完全な文系人間に物理の面白さを教えてくれた、『ご冗談でしょう、ファインマンさん』の魅力 #ソレドコ - ソレドコ
ノーベル物理学賞を受賞したアメリカの物理学者、リチャード・P・ファインマンの人生の軌跡を振り返る自伝的エッセイ集『ご冗談でしょう、ファインマンさん』（岩波現代文庫）の魅力を冬木糸一さんにご紹介いただきます。物理の知識がなくても読めるのに、物理の面白さを味わえる。そんな本書の読みどころをたっぷりお伝えします。 「誰もが知るあの名作を、いつか自分も楽しみたい」 「でもお金も時間も体力も有限だから、名作に手を出す“きっかけ”がほしい」 ……と日頃から考えている方も多いでしょう。 そこでソレドコでは、「今から読んだり観たりできるのがうらやましい！」というテーマで名作をセレクト。各ジャンルのコンテンツに精通する書き手の皆さんに、その名作の魅力を余すことなくご紹介いただきます。 今回、冬木糸一さんがセレクトしたのは、物理学者・ファインマンのエッセイ集『ご冗談でしょう、ファインマンさん』です。 画像参照
数学の入門書を選ぶ3つのコツ - webエンジニアの日常
微分方程式をしっかりと学んだことが無く、何か手ごろな入門書はないかと本屋さんに出向いたあなたは、きっと驚くはずだ。 微分方程式の入門書はとても多いからだ。さらに、ぱらぱらとめくってみたり、目次を見てみても、中身はほとんど同じだったりする。 これは例え話ではなく、本当に驚くほど同じような書籍が連立している。 線形代数ともなると、さらに多い。 そこで、この記事では、似たような専門書・入門書の中からあなたが欲しいと思う一冊を見つけ出すための３つのコツを紹介する。 これは勉強マニアの私が常に実践しているコツで、この方法を使い始めてからほとんど本の購入に失敗したことが無い。（多くの失敗を重ねてできたノウハウだともいえる） もちろん、数学でなくても物理学の専門書・入門書を選ぶときでも使える。 【目次】 「はじめに」に注目 あなたが得たい知識は「練習問題」にある 最初の1割を理解できるか 最後に 「はじ
統計・機械学習・R・Pythonで用途別のオススメ書籍 - StatModeling Memorandum
比較的読みやすい本を中心に紹介します。今後は毎年このページを更新します。 微分積分 高校数学をきちんとやっておけばそんなに困ることないような。偏微分とテイラー展開は大学演習のような本でしっかりやっておきましょう。ラグランジュの未定乗数法のような、統計・機械学習で必要になる部分は、ネット等で学べばいいかなと思っています。 線形代数 tensorflowなどのおかげで順伝播部分（行列積および行列とベクトルの積）さえ書ければ線形代数の知識はそこまでいらないんじゃないかという流れを感じます。しかし、主成分分析やトピックモデルなどの行列分解や、ガウス過程などのカーネル法のような様々なデータ解析の手法に一歩踏み込むと、きちんとした勉強が必要になります。理解しやすくて使いやすくて、統計や機械学習への応用を主眼においた線形代数の本はまだ見たことないです。機械学習シリーズとかで基礎から「The Matrix
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