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符号 数学の検索結果1 - 40 件 / 239件

  • 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
    • Hiroshi Takahashi

      Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の

      • 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
        • 情報処理技術者試験なんて何の役にも立ちません

          情報処理技術者試験の資格を取っても実質的に得るものはありません。「実質的に」というのは、技術者としてのスキル向上に貢献するということであり、「報奨金が貰える」とか「履歴書に書ける」などの技術と無関係なものを含まないということです。 なぜ、情報処理技術者試験が役に立たないのかと言えば、出題内容が表面的な知識問題に極端に偏っており、本質的な理解を問うていないからです。たとえば、オブジェクト指向の三要素に「カプセル化」「継承」「ポリモルフィズム」がありますが、これらを御題目のように唱えていても何の意味もありません。しかし、情報処理技術者試験ではこれらの用語さえ覚えておけば、しっかり点になります。 オブジェクト指向におけるカプセル化を説明したものはどれか。 同じ性質をもつ複数のオブジェクトを抽象化して,整理すること 基底クラスの性質を派生クラスに受け継がせることクラス間に共通する性質を抽出し,基底

            情報処理技術者試験なんて何の役にも立ちません
          • 大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ジョイジョイジョイ

            先日、博士(情報学)になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例:(半端)とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学

              大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ジョイジョイジョイ
            • Computer Scienceの学位を取るために学費無料のオンライン大学UoPeopleに入ってもうすぐ1年 - えんぴつぶろぐ

              この記事は社会人学生 Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 米国のオンライン大学University of the People(以下、UoPeople)に入って約1年経った振り返り記事となります。 これまでのUoPeople関連の記事はこちら 自分について University of the Peopleとは 動機 入学するには 授業について 卒業までの所要期間 Computer Science専攻はどんなコースが受けられるのか これまでの進捗 これまでにかかった金額 課題がめっちゃ出る どうやって勉強時間を確保しているか よかったところ 学習内容への満足度は高い 英語のライティングスキルは多分あがった 日英両方でインプットするメリット 毎日強制的にアウトプットできる。 GPAのためなら頑張れる よくなかったところ National Accreditationなの

                Computer Scienceの学位を取るために学費無料のオンライン大学UoPeopleに入ってもうすぐ1年 - えんぴつぶろぐ
              • 放送大学マイルストーン('23)|lumpsucker

                はじめにこの記事は、放送大学の(主に情報コースを中心とする)学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 (2023年2月追記)その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て(上記の記事にある通り、文系

                  放送大学マイルストーン('23)|lumpsucker
                • 機械学習の進化が、「レンズ」というカメラの当たり前を覆す 次世代イメージセンシング・ソリューション開発を加速

                  要点 最先端機械学習モデル「Vision Transformer」に基づく、新たなレンズレスカメラの画像再構成手法を提案 提案した画像処理技術は高速に高品質な画像を生成できることを実証 小型・低コストかつ高機能であるため、IoT向け画像センシング等への活用に期待 概要 東京工業大学 工学院 情報通信系の潘秀曦(Pan Xiuxi)大学院生(博士後期課程3年)、陈啸(Chen Xiao)大学院生(博士後期課程2年)、武山彩織助教、山口雅浩教授らは、レンズレスカメラの画像処理を高速化し、高品質な画像を取得できる、Vision Transformer(ViT)[用語1]と呼ばれる最先端の機械学習技術を用いた新たな画像再構成手法を開発した。 カメラは通常、焦点の合った画像を撮影するためにレンズを必要とする。現在、IoT[用語2]の普及に伴い、場所を選ばず設置できるコンパクトで高機能な次世代カメラが

                    機械学習の進化が、「レンズ」というカメラの当たり前を覆す 次世代イメージセンシング・ソリューション開発を加速
                  • 高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録

                    高速逆平方根とは? C言語のコード 検証 アルゴリズムの要点 [1] 逆平方根の計算を対数・指数の計算に置き換える [2] 浮動小数点型の内部表現を利用した対数・指数の近似計算 [2.1] 対数の近似 [2.2] σの最適値 [2.3] 整数型での解釈 [2.4] 逆平方根の計算とマジックナンバー0x5F3759DF [3] ニュートン法による収束で精度アップ 感想 高速逆平方根とは? 高速逆平方根(fast inverse square root)とは、平方根の逆数 を高速に計算するアルゴリズムです。平方根の逆数は逆平方根とも呼ばれます。逆平方根はベクトルの正規化などに用いられるので、これを高速に計算できるアルゴリズムには大きなご利益があります。 参照: Fast inverse square root - Wikipedia C言語のコード 高速逆平方根の関数を示します。0x5F375

                      高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録
                    • 数学的ゾンビは意外と多いのでは

                      今さらながら「数学的ゾンビ」のまとめを見た。 「数学ゾンビだ…」分数の約分の問題は完璧に解ける息子さん、意味を理解しないまま計算してたことがわかった時の話 https://togetter.com/li/1610041 約分の意味はひとまず置いといて、この中に「3を3分の1で割るとなんで9になるのか」という話が出てくる。要は1/3で割ることが なぜ3を掛けることになるのか、という話である。 これに対しては、コメント欄で「3から3分の1が何回引けますか? ってのが割り算の意味」という説明が多くの賛同を得ていた。 これ、数字の上では間違っていない。一見分かりやすい。しかし符号がマイナスになったり、割られる数の絶対値<割る数の 絶対値になった時につまずくのでは?と感じた。個人的には「割る数」の考え方が逆な気がするし、割り算の本質に迫っていない気がする。 この考え方だと、例えば具体的に単位がついた

                        数学的ゾンビは意外と多いのでは
                      • 年収1000万円を超えるエンジニアが知っておくべき最低限の各言語の特徴 - Qiita

                        初めに、そして結論 本当は冒頭にこういう言い訳がましいことを書くのは好きではないのだが、例によってディスり成分が多めなので、筆者はそういうキャラということでそこは目を瞑って欲しい。実体験に基づいて書くので業務上あまり触ってこなかった言語については記載が少ないが、読者のみなさんが詳しいことや私の記述で事実と異なる部分については謝罪して訂正したいのでプルリク、コメント等熱望している。あと筆者はサーバーサイドエンジニアであってフロントの事が全然わからんのでその辺はさっぴいて読んでほしい。結論から言うとRustを使え。 古生代 アセンブラ以外の高水準プログラム言語の歴史は1950年代から1であるが、筆者の実体験に基づいて話をするので'80年代まですっ飛ばす。 N88-BASIC N88といえばN88-BASIC(86)を思い浮かべる読者が多いと思うが、筆者はPC-8801mkIIユーザーだったので

                          年収1000万円を超えるエンジニアが知っておくべき最低限の各言語の特徴 - Qiita
                        • 浮動小数点型の算術とお近づきになりたい人向けの記事 - えびちゃんの日記

                          お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑

                            浮動小数点型の算術とお近づきになりたい人向けの記事 - えびちゃんの日記
                          • 計算できるもの、計算できないもの

                            計算機による計算とは何か、計算できるものとできないものの境界はどこにあるのか―それを明らかにする計算理論は、計算機科学においてもっとも基本的、かつ重要なものです。本書では、概念の説明や、結果の証明にPythonプログラムを利用する実践的なアプローチにより、計算可能問題と計算不能問題、扱いやすい問題と扱いにくい問題があること、文章では簡単に表現できても計算機には解けない重要な問題が数多くあること、効率よく解ける問題と解けない問題があることなどを、計算理論の礎を築いたアラン・チューリングとリチャード・カープの論文の抜粋とともに解明します。チューリングマシン、有限オートマトン、万能計算、非決定性、チューリング還元、計算量クラス、NP完全性などのトピックをカバーしています。 謝辞 まえがき:教科書として使う方へ 全体像 1章 はじめに:計算できるもの, できないものとは 1.1 扱いやすい問題 1

                              計算できるもの、計算できないもの
                            • 2019-nCoVについてのメモとリンク

                              リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学/ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 ワクチン関係 変異株関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス(2020年1月6日,11日) インペリグループによる患者数推定(2020年1月18日) 患者数急増,西浦さんたちの論文(2020年1月20日,23日) WHOはPHEIC宣言せず(2020年1月23-24日) 絶対リスクと相対リスク(2020年1月26日) 研究ラッシュが起こるかも(2020年1月27日) なぜ新感染症でなく指定感染症なのか? なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか?(2020年1月27日) コロナウイルスに対する個人防御(2020年1月27日) 国内ヒト=ヒト感染発生(2020年1月28日) フォローアップセンター設置,緊急避難等(2020年1月29日) PHEICの宣言(2020年1月3

                              • OpenAI開発のテキスト生成AI「GPT-3」がどんな処理を行っているのかを専門家が解説

                                AI研究団体・OpenAIが発表して話題を呼んだ対話型AI「ChatGPT」は、テキスト自動生成AI・GPT-3の派生形である「GPT-3.5」をファインチューニングした自然言語処理モデルです。チューリッヒ工科大学で機械学習とロボティクスの博士号課程に進んでいるダニエル・デュガス氏が、GPT-3が行っている数学的処理工程について解説しています。 The GPT-3 Architecture, on a Napkin https://dugas.ch/artificial_curiosity/GPT_architecture.html ◆入力/出力 まずGPTの「入力」とは一連のN個の単語のことで、「(入力)トークン」とも呼ばれます。そして、GPTの「出力」とは、入力トークンの最後に配置される可能性が最も高いと推測される単語です。例えば「not all heroes wear(すべてのヒーロ

                                  OpenAI開発のテキスト生成AI「GPT-3」がどんな処理を行っているのかを専門家が解説
                                • 文系出身の若手SIer社員が放送大学で情報学を勉強してレベル上げした話|lumpsucker

                                  はじめにこの記事は、文系出身の若手SIer社員が放送大学で情報学を勉強した記録です。主に似たような境遇の方への情報共有を目的に執筆しました。こんなやり方もある、という参考になれば嬉しいです。 簡単に自己紹介通信会社の名前が頭につくシステムインテグレータ(SIer)で、フロントエンドエンジニア兼UIUXデザイナーとして働いています。私立大学の文系学部を卒業後、研究留学を経て東京大学の学際情報学府という大学院で修士を取得し、2018卒として新卒入社して現在3年目ですそうこうしてるうちに5年目になりました。 大学院は広い意味での情報系ではあったものの、「社会情報学」と呼ばれる分野で、いわゆるコンピュータサイエンスではありませんでした(ICT4Dと呼ばれる国際開発学と情報学の合いの子のような分野の研究をしていました)。入社前には応用情報技術者試験にも合格し、何とかついていけるかなと思っていました。

                                    文系出身の若手SIer社員が放送大学で情報学を勉強してレベル上げした話|lumpsucker
                                  • イラストで正しく理解するTLS 1.3の暗号技術

                                    イラストで正しく理解するTLS 1.3の暗号技術 初めに ここではTLS 1.3(以下TLSと略記)で使われている暗号技術を解説します。 主眼はTLSのプロトコルではなく、「暗号技術」の用語の挙動(何を入力して何を出力するのか)と目的の理解です。 実際にどのような方式なのかといった、より詳しい説明は拙著『図解即戦力 暗号と認証のしくみと理論がこれ1冊でしっかりわかる教科書』(暗認本)や『暗認本』の内容を紹介したスライドや動画などの資料集をごらんください。 なお表題の「イラストで」は数式を使わないという程度の意味です。 TLSで守りたいもの TLSはコンピュータ同士が安全に通信するための規格です。 主に人がブラウザを介して「https://」で始まるWebサイトにアクセスするときに利用されます。 安全に通信するためには、通信内容が盗聴されても情報が漏れない機密性が必要です。 それから通信が改

                                      イラストで正しく理解するTLS 1.3の暗号技術
                                    • レッドコーダーが教える、競プロ・AtCoder上達のガイドライン【中級編:目指せ水色コーダー!】 - Qiita

                                      ※ ダイクストラ法・ワーシャルフロイド法は最短経路問題を解くアルゴリズムです。 ※ クラスカル法は最小全域木問題を解くアルゴリズムです。 それらのアルゴリズムが学習できる記事たちなどを紹介します。 全探索 全探索には、「全列挙」「ビット全探索」「順列全探索」「再帰関数を用いた全探索」など多くの種類に分かれます。しかし、基本的に以下の記事を読めば全部理解できます。 全列挙 たのしい探索アルゴリズムの世界【前編:全探索、bit全探索から半分全列挙まで】 の 2 章 その他の全探索 たのしい探索アルゴリズムの世界【前編:全探索、bit全探索から半分全列挙まで】 の 3 章 二分探索 アルゴリズムの代表例ともいわれる二分探索は、以下の 2 記事で解説されています。 二分探索とは:アルゴリズムを勉強するなら二分探索から始めよう! 『なっとく!アルゴリズム』より 競プロで使える二分探索:二分探索アルゴ

                                        レッドコーダーが教える、競プロ・AtCoder上達のガイドライン【中級編:目指せ水色コーダー!】 - Qiita
                                      • 金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita

                                        追記:続きを書きました。 はじめに 先日以下の記事が投稿され、その斬新な考え方に個人的ながら衝撃を受けました。 内容をざっくり言うと、ニューラルネットワークの学習を現在の主流であるBP法(誤差逆伝播法)ではなく、ED法(誤差拡散法)という新しい学習手法を提案しているものです。 もし記事の内容が本当ならニューラルネットワークの学習がO(1)でできてしまう事になり、まさしく革命が起きてしまいます。 (結論からいうと速度面はそこまででもなかったです(それでも早くなる可能性あり)) (ただこの新手法のポテンシャルは革命を起こす可能性は秘めているといっても過言ではありません) ED法に関してネットを探すとインターネットアーカイブに情報が少し残っていました。 このページですがED法のサンプルプログラム(C言語)が残っており、このサンプルプログラムをベースにpythonで書き起こしたものが本記事となりま

                                          金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita
                                        • 周期性のない図形「ペンローズ・タイル」が量子コンピュータのエラーを訂正? カナダの研究者らが発表

                                          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。 Twitter: @shiropen2 カナダの研究所Perimeter Institute for Theoretical Physicsとエジンバラ大学に所属する研究者らが発表した論文「The Penrose Tiling is a Quantum Error-Correcting Code」は、繰り返さないパターンである「ペンローズ・タイリング」が、量子コンピュータの誤り訂正に応用できることを提案した研究報告である。 量子コンピュータは量子力学の原理を利用することで、従来のコンピュータでは解くことが難しい問題を高速に解くことができる。しかし、量子情報は環境ノイズからの影響に

                                            周期性のない図形「ペンローズ・タイル」が量子コンピュータのエラーを訂正? カナダの研究者らが発表
                                          • マスターアルゴリズム ー 世界を再構築する「究極の機械学習」

                                            原著:ペドロ・ドミンゴス 翻訳:神嶌 敏弘 イラスト:六七質 出版社:講談社 発行日:2021-04-21 ISBN:978-4062192231 本書は,ペドロ・ドミンゴス著『The Master Algorithm』の翻訳書で,近年の人工知能技術の進展を支える機械学習についての解説書です.機械学習とは,作業手順を明示的に指示しなくても,それをデータから学ぶ能力を計算機に与える技術です.この機械学習について,計算機科学や統計学の高度な知識を前提とせずに,その内側に踏み込んで仕組みを明らかにし,この技術の可能性と課題を論じています. 出版社ホームページ 版元ドットコム Googleブックス ネット書店:Amazon 楽天ブックス honto 紀伊國屋書店 電子書籍:Amazon 楽天ブックス honto 紀伊國屋書店 Apple 読書ログ: 読書メーター(電子版) ブクログ(電子版) 図書

                                              マスターアルゴリズム ー 世界を再構築する「究極の機械学習」
                                            • 「π>3.05を凄すぎる方法で証明」を整数論的に考える - tsujimotterのノートブック

                                              「」を示す問題が2003年の東大入試で出題されました。これは有名なのでみなさん良くご存じかと思いますが、一方で以下の動画のような解法はご存知でしょうか? www.youtube.com たいへん面白い解法なので、まずは一度ご覧いただきたいです。動画の解説もとても丁寧です。今回の記事はこの動画の内容を前提としてお話したいと思います。 動画の概要欄にもリンクが載っていますが、Yahoo知恵袋の以下の質問の「その他の回答」に載っていた回答が元ネタだそうです。 detail.chiebukuro.yahoo.co.jp 元ネタの人はどうやって発見したんでしょうね。いやー不思議です。 今回私が考えたいのは、いったいどうしてこんな解法が存在するのであろうかということです。登場するパラメータが絶妙なバランスで構成されていて、このような解法が存在すること自体が非自明です。 今回はその背景にある理屈を整数論

                                                「π>3.05を凄すぎる方法で証明」を整数論的に考える - tsujimotterのノートブック
                                              • 数学記号記法一覧(集合・線形代数)

                                                数学記号記法一覧 普段私が用いているルールに則った記号・記法の一覧。私の専門の都合上、情報系の機械学習・数理最適化(線形代数、微積分、微分幾何など)に偏っており、プログラミング言語理論(論理学、圏論)や暗号・符号(群、環、体)の方面はほとんど書いていない。 本記事の内容のほとんどは一般的な表記に則っているため、他の本や論文を読むときに索引してもよい。 記号についてあまり詳しい解説はしない。 実際に表示される記号 なんという名前の概念に対応しているか LaTeX コマンド などを書いておくので、わからなければ各自調べてほしい。 数学記号記法一覧(集合・線形代数) ← いまここ 数学記号記法一覧(解析学・テンソル解析) 数学記号記法一覧(文字装飾・ギリシャ文字・飾り文字) 次 → 数学記号記法一覧(解析学・テンソル解析) Acknowledgement @Hyrodium 様、@Naughie

                                                  数学記号記法一覧(集合・線形代数)
                                                • 1日1問、半年以内に習得 シェル・ワンライナー160本ノック

                                                  2021年9月27日紙版発売 2021年9月22日電子版発売 上田隆一,山田泰宏,田代勝也,中村壮一,今泉光之,上杉尚史 著 B5変形判/488ページ 定価3,520円(本体3,200円+税10%) ISBN 978-4-297-12267-6 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle 楽天kobo honto この本の概要 シェルのワンライナー(その場かぎりの1行プログラム)は,LinuxやMacのコマンドラインインターフェースを立ち上げたら,すぐにプログラムを書いて即実行できます。ちょっとした作業を手っ取り早く片付けるのに向いています。大量のデータ処理,繰り返し処理ほどその効果は絶大です。本書は,そんなシェル・ワンライナーを身につけるためのトレーニング本です。大量の問題を

                                                    1日1問、半年以内に習得 シェル・ワンライナー160本ノック
                                                  • ABC予想のよくある間違い - tsujimotterのノートブック

                                                    望月新一先生の「宇宙際タイヒミュラー理論」に関する論文が、論文誌に採録されることが決まったというニュースが飛び込んできました。 mainichi.jp 論文の原稿は8年も前から発表されており、その内容の壮大さから、数学好きの間で度々話題になっていました。特に、この理論の系として「ABC予想」と呼ばれる未解決問題が導かれるということが、数学好きとは限らない数多くの人の興味を引きました。 論文の主張が正しいかどうかは、結果的には論文を読んで自分で確かめる他ありません。 (論文誌に掲載されたということは、関連分野の専門家に査読されたということを意味しますが、これは主張の正しさが証明されたことを意味しないからです。) しかしながら、一数学ファンとしては、論文誌に掲載されるというニュースを聞いて、純粋に嬉しい気持ちになりました。 一つの節目として、せっかくなので、自分の中の理解の確認のためにも、AB

                                                      ABC予想のよくある間違い - tsujimotterのノートブック
                                                    • 新しくプログラミング言語を作る際に数値型をどうするべきか

                                                      この記事は、新しくプログラミング言語を設計する際に数値型をどうするべきかについて、私の持論をまとめたものです。 数の体系 JavaScript(BigInt以前)やLua(〜5.2)などは唯一の数値型が浮動小数点数型で、整数も実数も同じ「number」型で表現します。ミニマルな言語を作るのならそういう設計もアリかもしれませんが、ネイティブコンパイルも視野に入る実用的な言語を作るなら整数と実数を一緒くたにする設計はやめた方が良いと思います。 特に、JavaScriptにコンパイルする言語を作るからと言って、数値型の設計まで真似る必要はありません。 整数を浮動小数点数で表現すると、思わぬ性能低下の要因になったりします。最近(2023年2月)、次のツイートが話題になりました: これは正のゼロと負のゼロが値として区別され、正のゼロは内部的に整数扱いされるのに対し負のゼロはそうではないことによるもの

                                                        新しくプログラミング言語を作る際に数値型をどうするべきか
                                                      • 日曜化学:量子力学の基本と球面調和関数の可視化(Python/matplotlib) - tsujimotterのノートブック

                                                        最近、とある興味 *1 から量子力学(とりわけ量子化学)の勉強をしています。 水素原子の電子の軌道を計算すると、s軌道とかp軌道とかd軌道とかの計算が載っていて、対応する図が教科書に載っていたりしますよね。 こういうやつです: Wikipedia「球面調和関数」より引用 Attribution: I, Sarxos 個人的な体験ですが、予備校の頃は先生の影響で「化学」に大ハマりしていました *2。 ここから「Emanの物理学」というサイトの影響で「物理」に目覚め、そこからなぜか「数学」に目覚めて現在に至ります。そういった経緯もあって、化学には大変思い入れがあります。 特にこの水素原子の軌道の図は当時から気になっていて、自分で描いてみたいと思っていました。先日ようやく理解でき、実際に自分で描画できるまでになりました。以下がその画像です: これはタイトルにもある「球面調和関数」と呼ばれる関数を

                                                          日曜化学:量子力学の基本と球面調和関数の可視化(Python/matplotlib) - tsujimotterのノートブック
                                                        • 「Python実践データ分析100本ノック」を写経してみた - Qiita

                                                          » Python実践データ分析100本ノック | 下山輝昌, 松田雄馬, 三木孝行 はじめに この本を手にした動機 元々データ分析に以前から興味があったものの、次に繋げられなかった 非エンジニアがR言語を始めるときの手引き|Kaggle Masterによるデータ分析技術者養成講座【R言語版】Day1メモ|中野ヤスオ|ARI |note 2021年10月から12月まで受講した初級Python講座で得たことをなにか繋げたかった 講座受講の経緯等こちら:若手エンジニア成長支援No1企業を目指して|中野ヤスオ|ARI |note コードを書くことが楽しくなってきたので、毎日少しづつ出来るテーマを見つけたかった 今回の読み方 冒頭にある「本書の効果的な使い方」を参照し、それに準拠 各章各ノックの内容を「写経」しつつ、本文とコードを読み進め、分からないところをGoogleで調べる感じ 人それぞれだが、

                                                            「Python実践データ分析100本ノック」を写経してみた - Qiita
                                                          • Making of “Kindolphin” | 麦 Baku

                                                            group_inou / HAPPENING group_inouとAC部のミュージックビデオ作品『HAPPENING』をWebアプリ化しました。デザインと実装は僕一人です。元のビデオがGIFアニメ縦長漫画が歌詞に合わせて自動スクロールする仕様だったので、GIFの質感をロスレスかつ自分のペースで楽しめるように、某電子書籍アプリのような体裁でインタラクションできるようにした次第です。 We have just released a Webtoon app that highlights the lyrics of group_inou's music video "HAPPENING". You can switch between Japanese/English, change colors, stop and have a close look, or just scratch and

                                                              Making of “Kindolphin” | 麦 Baku
                                                            • Python関連記事まとめ | note.nkmk.me

                                                              環境情報・設定 Pythonのバージョンを確認、表示(sys.versionなど) Pythonが実行されている環境のOSやバージョン情報などを取得 カレントディレクトリを取得、変更(移動) 実行中のファイルの場所(パス)を取得する__file__ 環境変数を取得・追加・上書き・削除(os.environ) 再帰回数の上限を確認・変更(sys.setrecursionlimitなど) コードの書き方・ルール Pythonはインデント(スペース4文字)でブロックを表す 識別子(変数名など)として有効・無効な名前、命名規則 キーワード(予約語)一覧を確認するkeyword 長い文字列を複数行に分けて書く メソッドチェーンを改行して書く pip(パッケージ管理) パッケージ管理システムpipの使い方 pipでrequirements.txtを使ってパッケージ一括インストール pip list /

                                                                Python関連記事まとめ | note.nkmk.me
                                                              • 書評 「統計学を哲学する」 - shorebird 進化心理学中心の書評など

                                                                統計学を哲学する 作者:大塚 淳発売日: 2020/10/26メディア: 単行本(ソフトカバー) 本書は応用統計学にも造詣の深い科学哲学者大塚淳による統計学の哲学の入門書になる.序章では本書について「データサイエンティストのための哲学入門,かつ哲学者のためのデータサイエンス入門」だとある. これまで読んだ統計学の哲学についてはソーバーの「科学と哲学」がなかなか面白かった.本書ではソーバー本では扱っていなかった因果推論や深層学習についても論じられていて,そのあたりも勉強したいと思って手に取った一冊になる. 序章 統計学を哲学する? 序章では本書のねらいと構成が書かれている.ねらいとしては,上記の入門書というだけでなく,「統計は確固とした数理理論であり,そこに哲学的思弁が入り込む余地はない」とか「統計は単なるツールであり,深遠な哲学とは無縁だ」とかいう誤解を解きたいということが挙げられている.

                                                                  書評 「統計学を哲学する」 - shorebird 進化心理学中心の書評など
                                                                • 頭の中に数学の地図を作ろう

                                                                  頭の中に数学の地図を作ろう Make a mathematical map in your head 2023.07.03 Updated by Atsushi SHIBATA on July 3, 2023, 10:16 am JST 今回紹介する書籍:『数学と文化』赤 攝也(ちくま学芸文庫、2020) 抽象化の重要性 小学生の長男の勉強を見てやっていると、算数の教材に「□×4-3-5=8」のような問題が出てきます。「穴あき算」「虫食い算」と呼ばれる計算です。この種の課題は、大人が見ると四角をx(エックス)に見立てた方程式に見えるので、数を移項して「x=」の式にすることで答えを出そうとします。 この「移項をすると符号が反転する」というのを、小学生くらいの子供に教えるのはとても大変なのですが、子供に理解してもらうには、計算を手順に分解して教えます。「最後に5を引いて8になったのだから、その

                                                                    頭の中に数学の地図を作ろう
                                                                  • 将棋の符号で思考するプロ棋士

                                                                    将棋って指したことありますか? 将棋は楽しいボードゲームで、基本的に殴り合いのオフェンスゲームです。仮にチェスがディフェンスのゲームで、お互いに防御の構えを組み換えながら敵側の綻びを見つけ出すゲームだとすれば、将棋は蟻の一穴をこじ開け落城させるオフェンスのゲームと言ってもいいでしょう。 チェスの競技人口が一説には5億人とも言われる中、将棋の競技人口は一千万人程度とガラパゴスの様相を呈していますが、明らかにゲームとしてのバランスではチェスに勝っています。チェスの公式戦においては先手勝率が40%程度、後手勝率が30%、引き分けが30%程度なのに対して、将棋の先手勝率は50%程度、後手勝率は48%、そして引き分け(千日手)の確率は2%前後であり、引き分けの可能性がチェスに対してずっと少なく、そして先手と後手の勝率が拮抗し合っているため将棋はボードゲームとして極めて高い完成度を誇るゲームと言えるの

                                                                      将棋の符号で思考するプロ棋士
                                                                    • Haskellの型と直観論理 - 朝日ネット 技術者ブログ

                                                                      開発部のxgotoです。Haskellの初級・中級者向けのトピックを取り上げたいと思います。 今回は型(Type)についてです。型はHaskellの入門書でも必ず最初のほうに説明されるもので、手元の本によれば、 型とは、互いに関連する値の集合である。 ---- 『プログラミングHaskell』 Graham Hutton 著 / 山本和彦 訳 だとか、 値の世界は型と呼ばれる系統的な集まりへと分割される。 ---- 『関数プログラミング入門 Haskellで学ぶ原理と技法』 Richard Bird 著 / 山下伸夫 訳 などのように書かれています。たとえば Bool は True と False の2つの値からなる集合だし、Intは整数の集合というように、型は値の集合というふうにみることができます。それならば型などと呼ばずに集合と呼べばいいと思いますが、「異なるものには異なる名前をつけろ

                                                                        Haskellの型と直観論理 - 朝日ネット 技術者ブログ
                                                                      • ECDSA署名の数学的理解とCloud KMSによる実装 - Gaudiy Tech Blog

                                                                        こんにちは!ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップのGaudiyでエンジニアをしている椿(@mikr29028944)です。 先日、Gaudiyではサーバーサイドウォレットの構築やEthereumにおけるECDSA署名の実装を行いました。 そこで今回は、少しニッチではありますが「ECDSA署名」をテーマに、Gaudiyの事業背景から、ECDSAの数学的な処理とコードまでを、実例をふまえてお伝えしてみたいと思います。 はじめに断っておくと、僕は大学時代にzk-SNARKsの理論を研究していたため、代数学を学んだことはありますが、この領域における専門家ではありません。なので理解が誤っている部分があれば、ぜひご指摘いただけると嬉しいです。 Web3スタートアップで働くことに興味がある方や、ブロックチェーンを業務で扱うエンジニアの方にご参考になればと思い、詳しく書いていたら1万5千字を超

                                                                          ECDSA署名の数学的理解とCloud KMSによる実装 - Gaudiy Tech Blog
                                                                        • ビジュアルシンカーとは? ビジュアルシンキングの最新研究も紹介・日本人の6割が実践すべき英語学習方法とは!? - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ

                                                                          はじめに 今回は近年その存在が注目されているビジュアルシンカーについて考えていきたいと思います。視覚的戦略思考やビジュアルシンキングの最新研究を紹介しながら、視覚と記憶のメカニズムについても考察をすすめ、最後にビジュアルシンカーが実践すべき英語学習についても考えていきたいと思います。 ↓↓英語学習の動画を随時追加していくの登録お願いします。 www.youtube.com ビジュアルシンカー ビジュアルシンカーとは ビジュアルシンカーの特徴 ビジュアルシンキング ビジュアルシンキングとは ビジュアルシンキングの効果 アートの力 視覚的思考戦略(VTS)とは 視覚的思考戦略の効果 視覚と記憶 記憶の仕組み アイコニックメモリ 精緻化リハーサル 脳のイメージ形成 心的イメージの世界 心的イメージとは 概念メタファー ビジュアルで語彙と文法を強化する イメージスキーマ グラフィックオーガナイザー

                                                                            ビジュアルシンカーとは? ビジュアルシンキングの最新研究も紹介・日本人の6割が実践すべき英語学習方法とは!? - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ
                                                                          • 機械学習エンジニアのための将棋AI開発入門その1 | やねうら王 公式サイト

                                                                            最近、機械学習を勉強している人が増えてきたので、簡単な機械学習ならわかるよといった人たち向けに将棋AIの開発、特に評価関数の設計について数学的な側面から書いていこうかと思います。線形代数と偏微分、連鎖律程度は知っているものとします。 3駒関係 3駒関係はBonanzaで初めて導入された、玉と任意の2駒との関係です。この線形和を評価関数の値として用います。評価関数とは、形勢を数値化して返す数学的な関数だと思ってください。 この3駒関係を俗にKPPと呼びます。King-Piece-Pieceの意味です。将棋の駒は40駒ありますので、{先手玉,後手玉}×残り39駒×残り38駒/2 通りの組み合わせがあります。この組み合わせは1482通りあります。Cをコンビネーション記号とすると、次のようになります。 $$ 2 \times {}_{39}C_{2}= 2 \times \frac{39 \tim

                                                                            • 【JS体操】JavaScript で頭の体操をしよう!〜第一問 44文字 解説編〜 - KAYAC engineers' blog

                                                                              こんにちは!カヤック面白プロデュース事業部のおばらです。 普段は受託案件、特にインタラクティブな WebGL や Canvas2D を駆使する案件のデザイン&実装を担当しています。 先日出題したJS体操 第一問目、挑戦してくださったみなさまありがとうございました! 早速ですが最短文字数の回答は 44文字 でした! export default x=>x-(x%=.2)+.2-(.04-x*x)**.5 みごと44文字を達成した方は、 halwhite さん koyama41 さん sugyan さん tkihira さん たつけん さん の5名!(※ Unicode コードポイント順) おめでとうございます!! 最短文字数を狙った正統派の回答以外にも、裏技的な面白アプローチがたくさんありました笑 このアプローチは面白い、ぜひ紹介したい!という回答がいくつかあったので、解説記事は2回に分けて

                                                                                【JS体操】JavaScript で頭の体操をしよう!〜第一問 44文字 解説編〜 - KAYAC engineers' blog
                                                                              • 尤度とはなんだったのか

                                                                                TL;DR Ubie という会社で働いていて尤度とかを改めて見直す機会があったのでブログにまとめておく 尤度主義のような、自然と使っていたが明示的には知覚できてなかったものの存在を知った 主義や哲学に関しても言及するが、それらの良し悪しについて述べるものではない 4/1 から Ubie という会社に入社して、データ分析的な仕事やコードを書いたり楽しく働いている。 保有するデータのそのものが面白くて、今のところ主にこれを改善していくところに関わっていて、機械学習的な内容はあまりやっていない。 仕事をしていると尤度とかよく使うが、使っているうちにこれまで雑に理解してた部分が散見されたので、そもそも尤度とはなんだったのかをちょっと復習している。 色々調べていくとだいぶ広くて深いところに入り込んでしまいそうになるので、現在の理解を一部ブログにて整理しておこうというのがこのエントリである。 技術的に

                                                                                  尤度とはなんだったのか
                                                                                • 「学校に行きたくない」から考える - 紙屋研究所

                                                                                  中学校に入った娘が「学校に行きたくない」と行って泣いて休んだ、というぼくのツイートが(ぼくにしては)バズっていた。 今朝も娘が中学校に行きたくないと言いだし、大泣きしていた。夫婦でいろいろ娘と話をしたけど、結局今日は休むことにした。理由のようなものがあるか聞いたが中学校の全てが楽しくないと言い、何も楽しくないところにあんなに長い距離、あんなに重いカバンを背負っていくのは嫌だと言っていた。 — 紙屋高雪 (@kamiyakousetsu) 2020年6月2日 例えば娘はサヘラントロプス・チャデンシスのことを挿絵付きでノートに書いているが、それにも「もっとすき間を埋めてね」だけ。いや…もっとなんかこう、「屍肉を食っていたとか言われるらしいよ」とか、知的刺激を与えて何か書かせようという気は無いの? 隙間埋めればいいのかよ。黒く塗れば? — 紙屋高雪 (@kamiyakousetsu) 2020年

                                                                                    「学校に行きたくない」から考える - 紙屋研究所