固体物理・量子力学を中心に｜ばたぱら
カテゴリーごとの投稿 Category: 数学 Category: 微積分 【微分】逆三角関数の微分を絵で解いて覚えない 【テイラー展開】coth(x)の展開 【積分】指数関数 exp(-ax^2) の積分（ガウス関数型） 絵でわかる「回転体の側面積（表面積）」の求め方 【重積分】面積のイメージで学ぶ「ヤコビアン」の意味 【全微分】関数がf(x,y)の全微分であるための必要十分条件（証明） 【多変数関数】よくわかる包絡線／包絡線の求め方 【積分】パップス=ギュルダンの定理でトーラスの体積・表面積 【積分】立体角とは／立体角ω 積分を平面角θ、φに直す 【微分】ラプラシアンΔの極座標表示を導く計算 【微分】∂/∂x、∂/∂y、∂/∂z を極座標表示に変換 【高校数学】面積を求める：1/6公式、1/12公式、1/30公式などパターンまとめ 【積分】三次関数と直線が３交点をもつとき、囲まれた領域
中学・高校数学にいわゆるユークリッド幾何学は不要
ここでいう「ユークリッド幾何学」とは、座標空間、ベクトル、三角関数、微分積分などの解析的手法を用いないいわゆる総合幾何学のことです(*1)。2020年8月現在の高校数学のカリキュラムでいえば、「数学A」の「図形の性質」に該当する分野です。 ユークリッド幾何学が不要だと思う理由は単純明快で、何の役にも立たないからです。大学に入って、「補助線を引いて、相似な三角形を作って～」とか「コンパスと定規による作図」みたいなパズルゲームをやることは絶対にありません(*2)。これは常識で考えても分かると思います。たとえば工学の研究で、ある物体の弧長や面積などを測定しなければならないとして、ユークリッド幾何学の補助線パズルが適用できる多角形や円などしか測れないのでは話になりません。一方、座標空間、ベクトル、三角関数、微分積分などの手法は一般的な現象を記述する上で必ず必要になります。 もちろん、たとえば三角比
A Survey of FPGA Based Neural Network Accelerator 邦訳と感想 - Computer Science And Mathematics
今回は2/17日にドワンゴさんで行われたFPGAXでの発表で紹介したサーベイ論文「A Survey of FPGA Based Neural Network Accelerator」の邦訳を掲載することにする。 稚拙ながら発表スライドも以下にあるので興味のある方はぜひ御覧ください。( ´∀｀) https://www.slideshare.net/leapmind/an-introduction-of-dnn-compression-technology-and-hardware-acceleration-on-fpga-88557866 A Survey of FPGA Based Neural Network Accelerator Kaiyuan Guo, Shulin Zeng, Jincheng Yu, Yu Wang, Huazhong Yang https://arxiv.o
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