移動しました。 http://blog.sigbus.info/2011/10/bezier.html
弘前大学の学生の「卒論」が、ノーベル賞級の論文も載る米国物理学会誌「フィジカルレビュー」に掲載されました。 浅田秀樹准教授と共に学部の卒論を書いた弘前大学の山田慧生さんは現在24歳、弘前大学大学院理工学研究科博士前期課程1年生です。宇宙にある三つの天体の軌道運動を電卓で解けるほど簡単に、かつ正確に求められる数式を導きました。 「三体問題」と呼ばれる難問の、限定された条件における解を一般相対性理論の範囲内で厳密に解けたとかそういうことらしいです。ニュートンの万有引力の理論を基にした解法は昔からあったけれど、今回はアインシュタインの一般相対性理論を基に導いたとのこと。かなり凄いことらしい。 よくわかりませんけど、とりあえず卒論でそんな凄いことをやってのけた山田さんかっけー。もっと詳しく知りたい数学や物理マニアの方は下部リンクからスラドのコメント欄をお読みください。 弘前大、一般相対論における三
フェルミ推定(フェルミすいてい、英: Fermi estimate)とは、実際に調査することが難しいような捉えどころのない量を、いくつかの手掛かりを元に論理的に推論し、短時間で概算することである。例えば「東京都内にあるマンホールの総数はいくらか?」「地球上に蟻は何匹いるか?」など、一見見当もつかないような量に関して推定すること、またはこの種の問題を指す。 別称でフェルミの問題(フェルミのもんだい、英: Fermi problem/question/quiz)、オーダーエスティメーションや封筒裏の計算(英語版)[1]ともいわれる。 名前の由来は物理学者でノーベル物理学賞を受賞したエンリコ・フェルミに由来する[2]。フェルミはこの種の概算を得意としていた。 フェルミ推定はコンサルティング会社や外資系企業などの面接試験で用いられることがあるほか、欧米では学校教育で科学的な思考力を養成するために用
「一体こんなものが何の役に立つのか」――そんな疑問で学生時代に「数学」で悩まされた経験のある人は少なくないようです。とはいえ、現在の私たちの生活は、数学なしには成立しません。そもそもいまこれを読む皆さんが目にしているPCやウェブサービス自体が、数学の成果を活かして作られたものです。今回は、友達に“リア充”が多く見える理由から、マイナスとマイナスのかけ算がプラスになる理由まで、そんな数学を楽しむためのエントリーをまとめました。 ■ なぜあなたの周囲は「リア充」だらけなのか? 日常にひそむ数学の数々 とはいえ、やはり数学はとっつきにくいという人も多いのではないかと思います。そこで、まずはちょっと数学が身近に感じられそうな、日常にひそむ数学について書いた記事から。 ▽ http://mainichi.jp/life/edu/sugaku/archive/news/2009/20091029ddl
The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」(テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは)では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing (データマイニング/機械学習/人工知能/自然言語処理) Business Intelligence/Competitive Intelligence (ビジ
ロシアのカラシニコフ通信が伝えたところでは、この論文の執筆者は国立ヨハネスブルク大学教授のイワノフ・ボスコノビッチ博士。博士が夢の中で見た式を枕もとのメモに書き残し、翌朝この式を少し変形させたところ、2=1という結論に結びついたという。 博士は翌日から同僚や指導している学生たちにこの式を見せ、反証を求めたが、誰にも証明ができなかったため、論文として英数学誌「マスマティック・ロジスティック」1月号に投稿。以来世界中の数学者がこの論文の反証を試みたが、9月現在いまだに完全な解答と呼べる論文は出ていない。 「マスマティック・ロジスティック」誌の編集長であるジョン・ロック氏は「ボスコノビッチ博士の論文自体はいたってシンプルで、掲載された式だけならば中学生でも理解できる。しかし、それが誤りであることを証明するには非常に高度な数学の知識を必要とするため解明にはまだまだ時間がかかるだろう」と語る。 今回
ある会社の経理担当と「中小企業の会計に関する指針」の適用に関するチェックリスト*1のことで大喧嘩である。 「営業上の債権のうち破産債権等で1年以内に弁済を受けることができないものがある場合、これを投資その他の資産の部に表示したか。」という確認事項があって、○か×かでチェックを入れなければならない。 その会社には「営業上の債権のうち破産債権等で1年以内に弁済を受けることができないもの」が無かった。 元の文章は、 前提P : 「営業上の債権のうち破産債権等で1年以内に弁済を受けることができないものがある」 結論Q : 「これを投資その他の資産の部に表示したか。」 で、P→Qの式値を○(真),×(偽)で答えよという論理学の問題だと私は解釈したので、今回のように前提Pが偽ならば、この式値は当然、○(真)である。 だからここは「○」にするのが正しいと私はその会社の経理担当に言った。 そうすると、「あ
先日、飲んでたときに「 9 」という数字が面白いというになったのですが、「 数字が合わないときに『 9 』で割ったりするよね。 」と言ったら誰もやってなかったのでその話をします。たぶん、会計に携わってる人なら知ってる人も多いはず。 例えば、経理の仕事をしてたりすると、仕訳を全部入力したのに帳簿の残高と実際の預金残高が合わないということがあると思います。会計の仕事をしていない人でも、家計簿ソフトを使ってて、レシートを全部入力したのに現金の残高が合わないなんていうことがあるんじゃないでしょうか。そんなときは闇雲に間違いを探しはじめないで、とりあえず差額を「 2 」か「 9 」で割ってみるといいかもしれません。割り切れると↓こんな可能性が考えられます。 「 2 」で割り切れる → ±を逆に入力してる可能性がある「 9 」で割り切れる → 桁間違い or 数字の一部を逆に入力してる可能性がある
「自分にできるだけ相応(ふさわ)しいパートナー」を見つけることは、我々人間にとって、人生の最も重要なのテーマの一つでもある。しかし、そのプロセスである「恋愛」や「お見合い」に関して、なぜか今までシステマティックな考察がされて来なかったように思える。そこで、今回はその「パートナー探し」のプロセスをモデル化・数値化することにより、最適なアルゴリズムを見つけようと思う。 まずは、「自分にできるだけ相応しいパートナーを探す」というあいまいな問題を、もう少し明確にモデル化された問題に単純化する。もちろん、単純化するとはいえ、あまり現実とかけ離れていては役に立たないので、現実味を壊さない程度の単純化を行う。 [モデル化された問題] 結婚適齢期の女性が、これから10人の男性と順番にお見合いをして、その中から結婚相手を見つけることにしたとする。相手の意思は無視して良く、「この人と結婚したい」と宣言した時点
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私の個人ブログに掲載したら好評でしたので、こちらでもご紹介してみます。 最近知ったんですが、生年月日から年齢を計算する簡単な計算式というのがあるそうです。 (今日の日付-誕生日)/10000の小数点以下切捨て。 PHPで書くと echo (int)((20070823 - 19850101)/10000); Perlで書くと print int ((20070823 - 19850101)/10000); JAVAで書くと System.out.println( (int)((20070823 - 19850101)/10000) ); という感じになります。 日本の法律を確認してみました。誕生日の前日が終了する瞬間(すなわち誕生日をむかえる午前0時00分の直前)に1歳を加えることになる。ただしうるう年など、年によって期間を定めた場合において最後の月に応当する日がないときは、その月の末日を
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