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自然数に関するエントリは8件あります。 数学プログラミング科学 などが関連タグです。 人気エントリには 『「こっくりさん、x^4+y^4+z^4=w^4+に自然数解が存在するか証明して」 理系vsこっくりさんの漫画がホラーと教養にあふれる』などがあります。
  • 「こっくりさん、x^4+y^4+z^4=w^4+に自然数解が存在するか証明して」 理系vsこっくりさんの漫画がホラーと教養にあふれる

    ※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています 理系の子どもが「こっくりさん」をする漫画が、大変深い教養にあふれており人気です。子どもたちとこっくりさんによる熱い数学バトル……! こっくりさんに挑む子どもたち2人ですが……? 頭上にはこっくりさんが…… 夜の神社で、こっくりさんをする子どもたち男女2人。どちらも理系を志しており、男子はこっくりさんが存在しないことを証明してやると意気込んでおり、女子はやはり怖いとおびえた様子ですしかしそんな2人の頭上には、禍々しい姿をしたこっくりさんの姿が……。 動いた……! !? こっくりさんの力で10円玉に添えた指が動き、緊張が高まる2人。質問しなければと問いかけます。「こっくりさんこっくりさん、x^4+y^4+z^4=w^4+に自然数解が存在するかどうか証明してください」。自分たちにも答えの分からない難問を問いかけ、正しく答えられたら存在を認

      「こっくりさん、x^4+y^4+z^4=w^4+に自然数解が存在するか証明して」 理系vsこっくりさんの漫画がホラーと教養にあふれる
    • すべての自然数を「2±3±5±…±(k番目の素数)」の形で表す - Corollaryは必然に。

      2021年9月23日に行われたロマンティック数学ナイト@オンライン #16 で 「オンライン整数列大辞典の未解決問題が解けた話」 というプレゼンをさせていただきました。今回の話はこのイベントで紹介した未解決問題の解説および証明になります(おせーよ)。 素数ものさしってご存知でしょうか?その名の通り、目盛りが素数しかないものさしで、現在でも京大生協でのみ販売されています*1。 素数ものさしのイメージ なんとも不便なものさしですが、 なので「3歩進んで2歩下がる」を繰り返せば、一応すべての自然数を測ることは可能です。しかし、これでは芸がないですね。せっかくならたくさんの素数を使いこなしたいところ。 そこで、すべての自然数を、2から順番に目盛りを1回だけ使って測ってみるのはいかがでしょう?例えば3なら \[ 3 = 2 + 3 + 5 - 7 \]なので、「2歩進んで、3歩進んで、5歩進んで、7

        すべての自然数を「2±3±5±…±(k番目の素数)」の形で表す - Corollaryは必然に。
      • GHCの型レベル自然数を理解する - Qiita

        Haskellの多相型システムでは、型をパラメーターとして取る型を定義することができる。この拡張として、GHC拡張の型レベル自然数を使うと、自然数をパラメーターとしてとる型を定義することができる。 型レベル自然数を使うには、GHC拡張の DataKinds を有効にして、 GHC.TypeLits モジュール(もしくは GHC.TypeNats モジュール)をimportする。 この記事で説明するのは基本的に、GHC組み込みの Nat カインドを持つ型レベル自然数である。データ型として帰納的に定義される自然数については、比較のために紹介する程度にとどめる。 初級編 まずは、型レベル自然数の基本的な使い方を紹介する。 雰囲気を掴む 小難しい話に入る前に、GHCの型レベル自然数の雰囲気を見ておこう。 {-# LANGUAGE DataKinds #-} {-# LANGUAGE ScopedT

          GHCの型レベル自然数を理解する - Qiita
        • 自然数の総和がゼータ関数の-1/12であることの新しい証明

          公開日 2014/3/30 K. Sugiyama[1] ゼータ関数の自然数和Z(-1)=1+2+3+…は発散する。一方、ゼータ関数の解析接続ζ(-1)=”1+2+3+…” は-1/12に収束することが知られている。自然数の和はどのようにして-1/12に近づいてゆくのだろうか? 本論文では、自然数和が増加したあと減少に転じ-1/12に収束することを証明する。 図 5.1: 自然数和の減衰振動 アーベルは発散級数の和をアーベル総和法で計算した。しかし、自然数の総和はアーベル総和法を使っても発散する。本論文は、減衰振動するアーベル総和法で自然数の総和を計算する。 目次 1      序論 1.1       課題 1.2       これまでの研究動向 1.3       本論文の新しい導出方法 1.4       アーベル総和法による古い方法 2      新しい方法 2.1       自

            自然数の総和がゼータ関数の-1/12であることの新しい証明
          • 「自然数を選びなさい」苦手な数学…克服にはたくさん問題を解くべし!積み重ねが大切な教科 読解力も必要に |FNNプライムオンライン

            算数は好きだったのに、中学になり数学になると急に難しく感じて苦手になるということがあるようだ。夏休みは苦手教科克服の絶好のチャンスだというが…塾講師は「たくさん問題を解くしかない」と話す。定着させたり正確性を高めたりするためには、何事も「反復練習」が重要なようだ。 福島県の中学生は数学が苦手!? 7月31日に文部科学省が発表した小学6年生と中学3年生を対象に行った全国学力テストの「算数」と「数学」の結果。福島県の順位は、算数は「27位」と全国の平均よりやや下だが、数学になると「45位」で全国ワースト2位の結果となった。 福島県 数学になると一気にランクダウン この記事の画像(6枚) 算数と数学 何が違う? 福島県郡山市にある学習塾「ベスト学院」の金木博敬さんは、10年以上 中学の数学や理科などを教えている。数学と算数の具体的な違いを聞いてみると「例えば小学生の時は三角形があって、三角形の面

              「自然数を選びなさい」苦手な数学…克服にはたくさん問題を解くべし!積み重ねが大切な教科 読解力も必要に |FNNプライムオンライン
            • 関数だけを使って自然数(チャーチ数)が定義できる - Qiita

              この記事は株式会社LIFULLの数学同好会あなぐま会のための発表資料です。 アナリストやデータサイエンティストが多いので、「彼らが普段使っているPythonで(普段あまりあまり触れないであろう)コンピュータ・サイエンスの数学とつながる話をしよう」という意図です。実は「圏論の初歩をPythonプログラミングで説明する」という資料も用意しつつあったのですが、夜の回(飲み会)の題材にしては重すぎたのと、Pythonでは説明しづらい概念(射の集合など)があったので断念しました。 自己紹介 名前: 二宮健(たけし) 所属: AI戦略室データサイエンスG(嶋村さんチーム) → PE3U4G(須藤さんチーム) 機械科学専攻(修士)から、2015年にLIFULLにエンジニアとして新卒入社。 広告運用自動化(MAM)やAIシステムの実装に従事。 プログラミングや情報科学は就職後に学んだことのほうが多い気がす

                関数だけを使って自然数(チャーチ数)が定義できる - Qiita
              • Scala 3で型レベル自然数をやってみたらすごく簡単になってた - kmizuの日記

                Scala 3、正式リリースされてからそこそこ経ってますが皆さん使ってますか?実は自分は、主にIntellij IDEAのScala 3対応に不安もあってScala 2.13系列をずっと使い続けて来たのですが、最近はScala 3対応も進んできたようなので乗り換えを始めることにしました。で、手始めにということで型レベル自然数(型レベルペアノ数)を定義してみることにしました。 型レベル自然数は読んで字の如くで、型のレベルで自然数をエンコーディングしちゃおうって技です。依存型のある言語なら最初からあるので、わざわざ型レベル自然数とか大仰な言い方しなくてもいいのですが、それはそれとして論より証拠。早速、Scala 3で型レベル自然数を定義してみます。 enum Nat { case Zero case Succ[A <: Nat](v: A) } 定義はこれだけです。簡単ですね。Scala 2だ

                  Scala 3で型レベル自然数をやってみたらすごく簡単になってた - kmizuの日記
                • Fortran 時代からある発想でつくるビッグデータ用の高速かつコンパクトな【自然数インデックス】をざっくり紹介 します。

                  Fortran 時代からある発想でつくるビッグデータ用の高速かつコンパクトな【自然数インデックス】をざっくり紹介 します。 はじめに この記事は、Fortran 時代からある発想の組み合わせでつくる高速なインデックスである【自然数インデックス】の紹介です。原理と構成、応用、そして実装についてざっくりと雰囲気がわかる解説です。読んだだけで、検証レベルでも面白い実装ができるように書いてあるつもりです。ぜひ、最後まで、お読みください。 自然数インデックスの対象は、レコード(行)、カラム(項目)からなる表形式(以下テーブルと呼びます)のデータです。おおよそCSVデータだと思っていいです。最近は、10GBを越して、項目数が数千もあるようなCSVはよくあります。そういったビッグデータになっているCSVを高速に扱うのが自然数インデックスです。さらに、全項目にインデックス付きでも圧縮可能で、コンパクトにな

                    Fortran 時代からある発想でつくるビッグデータ用の高速かつコンパクトな【自然数インデックス】をざっくり紹介 します。
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