オイラーの等式 - Wikipedia
オイラーの等式は、その数学的な美によって特筆すべきものと多くの人に認識されている。 この等式は次の5つの基本的な数学定数を含んでいる。 1：乗法に関する単位元 0：加法に関する単位元、すなわち零元 π：円周率。三角比、ユークリッド幾何学、微分積分学で頻出。およそ 3.14159 である。 e: ネイピア数。自然対数の底でもあり、微分積分学で広く出現。およそ 2.71828 である。 i：虚数単位。複素数における虚数単位であり、積分などの多くの演算においてより深い洞察に導く。 かつ、それらが次の3つの基本的な算術演算によって簡潔に結び付けられている。 加法 乗法 指数関数 幾何学、解析学、代数学の分野でそれぞれ独立に定義された三つの定数 (π, e, i) がこのような簡単な等式で関連付いている。なお、一般的に解析学では方程式は片側（概ね右辺）に「0」を置く形で記される。 数学誌のThe M
次元解析 - Wikipedia
次元解析（じげんかいせき、英: dimensional analysis）とは、物理量における、長さ、質量、時間、電荷などの次元から、複数の物理量の間の関係を予測することである。 物理的な関係を表す数式においては、両辺や各項の次元が一致しなくてはならない。この規則を逆に利用すると、既知の量を組み合わせ、求めたい未知の物理量の次元に一致するように式を立てれば、それは正しい関係式になっている可能性が高い。 次元解析を用いると、一般解を得ることが困難な（ときには不可能な）現象に対して、物理量間の関係を推測することができる。また、ミスの防止にも役立つ。 次元一致の原理[編集] 数式の左右両辺の各項の次元が等しい式は次元的に健全[1]または次元的に斉一（homogeneous）[2]であると呼ばれる。物理法則に基いて理論的に導かれる理論式は次元的に健全であり、次元的に健全な式のみ物理では意味があると
To Solve Its Hardest Problems, Silicon Valley Turns to Physicists
As the technological challenges of tech companies get bigger and badder, a crowd of physicists is moving in on the engineer headcount. It's a bad time to be a physicist. At least, that’s what Oscar Boykin says. He majored in physics at the Georgia Institute of Technology and in 2002 he finished a physics PhD at UCLA. But four years ago, physicists at the Large Hadron Collider in Switzerland discov
解析学 - Wikipedia
解析学（かいせきがく、英語：analysis, mathematical analysis）とは、極限や収束といった概念を扱う数学の分野である[1][2]。代数学、幾何学と合わせ数学の三大分野をなす[3]。 数学用語としての解析学は還元主義とは異なっており、初等的には微積や級数などを用いて関数の変化量などの性質を調べる分野と言われることが多い[1][4]。これは解析学がもともとテイラー展開やフーリエ級数などを用いて関数の性質を研究していたことに由来する[1]。 例えばある関数の変数を少しだけずらした場合、その関数の値がどのようにどのぐらい変化するかを調べる問題は解析学として扱われる[1]。 解析学の最も基本的な部分は、微分積分学、または微積分学と呼ばれる。また微分積分学を学ぶために必要な数学はprecalculus(calculusは微積分の意、接頭辞preにより直訳すれば微積分の前といっ
微分法 - Wikipedia
函数のグラフ（黒）とその接線（赤）。接線の傾きが接点における函数の微分係数に等しい。 数学における微分法（びぶんほう、英: differential calculus; 微分学）は微分積分学の分科で、量の変化に注目して研究を行う。微分法は積分法と並び、微分積分学を二分する歴史的な分野である。 微分法における第一の研究対象は関数の微分（微分商、微分係数）、および無限小などの関連概念やその応用である。函数の選択された入力における微分商は入力値の近傍での函数の変化率を記述するものである。微分商を求める過程もまた、微分 (differentiation) と呼ばれる。幾何学的にはグラフ上の一点における微分係数は、それが存在してその点において定義されるならば、その点におけるグラフの接線の傾きである。一変数の実数値関数に対しては、一点における函数の微分は一般にその点における函数の最適線型近似を定める。
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