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1.完全数とは 完全数(かんぜんすう、英: perfect number)とは、自分自身が自分自身を除く正の約数の和に等しくなる自然数のことである。 Wikipedia 完全数は、 6(=1+2+3)、28(=1+2+4+7+14)、496(=1+2+4+8+16+31+62+124+248)...などがある。 2.2進数表現とは 普段使用している数字は10進数表現の数字(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)である。2進数表現では、数字は0,1のみを使用する。以下が10進数で1-20の数を2進数で表現したものになる。 10進数表現 2進数表現 10進数表現 2進数表現
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」(シームレス)を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X: @shiropen2 英インペリアル・カレッジ・ロンドン(ICL)の教授であり、数学者のケビン・バザードさんの単著論文「Grothendieck’s use of equality」は、数学者が等式の概念をどのように使用しているか、そしてそれが数学の形式化を試みる際にどのような影響を与えるかについて議論した研究報告である。 バザードさんは「現状、数学者は等式の概念を曖昧に使っており、近年のコンピュータプログラムによる証明(形式化)においてその曖昧さが障害になっている」と指摘する。 「=」(等号)にみる一般的な等式の定義は、両辺が同じ数学的対象を表しており、一方から他方への論
拙著『達人に学ぶ SQL徹底指南書』の中で、EXISTS述語の使い方を解説している章があるのだが、そこでEXISTS述語だけが唯一SQLの中で二階の述語である、ということを説明している。これはEXISTS述語だけが行の集合を引数にとる述語だからである。それは分かるのだが、なぜ述語論理を考えた人(具体的にはゴットロープ・フレーゲ。タイトル画像のおじさんである)はこんな着想を得たのか、そこが分かりにくいという質問をしばしば受けることがある。確かに、数ある述語の中でなぜ「存在する」だけが二階の述語であるのか、というは直観的にすこし分かりにくい。なぜフレーゲはこんなことを考えたのだろう? この点について、述語論理の創始者でもあるフレーゲの議論を参照しながらかみ砕いて見ていきたいと思う。かなり理論的かつ哲学的な話になるので、興味ない方は読み飛ばしてもらってかまわない。とくにSQLの理解に支障のある話
概要 iOS と macOS ネイティブなアプリを作った ので、技術的な話を書きます。 詳細 拠所無い事情からコンピュータサイエンスというか基本的なアルゴリズムの実装の勉強を leetcode でやっていた時期が 2023 年の 9 月頃にありまして、「折角勉強したんだし何か作るか」という気持ちでアプリを作りまして…。 リリースまでなんとか持っていった訳なんですが、実装だけならいいものの、ゲームデザインとか、 Web サイト作成とか、アイコン含むいわゆるデザイン的なものとか、そういうのも本当に 1 人で全部やってたからなんやかんや 3 ヶ月かかってしまって、まぁ大変だったんですがそこそこ満足な出来栄えになったので是非ダウンロードして触ってみてください。 数独はニコリの登録商標となっているためアプリの名称はナンプレとしていますが、この記事はアルゴリズムの技術的な解説やゲームデザインの話といっ
NHK で放映された『笑わない数学』という番組の次の回が話題になっている. www.nhk.jp 企画意図としては「\(1+1=2\) という式を通して数学基礎論という分野を紹介する」というものだったのだが,いくつか怪しい説明や誤解を招く説明,端的に誤っている説明が散見された.というか,全体を通してそういうものがとても多かった.どう少なく見積もっても番組の内容の半分以上がそういうものになっている.正直,全然笑えない.笑わないのではなく笑えない. この記事はそういった説明に注意喚起を促し,簡単にだが訂正をするための記事である.NHK+ での配信期間が一週間のため,かなり急いで書いている*1.そのため,いくつかわかりにくかったり文献を引き損ねている場合がある.何らかの形で,わかりやすさや文献をしっかり引いたものを書くつもりではいるが「このあたりの説明は怪しい」ということを書いておくだけでも意味
「GPT-4の精度は時間とともに変わっている」──そんな研究成果を米スタンフォード大学と米カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが発表した。3月と6月時点のGPT-4の精度を比較したところ、一部タスクでは精度が大きく悪化していたという。ただし、この論文は査読前のもので第三者によるレビューは受けていない。 GPT-4は、米OpenAIが提供する大規模言語モデル(LLM)。3月の発表後、チャットAI「ChatGPT」にも搭載され、性能の高さが大きな話題を集めた。LLMは、データのフィードバックや設計変更などをすると性能が変化する。しかし、OpenAIはLLMの更新について発表しておらず、公開以後の性能変化も明らかにしていない。そこで研究チームは、3月と6月時点でのGPT-4、前モデルであるGPT-3.5に精度の違いがあるのか検証した。 実験ではChatGPTに対して「数学の問題の回答」「機
1. はじめに こんにちは、東京大学 3 年の米田です。この度は、ダイヤモンド社から『高校数学の基礎が 150 分でわかる本』という書籍を出版させていただくことになりました。高校数学の基礎を図解で超わかりやすく説明した本です。 【フルカラー図解】高校数学の基礎が 150 分でわかる本 - Amazon 本稿では、この本を書いたきっかけや、この本に懸けた思いについて記したいと思います。 なお、本の内容紹介につきましては、以前こちらの記事に書かせていただいたので、まだ読んでいない方はぜひお読みください。 2. 前提:数学はあらゆる人が身に付けてほしい 執筆のきっかけについて書かせていただく前に、まずは数学に対する僕の考えを述べておきます。僕は、高校数学の基礎くらいのレベルの知識は、あらゆる日本人が身に付けるべきだと思っています。 この理由としては、仕事の幅が広がる、論理的思考力が身につくなどた
スペクトル不変量とその応用について 助教・石川 卓 大学で習う幾何学の基本的な話に Morse 理論というものがあります。これは多様体の性質を、その上の函 数を用いて調べる理論です。これは基本的にはどのような関数を用いても同じ答えを出しますが、これを逆 に利用して、各関数に対してスペクトル不変量とよばれる値を紐づけることができます。シンプレクティッ ク幾何学等で用いられる Floer 理論は Morse 理論を手本としてつくられた理論であり、これに対するスペク トル不変量が、幾何学的性質を導きだすことに応用されています。このあたりのことについて、紹介する予 定です。 体構造の復元を通した遠アーベル幾何学入門 助教・辻村 昇太 遠アーベル幾何学では(体に対するガロア群のような)構造の対称性のなす群が元の構造の情報をどの程 度保持しているかについて考察します。この対称性のなす群が(高度に)非可
2023年はついに、CSSで三角関数が主要ブラウザのすべてで使用できるようになります! CSSで使用できる三角関数は、sin(), cos(), tan(), asin(), acos(), atan(), atan2()です。すでに2022年にリリースされたSafari, Firefoxではサポートされており、3月リリースのChrome 111でもサポートされる予定です。 CSSの三角関数を使用すると、複雑なアニメーションに使用するJavaScriptを減らしたり、要素を曲線に配置するレイアウトなどもCSSで実装できます。 Chrome Platform Status CSS Trigonometric functions(三角関数)はCSS Values and Units Module Level 4ですでに定義されています。 sin() 引数として与えた数のサイン ボックスのサイズ
この記事はFOLIO Advent Calendar 2022の23日目です。 ソフトウェア2.0 ソフトウェア2.0 という新しいプログラミングのパラダイムがあります。これは Tesla 社のAIのシニアディレクターだった Andrej Karpathy が自身のブログ記事("Software 2.0")で提唱した概念で、 ニューラルネットワーク のような最適化を伴うプログラムを例に説明されています。 従来のプログラム(Software 1.0)は人間が命令に基づいたプログラムを作成し、望ましい挙動を行わせます。それに対してニューラルネットワークのようなプログラム(Software 2.0)では人間はある程度の自由度をパラメータという形で残したプログラムを作成し、「入出力のペア」や「囲碁に勝つ」というような教師データや目的を与えてプログラムを探索させるというものです。 画像出典: "So
■なぜ、正しく計算できないのでしょう? まず、最初の $333.75b^{6}$ を手計算してみましょう。 $b^{6}$ は、$1,314,174,534,371,215,466,459,037,696$ なので、$438,605,750,846,393,161,930,703,831,040$ です。 次の項のカッコの中を計算していきます。 $11a^{2}b^{2}$ は、$72,586,759,116,001,040,064$、 $b^{6}$ は、$1,314,174,534,371,215,466,459,037,696$、 $121b^{4}$ は、$145,173,518,207,904,485,376$ なので、 カッコの中は $-1,314,174,606,957,974,558,362,483,010$。 それに$a^{2}$ を掛けて $-7,917,111,779
[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在,スライドの p.10 に不十分な記述があります.ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが,ルート 9 は -3 ではありません).なお,現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので,修…
はじめに(Introduction) RSAの鍵ペアの生成方法にミスがあり脆弱性となってしまった実装例があったようです。 元の文献を機械翻訳(ちょっと修正)してみます。 原文のデモをやってみたところ、案外動いたので先にデモを記します。 デモ(Demo) まずは、素数$p$と$q$を生成して$N$を求めるところです。 ※:鍵長が2048bitなので多少時間がかかります。 問題となったライブラリがこのようなロジックであったかは不明ですが、翻訳した資料を参考に作成しています。 import random as rnd import sympy key_length = 2048 distance = 10000 p = 0 q = 0 # 乱数Xを生成する。 X = rnd.randrange(2, pow(2, key_length)) for i in range(distance): #
はじめに 最近,「一般化ぷよぷよのより強い計算困難性」なる研究を発表しました(東北大学の江藤宏先生,九州大学の木谷裕紀先生との共同研究.国内研究会であるゲームプログラミングワークショップで江藤先生による口頭発表.2021年12月30日現在,pdfはここから取れます). これは有名なビデオゲーム「ぷよぷよ」を一人用のパズルと見立てたとき,かつそれを一般化した場合,どの程度難しいものであるのかを(最適化)アルゴリズム論的に分析したものです.今回「最適化技術の応用・実践」に関する記事を集めよう,ということになりましたので,ちょうどよい題材ということで,この研究をより一般向けに解説してみようと思います.一般向けですので証明自体には踏み込まず,既存の定理と得られた定理の意義をおよそわかっていただくことをこの記事の目標とします.ただし「ぷよぷよ」について関してはおよそルール等がわかっている方を対象とし
フォローよろです (この方がそうかわからないけど)Rust界隈の人の発言が結構、プログラミングスクール界隈の人と水と油みたいになっているきがして、気になる。 ===(追記)=== とおもって書いてたら数学は要らない派の人がちょっと不味いことをいってたので。。https://techgym.jp/colmn/mingra38/私はできれば高1の途中ぐらいまでの数学はいると思います。不要なのは、東大目指して大量に「二次関数」の問題を大量に取り組むみたいな数学のことを指し示します。学習指導要領に沿っていうと中2で数学を辞めるという感じだとそもそも、頭をつかってプログラミングに向いてなさそうです。 ===(追記)=== なんだかゴール設定が違うのが理由かもしれないが、一応両方の心が分かる人だと思うし、プログラミングスクール界隈の方に肩入れしているので、Rust界隈の人のエッジの効いた発言に対しては
正規表現の"正規"って何 ある時ふと思いました。 「正規表現の"正規"って何だろう?」 「何を根拠に"正規"を名乗っているのか?」 と。 「誰かが『これが正規の表現だ』と言ったはず」で、 「それは周りにどうやって"正規"だと認められたのだろう」 ということが気になったので調べてみました。 "正規表現"という名前でなくて、"ジャックさんの表現"とか"記号ごちゃごちゃ表現"だったらこんな疑問も持たなかったのですけど。 数学における"正規"とは 一般に"正規"というと、"正規品"や"正規の手順"といったように"本物の(genuine)"や"公式な(official)"といった意味がありますが、数学の"正規"はちょっと違います。 数学で"正規"(および"正則"、英語では"regular"または"non-singular")は、ある概念に強い制限をかけたもの、という意味です。強い制限をかけたものは取
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。今回は計算量オーダーの求め方について書きます。 0. はじめに 世の中の様々なシステムやソフトウェアはアルゴリズムによって支えられています。Qiita Contribution ランキング作成のために用いるソートアルゴリズムのような単純なものから、カーナビに使われている Dijkstra 法、流行中のディープラーニングに用いられている確率的勾配降下法など、様々な場面でアルゴリズムが活躍しています。アルゴリズムとはどんなものかについて具体的に知りたい方には以下の記事が参考になると思います: アルゴリズムとは何か ~ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ~ アルゴリズムを学ぶと $O(n^2)$ や $O(n\log{n})$ や $O(2^n)$ といった計算量オーダーの概念が登場します。こうした記法を見ると
(金のやりとり問題(2)もご覧ください) 人間がランダムに金をやりとりすると所持金の分布はどうなるだろう? 冪分布みたいになる? https://runp5.com/prog-exercises/金のやりとり問題/random.js 下のコードを実行してみると、冪分布にはならないがケッタイな分布にはなるようだ コイン分配問題と似てる? 熱力学的解析で解けるのかもしれない ボルツマン分布なのか? 貧
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