確率というのものは、数学的構造としては面積とほとんど全く同じなんです..
確率というのものは、数学的構造としては面積とほとんど全く同じなんですよね。 つまり、重なっていない土地の面積は足すことができるとか、重なっている土地を合わせるときは重複を差し引かないと合計面積にならないとか、そういうことです。 普通の意味での面積との違いは「全体の面積は1」ということだけです。 （これを測度論的確率論と言います。より詳しく言うと物理的な面積にとって意味のある測度はルベーグ測度ですが確率空間の場合はそれに限らないため、無限要素数や連続体濃度が関わってくるときに違いが出てくるわけですがまあそれは普通は考えなくていいことです。） 面積とほとんど同じ意味しか持たない確率という構造それ自体に「ある特定の家族の子供が女である確率」とか「家族を100組集めてきたときの頻度として子供が女である確率」とかいう意味を自然に持たせることは不可能です。 そこはユーザーが別途やるしかないわけです。具
トポロジーへの招待 〜 1. 座標も補助線も使わない「やわらかい幾何学」 - 34歳からの数学博士
この記事は 数学とコンピュータⅡ Advent Calendar 11日目の記事です。 こんにちは、佐野です。12月といえば Advent Calendar の季節です🎄思いつきで 数学とコンピュータ Advent Calendar Ⅰ / Ⅱ を立ち上げたところ、嬉しいことに二つともすぐに満員となりました。エントリーして下さった皆さん、ありがとうございます🙇 僕は全3回でトポロジーの考え方と計算手法を、自作のプログラムを使いながら説明していこうと思います。 座標も補助線も使わない「やわらかい幾何学」 ← イマココ 切り貼りで作る色々な曲面 ... このシリーズを通して トポロジーは最高に自由で楽しい数学（の一つ）である ことをお伝えできたら幸いです！ 「やわらかい幾何学」って何？ 「コーヒーカップを、取っ手の輪っかを残すように変形するとドーナッツの形にできる。従ってコーヒーカップとド
【講演】『大人が数学を学び直すには』 - 永野裕之のBlog
講演のご依頼をお受けします。 小・中・高の同級生が経営する株式会社Tスポットの社員さんに向けて、『大人が数学を学び直すには』というテーマで講演をさせていただきました。 講演で使ったスライドの一部をご紹介します。 料理に喩えるなら、「数学者になる」というのは一流店のコックになるようなものです。このレベルに達するには才能が必要でしょう。対して、「大学入試を突破する」や「仕事や生活に（数学を）活かす」というのは、冷蔵庫の残り物でパッと美味しいものを作ってしまうというレベルです。これは、最初から簡単にできることではないかもしれませんが、素材についての確かな知識を持ち、調理法についてその意味が分かりさえすれば、誰にでも到達できるレベルです。 《参考》 日本数学検定協会の会長やNHK高校講座「数学基礎」の講師も務められた秋山仁先生の著作『数学に恋したくなる話 』の中から「理系大学進学に必要な４つの能力
Big Sky :: MSVC の怖い話
夏だし、怖い話しようぜ！ #include <cstdio> #include <math.h> class C { public: C() {} C(double) { printf("hello world\n"); } }; int main(int argc, char** argv) { C(NAN); return 0; } 僕は今日... こんなコードをコンパイルしたんだ...。gcc でコンパイルして実行したんだ...。 hello world 期待通りだった。 僕は安心し、これを今度は MSVC でビルドしたんだ...。 実行すると... 何も出ない... 僕は怖くなった。 何なんだ！何なんだ！NaN なんだーーー！ 僕の C++ 人生はなんだったのか...。僕は病に侵されているに違いない...。 怖いながらもデバッガで追ったんだ... そしてステップインした... えっ
夏のプログラミングシンポジウムで「数式を綺麗にプログラミングするコツ」を発表してきました - 木曜不足
8/25 に開催された夏のプログラミングシンポジウム 2013 にて、「数式を綺麗にプログラミングするコツ」というお話をさせてもらいました。運営、発表に携わった＆参加者のみなさん、会場のドリコムさん、お疲れ様でした＆ありがとうございました。お水おいしかったです。 こちらが発表資料。 数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013 from Shuyo Nakatani www.slideshare.net この発表、実は一昨年に Tokyo.SciPy #2 でやらせてもらった「数式を numpy に落としこむコツ」のブラッシュアップ版である。 数式をnumpyに落としこむコツ 変更点は R のサンプルコードの追加と、表現をよりわかりやすくリライトしたという2点であり、紹介されているサンプルも含め本質的にはほぼ同じ内容である。手抜きっぽくてごめん。 本当は他の例を追加したかったのだ
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