトウェアである。 TeXによる文書作成の流れは次のようになります。
【プレスリリース】世界に1つだけの三角形の組 －抽象現代数学を駆使して素朴な定理の証明に成功－ | 日本の研究.com
慶應義塾大学大学院理工学研究科 KiPAS 数論幾何グループの平川義之輔（博士課程 3 年）と松村英樹（博士課程 2 年）は、『辺の長さが全て整数となる直角三角形と二等辺三角形の組の中には、周の長さも面積も共に等しい組が（相似を除いて）たった 1 組しかない』という、これまで知られていなかった定理の証明に成功しました。 線の長さや図形の面積は、私たちの身の回りにあるものを測量する際に欠かせない基本的な「幾何学」的対象です。例えば、辺の長さが 3、4、5 の直角三角形は教科書でもおなじみの図形ですが、辺の長さが全て「整数」となる直角三角形はどのくらいあるか？という問題は、古代ギリシャ時代に研究がなされた重要な問題でした。この流れを汲んで 20 世紀に大きく発展した現代数学の一分野が「数論幾何学」です。 本研究では、数論幾何学における「p 進 Abel 積分論」と「有理点の降下法」を応用するこ
表現のための数学 #0 - Imaginantia
頭の中で思った作りたいものを、実際に見える形にするには「表現する (Represent)」という作業が必要になる。 そしてそれをコンピュータで作るには、コンピュータが理解できる「表現 (Representation)」を構成しなくてはならない。 というわけで、思ったものを → 表現する方法、について。特に空間の扱いについて、書いていく。 こんな感じで引用チックな文章は補足用なので読まなくてもよい。 この文章は「ものを表現したい人」のための文章であり、mathematician向けのものではない。 とはいえ勿論誤りは訂正したいので何かあれば twitter:@phi16_ の方に連絡してほしい。 空間と変換 形在るものには空間的情報がある。だから私達は「空間の扱い方」を学ぶ必要がある。 特に、多くの空間は単純な空間の変形によって構成されているから、「空間を変形する方法」を知る必要もある。 「
巨大数研究 Wiki
巨大数研究 Wiki へようこそ！ 巨大数研究 Wiki では、とても大きな数に関する情報を集めて、オンライン百科事典を作っています。 まずは以下の記事からどうぞ。 巨大数 日本語の数の単位 不可説不可説転 テトレーション 矢印表記 グラハム数 巨大数の一覧 巨大数の年表 入門記事の一覧 この Wiki に関するより詳しい紹介はコミュニティポータルをどうぞ。 Googol ブックス 寿司 虚空編 Googol ビデオ YouTube: 巨大数動画・Googology Videos ニコニコ動画: 巨大数動画シリーズ・ゆっくり巨大数講座 Googol チャット グーゴロジストの社交場: 日本のグーゴロジストが巨大数論の議論をしているdiscord（チャットアプリ）のサーバーです。 巨大数初心者の部屋: JGAとFHLASRが共同運営しているdiscordのサーバーです。 名もなき巨大数研究掲
ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
What do grad students in math do all day?EditDo they just sit at their desk an - Pastebin.com
A lot of math grad school is reading books and papers and trying to understand what's going on. The difficulty is that reading math is not like reading a mystery thriller, and it's not even like reading a history book or a New York Times article. The main issue is that, by the time you get to the frontiers of math, the words to describe the concepts don't really exist yet. Communicating these idea
IIJ Research Laboratory
ネットワークの計測と解析 インターネットの使われ方やネットワークの挙動を把握する事は、ネットワークを運用し、その技術開発を行う ために欠かせません。しかし、観測で得られるデータ量は膨大ですがノイズが多く、また、観測できるのは極めて限られた部分でしかありません。そこで、膨大なデータから意味のある情報を抽出したり、部分的な観測からより一般的な傾向を推測する事が必要となります。... インターネット基盤技術 速くて、安全で、信頼性が高く、使いやすく、など、インターネットサービスへの要求はますます高まっています。これらの要求に応えるために、インターネットの 基盤技術も日々進歩しています。いまやインターネットはつながるだけのサービスではなく、高度で複雑な機能を備えた社会基盤となりました。IIJ技術研究所は、インターネットの基盤として実現が期待される機能を提供するために、さまざまな技術課題に取り組んで
連立1次方程式 II, — 反復法 — 桂田 祐史 2008 年 6 月 9 日 目 次 第 1 章 序 3 1.1 反復法とは . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.1 概説 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
連立1次方程式 II, — 反復法 — 桂田 祐史 2008 年 6 月 9 日 目 次 第 1 章 序 3 1.1 反復法とは . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.1 概説 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.2 個人的経験に基づく感想 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2 なぜ反復法なのか . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 第 2 章 定常反復法 7 2.1
やる夫で学ぶ応用数学 -フーリエ解析-
■掲示板に戻る■ ■過去ログ倉庫一覧■ やる夫で学ぶ応用数学 -フーリエ解析-1 ： ◆zmN9XuyND6：2011/12/24(土) 20:28:30 ID:QzQ2AiG6 / :..:..:.:.:.:.:.:.:.:.: : : : : : .ﾉ : : : : : : : : : .ハ. /..:..:..:..:..:. :.:.: : : : : : ／: : ／:.}. . . . ／: : : .､ はろー /:..:..:..:..:.. :.: : : : : : ／: : ／ ,勹. . .／.: : : : }:.:.: /:..:..:..:.:.: rt ､/: : ／/ｰ ´ ｀メ､:.:.／.:.／: : :/: : i 今日はフーリエ解析と、その周辺の科学について /:..:..:.:..／∧ /: ／: / { 笊ﾐ彡
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【PDF】望月新一さんの数学 玉川安騎男（京大数理研）
31歳からの大学院進学（数学・修士課程） - 34歳からの数学博士