長岡亮介(ながおかりょうすけ)先生の著作物などに関する情報サイトです。「長岡先生の集中講義」、 「長岡の教科書」、「総合的研究」の追加情報を用意しています。また、動画などを通して、長岡先生の魅力を伝えていくつもりです。
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某所に投稿していた限界数学ゼミガールのまとめです(2019.11.27 ~ 2019.12.22) 公理的集合論と数理論理学がメインです。 第一話 「巨大基数の崩壊」 第二話 「クレパの木」 第三話 「ペアノの公理系」 第四話 「ストーンの表現定理」 第五話 「ゲーデルの不完全性定理」 おまけ 最初期の落書きです この頃から寝ている子が頭が良いキャラ(議論が詰まった時のブロックバスター)というのはぼんやりながら固まってました(笑)
本書は、数学とデザインの関係性をプログラミングという手法を交えて考えたものです。 数学とデザインは、一般的に遠い分野のように思われがちです。数学は世の中の理を追求する論理的で計算する学問、デザインは感から美しいものを生み出す直感や感性を駆使する分野だと思われています。この理と感は相容れない、反対のものと考えられがちです。 大学の学部を考えてみても、数学は理学部や工学部のいわゆる理科系、デザインは美術大学や芸術大学のいわゆる芸術系として入口が違っています。 しかし、そもそも数学は例えば幾何学という分野があるように、世の中の形や構造を解き明かし、それを記述するためのものであり、デザインはその形や構造を使って世の中に機能を提供するものです。 つまり、数学は世界観を記述するもの、デザインはその世界観を構築するものと考えられ、実はとても近いところにあるものだと思います。 もう1つ、数学とデザインの共
役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ
4. 公開にあたって ●まえがきに代えて 本書は 株式会社 セガ にて行われた有志による勉強会用に用意された資料を一般に公開するもので す。勉強会の趣旨は いわゆる「大人の学び直し」であり、本書の場合は高校数学の超駆け足での復習 から始めて主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し、および応用としての3次元回転の表現の 基礎の理解が目的となっています。広く知られていますように線形代数は微積分と並び理工系諸分野の 基礎となっており、だからこそ大学初年度において学ぶわけですが、大変残念なことに高校数学では微 積分と異なりベクトルや行列はどんどん隅に追いやられているのが実情です。 線形代数とは何かをひとことで言えば「線形(比例関係)な性質をもつ対象を代数の力で読み解く」 という体系であり、その最大の特徴は原理的に「解ける」ということにあります。現実の世界で起きて いる現象を表す方程式が線形な振
今年の4月くらいから毎朝1hくらい、数学を勉強するのが日課になってます。数学1の式の展開から始めて、今は数学2の前半まで進んでます。夜寝る前にも微分やベクトルの解説動画を見ながら寝るのがローテーションになってます。 始めた頃はめちゃくちゃ効率の悪い学習をしてたのですが、試行錯誤を繰り返し、今は安定して勉強ができているなあ、と思えるようになってきたので、ここにnoteをしたためようと思います。 数学を学びはじめたきっかけ自分は工業高校だったので、きちんとした数学を学んでいませんでした。他の工業高校はわかりませんが、自分が通っていた高校ではほんといい加減で因数分解のたすき掛けを習った記憶もありませんし、平方完成を習うこともありませんでした…。(実は習っていたけど自分が覚えてないという可能性も十分あります…) そのために大人になってから、自分が一般的な高校生が身につけるべき基礎的な教養をまったく
一般的な話題 なぜ電子が非局在化すると安定化するの?【化学者だって数学するっつーの!: 井戸型ポテンシャルと曲率】 2020/8/17 一般的な話題, 化学者のつぶやき 化学者だって数学するっつーの!, 数学, 波動関数, 量子化学 コメント: 0 投稿者: やぶ [latexpage]本記事では、量子化学の基礎を数学の視点から紐解くために、 最も簡単な系である一次元井戸型ポテンシャルのシュレディンガー方程式についてお話しします。 シュレディンガー方程式が、波動関数の曲率と系のエネルギーをつなぐ式であることを基本的な考えとして、量子力学ではエネルギーが飛び飛びの値をとる理由、 軌道のエネルギーが大きくなるにつれて軌道に節が増える理由、さらには電子が非局在化すると安定化する理由について迫ります。 前回のおさらい: 時間に依存しないシュレディンガー方程式とは 前回の記事で波動関数が定常波である
最近数学系の動画コンテンツについて調べてみたところ、意外にも既に多くのYouTuberが存在するということが判明した。我々もYouTubeのチャンネルは作ったところで、今後足りないジャンルのコンテンツは強化していきたいと考えているが、既に教育的な活動をなさっている方々のコンテンツを有効活用するのは先決だろう。全部調べきれたわけではないが、ここではシェアもかねて紹介したい。 ●龍孫江の数学日誌 in YouTube チャンネル https://www.youtube.com/channel/UCO34XpHxdG8P2n5aTPXSaZQ まずは、私が久々に数学を見るきっかけになった龍孫江さんのチャンネルである。主に群・環・体といった代数学について丁寧な解説がされており、「数学用語くらいはわかるが、実際の数学の証明や計算に慣れていない」人を対象にした内容だと思われる。一つ一つの動画は10~3
How I'm able to take notes in mathematics lectures using LaTeX and Vim A while back I answered a question on Quora: Can people actually keep up with note-taking in Mathematics lectures with LaTeX. There, I explained my workflow of taking lecture notes in LaTeX using Vim and how I draw figures in Inkscape. However, a lot has changed since then and I’d like to write a few blog posts explaining my wo
immersive linear algebra by J. Ström, K. Åström, and T. Akenine-Möller v1.1. ISBN: 978-91-637-9354-7 The world's first linear algebra book with fully interactive figures. Learn More Check us out on Twitter and Facebook Preface A few words about this book. Chapter 1: Introduction How to navigate, notation, and a recap of some math that we think you already know. Chapter 2: Vectors The concept of a
Q.なぜ分散は、単純な差(偏差の絶対値)ではなく、差の2乗を計算するのか? A.分散を最も小さくする点が平均値だから。(単純な差を最も小さくする点は中央値となる。) “分散”というキーワードは統計学の基礎中の基礎であり、どんな教科書にも“平均”の次くらいに載っていることがらです。 しかしながら、いきなり登場する“分散”の意味が分からず、統計学の入り口で挫折する人は少なくありません。 偏差の2乗の平均、つまり、各値と平均との差の2乗の平均を分散といい、 分散の平方根の正の方を標準偏差という。 統計で、ちらばりを表すものとして、標準偏差や分散が多く用いられる。 -- 高校の教科書(啓林館)より. 教科書にはこのように書かれているのですが、これで分かった気になるでしょうか。 ・なぜ、差の2乗を計算するのか? ・差そのものであってはいけないのか? ・なぜ、分散と標準偏差の2種類があるのか? 最後の
Table of Contents In this article we’ll implement a global optimization pass, and show how to use the dataflow analysis framework to verify the results of our optimization. The code for this article is in this pull request, and as usual the commits are organized to be read in order. The noisy arithmetic problem This demonstration is based on a simplified model of computation relevant to the HEIR p
比較的読みやすい本を中心に紹介します。今後は毎年このページを更新します。 微分積分 高校数学をきちんとやっておけばそんなに困ることないような。偏微分とテイラー展開は大学演習のような本でしっかりやっておきましょう。ラグランジュの未定乗数法のような、統計・機械学習で必要になる部分は、ネット等で学べばいいかなと思っています。 線形代数 tensorflowなどのおかげで順伝播部分(行列積および行列とベクトルの積)さえ書ければ線形代数の知識はそこまでいらないんじゃないかという流れを感じます。しかし、主成分分析やトピックモデルなどの行列分解や、ガウス過程などのカーネル法のような様々なデータ解析の手法に一歩踏み込むと、きちんとした勉強が必要になります。理解しやすくて使いやすくて、統計や機械学習への応用を主眼においた線形代数の本はまだ見たことないです。機械学習シリーズとかで基礎から「The Matrix
今回は,ユークリッドの互除法を図形を使って視覚的に理解してみましょう! Twitterのフォロワーさんが教えてくれたネタで,感動したので許可を取って当ブログで紹介させていただきます. 「ユークリッド互除法ってなんだっけ?」って方もご心配なく.はじめにしっかり復習してから,図形的理解を試みてみます. では,行ってみましょう!! ユークリッドの互除法の復習 まず,高校1年生の数学で習うユークリッドの互除法とはなんだったかを復習してみましょう. ユークリッドの互除法とは,簡単に最大公約数を求めることが出来る方法のことです ある2つの数字が与えられた時に,その両方をキレイに割り切ることができる数字の中で一番大きいものを最大公約数というのでした. 例えば,28と20の最大公約数は,4になります. さて,それでは次に,この最大公約数をユークリッドの互除法で求めてみましょう. 28と20の最大公約数を求
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