最近の IUT 界隈 - tar0log
IUT論文が恐れられているとは寡聞にして知らなかった。有料部分も読んだが、議論が膠着しているという主張や、望月氏は芸能ネタもいける親しみやすい人柄であるというどうでもいい情報、川上量生氏による例の賞金の話（後述）など。新しい話は特にない。 一連の問題について自分が以前に書いたものは、タグ「abc」で読める。 これまで書いたことの繰り返しになるが、IUTが著しく評判を落とし、見捨てられた理由は大きく2つある。数学としての問題と、望月氏及び周辺の人々の学問的誠実性の問題。数学コミュニティから見放された本質的理由は後者にあると自分は思うが、石倉記者をはじめ、IUTに大きな期待を寄せているらしいピュアな人たちは、前者の問題には言及しても、後者の問題にはなぜか全く触れない。 数学としての問題 以下の点に尽きる。 2018年、Peter Scholze（ボン大学）, Jakob Stix（フランクフル
ラマヌジャンは本当に何も知らなかったのか
$$\newcommand{a}[0]{\alpha} \newcommand{Aut}[0]{\operatorname{Aut}} \newcommand{b}[0]{\beta} \newcommand{C}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{d}[0]{\delta} \newcommand{dis}[0]{\displaystyle} \newcommand{e}[0]{\varepsilon} \newcommand{F}[4]{{}_2F_1\left(\begin{matrix}#1,#2\\#3\end{matrix};#4\right)} \newcommand{farc}[2]{\frac{#1}{#2}} \newcommand{G}[0]{\Gamma} \newcommand{g}[0]{\gamma} \newcommand{Gal}[0]
フェルマーの大定理の短証明を査読してみた - INTEGERS
アマチュアの方などが、第一級の数学者が長年取り組んでも解決できない問題（フェルマーの大定理*1の初等証明、コラッツ予想、リーマン予想、ふたご素数予想、P=NP問題、etc.）を解いたと主張して論文や本として発表されることは、ありふれたことのように思います。 あなたがプロの数学研究者だとしましょう。 あなたはそれらの原稿を読みますか？ 普通は読まないと思います。なぜなら、 「読まない段階では、その原稿が正しい可能性がある」 ということは、それはそうなのですが、 「その原稿が間違っている可能性の方が圧倒的に大きい」 ということの方が、読むかどうかを検討する側には重大だからです。 定理証明支援系などが更に発展して、近い将来には数学の正しさを効率よく客観的に判定できるようになるかもしれません。 ですが、今のところは、数学の原稿を査読するにはそれなりの時間がかかります。 時間をかけて読んでも間違って
数学科の新入生に向けて ～数学科に入る前に知っておく/やっておくといいかもしれないこと～ - Period-Mathematics
述語論理表記（記号論理学） ～現代数学のあいうえお～ 個人的な注意 （現代）数学の全体像 個人的な注意 ブルバキスタイルについて 個人的な注意 本を読んでわからないのは本のせいという可能性も普通にあること 英語略称 ～楽に書こう～ 検索は英語で 個人的な注意 フラクトゥールはジュッターリーン体がおすすめ 個人的な注意 iPadは「絶対に」買おう 個人的な注意 論文を探せるサイトを早いうちから知っておく 個人的な注意 先人の数々のアドバイス 受験数学と大学数学のギャップ（未完成） 以下思い付いたものの臨時的なメモ 数学が好きだという気持ちを燃やし続けることが最重要 この記事で目指すもの：本などには書いてくれないが数学科に入ったりゼミなどで非公式に教えられる、ついこの間まで受験生だった(標準的な)高校生が大学数学にスムーズに入門するのに役立つ知恵や知識について網羅すること（具体的な数学的な注意
統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
むしろ素人のほうが｢マニアックな売り場｣を作れる…国文科卒の書店員が神保町に"数学の聖地"を築くまで 5000冊の数学書が揃う｢書泉グランデ｣の秘密
数学愛好家が「聖地」と呼ぶ書店が東京・神保町にある。コーナーを担当する書店員の布川路子さんは、短大の国文科卒で、配属されるまで数学には縁がなかった。なぜ「聖地」を築きあげることができたのか。ノンフィクションライターの神田憲行さんが取材した――。 担当になった時には全くの素人だった ここ10年ほどの間、「数学ブーム」だといわれて久しい。複数の大人向けの数学塾が開校したり、大がかりな数学イベントも開催されたりした。その動向はNHK番組「クローズアップ現代」でも特集されている。 書籍でもタイトルに「文系でもわかる」「大人の学び直し」とついた数学書が書店に並び、数学をテーマにした漫画の刊行も相次ぐ。そんな「数学愛好者」「数学好き」たちから「聖地」と呼ばれるのが、東京・神田神保町にある「書泉グランデ」だ。4階の数学書コーナーを担当する書店員の布川路子ふかわ みちこさんは、愛好家たちにはおなじみの存在
OMCとどう向き合うべきか - mapleの自由帳
はじめに OMC（OnlineMathContest）というコンテンツが現在の形で誕生して，そろそろ2年になります． ありがたいことに去年から運営をやらせてもらっており（対外的にはプロブレムマネージャーなる役職を名乗ることになっています），利用者も順調に増えてサービスとしてもかなり安定してきました．まずは利用していただき，そして盛り上げていただき，本当にありがとうございます．しかし世の中，なにごとも受容が進むにつれて一定の批判や懐疑の目が付きまとうものです．最近こうしたトピックについて人と喋っていろいろ考えたこともあったので，現時点での僕の考えをまとめておきたいと思います．わざわざ楽しんで利用していただいている皆さんに運営側がとやかく言うのもどうかとは思いますが，しかしこれを運営の人間から発信することには一定の意味があると思います． もちろんのこと，これは完全に僕個人の考えであって，運営の
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning"
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning". Copyright 2020 by Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. Published by Cambridge University Press. View the Project on GitHub View On GitHub Please link to this site using https://mml-book.com. Twitter: @mpd37, @AnalogAldo, @ChengSoonOng. We wrote a book on Mathematics for Machine Learning that motivates people to
統計初学者が統計検定1級に合格する方法 - クルトンのプログラミング教室
こんにちは、クルトンです！ 2021年11月21日に実施された、統計検定1級（数理統計、応用統計（理工学））に合格することができました！ なので、この記事では統計検定を受けるまでに勉強した内容について書こうとおもいます。 勉強を始める前の状態 どんな試験か 参考書 入門統計解析 現代数理統計学 現代数理統計学の基礎 大学教養線形代数（数研講座シリーズ＋チャート式） 確率と確率過程 過去問（2012～2019） 統計学 日本統計学会公式認定統計検定1級対応 やって良かったことorやっておけば良かったこと まとめノートを作る 過去問を早くからやる 連想ゲームをしてみる 最後に 勉強を始める前の状態 統計はセンター試験と大学1回生のときに般教でやった程度（分散は分かるけど不偏分散って何？ぐらいのレベル） 大学数学は微積分を選択したので線形代数は何も知らない 高校数学は得意な方だった みたいな感じ
半径１の円周の長さはなぜ８になるのか - ねくノート
平面 $\rea\ef 2$ 上の，$ ( 0 , 0 ) $ と $ ( x , y ) $ に端点を持つ線分を考えます． この線分の長さは $x+y $ だと"示す"ことができます．まず，この線分の長さは下図の直角三角形の斜辺の長さです． この斜辺の長さが $ x + y $ であることを示せばよいのです．いまこの直角三角形の底辺と高さの和は $ x + y $ です．そこで直角部分を次のように変形させてみます． 折れ線部分の長さは依然 $ x + y $ のままです．さらにこの折れ線を次のように変形させます． この折れ線の長さも $ x + y $ のままです．この折れ線の変形操作をどんどん続けていきます． するとこの折れ線は長さ $ x + y $ を常に保ったまま，斜辺にどんどん近づいていき，やがて斜辺に収束していきます．このことから斜辺の長さは $ x + y $ になるという
数学検定1級に9歳で最年少合格した少年に会ってきた話｜ヨビノリたくみ
ある日、テレビ局からメールが届いた。内容は要約すると以下の通りだ。 "数学検定1級に9歳で合格した安藤匠吾くんに取材をしているのだが、どうやって勉強したのかと聞くと、あなたのYouTubeチャンネルを愛用しているらしい。番組内でYouTubeの授業動画を使用させて頂けないか" え・・・、 ほんとに・・・？数検1級といえば、その試験範囲に大学数学(微分積分・線形代数・確率統計など)を含む、合格率が10%を切ることもある難関試験である。 それを小学4年生の子供が・・・？冷静なフリをして返信を済ませ、そっと喜びを噛み締めた。自分のYouTubeチャンネル(予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」：通称『ヨビノリ』)は主に大学レベルの数学や物理を扱うチャンネルであり、メインのターゲットはもちろん理系大学生である。 しかし、開設当初から「学校の勉強に満足ができない子に進んだ教材として利用してほしい」と
無限
・集合はそのある真部分集合と一対一対応があるとき，無限集合と呼ばれる ・集合間の大小関係は，その集合間の写像の存在に基づいた濃度で表す ・集合はその全ての要素を並べることができるとき，可付番集合と呼ばれる ・自然数，整数，偶数，奇数，有理数，自然数の直積集合などは可付番集合 ・実数は可付番集合ではない（カントールの対角線論法） ・実数の濃度は自然数の濃度よりも高く，自然数の冪集合の濃度に等しい ・冪集合の濃度はもとの集合の濃度よりも高くなる ・可付番無限集合の濃度をアレフ・ゼロと呼ぶ ・可付番無限集合は濃度が最小の無限集合であるRead less
Singular value decomposition (SVD) and pseudoinverse
In a nutshell, given the singular decomposition of a matrix A, the Moore-Penrose pseudoinverse is given by This post will explain what the terms above mean, and how to compute them in Python and in Mathematica. Singular Value Decomposition (SVD) The singular value decomposition of a matrix is a sort of change of coordinates that makes the matrix simple, a generalization of diagonalization. Matrix
Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares
Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe Cambridge University Press This book is used as the textbook for our own courses ENGR108 (Stanford) and EE133A (UCLA), where you will find additional related material. If you find an error not listed in our
拡張ユークリッドの互除法 〜 一次不定方程式 ax + by = c の解き方 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでアルゴリズムの探求をしている大槻 (通称、けんちょん) です。好きなアルゴリズムは二部マッチングです。今回は、歴史の記録に残る最古のアルゴリズムの 1 つとして知られるユークリッドの互除法について書きます。 ユークリッドの互除法は、最大公約数を求めたり、一次不定方程式 $ax + by = c$ に応用したりなど、大学受験でもお馴染みのアルゴリズムですが、整数論的アルゴリズムや数え上げアルゴリズムにおいて根幹を成す重要なものでもあります。 今回の記事では特に、一次不定方程式 $ax + by = c$ の整数解を一般に求めるアルゴリズムとして知られる「拡張ユークリッドの互除法」の理解を目指します。 1. ユークリッドの互除法とは ユークリッドの互除法は、2 つの整数 $a$, $b$ の最大公約数を効率よく求めるアルゴリズムです。本記事では $a$ と $b$
A Programmer's Introduction to Mathematics
A Programmer's Introduction to Mathematics
ユークリッドの互除法の証明と不定方程式 | 高校数学の美しい物語
ユークリッドの互除法を使って 390390390 と 273273273 の最大公約数を計算してみましょう。 まず，390390390 を 273273273 で割ると，商が 111 で余りが 117117117 です： 390=273×1+117390=273\times 1+117390=273×1+117 よって，重要な性質 より 「390390390 と 273273273 の最大公約数」 ＝「273273273 と 117117117 の最大公約数」 次に，273273273 を 117117117 で割ります： 273=117×2+39273=117\times 2+39273=117×2+39 よって，重要な性質 より 「273273273 と 117117117 の最大公約数」 ＝「117117117 と 393939 の最大公約数」 次に，117117117 を 3939
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
趣味の大学数学
Loading...
『初等整数論講義』初版