---`Freedom is without price, Sir,' said Andrew. `Even the chance of freedom is worth the money.' "The Bicentennial Man" (Isaac Asimov) (memorable quotes)
はじめまして、千葉竜介(@metalunk)です。 ソフトウェアエンジニアとしてのキャリアをサーバーサイド開発からはじめ、その後は数学の知識と組み合わせることで機械学習エンジニア、検索エンジニアとして働いてきました。現在は株式会社10X で検索と推薦のシステムを作っています。 機械学習と検索は、ソフトウェアエンジニアリングの中でも特にコンピュータサイエンスの知識が重要である分野だと思います。実際に、機械学習と情報検索は現在アカデミアでもっとも活発に研究されている分野の一つです。 そんな分野の専門エンジニアを名乗るような人というのは、小さい頃から算数が大好きで、大学一年の線形代数に躓くことなく進んできたに違いない、と思うかもしれません。しかし、少なくとも自分は違いました。 そんな自分のキャリアについて、この記事では数学を軸に据えてお伝えできたらと思います。 はじめに:ぼくが理系に進んだ理由
前回の記事で「誰が、どんな数学を、どのように使っているか」の表がクリックしても大きくならない、見えない、見たい、なんとかしろ、という話があったので、それを。 Hal Saundersの書物When Are We Ever Gonna Have to Use This?にある 「100の職業人に聞きました、あなたが仕事で使う数学はどんなん?」をまとめた表をそのままスキャンして貼り付けるのもどうかと思ったので、これを元に、より多くの数学のスキル/知識を使う職業から順にソートして並べてみた。 Saundersは、職業人に使われている数学を60のトピックにまとめているが、これについても、より多くの職業で使われるものから順に並べた。 (クリックで拡大) 元のデータをgoogle spreadsheetにアップロードしました(2017.12.31) 元々この本は、教科書に頻出するあまりに非現実的な応用
といっても ”私” の微分積分法ではなく、吉田耕作著『私の微分積分法 解析入門』(ちくま学芸文庫)のことです。この本はもともと1981年に講談社から出版され、久しく品切れ状態であったのが、今年の四月にようやく文庫として再刊されたものです。 微分積分法の本には、だいたい二種類あって、一つは実数の話であるとか論法を厳密に記した由緒正しいもの、そしてもう一つは微分積分法の機動性を重視した本です - 最近はこの二つとは別のタイプとして一般向けと称する触りの部分だけの本も流行っているようですが、これは除いて考えることにします。最初の二つのうちどちらが良いのかは読者のニーズに依りますが、純粋数学を専攻したいのであれば、前者の本で学ぶというのが正道とされています。また執筆者側も数学者に書かせると大概は前者のタイプの本になり、応用家に任せると後者になる傾向があるようです。本書の執筆者はと言えば、日本を代表
■ 固体物理第1(2003) : Advanced Cource of Condensed Matter Physics I (2003) ■ 固体物理第1(2004):Advanced Cource of Condensed Matter Physics I (2004) 1. Symmetry of Crystals and Electron Wavefunctions 2. Many-Electron Wavefunctions and Hartree-Fock Approximation 3. Temperature Green's Functions 4. Inhomogenious Electron Gas 5. Fermi Liquid Theory 6. Density Functional Theory 7. Applications of Local De
(関連記事) ・凡人が数学を語学として学ぶ具体的な手続きを説明する/図書館となら、できること番外編 読書猿Classic: between / beyond readers ・無料で自宅でやりなおす→小学校の算数から大学数学までweb上教材をリストにした 読書猿Classic: between / beyond readers 数学は、科学(自然科学はもとより、大半の社会科学と、かなりの人文科学で)の共通言語です。 一定程度マスターすれば、数カ国語を習得した以上の世界が眼の前に広がっていることを知って狂喜乱舞するはずです。いわば《語学としての数学》を習得する利益は非常に大きいと思われます。 ところが「英語の学び方」のコツ、体験談、支援サイトの紹介な、定期的にネット上でも話題になるのに、潜在的習得ニーズが大きな数学については、そうした形で取り上げられることがほとんどありません。 その一番大き
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