要約理系は定量的に「常識」を定義する。文系は思想的に「常識」を定義する。 理系の常識 理系にとって常識とは「多数が実際に知っていること」であって、「みんなが知るべきこと」ではない。 理系からすれば高校数学（3C含む）あるいは大学の教養数学（微積、線型、フーリエ級数）までぐらいはすべての人間が知っていないとならないことだ。社会統計やエネルギー問題についての議論を高校数学もできない奴に理解することはできない。 しかし、理系は高校数学を「常識」とは呼ばない。それができないのが大半の人類だということは重々承知しているからだ。多数ができないことを「常識」と呼ぶ不毛さを理解するのが理系である。 文系の「常識」 一方で、Mrs. GREEN APPLEの『コロンブス』が炎上した件からわかるのは、文系は学歴の高低を問わず、「常識」を「自分が知っていて、みんなも知っているべきこと」という意味で何の躊躇もなく
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
HANTS法とは？ HANTS（Harmonic ANalysis of Time Series）は、リモートセンシングデータの時系列解析に使用される手法の一つで、時系列データを周期的な成分（調和成分）に分解し、ノイズや異常値を除去しながらデータを再構築する手法です。今回はNDVIでよく利用されるZhou et al., 2015の方法をもとに、この方法の基本的な考え方と動作原理を以下に解説します。 HANTSの基本概念 1. 理論的背景 HANTS法は、フーリエ級数展開の考え方を基礎としています。フーリエ級数展開では、任意の周期関数を正弦波と余弦波の和で表現できるという原理を用います。HANTS法は、この原理を時系列データに適用し、データに含まれる様々な周期成分を抽出します。 2. 基本モデル HANTS法では、時系列データ $y(t_j)$を以下のようにモデル化します： $$ \til
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『コロンブス』炎上から見えてきた、理系と文系の決定的な違い
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【Python】HANTSを用いた時系列補正【時系列データ】 - LabCode