クォータニオンとは何ぞや？：基礎線形代数講座 - SEGA TECH Blog
---【追記：2022-04-01】--- 「基礎線形代数講座」のPDFファイルをこの記事から直接閲覧、ダウンロードできるようにしました。記事内後半の「公開先」に追記してあります。 --- 【追記ここまで】--- みなさん、はじめまして。技術本部 開発技術部のYです。 ひさびさの技術ブログ記事ですが、タイトルからお察しの通り、今回は数学のお話です。 ＃数学かよ って思った方、ごめんなさい（苦笑） 数学の勉強会 弊社では昨年、有志による隔週での数学の勉強会を行いました。ご多分に漏れず、コロナ禍の影響で会議室に集合しての勉強会は中断、再開の目処も立たず諸々の事情により残念ながら中止となり、用意した資料の配布および各自の自学ということになりました。 勉強会の内容は、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
線形代数を宇宙一わかりやすく解説してみるサイト
線形代数の基礎入門 理系大学生必見！5分でわかる線形代数の重要部分の総まとめ！ 2018.08.18 syaru
『ウィトゲンシュタインの講義 数学の基礎篇』はスゴ本
ウィトゲンシュタインの本のなかで、これが最も分かりやすい＆面白い（当社比）。 数学という存在を、人の知性の産物である「発明」と捉える人がいる。いっぽうで、人が見出した世界の本質である「発見」と見なす人がいる。この議論は、[『神は数学者か』はスゴ本]にて語ったが、いずれの場合にせよ、数学の限界が（仮に）あるとしたならば、それは人の理性の限界であることは了解していただけるだろう。なぜなら、「発明」であれ「発見」であれ、主語が人である限り、その限界も人に属するからである。 ウィトゲンシュタインの講義は、数学の限界を見極める一方で、数学の底（もともとの了解事項）を明らかにしてくれる。 数学の底？ そんなのユークリッド幾何学やヒルベルトの基礎付けを見るまでもなく、「定義」と「形式」でしょうに（あるいはそこから定義づけられる公理系といってもいい）。本書を手にするまでは、そう考えていた。だが、「発明」で
機械学習を理解するために数学を学び直そう～中井悦司著『技術者のための基礎解析学』登場：CodeZine（コードジン）
機械学習を根本から理解するには、関連する数学の深い知識が不可欠です。基礎となる数学を大学で学んだ方でも、今も覚えているかというと不安があるのではないでしょうか。翔泳社では、機械学習に携わるITエンジニアで大学の数学を学び直したい方のために、中井悦司さんによる『技術者のための基礎解析学』を1月19日に発売します。 『技術者のための基礎解析学 機械学習に必要な数学を本気で学ぶ』は、機械学習やディープラーニングに造詣の深い中井悦司さんによる基礎解析学（特に微積分）の解説書です。 機械学習を道具として利用するだけであれば、数学の深い知識は無用かもしれません。しかし、機械学習に携わるITエンジニアとしてより価値のある仕事をしたいのならば、数学は不可欠な知識となります。 CodeZine読者の中には、かつて学んだ数学の知識が忘却の彼方にある方もいるかもしれません。機械学習の理解には、その記憶を蘇らせる
ある田舎者が東大に入って落ちこぼれていく過程 - 思えば、道草から始まった人生
概要 東京大学理学部数学科の卒業者と東京大学大学院経済学研究科の入学許可者が発表され、 自分は両方に該当していることがわかったので、それについて書く。 簡単に言うと、なぜ理学部数学科にいた私が経済学研究科に進学することを決めたのか、について書く。 目次 概要 思えば、道草から始まった人生 なぜこんな記事を書くのか 2013年4月 東京大学教養学部理科1類入学 2014年4月 教養学部2年に進級 2015年4月 理学部数学科に進学 2016年4月 理学部数学科4年に進級 2016年9月 東京大学経済学研究科に合格 その後 全体的な反省点 思えば、道草から始まった人生 秋元康 - Wikipediaに、以下のような記述がある。 中央大学文学部入学後、放送作家として活動を始めた当初は放送作家をアルバイトと考えていたが、当時のサラリーマンの4倍近い収入を放送作家業によって得ていた。しかし、本人はそ
機械学習の基礎知識としての数学 - learning.ikeay.net
私がAI（人工知能）や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん！」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのｗ」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので（DeepLearningできるようになりたい！）、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
これから数学を学ぼうと思った人のための読書リスト（2016年4月版）｜Colorless Green Ideas
はじめに 新年度になって、何か新しいことを学ぼうという気になったという人は少なくないだろう。そうした人の中には、これから数学を学ぼうと思った人もいるかもしれない。それだけでなく、高校や大学に進学したことで、今までとは違った感じの数学を学ぶ必要が出てくる人もいるだろう。 この記事では、そういった人のために、数学の学び方や考え方に触れられる文献を紹介していきたいと思う。 大学での数学の勉強 大学での数学の勉強は、高校までの数学の勉強とは違うところがある。このため、高校の時のやり方でうまくいくとは限らない。このため、大学での数学の勉強にあった学び方を身につける必要があるだろう。 日本評論社が出している『数学セミナー』の増刊号に『数学ガイダンス2016』というものがある。この本は、大学の新入生に向けて書かれた、大学での数学の学び方について記したムックである。大学の数学の世界がどんなものであるかがう
類似度と距離 - CatTail Wiki*
２つのデータが似ている度合いを，類似度の大きさや距離の近さといった数値にしてあらわすことで，クラスタ分析や，k-近傍法，多次元尺度構成法(MDS)をはじめとするいろいろな分析を行うことが可能となる． ここでは，よく知られている類似度や距離について述べる． 類似度という概念は，２つの集合の要素がまさにどれだけ似ているかを数量化したものであり，距離とは，要素同士の離れ具合，従って非類似度とちかい概念と考えてもよい． 参考までに数学における距離の概念の定義を示すと， 距離空間の定義 Sを１つの空でない集合とし，dをSで定義された2変数の実数値関数 d(SxS) → R が，以下の４条件（距離の公理） D1 ： （非負性） 任意のx,y∈Sに対して d(x,y)≧0． D2 ： （非退化性） x,y∈Sに対し d(x,y)=0 ⇔ x=y． D3 ： （対称性） 任意のx,y∈Sに対して d(x
基礎からのベイズ統計学入門 輪読会 #1 (2015/11/17 19:00〜)
注意 現在X(旧Twitter)でのソーシャルログインができない事象を確認しています。事前にX(旧Twitter)側で再ログインした上でconnpassのソーシャルログインを行うか、 「ユーザー名(またはメールアドレス)」と「パスワード」の組み合わせでのログインをお試しください。合わせてFAQもご確認ください。 お知らせ 2024年9月1日よりconnpassサービスサイトへのスクレイピングを禁止とし、利用規約に禁止事項として明記します。 9月1日以降のconnpassの情報取得につきましては イベントサーチAPI の利用をご検討ください。 お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、イベントサーチAPIの提供方法の見直しを決定しました。2024年5月23日(木)より 「企業・法人」「コミュニティ及び個人」向けの2プランを提供開始いたします。ご利用にあたっては利用
【統計学】尤度って何？をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita
統計学や機械学習をを勉強していると「尤度」という概念に出会います。まず読めないというコメントをいくつかいただきましたが、「尤度（ゆうど）」です。「尤もらしい（もっともらしい）」の「尤」ですね。犬 じゃありませんw 確率関数や確率密度関数を理解していれば数式的にはこの尤度を処理できると思うのですが、少し直感的な理解のためにグラフィカルに解説を試みたいと思います。 コードの全文はGithub( https://github.com/matsuken92/Qiita_Contents/blob/master/General/Likelihood.ipynb )にも置いてあります。 正規分布を例にとって 正規分布の確率密度関数は f(x)={1 \over \sqrt{2\pi\sigma^{2}}} \exp \left(-{1 \over 2}{(x-\mu)^2 \over \sigma^2
固有ベクトル、主成分分析、共分散、エントロピー入門 | POSTD
(2015/11/19、記事を修正いたしました。) 目次 線形変換 主成分分析（PCA） 共分散行列 基底変換 エントロピーと情報の取得 とにかくコードが欲しい方へ その他の参考資料 本稿は固有ベクトルと行列との関係性について、平易な言葉で、数学にあまり詳しくなくても分かるように書いてみました。この発想に基づいて、PCA、共分散、情報エントロピーについても説明します。 固有ベクトルは英語で「eigenvector」ですが、この eigen はドイツ語で、「そのものだけが持つ」という意味です。例えばドイツ語の「mein eigenes Auto」は、「ほかならぬ私が持つ車」というニュアンスです。このようにeinenは、2つのものの間に存在する特別な関係性を意味します。独特、特徴的、その性質を端的に示すものということです。この車、このベクトルは、私だけのもので、他の誰のものでもありません。 線
【数学】固有値・固有ベクトルとは何かを可視化してみる - Qiita
線形代数に固有値という概念が出てきます。最初はイメージしにくいのでは、と思うのですが重要な概念かつ、統計学でも頻繁に利用されるので、これもこの可視化シリーズとしてアニメーショングラフを書いて説明することを試みたいと思います。 このようなグラフの意味を読み解いていきます。 1.固有値・固有ベクトルとは？ まず、固有値・固有ベクトルとはなんぞや。数式で表すと下記のことです。 ${\bf x}\neq {\bf 0}$の${\bf x}$で、行列Aをかけると、長さが$\lambda$倍になるような${\bf x}$の事を固有ベクトル, $\lambda$を固有値と言います。 知らない人は？？？で、これだけではよくわからないですね。 早速、グラフィカルな説明も交えて説明していきたいと思います。 2.行列Aによる線形変換 固有値・固有ベクトルの説明の前に、行列による線形変換について取り上げます。 例
オフィスの移転や引っ越しにかかる費用
オフィスの移転や引っ越しは、企業にとっては一大イベントです。 新しいオフィスでの心機一転のスタートはとてもワクワクしますよね。 ただ、移転作業そのものは一朝一夕でできるものではありません。 旧オフィスから新オフィスへ移動するその時だけを気にかければいいということでもありません。 これから入居する移転先の新オフィスと、退去する現在のオフィスに関して、それぞれやらなければならないことがたくさんあるのです。 少なくとも、移転する半年ほど前から準備が必要で、計画性をもって進めていかなければなりません。 当然、オフィスの移転には費用もかかります。 旧オフィスに関しても、新オフィスに関しても、それぞれ費用がかかるのです。 移転準備に大きな漏れがあると、トラブルが生じたり、会社の損失が大きくなってしまったり、といったことも考えられます。 せっかく新しいオフィスで新たなスタートを切ろうとしている時に、トラ
すべてがMFになる - Fire and Motion
すべてがFになる，映像化するみたいですね．犀川創平も西之園萌絵も配役がイメージと違って一部で話題になっていました．さて，最近テンソル分解を使った論文をよく見かけるのですが，いまだにきちんと整理できずにいます．テンソルかわいいよ，テンソル． そこで，まずは行列分解(matrix factorization, matrix decomposition)を整理してみようと思います．行列の分解手法というと線形代数的な観点からは簡単に思いつくだけでも 固有値分解 LU分解 コレスキー分解 などがありますが，これらは分解前の行列と分解後の行列が一致する(たとえばA=LU)方法です．一方で，機械学習やデータマイニング界隈（特にレコメンデーション等）で出てくる行列分解というのは，大規模データや関係性データの中から低ランクの構造を抽出することや次元圧縮を目的としています．なので，正確に言うならば，行列分解と
楕円曲線のお勉強によい本 - hiroyukikojima’s blog
最近、楕円曲線の理論を解説している数学書をいろいろ読んでいるのだけど、出色の本があったので紹介しようと思う。それは、シルバーマン&テイト『楕円曲線論入門』足立恒雄・他訳(丸善出版)だ。とは言っても、きちんと読んだのは、まだ第１章だけで、あとはざっと眺めただけなのだが、それでもはっきり、「すばらしい本」だと評価できる。 楕円曲線論入門 作者: J. H.シルヴァーマン,J.テイト,Joseph H. Silverman,John Tate,足立恒雄,木田雅成,小松啓一,田谷久雄出版社/メーカー: 丸善出版発売日: 2012/08/25メディア: 単行本この商品を含むブログを見る 楕円曲線というのは、高校で教わる「楕円」とは異なることに注意しよう。楕円曲線は、(yの2乗)=(xの3次多項式)という方程式で定義される曲線であり、楕円(a(xの2乗)+b(yの2乗)=定数で定義される)とは全く異な
大学の「数論」（初等整数論と，代数的数論）の講義ノートPDF。独学用のオンライン参考書 - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ 大学の数学で勉強する，数論（Number Theory）の入門に役立つPDF。 （１）整数を扱う初等整数論と， （２）群・環・体を使った代数的数論（Algebraic number Theory） の２つに分類。 前者は，いわゆる「整数問題」というやつの体系と思ってよい。 後者はもっと本格的で，「代数的な数」を扱い，自然な流れでガロア理論が出てくる。 ※群・環・体（抽象代数学）の知識は，こちらのノートで学ぶとよい。 ※数論の続きは，リーマン・ゼータ関数のノートで学ぶとよい。 （１）初等整数論・数論入門の講義ノート しっかり学べる教科書PDF： 数論入門 April 28, 2011 http://www.osaka-kyoiku.ac.jp/~ybaba/... 大阪教育大，６４ページ。 1.自然数について 2.数学的帰納法，整列原理 3.整除法 4.約数，倍数 5.ユ
確率概念について説明する（第3-1回）：可能な世界の全体を1とする — コルモゴロフによる確率の定理（前編） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは。林岳彦です。先日、小学生の息子とセブンイレブンに行きました。そこでふと、「あの外壁、あれ本物のレンガじゃなくてただの印刷だから」と息子に教えたところ、それが彼にとっては思いもよらぬことだったようで、実はすべすべとしている外壁に触っては「すっかり騙されてた！（ガーン）」と衝撃を受けていました。小さな子どもをお持ちのみなさま、この世の隠蔽された真実（＝セブンイレブンの外壁は印刷）を彼ら／彼女らに教えてみると面白い反応が期待できるかもですよ！ さて。 今回は、前回の記事の続きとして、確率という概念の「規格」について説明していきたいと思います。 （今回はとても長い上に内容がハードかもしれません。いつもながらすみません。。） 前回の軽いまとめ 前回の記事では： 少なくとも、「確率」とは「可能性を数値で表したもの」である というボンヤリとした出発点から： 「可能である」ということは、「この
素数トランプを２つ並べてみたらすごかった - ゆかたんブログ
素数トランプを手に入れました。 こんなんです。 裏返すとこんな感じです。 一見、ふつうのトランプです。 真ん中に「23」って書いてあるのは、KANのデビュー23周年記念ツアーのグッズだからです。 さて、素数トランプの中身を出してみます。 １，２，３…普通のトランプです。 さらにめくります。 ５…？ あれ？ 4がないぞ。 ふむ。 とすると、5の次は… 7... 11... …11 ？ 11は「J」じゃないのか。 さらにその先のカードを並べてみます。 ふむ。 これが数字の札、ふつうのトランプでいう「１（A）」～「10」までです。 さらに、絵札があります。 絵札は普通だった。 絵は。 まぁそんなわけで、全部、素数のトランプなんですね。素数トランプ。 七並べふうに全部並べるとこんなかんじです。 なんか、みっちりしてる… でも、ゲームには意外とつかえます。スピードと大富豪をやってみましたが、意外とイ
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
天才高校生現れる！ 数Ⅲの知識を駆使して描かれたドラえもんのグラフがすごい
GitBook – Knowledge management for technical teams
