ラマヌジャンは本当に何も知らなかったのか
$$\newcommand{a}[0]{\alpha} \newcommand{Aut}[0]{\operatorname{Aut}} \newcommand{b}[0]{\beta} \newcommand{C}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{d}[0]{\delta} \newcommand{dis}[0]{\displaystyle} \newcommand{e}[0]{\varepsilon} \newcommand{F}[4]{{}_2F_1\left(\begin{matrix}#1,#2\\#3\end{matrix};#4\right)} \newcommand{farc}[2]{\frac{#1}{#2}} \newcommand{G}[0]{\Gamma} \newcommand{g}[0]{\gamma} \newcommand{Gal}[0]
セガ、150ページ超の社内向け数学資料を無償公開 「3DCGの技術的基礎に」
セガは6月15日、社内勉強会で使った線形代数の教材を、公式ブログで無償公開した。ページ数は150以上。ゲーム開発に必要な3DCGの技術的基礎となる知識を学び直すために使ったものという。 2020年に行った社内勉強会向け教材の一部をPDF形式で公開。全8部構成で、ベクトルや行列、3次元での回転を計算するときに使う「クォータニオン」について教える。ただし簡潔に分かりやすく学べるよう編集したため、用語の定義が一般的なものと異なる場合があるとしている。 ゲーム制作では、キャラや背景を3次元で回転させたり、ゲームエンジンそのものを作ったりするときに線形代数を使うという。セガは教材について「興味のある方は参考にしてほしい。“大人の学び直し”をしてみたい方はぜひ」としている。 関連記事 任天堂がSwitch向けにプログラミング学習ソフト 作ったゲームの共有機能も 任天堂が、Nintendo Switch
PFNが1000円から機械学習や数学基礎, Pythonなどを学べる教材を提供開始 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2021年12月13日 株式会社Preferred Networks（PFN）は、機械学習やデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・ディープラーニングの基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Questの「Market」で2020年12月7日より提供開始しました。 SIGNATE Questの「Market」は、企業が制作した講座を公開することで、新たな販路やPRの場として活用することができるサービスです。普段は学ぶ機会の少ない専門性の高い講座や、人材育成の実際の取り組みの中で生まれた講座が公開されるなど、多様な講座を提供される場です。Marketリリースの第1弾として、PFNの他にも、RESTECや広島県 データスタジアムが講座を提供しています。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができ
11月新刊情報『Pythonではじめる数学の冒険』
『Pythonではじめる数学の冒険 ―プログラミングで図解する代数、幾何学、三角関数』 Peter Farrell 著、鈴木 幸敏 訳 2020年11月16日発売予定 380ページ ISBN978-4-87311-930-4 定価3,300円（税込） 数学を8年間、コンピュータサイエンスを3年間教えたことのある著者が、自らの経験に基づき、これからの時代に必要な数学とプログラミングの能力を身につけてもらいたいと筆をとった意欲作。定義や命題から入る伝統的なアプローチではなく、プログラミングによる視覚的アプローチで直感的な理解を促します。数学の視点からプログラミングを眺め、また逆にプログラミングの視点から数学を眺めることで、退屈な計算問題は、さまざまな工夫が可能なプログラミングの課題になり、プログラミングの文法は、数学の問題を解く上での強力な武器となり、それぞれの新たな魅力に気づかされるきっかけ
機械学習で使う数学入門(社内勉強会) | DevelopersIO
社内勉強会で 機械学習で使う数学入門 の話をしました。 話した内容をブログにします。 目次 AI/ML/DL 人工知能(AI) 機械学習(ML) 深層学習(DL) 機械学習(モデル) MLの問題例 どう機械学習の問題を解くか 機械学習(目的関数) どのようにモデルの良し悪しを測るか 目的関数 目的関数の具体例1 目的関数の具体例2 微分 そもそも微分とは 微分でできること 勾配降下法 微分 まとめ 線形代数 線形代数とは 線形代数でできること 線形代数 まとめ 確率・統計 確率変数・確率分布 条件付き確率 ベイズの定理 混同行列(Confusion Martix) 確率・統計 まとめ 数学をどれくらい学ぶか とりあえず読もう 数式 微分 線形代数 確率・統計 自分の数学の勉強方法 Chainerチュートリアル Project Euler(プロジェクトオイラー) おわりに 参考 AI/ML/
「ループ・再帰・gotoを使わず1から100までの数値を印字する」Conner Davis 氏の回答の考察 - Qiita
2019年6月に以下の記事が投稿されました。 ループ、再帰、gotoを使わずに1から100までを印字するC++プログラムは書けますか？に対するIchi Kanayaさんの回答 - Quora 英語版の記事「How to print 1 to 100 in C++ without a loop, goto or recursion - Quora」から興味深い回答を抜き出して、それにランク付けをしながら和訳してくださっている記事です。 初級や中級は「まぁあるよね（C++知らないけれど……）」という感じですが、 上級とされた「マイクロソフト社のデータサイエンティスト Conner Davis 氏」の回答が面白かった ので、ご紹介を兼ねてその発想の源泉を推測してみることにしました。 以下に Conner Davis 氏の回答の和訳を引用します。 マイクロソフト社のデータサイエンティスト Conn
【ストーリー】宿題と間違えて数学の未解決問題を解いた男 - ScienceTime Physics
本ブログのコンテンツは、現在新サイトに移行中です。 ※数式の読み込みのために、ページの更新に時間がかかる場合がありますが、長くても10秒ほどで済みますのでお待ちください。
世界記録を破る“パイ”の作り方 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2019 年 3 月 14 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 毎日、円周率「π（パイ）」のことを意識しているという人は、それほどいないでしょう。でも、実は通り過ぎる車のタイヤや、時計といった日常の至るところに、円周率が存在しています。円周率は円周と直径の比で、無理数と呼ばれています。便宜上、普段の計算には 3.14 を利用していますが、実際には何桁計算しても終わりがありません。そのため、数学や科学の専門家は、スーパーコンピューターのテストとして、常により多くの桁数の円周率を計算すべく挑戦を続けています。（もちろん、健全なライバル意識も少しありそうですね） 3 月 14 日、円周率の日を記念し、Google の岩尾エマはるかが、円周率の計算で世界記録を塗り替える 31,415,926,535,897 桁を達成したことをお知らせします
渋滞の原因を数学的に分析すると自動運転車の登場で移動にかかる時間が減る理屈がよくわかる
自動運転車(自律走行車)が普及すると、交差点での無駄がなくなり待ち時間解消によって効率化が進むと考えられてます。それだけでなく、道路上の自動車が増え過密化することで全体のペースが大きく下がるという現象が解消されたり、理想的な道路選択をサポートすることで、交通渋滞が劇的に解消するということがStanford Artificial Intelligence Laboratory(SAIL)の数学的な検証によって示されています。 Altruistic Autonomy: Beating Congestion on Shared Roads | SAIL Blog http://ai.stanford.edu/blog/altruistic-autonomy/ 以下のグラフは理想的な道路交通条件を研究するFundamental Diagram of Traffic(FDT)において作成された道路交
「涼宮ハルヒの憂鬱」のおかげで25年解けなかった数学の難問が解決されるかもしれない - GIGAZINE
by engelene 海外の掲示板「4chan」での議論が、数学者を25年以上悩ませてきた「The Minimal Superpermutation Problem(最小超置換問題)」という難問を解決するかもしれないと、世界中の数学者から大きな関心を集めています。解決の糸口となったのは、テレビアニメ「涼宮ハルヒの憂鬱」のエピソードの視聴順についてでした。 /sci/ - The Haruhi problem (lower bound) - Science ＆ Math - 4chan http://boards.4chan.org/sci/thread/10089701/the-haruhi-problem-lower-bound An anonymous 4chan post could help solve a 25-year-old math mystery - The Verge
"独創的すぎる証明"「ABC予想」をその主張だけでも理解する - アジマティクス
2017年12月16日、数学界に激震が走りました。……というと少し語弊があるでしょうか。 この日、あの「フェルマーの最終定理」に匹敵するとも言われる数学の重要な予想、つまり未解決問題であった「ABC予想」が京都大数理解析研究所の望月新一氏によってついに解決されたというニュースが、数学界を、いや、世界中を駆け巡ったのです。 science.srad.jp とは言っても実は、ABC予想を証明したとする論文は2012年にすでに発表されていて、そこから５年間ずっと「査読中」、つまりその証明が正しいかどうかの検証中だったのです（５年もかかったというのは、それだけこの証明が独創的で難解だったことの証左でもあります）。 端から見ていた所感として、論文が出た当初は、本当にこれがABC予想の証明になっているのか疑う向きも多かったようですが、最近では、証明はほぼ間違いないのだろう、というような雰囲気だったよう
Floating Point Math
Floating Point Math Your language isn’t broken, it’s doing floating point math. Computers can only natively store integers, so they need some way of representing decimal numbers. This representation is not perfectly accurate. This is why, more often than not, 0.1 + 0.2 != 0.3. Why does this happen? It’s actually rather interesting. When you have a base-10 system (like ours), it can only express fr
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
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Webプログラマと数学の接点、その入り口
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
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Google、円周率100兆桁計算の世界記録樹立
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Mathcha - Online Math Editor
現代の数学者を悩ませ続ける「100年前の数学の魔術師」シュリニヴァーサ・ラマヌジャン