関西学院大学 山根英司
本の読み方 山根英司 数学の本を読んでも全く理解できないことはよくある. しかし, 簡単に諦めてはいけない. すぐに判らないのは当たり前である．時間をかけてじっくり考えればそのうち判る. 考えるのをやめてしまったら，いつまでたっても判らない. そうはいっても，ただ時間をかけようというだけでは芸がない．ここでは, 何とか理解するためのコツをいくつかのべる． 0. 前に戻る. ある箇所が判らないという場合, そこで初めて判らなくなったのではなくて，本当はその前に既に判らなくなっていることが多い. だから少し戻って読み返してみるとよい. 判っていないくせにそのことを自覚していないのは大変困る. しばしば言われる勉強のコツとして，「細かいことは気にせずとりあえず後ろの方までざっと読んでみる」とか「8割判ったら先に進む」 などの読み方がある. こういう読み方をするとき，本当に判ったことと判っていない
竹山 美宏 (Yoshihiro TAKEYAMA) - 数学書の読み方について - researchmap
以下の文書は、別のところで「数学書の読み方」を話した内容をもとにしています。 web 上では、数名の方が私の発言をまとめて、既に公開して下さっているのですが、 勤務先の学生さんからも質問を受けることがありますので、こちらでも公開します。 数学書の読み方については、小松先生、飯高先生、河東先生によって 小松彦三郎「暗記のすすめ」(小平邦彦編「数学の学び方」, 岩波書店) 飯高茂「数学の本の読み方 (高校生のために)」 (飯高・上野・浪川「デカルトの精神と代数幾何(増補版)」, p.10, 日本評論社) 河東泰之「セミナーの準備のしかたについて」 などで述べられていて、私の発言はこれらの内容のコラージュに過ぎないのですが、 このような情報も、それほど広くは知られていないようですので、こちらで改めて公開する次第です。 なお、この文書の増補版が『数学セミナー』2012年6月号に掲載され、 数学セミ
数学の学び方に関するヒント
数学の学び方に関するヒント ――数学科の学生の皆さんへ―― 黒木 玄 (東北大学大学院理学研究科数学専攻) まず、これは何度も強調していることだが、正攻法は、数学の良い本を一冊選び、それを熟読することある。そのために適した本は、論理的な説明が詳しく書いてあって、しかも重要な例に関する説明がしっかり書いてあるものである。一つ以上の分野を完全に修得するためには、このような勉強の仕方が不可欠である。講義や演習の単位を取るためだけに、あまり面白くもない純粋に教科書的な本の一部をつまみぐいするという類の勉強の仕方も、ときには必要ではあるが、そのような勉強の仕方のみでは決して深い理解を得ることはできない。最近、そのような勉強の仕方をしている学生が大勢になっているように感じられるので、数学を楽しんでいる私は大変残念に思っている。 1日に数学の本を1ページづつ読んで行けば、たまに休んだとしても1年で300
「イスラーム国」による日本人人質殺害予告について：メディアの皆様へ-中東・イスラーム学の風姿花伝
池内恵（いけうち さとし 東京大学准教授）が、中東情勢とイスラーム教やその思想について、日々少しずつ解説します。有用な情報源や、助けになる解説を見つけたらリンクを張って案内したり、これまでに書いてきた論文や著書の「さわり」の部分なども紹介したりしていきます。
Tyler Vigen's personal website
Tyler Vigen's project list Spurious Scholar Published: January 27, 2024 What it is: Thousands of AI-generated academic research articles based on the correlations from the spurious correlations project Spurious Correlations Originally published: May 2014 Update launched: January 27, 2024 What it is: Random correlations dredged up from silly data, turned into linear line charts. Now with AI-generat
ホーム | bsj2015springseminar
日時・場所 2015年3月7日（土）～8日（日） 東京大学駒場Ｉキャンパス 11号館 交通のご案内 京王井の頭線 駒場東大前 （渋谷から2駅）下車 すぐ リンク先を参照ください キャンパスマップ リンク先を参照ください 【3月7日】 9時45分 受付開始 開場 10時20分～10時30分 開会・オリエンテーション 3月7日午前セッション（10時30分～12時30分） 1-1-1 【基調講演】行動計量学と統計的機械学習:－Deep Learning による深層表現学習を中心に－ 麻生英樹先生（産業技術総合研究所） 概要：統計的機械学習の分野では、近年、大量のデータを用いて多数の層を持つ（深い）ニューラルネットワークを学習させるDeep Learning（深層学習）の技術が、様々な分野で良い性能をあげて注目を集めている。 Deep Learning の特徴の一つは、生に近いデータから、そのデー
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