できるだけ嘘を書かずに計算量やオーダーの説明をしようとした記事 - えびちゃんの日記
計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。 数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。 それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、（別の記事を Qiita とかで検索するよりも）この記事の一番下の 参考文献 にある本を読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ 計算量は、入力サイズ（など）を受け取ってアルゴリズムの計算回数（など）を返す関数だよ その関数のオーダーについての議論がよく行われるよ オーダーを上から抑えるときは \(O\)、下から抑えるときは \(\Omega\) を使うよ オーダーを上下両方から抑えたいときは
自然界に存在する新たな形状「ソフトセル」が発見される、二次元では鋭角を2個持ち三次元では鋭角を持たない形状
ブダペスト工科経済大学とオックスフォード大学の研究チームが自然界に存在する新たな形状クラスタ「Soft cells(ソフトセル)」を発見しました。ソフトセルは「タマネギの断面」「筋繊維」「オウムガイの殻の内側」など多様な場所に存在しており、「二次元空間では鋭角を2個持ち、三次元空間では鋭角を持たない」という特徴を備えています。 Soft cells and the geometry of seashells | PNAS Nexus | Oxford Academic https://academic.oup.com/pnasnexus/article/3/9/pgae311/7754698 What Do Onion Skins and Zebra Strips Have in Common? New Geometric Shapes Identified by BME Mathemat
統計ほぼ初学から 4 ヶ月で統計検定準 1 級受かった話
この記事は統計検定準 1 級の合格体験記であり、テスト内容の解説記事ではありません。また、この記事での試験に対する勉強の仕方や受験者の属性には一般性が担保されないので、一個人の個人的な見解として解釈してください。 はじめに 今回は統計検定準 1 級に一発で合格できたので、勉強方法・テストの所感をレポートします！最近は増えてきましたが、CBT 形式の準 1 級の体験記は少ないかなと思ったので 1 つの参考になれば嬉しいです！ ステータス 経歴: 東京大学理科 2 類 → 工学部マテリアル工学専攻 → 大学院工学系研究科マテリアル工学専攻 (物性に関する研究) 仕事: 株式会社くふうカンパニーで DS をさせてもらってます 統計の勉強経験: 1S の基礎統計のみでほとんど覚えていないので、知識ほぼゼロの状態でした 数学: 東大理系の平均ぐらいだが、大学からはあまり勉強していませんでした (だい
New JavaScript Set methods | MDN Blog
New JavaScript Set methods are arriving! Since Firefox 127, these methods are available in most major browser engines, which means you won't need a polyfill to make them work everywhere. This article is a good read for people who are new to Set in JavaScript and are looking to find out how to use these new JavaScript methods. I'll highlight some advantages of using these methods with basic example
インドの物理学者がひも理論の研究から偶然「円周率」の新しい公式を発見
インド科学研究所の科学者らが、高エネルギー粒子の振る舞いを研究している最中に、偶然「円周率(π)」の新しい表現方法を発見したことを報告しました。 Phys. Rev. Lett. 132, 221601 (2024) - Field Theory Expansions of String Theory Amplitudes https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.132.221601 Indian Institute of Science https://iisc.ac.in/events/iisc-physicists-find-a-new-way-to-represent-pi/ 円周率の新しい公式を発見したのは、インド科学研究所高エネルギー物理学センターのAninda Sinha氏(左)とArnab Saha
AI Will Become Mathematicians’ ‘Co-Pilot’
Fields Medalist Terence Tao explains how proof checkers and AI programs are dramatically changing mathematics Mathematics is traditionally a solitary science. In 1986 Andrew Wiles withdrew to his study for seven years to prove Fermat’s theorem. The resulting proofs are often difficult for colleagues to understand, and some are still controversial today. But in recent years ever larger areas of mat
「敵の敵は味方」であることを数学が証明！人間関係の新理論 - ナゾロジー
なぜ数学は「敵の敵は味方」の証明をできなかったのか？誰もが一度は「敵の敵は味方」という言葉を聞いたことがあるでしょう。 この理論は人間関係に留まらず、大規模な組織や国家間にも適応されており、人間社会において普遍的な社会理論となっています。 この「敵の敵は味方」理論は必然的に「敵の味方は敵」「味方の味方は味方」「味方の敵は敵」という合計で4つのパターンを内包しており、合わせて「社会均衡理論」と名付けられています。 （※以降はわかりやすさを重視して社会均衡理論を「敵の敵は味方」理論と表記します） この「敵の敵は味方」理論は1940年にオーストリアの心理学者フリッツハイダーによって発表されましたが、それ以前から慣用句としても定着していました。 そのため現在に至るまで数え切れないほどの研究が、この理論をネットワーク理論を用いて数学的に実証しようと試みられてきました。 それらの研究ではヒトを点、関係
僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由
グラフニューラルネットワーク - Forkwell Library #50 https://forkwell.connpass.com/event/315577/ での講演スライドです。 サポートサイト：https://github.com/joisino/gnnbook グラフニューラルネット…
ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー - Qiita
慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め，自力でモデルを組んだり実装することができる また，このゴールへの道のりとして，大きく2通りのルートを想定します． (ルートA: フルスクラ
実務につなげる数理最適化
はじめに はじめまして、2023年10月にシニアリサーチャーとして入社したアドバンスドテクノロジーラボ（ATL）の梅谷俊治です。2023年9月まで、大阪大学大学院情報科学研究科にて数理最適化寄附講座教授を務めていました。 本記事では、リクルートのデータ推進室における数理最適化を活用した問題解決の取り組みをご紹介します。 数理最適化は、与えられた制約条件の下で、目的関数を最小（もしくは最大）にする最適化問題を通じて、現代社会における意思決定や問題解決を実現する数理技術の一つです。 近年では、機械学習によるデータ分析や予測の技術開発が進み次々と実用化されています。数理最適化は、それらのデータ分析や予測の結果を踏まえた上で意思決定や計画策定を実現する問題解決における出口を担当する技術です。例えば、オンライン広告などカスタマーに商品を推薦するレコメンデーションでは、機械学習を活用してカスタマーの商
『因果推論』（金本拓：オーム社）は因果推論に留まらず現代的なマーケティング分析手法まで網羅したバイブル - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした（ごめんなさい）。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的なマーケティング分析では必須の種々の手法についてまで懇切丁寧に解説とPythonによる実践例が付された本書は、文字通り「マーケティング分析実務家にとってのバイブル」になり得る素晴らしい一冊だと直感し
PandasからPolarsへ移行した方がいいのか - Qiita
なぜこの記事を書くのか 皆さん、データ解析を行う際にどのようなライブラリを用いているでしょうか。 おそらく大半の人はpandasを使っているのではないでしょうか。 私もpandas使ってます。簡単だよね(´・ω・｀) しかし、業務でバカクソでけえデータを読み込もうとしたときに、読み込み時間がとんでもなくかかったり、メモリ不足でそもそも読み込めもしないことが起きていました。 読み込みにメモリ食われすぎて他の作業ができずに待機した挙句、燃え尽きたかのようにノーパソのファンが止まると同時にメモリ不足のエラーが出たときには切れ散らかします。 （画像元：葬送のフリーレン公式Xアカウントのポストより） そんなこともあり、AWSなどのクラウドサービスでメモリに余裕を持たせるためにめちゃくちゃ良いインスタンスを使用していましたが、コストの問題で断念しました。 しかし、どうしても読み込みたいということもあり
JSAI2014行けなかったしいくつか読んでみる-複雑ネットワーク- - KIWAM_KEN_DIARY
昨日は読んでいたら３時回っていて、駅まで全力ダッシュするはめになったので平日は自重気味で行く。 有向ネットワークの構造が情報拡散に与える影響の分析 ネットワーク構造と情報拡散の関係を明らかにするため、ネットワーク関する13個の指標を用意。ある一つの指標だけを変化させ、そのネットワークで情報拡散シミュレーションを行う。指標の増減と情報が伝わったノード数（以下期待影響度）との相関を見る事で、情報拡散と関連の強い指標を検出する。 その結果、ノード内次数相関と期待影響度に極めて強い相関がある事がわかった。ノード内次数相関が高いということは、任意のノードの入次数と出次数がほとんど同じ本数だけあるという事になる。 そのほか、到達可能率（任意の2つのノードの組み合わせに対してリンクをたどって到達できる比率）や次数相関に関連した指標が相関が高く出ている。 これらの結果を考慮したネットワークを作成してみると
フローレンス・ナイチンゲール - Wikipedia
1820年5月12日、裕福なジェントリの家庭である両親の2年間の新婚旅行中に、トスカーナ大公国の首都フィレンツェで生まれ、フローレンス（フィレンツェの英語名）と名づけられる。 幼少期は、贅の限りを尽くした教育（フランス語・ギリシャ語・イタリア語（姉妹とも読み書き会話ができた）、ラテン語（聖書や哲学の勉強の基礎となるものとして学ぶ）などの外国語、ギリシア哲学（プラトン）・数学・天文学・経済学・歴史（イギリス、外国）、美術、音楽、絵画、英語（英文法、作文）、地理、心理学、詩や小説などの文学）が施される。 しかし、慈善訪問の際に接した貧しい農民の悲惨な生活を目の当たりにするうちに、徐々に人々に奉仕する仕事に就きたいと考えるようになる。 1847年、ブレスブリッジ夫妻（Charles Holte Bracebridge, Selina Bracebridge）という有名な旅行家の友人に連れ添われて
TypeScriptの代数的部分型模型
本書ではTypeScriptの型と部分型関係がなす代数的構造を解説し、型についての強固かつ柔軟なメンタルモデルを構築します。 順序理論、集合論、束論、環論、そして圏論に至るまで、複数の数学理論を利用して多角的にモデルを構築することで、型の直感的な理解を深め、型の互換性に対する自然な推論を可能となるように解説した新しい試みの本です。
2024年版：データエンジニア向け推薦本リスト｜zono
世間ではデータエンジニアリングが流行しており、エンジニアからは人気が出て、企業からはその能力が求められています。 データエンジニアは、データの収集、蓄積、分析、活用に必要なデータ基盤を構築・運用する職種です。データエンジニアとして活躍するためには、非常に幅広い知識と能力が求められます。 データベース プログラミング システム開発 クラウドサービス データ分析 etc……. 私は多少データエンジニアとして経験を積んできており、業務を行う上で読んで良かったと心から思える本があったのでこちらで紹介します。どなたかの一助になれば幸いです。 初級向けデータエンジニアリング 本ではありませんが、データエンジニアリングに必要な知識がスライドやPDFに綺麗にまとまっています。初めて学ぶ方には適しています。前半のデータエンジニアリングの箇所だけ参考にして下さい。（後半はAzure製品について記載されています
仏紙が唸る「数学を世間に広める能力で、時枝正にかなう者はいない」 | 直感の逆を突き、驚かせ、人の未知への欲求を刺激する
スタンフォード大学の教授で数学者の時枝正（ときえだ・ただし）は、「おもちゃ」を使って数学や物理の定理を解き明かす。スープ皿や木のレール、大きなコインを手に、「ショー」とも呼べそうな講義をいかにも楽しげに始めるその姿に、聴衆は一瞬にして心を惹きつけられるという。 数学者には二つのタイプがいるという──。一つは、チョークを握り黒板に向かう、理論派タイプ。もう一つは、フェルトペンとホワイトボードを使う、どちらかというと応用数学系の人である。 その伝でいうと、時枝正は第三のタイプの数学者である。しかもこの第三のタイプは、世界広しといえども彼一人だけの可能性がある。 時枝は仕事道具をどれも煎餅の空箱から取り出すのだが、箱は「すべて同じブランドのもの」なのだそうだ。たとえばその中身は、見かけはそっくりなのに、転がるものと転がらないものがある二つの不思議な構造物。ひもや輪ゴム、クリップの扱い方は、まるで
統計検定1級に受かりたければこれをやれ - Qiita
2023年11月19日に統計検定1級を受験し，統計数理，統計応用(社会科学)にダブル合格。 勉強期間半年(半分ダラダラ)で一発合格できた経験をもとに主観込み込みで綴っていきたいと思う。 結論 結論からいいます。統計検定1級に受かりたければやることはただひとつ。 現代数理統計学の基礎を完璧にする。 これだけです。現代数理統計学？統計検定準1級ワークブック？過去問？いりません。 現代数理統計学の基礎，この本を仕上げ切るまでは手をつけなくていいです。 なぜ僕がこう言い切れるのか軽く説明していきたいと思います。 簡単な自己紹介 某都内私立大学3年生。大学の授業で線形代数，微積，確率統計の基礎を履修。受験期は理系で数3も勉強していたためそこまで数学に対する抵抗はない。というか数学に抵抗のある方は統計検定1級に向いてないと思う。 なぜ現代数理統計学の基礎だけでいいのか 統計応用の勉強はどうするの？そう
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