こんにちは、ほけきよです！ 早速ですが、タイトルのとおりです。 身近な数学 数学で世界への見方が変わる! 出版社/メーカー: 工学社発売日: 2019/01/25メディア: 単行本この商品を含むブログを見る ブログを通じて、「身近な数学」という本を出版することになりました！うれしーー！！ 本当はもっと早く言いたかったのですが、今日の今日まで、「本当に出版される」ということが信じられなくて、今まで言えていなかったのです。 Amazonに自分が書いた書籍があるのをみて初めて、「ああ、本当に出版されるんだ」という思いになりました。自分で書いたものが書籍として残るのはとても感慨深いです。 きっかけ お話をもらったのは、2017年末です。その当時から、ブログに数学、科学ネタで記事をいろいろと書いていました。 お風呂場のパカパカドアが通る面積を計算したら感動的に綺麗だった ファミレスのアレの体積を求め

自己の精神を自己犠牲でズタズタに引き千切るのはばかげている。 スポーツの時運動神経を馬鹿にしてきた陰湿な女クラスメイト達に美術部の自分は美術の時間に「ドグサレ野郎共、なんで私より上手く書けないの？こんくらい描けて当然じゃね？幼稚な絵！」くらいの言葉を心の中で吐くくらいの気持ちで生きていればここまで自尊心が傷つかなくて済んだ。 「彼女らにはこんな性格になってしまった背景があるんだ」という「思いやりの心」なんて忘れれば、自分を守れたのだ。 ありふれている道徳は弱者をさらに貶め弱め反抗心を削ぐ。 （ここまで書いてみてネットで中二病と呼ばれる性質にそっくりな気もしてくるが、このネットの言葉はしばしば心の動きをはじめあらゆる事物を矮小化する性能に長けるように作られているものだ） 自分が妥協し相手に譲れば丸く収まるという自己犠牲的な考えがいつから芽生えたのかどうかを考えていて、つい思考が横道にそれてし

「ずっと他人に傷つけられてきたから自分は絶対に人を傷つけない」というの、本当に正しいのだろうか？ そんな「掟」を律儀に守っていれば、相手が感化されて攻撃をやめてくれるとでも？ お笑い種な気がする。 確かにみんながそれを守ってくれれば優しい世界が到来するだろうが、残念ながら世界はそんなに優しくないのである。 他人を攻撃するというのは自分を守るためだと思う。攻撃をしないと決めることは自分から白旗を振っているようなものだ。あとは攻め落とされて、踏みにじられて殺されるだけだ。 確かに貫き通したい信念、そこだけは純粋でなければ自分が嘘になるという事柄はあるだろう。しかし、全てが純粋なままでいては殺されてしまう。 そういう輝かしい少数の透明な核を残して、あとは闇に沈めてしまおう。部分的に純粋さを諦めるのである。 自分で主張しなければ、不当なことに抗議しなければ、多数の暴力にあって押し負けるだけだ。 他

皆さんからの質問に答えるコーナー第三弾。 今回はこんな質問が届きました。 この時期ならではの質問です。学歴コンプとどう向き合ったらいいか。この問題については僕自身悩まされた過去がありました。 そこで今日はなぜ学歴コンプに陥るのかやその対処法について自分の経験を交えながらお話しして行こうと思います。 1. 大学に入る前から学歴コンプだった僕は一浪して大学に入りました。こちらの記事に書いた通り、自分ではめちゃめちゃ死に物狂いで勉強しているつもりが全く見当違いな勉強をしていたため圧倒的下位の成績で落ち、当然のように浪人生活が始まりました。 www.nakajima-it.com そして不思議なことに、浪人の時点で学歴コンプが始まってしまったのです。 完全に自分の準備不足が原因で始まった浪人生活でしたが、僕の被害妄想はそれはそれは痛々しいものでした。 ”俺は浪人してしまった。この一年のハンデをこの

意識高い系中島意識高い系大学生。ジャンルを問わない強くなるための情報発信。読者の方を集めたイベントを全国で開催してるぜー！ ここ最近、というかここ何ヶ月かネットでは度々フェミニズムに関する発言が物議を醸し、泥沼の論争が続いている。 とはいっても中には目も当てられぬような意見も多い。往往にしてネットはそんなもんだ。顔を伏せて好きなことを言えるんだから何を言ってもいい。本当はそんなわけないのだが、実際には本気でそう思っている人もいるらしく、僕も度々泣きたくなるような誹謗中傷が匿名で送られてくる。ま、泣かないんだけど。 そんな訳で先日、キズナアイがNHKのノーベル賞解説サイトで使われ、果たして彼女の起用は適切だったのかとまたも騒動が起こった。 詳しくはこちらの記事をみて欲しい。 news.yahoo.co.jp そもそもこのキズナアイってなんなの？って人のために簡単に説明すると、キズナアイはバー

こんにちは、京大生ブロガーのゲーテ(@goethe_kyodai)です。 「勉強すれば誰でも東大に入れる」 とかいう幻想を信じちゃったりしてないか？(笑) そんなのは大嘘である。 何故なら 定員 というのがあるからである。 東大は毎年3000人という限られた人数しか入れない。 (文部科学省のサイト)によると高校生の人数は327万いる。一学年の人数が等しいとすれば、一学年の人数は327万÷3 = 109万人である。 109万人が全員東大を目指すと仮定し、何浪してもよくて、東大を退学して入り直せないとすれば、全員入るのに109万人 ÷ 3000人 ＝ 364年かかる。 人間の寿命は100年も行かないので、誰しもみんなが東大に入るのなんて到底不可能であることがお分かりいただけてあろうか？ 環境•才能•運に恵まれ、そしてさらに努力を惜しまなかった、選ばれし3000人しか入れないのが東大である。 こ

こんにちは、ほけきよです。 夏が終わるので、夏を味わいに旅行に行ってきました。 行き先はマレーシアのコタキナバル というところ。 リゾートに行きたかったけど、ちょっとだけ変化球のところ行きたいなと思いまして、 調べていたらマレーシアにいいところがあったので、今回の旅の目的地にしました。 あんまりお金を気にせず、リゾート気分を味わうのをテーマに行って、結果的めちゃくちゃ良かったので、 旅のレポートです。 お盆を避けて、格安なのに高級リゾート！ 実は海外リゾートホテルって初めてかも。 マレーシアはご飯が(特に魚)がとても美味しい。けれどドリアンは許さない。 圧倒的に海が綺麗 天国に近い島、マンタナニ島 まとめ お盆を避けて、格安なのに高級リゾート！ やっぱり海外旅行のネックは料金ですよね。今回の目標は、お金は気にしたくないけど、全てコミコミで15万にしたかった。そのためには、航空券とホテルの料

当方、東大3年生。 頑張って受験勉強したものの、入ってから友達はできずこの週末も誰とも話してない。 就職は架空のエピソードで乗り切るからなんとかなるとしても、将来的に金もらっても使うところがない。 うまい飯？旅行？遊び？そんなの友達がいる前提の遊びだ。 友達がいない人に人生を楽しめる機会はない。 一人でやる趣味なんて面白くないし。

車にはには「あそび」がある。 運転中に、ちょっとびっくりしてハンドルを切ったときにも曲がらないようになってる。 ぼこぼこな道でも、ダンパーが振動を吸収してくれる。 だから安心して運転ができるわけで、車内の楽しい会話が生まれるわけ。 レーシングカーになると、あそびを犠牲に神経を研ぎ澄ませることですばやく走る。 プログラミングでいうと、アイディアの具現化にPythonはとっつきやすい。 多少適当に書いても動く*1 。だから思いついたことをある程度すぐプロトタイプの実装ができる。 カリカリのチューニングをするとき、やっぱりC++などはいろんな箇所に神経を使わなければならない。 クリエイティブなことをするには、「あそび」が常に必要だと思ってる。 メインブログのタイトルには、そんな思いも込めてる。 なにげない雑談に、シーズが散りばめられている。 シャワーやトイレの最中に、いろんな試行錯誤が結びつく。

意識高い系中島意識高い系大学生。ジャンルを問わない強くなるための情報発信。読者の方を集めたイベントを全国で開催してるぜー！ 僕らは日常的に嘘をついています。ここでいう嘘というものは他者を騙すような悪質な嘘だけではなく、自分の体裁を保つための嘘や、人間関係を円滑にするための嘘も含みます。そうなるとほとんどの人が毎日何かしら嘘をついていると言っていいでしょう。 そしてネットには現実世界よりたくさんの嘘があふれています。とくにTwitterではどこの誰かも知らない人のツイートがリツイートで何件もまわってきて、果たしてそれが本当なのか全くわからないまま、僕たちは毎日TLを眺めています。 ネットは何者にでもなれる世界です。特にリアルでの知り合いをフォローしてないアカウントは、匿名性を保つことで商社マンを名乗ることも医者を名乗ることも、なんでもできてしまいます。 誰かになりすますとまではいかなくても、

こんにちは、ほけきよです。 冬季オリンピック、今日で閉会式ですね。*1 連日、各国選手の美しいプレーには感動しています。 データによれば、 日本は獲得メダル数過去最高らしいです！ そこで、ふと気になることがありました。 「冬季オリンピックって、どういう国がメダルをたくさんもらっているのだろう？？」 今回は、過去のオリンピックのデータを用いて、冬季オリンピックの強い国の条件を大雑把に分析してみます！ 考えられる要因のリストアップ 気温 GDP 人口 開催地からの距離 分析 手順 重回帰分析とは 結果 : どの要素が一番強いのか？ メダルポイントの式 精度はどうなの？ まとめ 考えられる要因のリストアップ 今回、冬季オリンピックに強い国になりうる理由を、4つ考えてみました 気温 やはり、寒い国が勝つのは、直感的にも正しそうですよね？ 赤道直下じゃ雪なんか降らないですものね。 今回は簡単に、各国

こんにちは、ほけきよです。 我が家に、Google Home Miniが届きました！*1 Google Home Mini 友人がプレゼントしてくれたものです。スマートスピーカー、プレゼントに最適だと思うんですよ。 新しくて、興味はあるけど、よくわからないし、自分では最後のひと押し踏み込めない。 けれど、あればかなり楽しいです。 この辺はAmazonのAlexaとかも一緒かな？ もらってかなり嬉しかったですし、使ってみて更に感謝が深まった商品でした。 で、こいつの効果的な活用法を考えて見たのですが、 英語の練習に使えないかなと思って、色々試行錯誤しています。 今回は、スマートスピーカーの使用例の一つとして、参考にしてみてください。 Google Home Miniの設定 設定の仕方 利用例 気温や時刻を聞く アラームをセットする ニュースを聞く ゲームをする 英語学習用アプリ まとめ Go

こんにちは、ほけきよです。 ワイヤレスイヤホンがほしいと思って、イヤホンに造詣の深いブロガーたぐちさん(id:taguchikun)にオススメイヤホンを聞きました。 そのときに紹介してもらったのがこのイヤホン SoundPEATS(サウンドピーツ) Q12 Bluetooth イヤホン 高音質 apt-X対応 マグネット搭載 マイク付き スポーツ ブルートゥース イヤホン ブラック メディア: エレクトロニクス 私の要望は ワイヤレス 音質もそこそこ 見た目もかっこいい 値段がそこそこ(コスパ重視) でした。んで、3ヶ月くらい実際使ってみたんですが、一度なくしました。悲しい。 けれど、また同じイヤホンを注文してしまいました。それくらい使いやすかったので、ご紹介します。 個人の感想ですが、ご参考に！ 概要 外観 使用感 装着感 操作性 ワイヤレスの届く範囲 遮音性 音質 充電 まとめ 概要

こんにちは、ほけきよです。 ちょっとアドベントカレンダーで燃え尽きていた&プライベートでバタバタしていたもので、更新が滞っていました。 新年一発目ということで、去年の振り返りと今年の目標的なものを。 2017年の振り返り 年が明けました。皆様今年もよろしくお願いします。 昨年は「放」をテーマにしていました。 自分自身を変え、新たな挑戦をどんどんして行くという目標は、ある程度達成できたと思っています。 ブログでいえば、『技術×情報発信』ということで、プラグイン作ったり、自動記事作ったり、アドベントカレンダーしたり、色々しました。 この辺ふりかえって見ると、なんか楽しそうだな自分、、、という気になります。笑 どれも楽しそうなので、覗いてみてください！ お風呂場のパカパカドアが通る面積を計算したら感動的に綺麗だった コピペで(ほぼ)一発！jQueryでオシャレな地図ツールを作ったよ。 【NoTu

こんにちは，Ysmr-Ry です． 今回は僕が高校のとき曖昧だったことをまとめてみたいと思います． 意外とコレがなかなか教えてくれなかったりする． 話題は高校の熱力学です．(高校の熱力学の基礎的な知識を仮定します) pV 図というのを書くじゃないですか．囲む面積が仕事になるので… 大学に行くとエントロピーという状態量を習って，TS 図とかいうのもかけたりするんですね． それは囲む面積が熱を表すんです．pV と TS どちらも次元がエネルギーになってるからなんですけど． つまり高校ではエネルギーを供給する熱と仕事のうち仕事にフォーカスを当てて，そちらをわかりやすいようにしてるのです．物事というのは往々にしてトレードオフであり，そうすると熱がわかりにくくなってしまうんですね． 今回はそのわかりにくい熱のお話です． 熱力学とは 等温過程 断熱過程 おまけ 参考 熱力学とは 熱力学というのは系の熱

長かったデータ分析ガチ勉強カレンダーも最終日*1。 自分のこれまで歩いてきた道を軽く振り返ったあと、自分が思う機械学習/データ分析のあり方について書き連ねたいと思う。あくまで一つの価値観として楽しんでもらえればと思います。 データ分析って何？状態から やったこと わからないところを聞くレベルに達するまで わからないところが分かるようになると アルゴリズムをどう理解したか。 自分が思う、これからのデータ分析 良いデータが集まるところに価値が生まれる 実務のデータ分析は高い精度よりも低コストと高い説明能力 データ分析はトップダウン あくまで人間の補助、人間とのシナジーを考える まとめ データ分析って何？状態から データ分析業務を行うにあたって、まずはじめの難関は、言葉の壁だった。ほぼコンピュータと無縁の世界で生きてきた私は、「Linuxって何？Vimって何？」っていうのを毎日繰り返していた。

データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 23日目。 ここまでデータをどういう風に処理したり、どういうタスクをこなしていくかについて勉強してきたが、 一度基礎的な事項に戻ってみたいと思う。基礎だから簡単というわけではない。基礎だからこそ難しく、また本質的な内容。 データ分析で使われている手法などをまとめて集約して、簡単な説明を付け加えていく。 しかし、このあたりの数学*1は苦手なので、なるべく直感的に自分のイメージを書いていく。 われわれが生きている空間や、距離は"正しい"のか ユークリッド空間/ユークリッド距離 点の距離 分布の距離 wasserstein計量 カーネル(再生核ヒルベルト空間) Topological Data Analysis(TDA) 次元削減/Embedding PCA(principal component analysis) t-SNE(t-Distributed