Math book
メインページ / 更新履歴 数学：物理を学び楽しむために 更新日 2024 年 3 月 18 日 （半永久的に）執筆中の数学の教科書の草稿を公開しています。どうぞご活用ください。著作権等についてはこのページの一番下をご覧ください。 これは、主として物理学（とそれに関連する分野）を学ぶ方を対象にした、大学レベルの数学の入門的な教科書である。 高校数学の知識を前提にして、大学生が学ぶべき数学をじっくりと解説する。 最終的には、大学で物理を学ぶために必須の基本的な数学すべてを一冊で完全にカバーする教科書をつくることを夢見ているが、その目標が果たして達成されるのかはわからない。 今は、書き上げた範囲をこうやって公開している。 詳しい内容については目次をご覧いただきたいが、現段階では ■ 論理、集合、そして関数や収束についての基本（2 章） ■ 一変数関数の微分とその応用（3 章） ■ 一変数関数の
Java で統計とか機械学習とか自然言語処理とかをやりたい ときに役立つライブラリ達
BizReach 社にお邪魔して発表したときのスライドです。
ナイジェリアのエボラアウトブレイクの"犯人"たち
Tweets by @kumicit ■東芝がウェスチングハウスをコントロールできないことが勝利の決め手だった？(04/09) ■人生に意味を与えるUFO(03/14) ■UFO統計(03/14) ■2011年9月20日(01/30) ■180年くらい歴史がありそうな都市伝説「ブアメードの血」(08/06) ■143年の歴史を誇る都市伝説「ブアメードの血」Update 2016/08/05(08/05) ■メモ「人種偏見と発砲判断」(07/24) ■ハーブレメディは見過ごされている世界的健康被害(05/30) ■メモ「メスメリズムで死人が蘇生すると書いてたHahnemann」(05/08) ■メモ「ホメオパシーとデュナミスの関連調査中...」(05/05) ■メモ「危機的状況化での非難の政治力学」(04/24) ■メモ「災害後の人々の行動」(04/21) ■東芝がウェスチングハウスをコント
scipyで常微分方程式を解く(ローレンツ方程式) - くろねこ日記
お久しぶりです しばらくブログを放置ぎみだったのでたまには更新します． はじめに 常微分方程式をscipyのodeintを用いて解くことが多いのですが，使い方を忘れてしまうことが多いためメモとして残しておきます． 本業でのシミュレータをお見せするわけにはいかないので，今回はカオス理論で有名なローレンツ方程式を解くようなコードを書いてみました．というのも，先日，金田邦彦さんの「カオスの紡ぐ夢の中で」を久々に読み返したときに表紙にローレンツ方程式が描かれており，綺麗な図形だなと思って自分でも書いてみたくなったからです． ローレンツ方程式 wikipediaを参考にして．．． ローレンツ方程式は以下の3つの変数を解くことで表現できます． dx/dt=-px+py dy/dt=-xz+rx-y dz/dt=xy-bz このシンプルな3つの微分方程式はもともと天気の気象モデルを現わすためのものですが
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
PFIセミナーで生成語彙論についてDeep Learningの文脈で話をしました
先週のPFIセミナーで生成語彙論とDeep Learning（特に表現学習の領域）の関係について、思っていることを話しました。前半は生成語彙論の入門的な内容で、数式もなくてだれでも読めるような内容になっていると思います。生成語彙論の勉強を始めたのが最近なので、入門という程の内容にもなってないですが、こうした言語学の知見をもう一度紐解くと面白いかもしれません。 発表中にあまりちゃんと話さなかったことをちょっと書いておきます。2012年あたりから、Socherが既存のNLPタスクにバシバシ一連の手法を試していました。私もその辺りで初めて深層学習の話を聞いたわけですが、ちょうど構文解析をnon-terminalのところで表現ベクトルを使うという話がありました。これに対して、「素性構造のような複雑な構造と演算を、ベクトル空間と非線形関数の中に埋め込んでいることになるのでは」という感想を、宮尾さん（
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Photo Tourism: Microsoft Research, Interactive Visual Media Group