講義資料
講義関連の資料 微分積分学テキスト pdf （2024.5.3.ver) 余裕のあるときに更新中の微分積分学のテキスト。 室蘭工業大学の非常勤講師時のものを大阪府立大勤務時に大幅に改良したものです。 イプシロン・デルタ論法の部分を利用する学生向けに記述してあります。 線形代数学テキスト pdf （2024.3.30.ver) 講義に合わせて更新中の線形代数学のテキスト。対角化の最後の方は一部作成途中です。 大阪府立大勤務時の講義資料をもとに修正したものです。 できるだけ新しい概念の意味や行列の応用例を追加していきたいと考えています。 ※北大シラバスにmoodleへのリンクがあります。プリント類はそちらへアップロードします。 ※ELMSにつながりにくい場合にはこちらを確認してください。 2023年度後期 担当講義 微分積分学II (水曜3限) 数学交流探究 数理物質科学（火曜5限） 理学デー
壱大整域
数学的なもの。今のメインコンテンツ。 その他 ゲーム以外の事はココで リンク お気に入りやオススメのサイトなど 検索 壱大整域内をワード検索 主にゲームとかを扱っている趣味のサイトです。 日記 この冬休みに、選択公理bot(@AxiomderAuswahl)を再始動させました。 選択公理botはC#で書かれていて(最初はPHPでしたが…)、.NET Frameworkにより動いていました。それはつまりwindowsサーバー上で動いていたということです。windowsサーバーは(ライセンス料などもあって?)高いのですが、なんと月額250円(?!)のwindowsレンタルサーバーが以前あったのでそれを使っていました。ところが流石に安すぎたのかサービス終了、それに伴い選択公理botも停止状態となっていました。 ところで何年か前から.NET Frameworkをwindows以外でも動かせるように
数学授業
授業記録 ここには現在および過去の茨城大学理学部における授業 （の一部）についての記録が収められています。 群論（２００９年後期） ベクトル解析（２００９年前期） 群論演習（２００８年後期） 測度と確率（２００７年前期） 実数論（２００６年前期） 集合入門（２００５年前期） 群論入門（２００３年前期） 微積分学I（２００３年前期） フーリエ解析（２００２年後期） 行列代数（２００２年前期） 複素解析学 II（２００１年後期） 集合論入門（２００１年前期） 微分方程式 Ｉ（２０００年前期） 関数解析 I、II（２０００年前期・後期） 解析学通論 II（２０００年後期） 作用素解析学特講（２０００年後期） 解析学 II （１９９９年後期） 講義ノート 授業のために用意したノートです。 学生の自習用に公開するもので、詳しい目の本と併用するとよいでしょう。 微積分 関数解析 常微分方程式 カタラン
グラフ理論の基礎 - Qiita
グラフ理論の基礎 - Basics of Graph Theory - ねらい グラフ理論の基礎を学ぶ グラフ (graph)、頂点 (vertex, node) 、辺 (edge) 連結リスト (linked list)、次数 (degree) 深さ優先探索 (depth-first search) 、幅優先探索 (width-first search) 連結成分 (connected components, connected subgraph, cluster) 、シングルトン (singleton) 切断点 (cut vertices) 、切断辺 (cut edges) 経路 (path) 、閉路 (cycle) 最小木 (minimum spanning tree)、最短経路 (shortest path) 巡回セールスマン問題 (traveling salesman probl
Richardson's theorem - Wikipedia
In mathematics, Richardson's theorem establishes the undecidability of the equality of real numbers defined by expressions involving integers, π, and exponential and sine functions. It was proved in 1968 by the mathematician and computer scientist Daniel Richardson of the University of Bath. Specifically, the class of expressions for which the theorem holds is that generated by rational numbers, t
Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares
Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe Cambridge University Press This book is used as the textbook for our own courses ENGR108 (Stanford) and EE133A (UCLA), where you will find additional related material. If you find an error not listed in our
ラプラス変換を宇宙一わかりやすく解説してみる | ロボット・IT雑食日記
理工系の学部に進めば，電気回路やら制御工学やらいろいろなところで出てくるラプラス変換． 私の所属するロボティクス学科では2回生前期の微分方程式の授業で出てきました わかってしまえばシンプルな概念なのに，意外とわかっていない人が多いのも事実なんですよ． そんな人たちのために，一旦まとめてみたいと思います！ ラプラス変換って何？ とても簡単に説明すると，時間\(t\)の関数と複素数\(s\)を行き来するための変換です． 私達が実際に生きているこの世界は，時間の経過によって様々なものが変化するため，時間の関数となって表現できるものが多いわけです． 様々な微分方程式などを解こうとすると，処理がめんどうな数式が現れます． 処理がめんどうならば，それを簡単に処理できる形に変形できればよいのではないかと考えた方がいました． つまり，時間\(t\)の関数のまま計算するととても複雑になるため，それをラプラス
雑記： 交差エントロピーって何 - クッキーの日記
機械学習をしているとよく交差エントロピーを最小化させられると思います。 でも冷静に考えると交差エントロピーが何かよくわかりませんでした。むしろエントロピーがわかりませんでした。 以下の記事を読み、もっと無理がない例で短くまとめたかったのですが、やはり例に無理があり、長くなってしまいました。参考文献 情報理論を視覚的に理解する (1/4) | コンピュータサイエンス | POSTD 情報理論を視覚的に理解する (2/4) | コンピュータサイエンス | POSTD 情報理論を視覚的に理解する (3/4) | コンピュータサイエンス | POSTD 情報理論を視覚的に理解する (4/4) | コンピュータサイエンス | POSTD ニューラルネットワークと深層学習 以下はこれら記事の劣化アレンジです。 A国、B国、C国があります。 A国では、一日の天気は25%ずつの確率で晴れ、曇り、雨、雪にな
固有ベクトル、主成分分析、共分散、エントロピー入門 | POSTD
(2015/11/19、記事を修正いたしました。) 目次 線形変換 主成分分析（PCA） 共分散行列 基底変換 エントロピーと情報の取得 とにかくコードが欲しい方へ その他の参考資料 本稿は固有ベクトルと行列との関係性について、平易な言葉で、数学にあまり詳しくなくても分かるように書いてみました。この発想に基づいて、PCA、共分散、情報エントロピーについても説明します。 固有ベクトルは英語で「eigenvector」ですが、この eigen はドイツ語で、「そのものだけが持つ」という意味です。例えばドイツ語の「mein eigenes Auto」は、「ほかならぬ私が持つ車」というニュアンスです。このようにeinenは、2つのものの間に存在する特別な関係性を意味します。独特、特徴的、その性質を端的に示すものということです。この車、このベクトルは、私だけのもので、他の誰のものでもありません。 線
「情報幾何の新展開」のやばさ - xiangze's sparse blog
「情報幾何の新展開」という本が話題になっています。 http://www.saiensu.co.jp/?page=book_details&ISBN=ISBN4910054700848&YEAR=2014 別冊数理科学 情報幾何学の新展開 2014年 08月号 [雑誌] 出版社/メーカー: サイエンス社発売日: 2014/08/22メディア: 雑誌この商品を含むブログを見る 著者は情報幾何という学問分野を創始したともいえる甘利俊一先生です。 本書においては今までの分野の総括のみならず機械学習の理論や応用の進展を受けた今後の発展の方向を示しているような非常に野心的であおられているような書き方であったので、非常に簡単ではあり、また理解が不足している部分がありますが感想をまとめます。 ４部構成になっていて、第I部、第II部は情報幾何を理解する為の基礎となる数学についての解説で、第III部は統計的
大学の数学で，微積分（解析学）の講義ノートPDF。演習問題と解答付き（大学１年で学ぶ，１変数と多変数の微分積分学のオンライン教科書） - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ 大学の初年度で学ぶ，微分・積分（＝解析学）の講義ノートPDF。 良質な講義資料を集めた。演習問題と解答もある。おかげで，高い参考書を買わなくて済む。 夏学期には「一変数の微積分」を扱い， 冬学期に「多変数の偏微分・重積分」を扱うケースが多い。 微分には極限やε-δ論法，級数展開，収束などが含まれ， 積分には線・面・体積の積分や広義積分を含む。 これらの範囲が，１冊の教科書の中に収められている。 ※並列学習として，線形代数の講義ノートはこちら。 ※解析学の続きとして，複素解析，微分方程式，ベクトル解析がある。 解析学の講義ノート まず，大学１年生で学ぶ解析学の要点は，下記の記事で要約してある。 先に目を通しておこう。 大学１年生で学ぶ数学「解析学・微積分」の要点まとめ，勉強法の解説。 入門用に全体像・概要をわかりやすく紹介 http://language-and-engi
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第18回 正弦波信号の微積分と「ディジタル・フィルタ」の原理 ～ 高校数学からはじめるソフトウェア無線 超入門 ～ ＜設計データ付き＞
CGのための数学
genkuroki’s gists
STA-663-2017 — STA-663-2017 1.0 documentation
Resultants in SymPy
Fredrik Johansson's website
A Fixed-Point Introduction by Example - Christopher Felton
Needlessly complex
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