東大生が選ぶ好きな数式ベスト7 - 泡ちゃんのしゅわっと生きようぜ
2015-07-31 東大生が選ぶ好きな数式ベスト7 東大 数学や物理って難しいですよね．教科書を初めから理解していこうとすると骨が折れて投げ出しそうになることも多いです．でも，理解できた時の喜びもひとしおです． そこで，現役東大生の私が，学部初等で学ぶ数式の中からお気に入りのものを選んでみました． 難しいものもありますが，みなさんが物理や数学に興味を持ってくれれば幸いです！ 1．ナビエ・ストークス方程式 （これは非圧縮性流体の場合）ナビエ・ストークス方程式は流体の運動方程式であり，航空機の翼周りの流れや生体内の血流の流れなど，多くの現象を決定づける式です．多くの大学生が学部時代に学ぶ基本的な式なのですが，いまだその解析的な解法は知られておらず，流体の解析には数値的な手法が用いられています．ちなみに，この数式は解くと1億円もらえる「ミレニアム問題」の一つにもなっています （ナビエ-ストーク
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
統計学・機械学習でよく使われる数学記号リスト（主に自分用） - About connecting the dots.
統計学とか機械学習周りの本を読んでいると，何の説明もなくややこしい数学記号が出てきて，そういえばこれはなんだっただろう？ と途方に暮れてしまうことが少なくないので，自分用にまとめなおしてみました，というのが今回のエントリ．あくまで自分用なので，全部の数学記号を扱ってるわけではありません*1． 代数学 記号 意味 用例 用例の意味 備考 総和 要するに足し算 総乗 要するにかけ算 クロネッカーのデルタ i=jなら1，それ以外なら0 要するにブーリアン条件 ナブラ *2 3次元ベクトルの微分 要するに各要素の微分 ラプラシアン 3次元ベクトルの2階微分 要するに各要素の2階微分 下限 のとき与式は0になる との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 上限 との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 関数値が最大となるような定義域の元の集合 を最大にするような がの下にくる場合も
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定¶PythonとPyMCの使い方¶ベイズ推定(Bayesian method)は，確率推論のためのもっとも適切なアプローチであるにもかかわらず，書籍を読むとページ数も数式も多いので，あまり積極的に読もうとする読者は少ないのが現状である．典型的なベイズ推定の教科書では，最初の3章を使って確率の理論を説明し，それからベイズ推論とは何かを説明する．残念ながら多くのベイズモデルは解析的に解くことが困難であるため，読者が目にするのは簡単で人工的な例題ばかりになってしまう．そのため，ベイス推論と聞いても「だから何？」と思ってしまうのである．実際，著者の私がそう思っていたのだから． 最近の機械学習のコンテストで良い成績を収めることができたので，私はこのトピックを復習しようと思い立った． 私は数学には強い方である．しかしそれでも，例題や説明を読んで頭の中で
数学・情報系を専攻してないWebエンジニアがSICPを読んだメモ (1.1) - エンジニアをリングする
先日、minghaiさんによる非公式PDF版SICPの全訳を公開しましたというブログを見かけました。 SICPは以前に話を聞いて、難しそうだけどプログラミングの基礎体力的なものがつきそうでいいなあと思っていたところ、ちょうど日本語訳PDFが公開されたということでありがたくやってみることに。 全訳して公開って、素晴らしいですよね。minghaiさんありがとうございます。 私はプログラミングが好きなのですが数学や情報系を専攻していた経験がないので（関数型言語の経験もなし）、はたしてSICP理解できるのか？って感じですが・・ 読んでみて思ったことやメモ書きを残しておきたいと思います。 印象深いところをピックアップしてあとから読み返せるように、引用を多めにさせてもらってます。 ちなみに非公式PDF版SICPのminghaiさんによる全訳のライセンスはCC BY-NC-SAです。 Scheme実行環
大学教員が求める基礎力がつく『数学は言葉』
マクロ経済学者の荒戸寛樹氏が新入生にお勧めしていた『数学は言葉―math stories』を拝読してみた。英語のサブタイトルが謎*1なのだが、社会科学系の大学教員が新入生に求める基礎力がつく本になっていると思う。こう言うのが分かってい無い子が多いよな～と思う事が、色々と説明されているからだ。しっかりと読み込めば、命題や定理といった数学の基本的な用語や、論理式や証明手順を理解する事ができる。高校数学の復習とも、その先を見据えた準備とも取れるが、学ぶことは多い。 内容は易しい、そして難しい。矛盾した事を言っていると思うだろうが、x=4, y=6の「,」の意味まで説明されているから懇切丁寧で易しいと思う反面、論理式の応用例として「宇宙人の言語学」と呼ばれて恐れられているε-δ論法*2が出て来て、論理式で連続と一様連続の定義の違いを説明していたりする。一つ一つ読み込んでいけば無理はないはずだが、一
ＰＩＣ ＡＶＲ 工作室 ＦＦＴの計算と複素数の入門
FFTというのは、フーリエ級数を高速に求める計算処理の方法です。応用範囲は広いのに、（少なくともオイラには）取っ付きにくい概念の理解と少々複雑な計算処理の実装をしないといけません。 FFTを計算するプログラムやライブラリは各所で公開されているのですが、実行速度をカリカリにチューンするとか、 自分でFFTのライブラリを新たに組む場合には手を抜かず仕組みから理解しないといけないようです。 で、高校生時代から鬼門にしてきたFFTについて、年取ってからあらためて挑戦してみたところ、なんとか自分の用途レベルでは応用できるレベルまで進むことができたと思うので、 忘れないうちに頭の中のモノを書き出しておきたいと思います。 ↑ｅｘｃｅｌシート上で64点ＦＦＴを計算させてみた結果です。これを目指します。 （特定のマイコンチップや特定の言語によるプログラムの製作ではなく、EXCELのような表計算ソフトなどによ
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