機械学習により、カメラのみで人を追従 特殊なマーカーも不要「収穫サポートロボット」アトラックラボが佐賀大学 佐藤和也教授らと共同開発 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
株式会社アトラックラボは国立大学法人 佐賀大学、銀座農園株式会社と共同で、機械学習を活用した人認識による人追従型収穫物搬送ロボット車を開発したことを発表した。 カメラと人との距離を算出し、距離に応じて自律追従 人追従型収穫物搬送ロボット車は搬送ロボット車に装着したカメラ映像をもとに、機械学習により人の大きさを検知し、カメラと人との距離を算出、距離に応じて搬送ロボット車は人追従走行と停止を判断して自律追従する。 搬送ロボット車を追従させたい人は簡単なビブスを着用するだけで、特殊なマーカーなどを身につける必要はない。また葉などが茂り、カメラが人の足元まで映らない場合も、適切に人の大きさが認識できるように機械学習を行っているという。 カメラ映像をもとに機械学習により人の大きさを検知し、距離算出と人追従走行と停止を行う制御アルゴリズムは、佐賀大学教育研究院自然科学域理工学系の佐藤和也教授が開発、移
解説: Just a Pool
VRChat world "Just a Pool" has been released! 少し前に Just a Pool という VRChat のワールドを公開しました。この記事では裏の色々な話や技術解説などを書いていこうと思います。 ワールド探索系の話でなくて恐縮なんですが、この記事は VRChatワールド探索部 Advent Calendar 2022 の20日目の記事になっています。 ワールドについて 名前の通りプールが置いてあるだけの小さなワールドなんですが、水がリアルに動きます。そして触れます。 ただ「リアルな水とVRで触れ合いたい！」という欲望のために作られたようなワールドで、心ゆくまで水遊びを楽しむことができます。水鉄砲やポータルといった遊び道具も置いてあるので、多人数でわいわいするのにも向いているかと思います。よくみんなで遊んでいる様子が Twitter に流れてくるの
はじめに こんにちは。dely開発部の辻です。 本記事はdely Advent Calendar 2019の4日目の記事です。 qiita.com adventar.org 昨日は弊社CXO坪田が「突破するプロダクトマネジメント」という記事を書きました！ プロダクトマネージメントっていつの時代も課題山積ですよね。弊社も多分に漏れずたくさんの課題を抱えているわけですが、それらをどのように突破していくか様々な観点からの具体的な取り組みが書かれていますので興味のある方は是非読んでみてください。南無。 blog.tsubotax.com さて本日は「Jupyterもいいけど、SageMath使って可能性もっと伸ばそう！」ということで、普段Jupyter Notebook使ってるという人向けに、どうせならSageMathを使ってやれること増やしませんか？という内容になっています。そこで、SageMa
原文(投稿日：2022/02/25)へのリンク Flixは多くのプログラミング言語にインスパイアされたオープンソースのプログラミング言語であり、開発者は関数型、命令型、論理型のスタイルでコードを書くことが可能である。FlixはScalaに似ており、Hindley-Milnerに基づく型システムとGoにインスパイアされた並行処理モデルを採用している。JVM言語はポリモーフィックエフェクトシステムやDatalog制約などのユニークな機能をサポートしている。 FlixのプログラムはJVMバイトコードにコンパイルされ、開発者はFlix Visual Studio Code拡張機能を使用するか、online playgroundを使用して言語を評価することができる。 コミュニティはいくつかの原則に基づいて言語を開発している。例えば、NULL値を使わない、デフォルトでprivate、リフレクションを使
おはようございますまたはこんにちはまたはこんばんは，カイヤンです． 本記事はIQ1 Advent Calendar 2019（主催者 id:chakku000 ）における12月9日の記事です． 参考：IQ1 Advent Calendar 2018 2018/12/11の拙著記事「IQが1のデータ分析：respects いつも何度でも尋ねられること」 おことわり 今回は，ベイズ推論の特異学習理論（Watanabe理論，W理論）についての記事です．IQ1なので数学的に厳密な書き方でないどころか数式が登場しませんのでご了承ください． また，IQ1なために各論文を肯定的に読んでいます（理論が中心の紹介ですが一部の数値実験についても）．クリティカルリーディング要素はありません．申し訳ありません． よりおことわりらしいおことわりはIQ1AdCの雰囲気をぶち壊すので折り畳みます． IQ1AdCそのもの
折り紙で5次方程式が解けるまでの歩み｜クワトウ・ゴウ
「定規とコンパスを使って作図せよ」 みなさん、学校の数学の授業でこのような問題を解いた記憶はあるでしょう。 では、定規とコンパスの代わりに折り紙を使って作図をするとどうなるでしょうか？ 折り紙を使って方程式を解くという試みは、これまで多くの数学者を魅了してきました。今日は、その歩みをお伝えできればと思います。 折り紙で方程式を解くとは？そもそも、折り紙で方程式を解くとはどういうことでしょうか？ 順を追って説明していきます。 図1折り紙で直交座標を引く作図問題では通常、交わる2直線の交点を求めたり、異なる2点を通る直線を定規で引いたりする操作が認められています。折り紙ではどうでしょうか？ 交点を求めるのは良いとして、定規で直線を引くことに相当する操作は、次のように折り目を付けることで代用できます。 (O1) 点$${\textrm{P}_{1}}$$及び点$${\textrm{P}_{2}}
深層学習入門 ~順伝播編~ - Qiita
対象者 深層学習シリーズの記事です。 前回の記事はこちらです。 ここでは順伝播について、まずはスカラでの理論を説明して、それから行列に拡張します。 前回記事で紹介したコードに追加していったり修正していく形となるので、まずは前回記事からコードを取ってきておいてくださいね〜 次回の記事はこちら 目次 スカラでの順伝播 スカラでの順伝播理論 スカラでの順伝播実装 行列での順伝播 行列での順伝播理論 行列での順伝播実装 __init__メソッドの実装 行列演算について 行列和 行列の要素積 行列積 転置 スカラでの順伝播 ここでは、スカラ(実数)での順伝播の理論と実装を説明します。といっても、だいたい基礎編で既に述べている通りです。 スカラでの順伝播理論 まずは理論ですね。 このニューロンモデルから見ていきます。 これを定式化すると$f(x) = \sigma(wx + b)$となることはここで述
JJUG CCC 2023 Fall ( #jjug_ccc ) - セッション資料の一覧 - 地平線に行く
JJUG CCC 2023 Fallに参加しました！ 前回よりも参加者が大幅に増えて、ワイワイと盛り上がった中でいろんな話が聞けて楽しかったです！ 特に、一足先に次回の Java 22 でリリース予定の Foreign Function & Memory API と String Template の話があって、使えるようになるのが楽しみになりました。 あと、今回「バイナリビューアを使ってクラスファイルを読んでみよう！」というテーマで登壇しました。 思ったよりもたくさんの人に聞いてもらえて、そして楽しんでいただけたようで、嬉しかったです。前日まで、これ分かりにくいけどどうしたら…と悩みながら内容を練った甲斐がありました。 準備は大変でしたが、また機会があれば頑張ります！ さて、最後にいつものを。 今回、残念ながら時間がかぶってしまって参加できなかったセッションがいっぱいあったので、あとで読
概要 社会人2年目が終わるので、この1年間で読んだ本150冊のうち技術寄りの本から45冊をざっくり紹介します。 1年目はこちら。 ※2024年3月追記 本記事で読んだ書籍は2022年4月から2023年3月までに読んだものです。 最新のトレンドや2023年4月以降に出た書籍は反映されていません。 説明 オススメ度は10段階です。昨年は1年目としての主観難易度も付けていましたが、2年目になるとキャリアプランの方向性によって積み上げがバラバラだと思うので、やめました。 ジャンル内の順序は、「この順で紹介文を見せたい」でフワッとソートしていて、具体的にはオススメ度降順や難度昇順ですが、明確な比較関数はありません。 雑誌や、読了したけど紹介する必要がないと感じた書籍は割愛しがちです。特に良かった特集は時々紹介します。 プログラミング言語 Rust 『手を動かして考えればよくわかる 高効率言語 Rus
第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019) | 第22回情報論的学習理論ワークショップ, 2019.11.20〜23, ウインクあいちに行った． 昨年の札幌に比べると名古屋は近い いつもの胃ではなく腸の具合が完全に悪くて半分ぐらいまともに発表を聞かずにトイレにいた ウインクあいち2階上のトイレは人も少なくホールの音声も聞こえて快適 抗生物質を処方された時は忘れずに整腸剤も貰わないと本当に駄目だと痛感しました 有料のチュートリアルも聞きたかったのですが朝から握手会があったので断念 11/20 グラフ文法を用いたグラフ生成 「化学構造式のためのハイパーグラフ文法」を発表した（JSAI2018） で予習していた 分子グラフの生成をしたい (ハードな)原子価の制約を必ず満たす分子ハイパーグラフ文法を提案 ソフトな制約は VAE で学習する 全てを深層学習でやるのではなく，ハード
以前、「ウソが多すぎるフィンランド情報」の中で、“PISAという学力テストそのものが怪しいという話しがある”、と書きましたが、今回はフィンランドの教育政策と国際学力テストPISA及びテスト主催者であるOECDについて書きたいと思います。 分数ができない生徒の学力は高くない まず、フィンランドの生徒の学力がとても低いということを確認しておきましょう。別の記事でも引用しましたが、もうひとつの国際学力テストTIMSSでフィンランドの生徒の８割以上が分数の計算問題ができなかった、という事実ですね。 2011年国際学力テストTIMSSで出された分数計算の問題 フィンランドの正解率は１６％ 通分が理解できてないので分数の計算ができないようです。 また、以下の現地メディアの記事は、"９学年生（中三ぐらい）の３分の２がパーセンテージの計算ができず、買い物をするときに値引き計算ができない" と書いています。
心の数量化と公理的測定論（関西学院大学社会学部教授：清水裕士） #心理統計を探検する｜「こころ」のための専門メディア 金子書房
今日の心理学を考えるうえで、心を測るという実践はもはや不可欠となっています。しかし、そもそも心を測るとはどういうことなのでしょうか。今回は、関西学院大学の清水裕士先生に、公理的測定論というアプローチからこの問題をご解説いただきました。 心を数量化する 心理学では、「心を測る」ということを行います。とはいえ、心はそもそも直接観測することはできませんが、それを測ることはいかにして可能なのでしょうか。数理心理学ではその問題を公理的測定論という研究成果によって答えようとしました。本記事では、心理学で心を測るという問題について、公理的測定論という観点から解説します。また、心理学者が知っているようであまり知らない、尺度水準の数学的な意味についても解説します。 心の測定は可能なのか 心理測定の歴史は、心理学の歴史と重なるほど長いですが、現代でも使われている心理測定の理論の基礎を形作ったのは、Thurst
Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版
Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなすための実用的な情報が詰め込まれたリファレンスの待望の改訂版です。IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを利用し、データの操作、可視化、行列計算、時系列解析、統計分析、機械学習、データモデルの構築、複雑な科学計算まで、幅広いトピックをカバー。それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。Pythonでデータ処理を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。 『Python Data Science Handbook, Second Edition』への称賛 訳者まえがき はじめに Ⅰ部 Jupyter：Pythonより優れたPython 1章 IPython、Jupyter入門 1.1 IPythonシェルの起動
0 x 0 行列の行列式｜のらんぶる
ときどき，「$${0 \times 0}$$ 行列の行列式」を考える必要が生じる． $${0\times 0}$$ 行列の行列式はいくつなのか，行列式の定義に従って考えてみたい．行列式を定義する方法はいくつもあり，人ごとに（あるいは場面ごとに）定義のしかたが異なるかもしれない．ここでは，次の目次に挙げる４つの流儀に基づいて考えてみる．好みの定義のところを読んでほしい．好みの定義でないところも読んでほしい．なお，行列の係数は一般の体 $${K}$$ で考えているが，$${\mathbb{R}}$$ などだと思って読んでもよい． 定義１：置換を使った公式で定義するよ派定義$${n\times n}$$ 行列 $${A=(a_{ij})_{1≤i,j≤n}}$$ の行列式 $${\det(A)}$$ を次のように定義する： $$ \displaystyle\det(A)=\sum_{\sigma
はじめに どうも. terasaki です. 機械学習の PoC を黙々やっています. テックブログを書く当番がやってきました. どうしよっかな? 何かこうかな？ 行っている業務や扱っているデータの性質上, やってることをなかなか社外にオープンに出せないし 面白いこと書きたいよね？ 面白いってなんだろう？ 白い犬は尻尾も白いはずだから面白いよね! と考えてるうちに社内で書いた下書きがいっぱいできてしまったのでそろそろ真面目に書くとします. 今回のトピックは FractalDB と呼ばれる幾何学模様の人工データを生成するロジックを Julia で書いたというお話です. 結果として既存のコードよりも高速に生成できたよって話です. 何を作ったの？ IFS (反復関数系, Iterated Function System) による人工データを作っていました. 下記のようなフラクタル画像を生成するプ
私は長年工学系の学校で外来講師をさせていただいていますが、ここ何年か今はやりのAI・機械学習の講義を受け持たせていただいておりまして、その関係もあり、一般の人（特にミドル世代からシニア世代（４０代〜６０代以上））から、機械学習を学習したいのだがどうすればよろしいのか、といった質問をよくいただいたりします。 『機械学習を学習したい』との意味を、その原理からすべて理解したいととるならば、線形代数、ベクトル、行列、微積分、偏微分などの数学知識が必須となります、もちろんプログラミングの知識も必要です、一般の人にはハードルがやや高いのです。 ですがやる気のある人には、私は『ぜひ機械学習を学習してください、もし習得できればあなたの将来は、人生は大きく開けます、その可能性を広げることでしょう』と励ましたいです。 そこまで大袈裟にしなくても、老後のボケ防止（苦笑）には機械学習習得は最適です。 そこで今回は
こんにちは、UPSIDERで日々モバイルアプリ開発をしているふっくです。 UPSIDERでは今後、よりアプリ開発に注力し決済プラットフォームの中核的な役割を果たすことを目指しています。 今回は、今後の開発・運用を目指して考えたFlutterアプリ向けのアーキテクチャを紹介します。 ネイティブアプリの世界で触れてきた色々なアーキテクチャ・フレームワークを参考に、開発の後半でも順調にスケールさせることができるように、工夫を凝らしました。 本アーキテクチャで作ったサンプルアプリもあるので、ぜひ以下のリンクから見てみてください。 https://github.com/upsidr/flutter_architecture_blueprint デモはこちら https://upsidr.github.io/flutter_architecture_blueprint/ 対象読者 目指すところ 参考に
ＣＯＮＴＥＮＴＳ 文系でも(頑張れば)できる！プロのチャート分析術 数学と自然 なみ、なみ、なみ・・・ テイラー展開 テイラー展開をチャート分析に応用する。 文系でも(頑張れば)できる！プロのチャート分析術 数学と自然 自然という偉大な書物は、数学という言葉で書かれている。 【ガリレオ・ガリレイ(物理学者)】 1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89… この数列は『フィボナッチ数列』と呼ばれるもので、自然界と深い関わりがあるとして有名です。 例えば、花の花びらの数… カラーリリー…１枚 ツユクサ…２枚 エンレイソウ…３枚 サクラ…５枚 コスモス…８枚 マリーゴールド…１３枚 マーガレット…２１枚 ひまわり…３４枚 このように、ほとんどの花の花びらの数は、フィボナッチ数列に従って配列されているのです。 そして、このフィボナッチ数列の２公の比を無限大にとっていくと黄金比に収束するこ
実はあみだくじのルールがわかってない
48歳。牡牛座。好きな食べ物は牡蠣フライ。 大卒で幸い収入は人並み以上、子供は高校生と中学生の二人、妻とも仲がいい。 持ち家もあるから在宅勤務でステイホームしていられる。軽度の仮性包茎。 人様に迷惑もかけず、まともに生きてきたつもりだ。 しかし、あみだくじのルールを知らない。 どこから出発するか決めたら後は他の人が進めてくれていた。 ジャンケンは幼稚園で覚えたし最初はグーだのビームシュワッチだのも知ってるのに あみだくじのルールを学ぶ機会がスコンと抜けたまま大人になってしまった。 妻も子も部下も、私があみだくじのルールを知らない事を知らない。 このままあみだくじのルールを知らずに老衰でこの世を去る事は可能だろうか。
2人目の女性受賞者となったマリーナ・ビャゾウスカ教授（7月5日、ヘルシンキ） Vesa Moilanen/Lehtikuva via REUTERS ＜フィールズ賞について概観するとともに、4人の受賞者の業績と人柄、数学に向き合うスタンスを紹介する。過去には3人の日本人が受賞＞ 国際数学連合（IMU）は5日、数学界で最も歴史と権威を持つ賞である「フィールズ賞」の4人の受賞者を発表しました。 「数学界のノーベル賞」とも呼ばれるフィールズ賞は、カナダの数学者ジョン・チャールズ・フィールズの提唱で、1936年に作られました。40歳までの数学者が対象で、4年に1度開かれる国際数学者会議で2～4名に授与されます。 今回は、ウクライナ出身の女性数学者（女性の受賞は2人目）や韓国初の受賞者がいることなどで、例年にもまして話題になりました。 会議は当初、ロシアで開かれ、ウラジーミル・プーチン大統領が開会す
渡邉究/数学科准教授/YouTube @Kiwamu_Watanabe 中央大学理工学部所属。専門は代数幾何学。数学関連の動画をYouTubeにアップ：youtube.com/channel/UCRcK-… 2018年度日本数学会賞建部賢弘賞受賞 sites.google.com/site/kiwamuwat…
代数的データ型をJavaで安全に使いこなす - BIGLOBE Style ｜ BIGLOBEの「はたらく人」と「トガッた技術」
基盤本部（開発部門）の木下です。前回、Java 17 の新機能を使ってドメイン駆動設計（Domain Driven Design: DDD）のモデリングの表現力を高める例をご紹介しました。 style.biglobe.co.jp 代数的データ型（Algebraic Data Types）を導入するのがポイントなのですが、馴染みのないメンバーも多かったので、実例を使って詳しく解説してみました。関数型プログラミング由来のとても便利な道具です。ぜひ活用してみてください。 代数的データ型とは 直積型 直和型 直和型の Java での実装 ベタに class で表現してみる 2つのクラスと interface で実現 安全に利用できるメソッドを提供する おわりに 代数的データ型とは 代数的データ型とは、基本となる型を組み合わせて作られる型のことです。 代数的データ型は直和型と直積型の2つからなります
連載目次 本連載（応用編）の目的 本連載（基礎編）の第1回～第3回では、ディープラーニングに対応したニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記）をスクラッチ（＝他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること）で実装しました。その際、あえてNumPy、つまり線形代数を使わずにPythonのみを使用することで、数学の知識に自信がない人でもニューラルネットの処理／計算をステップ・バイ・ステップで追いかけられるようにしました。これにより、より多くの人が理解できたのではないかと思っています。 しかし、実際のニューラルネットワークの実装ではNumPy（線形代数）を使用することが一般的です。よって、より自信を持って、 と言うためには、前回までの「Pythonのみ（線形代数なし）による
大学を卒業したので四年間を振り返る
東京大学理学部情報科学科（通称: 理情）を卒業した。 最終学歴が自動車学校にならなくてよかった。 せっかくなので入学から卒業までの四年間を大雑把に振り返って残しておく。 入学 運良く合格したので1、北海道から東京に引っ越してきた。 入学式の思い出はあまりないのだけれど、入学式後同級生と渋谷の EST で遊んだことと、当時の東大総長である五神真さんのお名前に威厳を感じまくっていたことの 2 つは覚えている。 1 年前期（1S） 弊学にはオリ合宿という「入学生と、その直属の先輩で、4 月頭に旅行に行く」という伝統イベントがある。 このイベントは大学時代の大事な思い出の 1 つだ。入学前はこのオリ合宿にビビリ散らかしていたのだけれど、本当に参加してよかった。 あと、このころは（東大生にはおなじみの）大学寮である三鷹寮に住んでいた。 独房などと揶揄されることも多いこの寮だけれど、住めば都だと思う。
まず断っておくと、この投稿には望月教授およびその関係者を貶める意図は全くない。また、「IUT理論が間違っている」と言っているわけでもない。この投稿の主旨は「IUT理論ブーム」の現象の本質を明らかにすることである。 ブームの異常性まずIUT理論は決して数学（特に整数論、数論幾何）の主要なブランチではない。「論文を読もう」というレベルの関心がある数学者でさえ全世界に数十人しかおらず、自称「理解している」のは望月氏とその一派だけ、そして理解した上でさらに理論を発展させようとしている研究者は恐らく数人しかいない。 もちろん、これは数学の研究分野として珍しいことではないし、研究者の数が少ないと研究の「格」が下がるなどということもない。しかし、abc予想を解決したというインパクトに比べれば、これはあまりにも小規模な影響でしかない。そういうものに、一般人も含めて熱狂しているのは、異常と言える。 繰り返し
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。5月13日（月）～5月19日（日）〔2024年5月第3週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 1on1ミーティングガイド (1on1ガイド) 2位 令和のHTML / CSS / JavaScriptの書き方50選 3位 頼むから男は「今すぐ」化粧水を塗れ！！（追記でデッキ公開） 4位 タワマン刺殺女性「命を賭けて金を搾り取る」証拠動画が物議。色恋営業論はなぜ和久井容疑者に通用しなかったのか？ - まぐまぐニュース！ 5位 フルタイムで働く6児の母が副業でゲームを作った話を聞いたら「天才すぎて何の参考にもならねえ」と思ってしまった話 6位 日本人女性の海外売春の現状●続きあり 7位 わかりにくい線形代数を操作可能な図で表現することで簡単に理解できる無料の教科書「Immersive Mat
文系バカはイヤだ！私の「数学アレルギー」治療記
数学って何の役にたつの？って問いは多分ずーーーっとあるし、苦手な人にはありふれた疑問ではないでしょうか？ 私はというと、高校で迷路に迷い込んでから、中々克服出来できませんでした。 社会人になって教科書レベルの攻略を諦めて…でも、いいアプローチ無いかなとあきらめずに探してたら社会人向けの本で徐々にイメージがつかめてきて、今は本を読んでいこうと思える程度には治りました。 そんな私を徐々に「数学アレルギー」から体質改善してくれた本を紹介します。なんとなーく、数学が苦手という人でも、なんとなーく知りたい、って願望がある人にオススメのブックガイドとしてご活用ください。 数学アレルギーが治らない！！ 私は、数学アレルギーがあります。 中学生の時はそんなに苦手意識がなかったんですが、高校に入ってからは基礎解析だ代数幾何だ微分積分だとどんどんきて、ギブアップ。 結局、受験科目で数学を使わない私立文系に進学
サイバーエージェントは2014年にも同様の企画を行っている。以後は実施していなかったが「新人エンジニアへの応援も兼ねて、8年振りに復活させた」（同社）という。 関連記事 2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま 2021年も、さまざまな企業が自社の社内研修資料を無償公開したことが話題になった。2021年に無償公開した、企業の社内研修資料を取り上げた記事を紹介する。 リクルート、新人エンジニア向け社内研修資料を公開 AWS入門やマネジメント手法など20講座以上 リクルートが、新人エンジニア向けの社内研修資料を無償公開した。Webブラウザの仕組みやAWS入門、トヨタ生産方式など20講座以上の資料を公開している。 ミクシィの新卒エンジニア研修資料が話題 講師は「モンスト」エンジニアなど iOS／AndroidアプリやUnity開
いろんな方がそれぞれの100日後までの行動を記録するきっかけとなっているようなので、オルガノンクラスも100日後にゲーデルの不完全性定理を理解することにしました。 一日一回更新して、100日後にはゲーデルの不完全性定理のちょっとした解説が完成する予定です。どうなるか自分でも不安ですが、数学しましょう。 画像はむかし頂いたものの使い回しです。このペンギンは「ラムダペンギン」と呼ばれていましたが、たぶん今後出てきません。 記事一覧1日目: 話題のスケッチ 2日目: 批判指摘をうけて、まとめと方針について 3日目: 述語論理の構文論 4日目: 構造を使った述語論理の意味論 5日目: Hilbert式の証明論 6日目: 理論の定義、モデル、証明可能性と演繹定理 7日目: お休み 8日目: 群の理論を用いた理論と構造と具体例 9日目: これまでのまとめと今後の予定 オルガノンクラスとはオルガノンクラ
元ネタは Trees that grow ． Haskell では代数的データ型 (ADT) を使ってプログミングに使うデータ構造を定義し，その構造を操作することによりプログラミングを行う． ADT はパターンマッチが容易で，再帰的に定義でき，基本的に閉じた構造になっている．そのため便利な反面，その機能が保守で仇となる場合もある．この問題は古くから知られており，いくつかの解決策も提案されてきた．今回はこのうち，現在 GHC で採用されつつある type family を使った解決方法を紹介する． なお，環境として以下を想定している． The Expression Problemプログラミング，特に Haskell を使用したプログラミングにおいて，データ型は非常に重要な役割を持つ．特に，一部のプログラムにおいては，根幹をなすデータ型がいくつか存在するような場合もある．この場合データ型の扱い
Google、数学の難問を解くAI「AlphaProof」「AlphaGeometry 2」を発表 国際数学オリンピックで「銀メダル」レベルに到達
GoogleのAI（人工知能）部門であるGoogle DeepMindは2024年7月25日（米国時間）、数学の難問を解くために構築されたAIシステム「AlphaProof」「AlphaGeometry 2」を発表した。 Google DeepMindによると、これらのAIシステムを組み合わせることで、2024年に開催された国際数学オリンピック（IMO）で出題された6つの問題の内、4つを解き、「AIシステムが銀メダル水準のレベルに初めて到達した」としている。 Google DeepMindは「AlphaProofは、2024年のIMOで出題された2つの代数問題と1つの整数論の問題を解いた。これらにはわずか5人しか解けなかった難問も含まれていた。AlphaGeometry 2は幾何学の問題を証明したが、2つの組み合わせ論の問題は解けなかった」と述べている。 Google DeepMindによ
追記：以下は間違い。プログラムを作ってみた結果、全然やさしくなかった。計算量的にもそんなによくない。 高校までの数学と大学の数学で難しさが逆転する例かも。 なんか、整数では難しい問題も多項式なら簡単になるという例がいくつかあるらしい。その一つが整数の素因数分解と多項式の因数分解だという。 少し前に（年寄りの少し前なので、若い人にはずいぶん前）、三角関数は難しいとか要らないとかいう話題があったが、三角関数と並んで難しいのが因数分解である。三角関数で挫折した人と同じくらい因数分解でつまずいた人がいるらしい。 それも当然というか、高校で習う因数分解はいくつかの公式を適切に選んで当てはめるという、なかなかヒューリスティックというかアドホックというかパズル的な手法で頭を捻って解くことになっている。つまりは、鶴亀算を方程式を使わずに解いているようなものである。解の公式を使うことも出来るが、それも４次方
人間活動における理性 (v.1.01) (既存の邦題は「意思決定と合理性」) スタンフォード大学ハリー・キャンプ記念講義、 1982 Reason in Human Affairs ハーバート・Ａ・サイモン*1 訳：山形浩生*2 2020 年 10 月 22 日 *1 ©1983 Board of Trustees of the Leland Stanford Junior University *2 ©2020 山形浩生 禁無断転載、無断複製。 i 人間理性への無限の信頼と、人間の温かみの比類無き蓄えを擁していた ヤシュカ・マルシャックの想い出に スタンフォード大学におけるハリー・キャンプ記念講義、1982 ハリー・キャンプ記念基金は 1959 年に、スタンフォード大学において人間個人の尊厳 と価値に関する話題についての一連の講演を可能にするために設立された。 iii はじめに 人間の理
「オール電化・太陽光発電・蓄電池」採用の家での電力会社変更 我が家の電気代請求額をしみじみ見てみると・・・。 東電の電気料金請求明細を確認！すると、、、。 本格的に新電力会社を調べる！😤 まずは東電について知る まずは闇雲に電気料金比較サイトで探してみた！ 我が家の電気の使い方に合ったプランは？ 「基本料金が無料で夜間料金が安い」で探した結果！ 生まれては消える新電力会社 終わりに 「オール電化・太陽光発電・蓄電池」採用の家での電力会社変更 こんにちは。 ご訪問ありがとございます。 今回は「電力会社変更」について 我が家が【Looopでんき】の 「スマートタイムプラン」に 辿り着くまでの紆余曲折を 振り返りたいと思います。 前回はLooopでんきに変更後 初めての請求額についてでした☟ ここから少し時間を遡って 「電気料金ってこのままでいいの？🤔」 と、考え始めたところから いってみま
概要 ある種の数え上げの計算は、多項式・形式的べき級数に対する計算と結び付けることができます。数え上げの問題を、多項式・形式的べき級数に対する計算と読み替えて、代数的な式変形により答を得る手法が、競技プログラミングにおいても注目され始めているようです。 さまざまな問題を文字式の問題に翻訳できるようになっておけば、文字式に対して理解を深めるだけで、幅広い問題に対する解決力を同時に伸ばしてしまうことができます。また、中高数学の学習で学んだ文字式や関数の式変形に対する能力が利用できることも魅力になると思います。 ここでは、数え上げの対象を多項式・形式的べき級数の問題に対応させる練習をしていきましょう。（逆に言うと、対応させた先の「多項式・形式的べき級数の問題を解く」方法の説明は、この記事では扱いません。） 多項式への言い換えは、経験がないうちは、唐突に感じてしまうことがあると思いますが、頻出のパ
![[多項式・形式的べき級数]（１）数え上げとの対応付け | maspyのHP](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d3b83cb0b151f85f4ab582d54745629884ec04db/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmaspypy.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F01%2F5Dth6Yjz_400x400.jpg)
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 この問題は「ラングランズ・プログラム」と呼ばれる大きな構想の一部である。ラングランズ・プログラムは、数学のいくつもの異なる分野の間に深い関連性があることを提案した考えで、そのアイデアは、1967年に数学者ロバート・ラングランズさんが別の数学者アンドレ・ヴェイユさんに宛てた手紙にさかのぼる。 そこでは「数論」と「調和解析」という明らかに異なる2つの数学の分野が実は深く関連しているというアイデアを提唱していた。しかし、ラングランズさんは実際にこれを証明することができず、自分が正しいかどうか確信が持てなかった。 ラングランズさんのアイデアを用いて、ある数学の
ミドル・シニア世代のための『機械学習はじめの一歩の一歩のそのまた一歩』その２〜Pythonで放物線を描いてみる - 木走日記
私は長年工学系の学校で外来講師をさせていただいていますが、ここ何年か今はやりのAI・機械学習の講義を受け持たせていただいておりまして、その関係もあり、一般の人（特にミドル世代からシニア世代（４０代〜６０代以上））から、機械学習を学習したいのだがどうすればよろしいのか、といった質問をよくいただいたりします。 『機械学習を学習したい』との意味を、その原理からすべて理解したいととるならば、線形代数、ベクトル、行列、微積分、偏微分などの数学知識が必須となります、もちろんプログラミングの知識も必要です、一般の人にはハードルがやや高いのです。 ですがやる気のある人には、私は『ぜひ機械学習を学習してください、もし習得できればあなたの将来は、人生は大きく開けます、その可能性を広げることでしょう』と励ましたいです。 そこまで大袈裟にしなくても、老後のボケ防止（苦笑）には機械学習習得は最適です。 そこで前回は
東大理系院に行って、救われた話
Fラン私立大卒業後、しばらく資格職で働いたのちに、30歳目の前で東大理系院に潜り込んだ。 学部はド文系だったため、入試に受かるか不安だったが、あっさり受かった。 研究にはあまりついていけず、微妙な結果しか出せなかった。 しかし、自分は東大に行って救われたと思う。 大学院に進学した理由は、世界に対する絶望があったから。 働いていて、こんなものが世界なのかと、人付き合い含めて嫌になっていた。 理系に関して憧れがあった。技術で人間は救われるんじゃないかと思った。 研究分野に関していえば、さらに絶望が深まった感があるんだけど。 自分の研究分野以外の方面での技術を学びまくった。 まず、入学当初に期待していた数学や理論物理に関しては、少しガッカリだった。 東大の数学科や理論物理科（数理科学院）の研究を眺めたが、これらが直接世界をよくするイメージがイマイチわかなかった。 もちろん、カラビヤウだの、ヤンミ
Javaで今後追加されるかもしれないSealed TypesとKotlinのSealed Classを比べてみる！ - 虎の穴開発室ブログ
みなさんこんにちは、虎の穴ラボのH.Kです。 Java 14のリリースが2020/03に予定されておりますが、今回はさらに先のリリースで入ると言われているSealed Typesという機能を詳しく見ていきます。 Sealed Typesと聞いて最初に感じたことは「Kotlinでも似たような機能（Sealed Class）がある」ということだったのでKotlinの機能との比較を通して内容を整理できたらと思います。 Sealed Typesとは 大まかな言い方をしてしまえば、継承先を制限できる機能です。 詳細については以下のJEPに記載があります。 openjdk.java.net 執筆時点（2020/02）ではPreviewとなっているため、この機能を利用するためにはjavacを実行する際に--enable-previewオプションをつけて有効化する必要があります。 JEPのMotivati
キカガクで一番人気の『脱ブラックボックスコース』に完全版が登場＆全編無料で公開決定！の裏話 - Qiita
はじめに メリークリスマス！ 株式会社キカガク 代表取締役の吉崎です。 こうやって Qiita に記事を投稿するのがなんと『２年ぶり』です。 月日の流れは早いものです。 では、さっそく本題から。 みなさん、大変長らくお待たせしました！！！！！ 2017 年に皆さんご存知の Udemy で公開以来、なんと Udemy だけでも 38,000人以上の方が受講してくださったキカガク流『脱ブラックボックスコース』。 微分から単回帰分析まで扱う初級編と、線形代数から重回帰分析まで扱う中級編まではスムーズにリリースしており、中級編の最後に『上級編も近々...』なんて言いつつ、大変申し訳ありません！ ...実は仕事をサボってました。 なんてことはないのですが、今回のコース紹介後に書く裏話にある葛藤があり、なかなかリリースができていませんでした。 そんな心苦しい思いは今日でおさらばです。 みなさん、大変お
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
Jupyterもいいけど、SageMath使って可能性もっと伸ばそう！ - dely Tech Blog
プログラミング言語Flixに関するMagnus Madsen氏へのインタビュー
【IQ1AdC】W理論こと特異学習理論の重要論文公式10本ノック【12/9】 - カイヤン雑記帳
SE 2年目で読んだ技術書45冊+α - Qiita
IBIS 2019 行った - 糞糞糞ネット弁慶
なぜ低学力のフィンランドが１位になったのか？ - 「北欧ゴリ押し」ウォッチ
FractalDB を作ってみよう(理論編) - ANDPAD Tech Blog
ミドル・シニア世代のための『機械学習はじめの一歩の一歩のそのまた一歩』 - 木走日記
UPSIDERのこれからを担うFlutterアプリのアーキテクチャ - UPSIDER Techblog
文系でも(頑張れば)できる！プロのチャート分析術 - ミクサの脱社畜計画
数学界の最高栄誉「フィールズ賞」受賞者の頭脳と胸中、日本人数学者と賞の歴史
「子供が解いているが、大人でも解けない人が結構いるだろう」イラストで表された算数の問題、どう考えますか？
NumPyでニューラルネットワークをフルスクラッチ実装してみよう
IUT理論（宇宙際タイヒミューラー理論）ブームに沸く人たち
今週のはてなブックマーク数ランキング（2024年5月第3週） - はてなブックマーク開発ブログ
「新人エンジニアにおすすめの本ある？」 サイバーエージェントが社内アンケートの結果公開
「100日後にゲーデルの不完全性定理を理解するペンギン」0日目｜川井新｜note
type family を使って再帰的 ADT をオープンにする
数学：因数分解は素因数分解よりも易しい（易しくない） - ネギ式
人間活動における理性 Reason in Human Affairs
【電力会社変更】Looopでんき「スマートタイムプラン」に辿り着くまで - 「Kish」i-smart life!
[多項式・形式的べき級数]（１）数え上げとの対応付け | maspyのHP
数学の超難問「幾何学的ラングランズ予想」を証明か？ 計1000ページ以上の証明論文を米研究者らが公開