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Mathの検索結果1 - 40 件 / 1143件

Mathに関するエントリは1143件あります。 数学学習勉強 などが関連タグです。 人気エントリには 『150 分で学ぶ高校数学の基礎』などがあります。
  • 150 分で学ぶ高校数学の基礎

    [重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在,スライドの p.10 に不十分な記述があります.ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが,ルート 9 は -3 ではありません).なお,現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので,修…

      150 分で学ぶ高校数学の基礎
    • コグニカル

      コグニカルは、足りない知識を掘り下げて理解する学習サイトです。

      • 中日新聞:自動車工場のガロア体 QRコードはどう動くか

        その誕生を地元新聞も経済新聞も記事にしなかった。2年後、『コードの情報を白黒の点の組み合わせに置き換える』と最下段のベタ記事で初めて紹介された時、その形を思い浮かべることができる読者はいなかった。いま、説明の必要すらない。QRコードはなぜ開発され、どう動くのだろうか。 QRコードは、自動車生産ラインの切実な要請と非自動車部門の技術者の「世界標準の発明をしたい」という野心の微妙な混交の下、1990年代前半の日本電装(現デンソー)で開発された。 トヨタグループの生産現場では、部品名と数量の記された物理的なカンバンが発注書、納品書として行き来することで在庫を管理する。そのデータ入力を自動化するバーコード(NDコード)を開発したのがデンソーだ。 バブル全盛の1990年ごろ、空前の生産台数、多様な車種・オプションに応えるため、部品も納入業者も急激に増え、NDコードが限界を迎えていた。63桁の数字しか

        • クリエイティブコーディングの教科書

          ゲームエンジンや3Dソフトウェアを利用して高度な表現ができるこの時代でも、プリミティブな描画や動き、アルゴリズムから学べることは多い。それらをJavaScriptで書くクリエイティブコーディングという形で学べる手引書が本書となる。

            クリエイティブコーディングの教科書
          • 和歌山県ホームページ Wakayama Prefecture Web Site

            知事からのメッセージを紹介します。 令和2年12月28日のメッセージ 新型コロナウイルス感染症対策(その47) ‐データの示す急所‐ コロナの感染は止まらず、日本全体では、連日史上最多の感染者数を更新しています。そうしますと医療も逼迫してきて、いくつかの県では医療崩壊かという懸念も高まっています。和歌山県では、県庁を中心とする保健医療部隊が獅子奮迅の働きで感染者が出ても早期に囲い込んでしまって、感染爆発させないようにしていますので、感染者も割合少なく、全員病院に入ってもらっていますが、病床の逼迫はありません。自分の部下が大部分ですから、言いにくいのですが、保健医療行政の健康局、各地の保健所、和歌山市の保健所、感染者を受け入れてくれている病院、早期発見に協力してくれている全てのクリニック、病院さらには、正面部隊が忙しくなったとき協力してくれている各機関の保健師、看護師、各行政機関の応援部隊、

            • 技術ようつべチャンネル集 - Qiita

              Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モ

                技術ようつべチャンネル集 - Qiita
              • 線形代数とは?初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST

                「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください(音は出ませんので安心してご覧ください)。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと

                  線形代数とは?初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST
                • Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100

                  指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する. 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする. 以下,デモビデオ: 注意 基本的には,コードも公開するが, github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない(予約はしているが, 保証はない). プロジェクトに参加したい人は,以下の技量が必要(github, nbdev, poetry, gurobi); ペー

                  • 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門

                    はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が

                      真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
                    • 音階の数学|じーくどらむす

                      私の大好きな数学者の名言で、「音楽は感性の数学であり、数学は理性の音楽である」という言葉があります。 数を原理とするピタゴラス教団がピタゴラス音律を作り出し、そこから純正律という整数比率によるハーモニーを重視した音律が作られたことからも、音楽と数学の関係性は深いと言えるでしょう。 しかし、 実際に数学を多少わかって、音楽を多少嗜んでいる方であれば、音楽で使われる様々な単位への違和感を感じたことがあるのではないでしょうか。 とにかく既存の音楽理論や音楽文化が、「12音種」「7幹音」「5線譜」「1から数える」すべてが噛み合っていない感じがすごい。この噛み合ってない上で究極の覚えゲーを重ねがけして理論作り上げてんのヤバい。 — じーくどらむす/岩本翔 (@geekdrums) July 12, 2020 音楽を取り巻く数への違和感まずこの「12音階」(ド~シまで、#、♭も含めた1オクターブ以内の

                        音階の数学|じーくどらむす
                      • 数学ガールオタクが初見VTuberの積分配信にめちゃくちゃ感動したメモ1|kqck

                        私はタイムラインとトレンドを一切見ないタイプのツイ廃なので、流行の話題に乗り遅れることが多々ある。(それでいいと受け入れている) そのため「不登校だった(?)VTuberが積分についてイチから勉強する配信」が少し前に話題になっていたらしいと今さら知った。 私はVTuberのオタクではない。ときどきのらきゃっとさんの放送を観るくらいで、今をときめくホロライブとかにじさんじについては何も知らない。 ただ、私は数学ガールのオタクである。 数学ガールとは、ラノベ風の数学読み物シリーズだ。ラノベと言っても、扱う数学は高校〜大学レベルかそれ以上と、ガチである。(派生した『数学ガールの秘密ノート』シリーズでは中学〜高校レベルの易しい内容を扱っている) 私は本当に数学ガールシリーズが好きで好きでたまらなく、約1年前からはレビュアーとして出版前の原稿を読ませて頂いている。だから「著者からの回し者とかではござ

                          数学ガールオタクが初見VTuberの積分配信にめちゃくちゃ感動したメモ1|kqck
                        • はじめに — 機械学習帳

                          import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)

                            はじめに — 機械学習帳
                          • 【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics

                            株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。

                              【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics
                            • 積分とは・対数とは・微分とは〜「分かる」とはどういうことか〜

                              文系向け「統計学」の授業で、積分・対数・微分を復習する機会があった。その時の「1枚スライド」を公開した。この図をめぐって、「分かる」とはどういうことか、について多くのコメントをいただいた。それを、まとめました。(話が同時並行で進行するので、スレッド風の「まとめ」です。) 注意:積分は、統計学の場合、正規分布表を見るために必要。対数の必要性は、尤度関数(尤もらしさ)の対数をとって計算を簡単にする式変形で使うため。微分の必要性は、確率密度関数の最大値(尤度最大の条件)を求めるため。どれも統計学で必須の内容。 注意2:(追記8/6)ここに出てくる「指数、対数、微分、積分」は「感染症の数理モデル」の基礎となっている。 注意3:(追記8月9日)番外編『「積分」と「源氏物語」〜「晩年の清少納言」から「京都女子大」まで』へのリンクはこちらです。https://togetter.com/li/157284

                                積分とは・対数とは・微分とは〜「分かる」とはどういうことか〜
                              • 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

                                  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
                                • 統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue

                                  帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1.本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①:講義の受講者が復習に利用する 想定②:未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回

                                  • セガ、150ページ超の社内向け数学資料を無償公開 「3DCGの技術的基礎に」

                                    セガは6月15日、社内勉強会で使った線形代数の教材を、公式ブログで無償公開した。ページ数は150以上。ゲーム開発に必要な3DCGの技術的基礎となる知識を学び直すために使ったものという。 2020年に行った社内勉強会向け教材の一部をPDF形式で公開。全8部構成で、ベクトルや行列、3次元での回転を計算するときに使う「クォータニオン」について教える。ただし簡潔に分かりやすく学べるよう編集したため、用語の定義が一般的なものと異なる場合があるとしている。 ゲーム制作では、キャラや背景を3次元で回転させたり、ゲームエンジンそのものを作ったりするときに線形代数を使うという。セガは教材について「興味のある方は参考にしてほしい。“大人の学び直し”をしてみたい方はぜひ」としている。 関連記事 任天堂がSwitch向けにプログラミング学習ソフト 作ったゲームの共有機能も 任天堂が、Nintendo Switch

                                      セガ、150ページ超の社内向け数学資料を無償公開 「3DCGの技術的基礎に」
                                    • なぜ、微積分は役に立つのか

                                      なぜ、微積分は役に立つのか 2023.11.27 Updated by Atsushi SHIBATA on November 27, 2023, 14:58 pm JST 今回紹介する書籍:『はじめての物理数学』永野 裕之(SBクリエイティブ、2017) 朝起きてから寝るまで、我々は何種類もの「数」を見ます。 私自身、朝起きるとネットやニュースで降水確率、予想気温のように気象にかかわる数、為替、海外の株式市場の指数など、いろいろな種類の数をチェックします。しばらく前なら、コロナウイルスの感染者数や増加傾向を表す指数を毎日のように確認していました。 自分を取り巻く環境を知るために、私たちはいろいろな「数」を確認します。そして数を手がかりにして、行動を決めます。現代を生きる私たちにとって「数」は、世界を知るための「目」としての役割を持っています。 現代人が日常的に見るこの種の数は、たいてい計

                                        なぜ、微積分は役に立つのか
                                      • 「高校数学の基礎が150分でわかる本」を書きました - E869120's Blog

                                        1. はじめに こんにちは、東京大学 3 年の米田と申します。この度は、ダイヤモンド社から『高校数学の基礎が 150 分でわかる本』という書籍を出版させていただくことになりました。高校数学の基礎を図解で超わかりやすく説明した本です。 【フルカラー図解】高校数学の基礎が 150 分でわかる本 - Amazon 発売日は 3 週間後の 2023/7/26 です。電子書籍版も同時期に出る予定です。本記事では、この本の内容や特徴について、簡単に紹介させていただきます。 2. この本はどういう本か 本書は、主に次のような方に向けた、高校数学の「超」入門書です。 高校数学をはじめて学ぶ方 数学を学び直したい方 日本ではたくさんの数学の本が毎週のように出版されています。しかしこの中の多くは、難しくて多数の人が挫折してしまうか、雰囲気でわかった気にはなるけど結局身に付かないかのいずれかです。 そこで本書は

                                          「高校数学の基礎が150分でわかる本」を書きました - E869120's Blog
                                        • 文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ

                                          ※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス(以下CS)を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰? 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何? 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか(※当時は)よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途(単位累積加算制度)とは 学位取得までの流れ そして単位集

                                            文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ
                                          • クォータニオンとは何ぞや?:基礎線形代数講座 - SEGA TECH Blog

                                            ---【追記:2025-02-01】--- 雑誌「数学セミナー」でおなじみ日本評論社さんからのお声がけで「基礎線形代数講座」が書籍化されました。全体的に細かなブラッシュアップ、少しですが加筆もしています。やっぱちゃんとした紙の本でじっくり読みたい!って方など、こちらもどうぞ。 www.nippyo.co.jp ---【追記:2022-04-01】--- 「基礎線形代数講座」のPDFファイルをこの記事から直接閲覧、ダウンロードできるようにしました。記事内後半の「公開先」に追記してあります。 --- 【追記ここまで】--- みなさん、はじめまして。技術本部 開発技術部のYです。 ひさびさの技術ブログ記事ですが、タイトルからお察しの通り、今回は数学のお話です。 #数学かよ って思った方、ごめんなさい(苦笑) 数学の勉強会 弊社では昨年、有志による隔週での数学の勉強会を行いました。ご多分に漏れず、

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                                            • 『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai

                                              サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                                『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
                                              • 東大の発表「贈り物によって社会が作られる」→本当にヤバすぎる今世紀最大のニュースだった

                                                元過激派の霊夢 @ykk_saikai 本当にヤバすぎる今世紀最大のニュースで草。 東大、贈与の相互作用によって様々な社会構造が組織されうることを理論的に解明:日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXZRS… 2024-09-07 02:28:41 リンク 日本経済新聞 東大、贈与の相互作用によって様々な社会構造が組織されうることを理論的に解明 - 日本経済新聞 【プレスリリース】発表日:2024年09月05日贈り物の交換による地位の競争と社会構造の変化――文化人類学への統計物理学的アプローチ――【発表のポイント】◆文化人類学で議論されてきた贈与による覇権争いを数理モデルで表現し、贈与の規模や頻度に応じて多様な社会構造が組織されることを計算機シミュレーションで明らかにした。◆文化人類学の現象に統計物理学のアプローチを導入することで、個人レベル 73 users 112

                                                  東大の発表「贈り物によって社会が作られる」→本当にヤバすぎる今世紀最大のニュースだった
                                                • 未経験者がプログラミングを学びたいと思った時に最初に読む記事

                                                  ここ数年プログラミングを学びたい人が増えている。そうした需要に応じて有象無象のプログラミングスクールや不適当な内容の学習サイトも増えている。中には粗悪なスクールやオンラインサロンも沢山ある。しかし未経験者にはどれがいいスクールなのか悪いスクールなのか等の審美眼はない。 この記事では未経験者がそういった情報弱者を食い物にする偽物に騙されないように滑らかに学習を進めていくための道筋について書く。 この記事の対象読者は下記。 教養としてプログラミングを学びたい未経験者 とにかくWebサービスやアプリを作りたくてプログラミングを学びたい未経験者 プログラマとして職を得たい未経験者 以下、まずは全ての対象読者向けの下準備について書き、その後それぞれの対象読者向けに道筋を書く。 目次 準備 教養としてプログラミングを学びたい人の場合 とにかくwebサービスやアプリを作りたくてプログラミングを学びたい人

                                                    未経験者がプログラミングを学びたいと思った時に最初に読む記事
                                                  • 数学・物理学の知識を理解するための「足りない知識」を「ツリー構造」で掘り下げていける学習サイト「コグニカル」レビュー

                                                    分野が広く、さまざまな知識を求められる数学や物理学。これらの知識をツリー構造により分からないところまでひたすら掘り下げて、基礎の基礎から学ぶことができる学習サイトが「コグニカル」です。一体何かどう学べるのか?ということで、実際にコグニカルを使ってみました。 コグニカル https://cognicull.com/ja コグニカルのトップページはこんな感じ。「ばねの弾性力による位置エネルギー」「位置エネルギー」など、数学・自然科学・工学のさまざまな知識が353個並んでいます。 試しに「熱振動」をクリックすると、「熱振動とは、分子など、原子の集合で生じる原子の振動のことです。」と、熱振動について記述されたページが表示されました。また、分子と原子が振動している様子のイメージがアニメーションで表示されています。 読み進めていくと、「説明が理解できない場合」は「以下の知識が不足している可能性がありま

                                                      数学・物理学の知識を理解するための「足りない知識」を「ツリー構造」で掘り下げていける学習サイト「コグニカル」レビュー
                                                    • YouTubeで「中学生から分かるAI数学講座」が無料公開 E資格に対応 | Ledge.ai

                                                      Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能(AI)の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 本講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習(復習)するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人

                                                        YouTubeで「中学生から分かるAI数学講座」が無料公開 E資格に対応 | Ledge.ai
                                                      • 基礎線形代数講座

                                                        The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to

                                                          基礎線形代数講座
                                                        • 機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita

                                                          こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか?』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本:Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用:アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展:研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ

                                                            機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
                                                          • 数学とプログラミングの勉強を開始して、何度も挫折して今に至る軌跡を晒す

                                                            2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ?」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ

                                                              数学とプログラミングの勉強を開始して、何度も挫折して今に至る軌跡を晒す
                                                            • 数学科の院生が教える本当に初学者向けの数学書

                                                              よくある話やる夫「やる夫は4月から数学科1年生!大学数学を極めるお!今日は意識高く本屋にやって来たんだお!」 やらない夫「……お前、数学が好きなのはいいけども、二次試験の数学散々だったんだろ?無理すんなよ。」 やる夫「やらない夫は黙ってろお!やる夫は本気出せば天才だお!」 やる夫「おっ、ここが専門書の棚かお。あった、杉浦光夫『解析入門Ⅰ』。これが欲しかったんだお!」 やらない夫「いや、それは『解析門前払い』として有名な本で……」 やる夫「杉浦解析は名著だお!即レジだお!」 やる夫「さぁ、始めるお!最初は実数のことが書いてあるお!こんなの知ってるお!」 やる夫「2ページでもう加群とか可換群、可換環みたいな言葉が出てきたお。なんのことか分からないお」 『問1 $\mathbb{R}$(一般に体$K$)において次のことが成り立つことを示せ.(i) (R3)を満たす$0$は唯一つ.』 やる夫「(R

                                                                数学科の院生が教える本当に初学者向けの数学書
                                                              • 私は数学がなぜ苦手なのか?高校生が分析してあみ出した勉強法が効果抜群だった|高校生新聞オンライン|高校生活と進路選択を応援するお役立ちメディア

                                                                私は高校入試で、数学以外の科目は 80~90点台でしたが、数学だけ55点でした……(合格者平均は約70点)。しかし試行錯誤の結果、定期テストで平均より少し上となり、評定平均4、模試偏差値65くらいを取れるようになりました。その方法について紹介します。(高校生記者・みかみ=3月卒業) なぜ苦手か分析してみたら 数学が苦手だった原因を分析してみました。「解けない問題の解答を丸暗記しようとしていたこと」「解答用紙やノートがうまく使えないこと」「暗記するなという言葉を曲解し、復習せず思考停止していたこと」とわかりました。そこで、主に次の4つの方法を実践してみました。 【1】自分の言葉に変えてみる まず、私には数学特有の言い回しが難しかったので、問われた内容を自分の言葉に変えて、問題集に解答の流れを書き込みました。そしてセルフレクチャーという方法で、問題を見て瞬時に答えが導き出せるようにしました。

                                                                  私は数学がなぜ苦手なのか?高校生が分析してあみ出した勉強法が効果抜群だった|高校生新聞オンライン|高校生活と進路選択を応援するお役立ちメディア
                                                                • 【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita

                                                                  はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に

                                                                    【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
                                                                  • 旧限界数学ゼミガール

                                                                    某所に投稿していた限界数学ゼミガールのまとめです(2019.11.27 ~ 2019.12.22) 公理的集合論と数理論理学がメインです。 第一話 「巨大基数の崩壊」 第二話 「クレパの木」 第三話 「ペアノの公理系」 第四話 「ストーンの表現定理」 第五話 「ゲーデルの不完全性定理」 おまけ 最初期の落書きです この頃から寝ている子が頭が良いキャラ(議論が詰まった時のブロックバスター)というのはぼんやりながら固まってました(笑)

                                                                      旧限界数学ゼミガール
                                                                    • Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100

                                                                      はじめに 本書は,筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである. 本書は,Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり,以下のサポートページで公開している. コードも一部公開しているが,ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである. 本を購入した人は,サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる. ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である. 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ

                                                                      • 人工知能を学ぶためのロードマップ(東京大学松尾・岩澤研究室公認)

                                                                        人工知能を学ぶためのロードマップ このページでは、人工知能や深層学習を学んだことのない方を対象に、 それらを学ぶためのロードマップを紹介しています。 本ロードマップでは達成目標として、 「研究者」「データサイエンティスト」「エンジニア」「ビジネス」の 4つの職業ごとに4つのレベルを設けています。 まずはレベル0として、人工知能についての基礎的な知識を学びましょう。 技術に触れる(学習想定時間:1時間) まずは最新のAI技術に触れて,AIによってどのようなことができるのかを確認してみましょう. メジャーなサービスを含めいくつか紹介します. ・ChatGPT ChatGPT
すでに利用したことがある方が多いかと思いますが、OpenAIが開発・運営する大規模言語モデル(LLM)チャットボットです。LLMでは他にGoogleのGemini、AnthropicのClaude、Mistral AIなど

                                                                          人工知能を学ぶためのロードマップ(東京大学松尾・岩澤研究室公認)
                                                                        • 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 Math」

                                                                          「Immersive Math」は、数学のうちベクトルや行列などの計算を研究する分野である「線形代数」についてインタラクティブな図を用意することでわかりやすさを向上させた無料の教科書サイトです。 Immersive Math https://immersivemath.com/ila/index.html サイトのトップページはこんな感じ。「完全にインタラクティブな図を備えた世界で最初の線形代数本」と述べられています。 中央に表示されている三角形の図はインタラクティブで、左上をクリックすることで回転・停止を切り替えられるほか、各頂点をクリックしてドラッグ&ドロップすることで位置を調整可能。自由に図を編集できるため理解しやすいというわけです。 ページをスクロールすると目次が現れました。まずは「Preface(序文)」をクリック。 「『百聞は一見に如かず』という言葉の通り、たくさんの言葉を重ね

                                                                            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 Math」
                                                                          • ラマヌジャンは本当に何も知らなかったのか

                                                                            $$\newcommand{a}[0]{\alpha} \newcommand{Aut}[0]{\operatorname{Aut}} \newcommand{b}[0]{\beta} \newcommand{C}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{d}[0]{\delta} \newcommand{dis}[0]{\displaystyle} \newcommand{e}[0]{\varepsilon} \newcommand{F}[4]{{}_2F_1\left(\begin{matrix}#1,#2\\#3\end{matrix};#4\right)} \newcommand{farc}[2]{\frac{#1}{#2}} \newcommand{G}[0]{\Gamma} \newcommand{g}[0]{\gamma} \newcommand{Gal}[0]

                                                                              ラマヌジャンは本当に何も知らなかったのか
                                                                            • 女性は数学が苦手という「結果」に対して試験をどうするか - 本しゃぶり

                                                                              ステレオタイプに負けじと頑張る人は立派だ。 しかし意識することが、逆にステレオタイプ的結果を生じさせることがある。 試験を実施するには、この問題を考えなくてはいけない。 2020/12/01 追記 本記事は『ステレオタイプの科学』という本を参考に書いたが、最近の研究では再現性があまり無いとのこと。それを念頭において読んでもらいたい。 この邦訳の原書は、10年以上前(心理学の再現性の危機が議論される前)に出たもので、最近の研究では、元になった実験の再現性はあまりないと言われています。https://t.co/RKmwQXfLZm— 'Yuki’ Kamitani (@ykamit) August 28, 2020 "Stereotype threat" is such a weak research program with findings that don't replicate in

                                                                                女性は数学が苦手という「結果」に対して試験をどうするか - 本しゃぶり
                                                                              • LLM 大規模言語モデル講座 2023コンテンツ - 東京大学松尾・岩澤研究室(松尾研)- Matsuo Lab

                                                                                2023年度のLLM大規模言語モデル講座のコンテンツ公開は終了しました。 現在2024年度の受講生を募集しておりますので、LLM講座の受講をご検討下さい。 最終更新: 2024年8月7日 LLM 大規模言語モデル講座 2024 開講のお知らせ 昨年2,000名が受講した松尾研LLM講座を今年も開講します! [講座詳細]https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/education/large-language-model/ 松尾研究室からのお知らせ 2024年度 大規模言語モデル講座 詳細はこちらをご覧ください。 メンバー募集のお知らせ 松尾研究室では複数のLLMに関する開発プロジェクトを推進しており、一緒に働いてくれる仲間を募集しています!! LLM研究者(特任研究員・特任助教・特任講師) [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 [2] LLMの動作原理の理解 [

                                                                                  LLM 大規模言語モデル講座 2023コンテンツ - 東京大学松尾・岩澤研究室(松尾研)- Matsuo Lab
                                                                                • 「2乗してはじめて0になる数」とかあったら面白くないですか?ですよね - アジマティクス

                                                                                  「その数自体は0でないのに、2乗するとはじめて0になる数」ってなんですか? そんな数あるはずがないと思いますか? でももしそんな数を考えることができるなら、ちょっとワクワクすると思いませんか? 今回はそんな謎の数のお話。 実数の中には、「2乗して0になる数」というのは0しかありません。 (2乗して0になる実数は0しかない図) ということは、「2乗してはじめて0になる数」というのがあるとしたら、それは実数ではありえません。 「1年A組にはメガネの人はいないので、メガネの人がいたとしたらその人は1年A組ではありえない」くらいの当たり前のことを言っています。 この辺の議論は、複素数で「」を導入したときと同じですね。 「実数の中には、2乗して-1になる数というのは存在しないので、それがあるとしたら実数ではありえない」ということで「虚数」であるが導入されるわけです。 それならばということで、ここでは

                                                                                    「2乗してはじめて0になる数」とかあったら面白くないですか?ですよね - アジマティクス

                                                                                  新着記事