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はてなキーワード: ジョルダンとは
ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30
| ブクマ数 | タイトル | ドメイン |
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小説だって何巻というのを無視して途中の巻から読めば作中特有の概念や人物を示す固有名詞でつまづくのは普通で、そうならないように何巻とか上下巻みたいな目印がある。
しかし数学書はそういうのがなく仕方なく手に取ってみても行単位で見知らぬ固有名詞がぼんぼん出て来る。予備知識を手に入れようにも「前の巻」という概念自体がどうにもならない。
岩波基礎(!?)数学叢書だかいうのに微分多様体の本があったと思うけどはしがきには基本的な解析数学と代数学と微積分学を既知のものとして扱っていると書いてあったと思う。
しかしたとえばお前の言う基本的な代数学とは具体的にどこまでの範囲を指しているんだ？ていうか何の本を読めばいい？てかお前が大学生時代読んできた本のなかでその範囲に属するものを列挙すりゃそれで済むし確実なのになぜそうしない？という言葉がつい漏れる。
だって同じ岩波基礎の本でもアフィン代数みたいな本があってこれが大学数学に代数のスタートラインにあたるものなのは確実だろうがそこのはしがきにはその応用は標準形は別の本にまとめられてると書いてあって確かにジョルダン標準形とか二次形式は別の本になっている。
しかしこれらもそれなりのボリュームがあるわけで読んでやっとのことで理解した後に「実はそこまで代数を掘り下げて学ぶ必要はなかった」と言われたんじゃ遅いわけ。
興味ある分野へ最短経路で学べるようになりたい人も当然多いわけで、実は不必要なのに無駄な学習に時間注ぎたくないわな。そわそわしてもこれは必要な学習だということだから頑張れるわけで。
高校みたいに数１とか数２とかなってて高校行ってなくて道筋が明瞭でどうとでも独学できるのとはわけが違う。しかも全てのはしがきに予備知識として学ぶべきものが書いてあるわけじゃなくこのはしがきを頼りとした芋づる式で学ぶべき順番に見当をつける方法をもってしても袋小路に入ることもあるという…。んでどうでもいいことだが俺の学びたいものにベクトル解析が必要なのかいまだに判断がつかない。
日本語に一家言ある人や政治的な思想がある人は検索してるうち日本語学や法律学の論文に当たることもあるだろうけど、そもそも興味があるのもあって字面は難しそうでもじっくり読めば理解できなかったということはなかったはず。でも数学は知識が無い人を門前払いです…。
ドラクエだかでファルスでコクーンなんていうスラングに象徴されてる現象もプレイすればゲーム展開に沿って難なく解消されるわけで要するにそんなのよりずっとタチが悪いのが大学数学の現状
よく「東大入ったら周りが秀才だらけで自信を無くした」とか言ってる奴いるけど、あれ嘘だからな？（本人にとっては本当なのかも知れないけどさ）
日本の大学生はマジで勉強しません。4x4行列の階数計算とかジョルダン標準形の計算とか重積分の変数変換とかがちゃんとできれば確実に真ん中よりは上の層に属します。さらに、専門科目の大学院入試レベルの問題がそこそこ解ければ、旧帝大などのそれなりに学力の高い大学内でも確実に上位1割に属してしまいます。
そして、それじゃマズいわけです。そういう集団の中で「自分は真ん中よりちょっと上くらいだろうから、そこそこ頭がいい」なんて思い込んでしまうと、道を誤ります。具体的に言うと、そういう勘違い君が例年、博士課程などに進み、学位も取れないとか学位は取れたが就職ができないとかで、苦しむわけです。
そういうことになりたくなかったら勉強して下さい。
まあ，そんな私も，就活が辛い学生のひとりだったんですけどね……
2019卒生の就活が本格的に始まる前に，ちょっと2018卒生の「就活辛い」を振り返ってみようというエントリです．
本当にその色ばかり使ってるのね．ノベルティはもちろん，ネクタイも，ちょっとしたサインも．すごい徹底ぶりです．
それだけ，愛行心が求められるということでしょう．
３月時点では銀行名をフルでスラスラ言えない人もいて（特に赤い銀行），正直楽勝かなと思ってました．
１．ある銀行の時，エントランスで「東大・京大グループは右へ，早稲田・慶應・上智グループは左へ」というアナウンスを受ける先制パンチをくらったこと．ああ，学歴社会だなあと，ぼんやり．
２．男ばっかり．男５の女１のときがあった．性差別ってあるんだなあ．
３．自己紹介でのみなさんの趣味が，登山とかバイクとかスキーとかゴリゴリの体育会系だったこと．インドア派の私にはそれだけで「自分はここにいていいのか？」という気持ちになりました．
二次以降は，最終面接までひたすら面接を繰り返すだけです．１対１で，圧迫もないし，話をちゃんと聞いてくれてる感じがして好印象でした．私はナメくさってロクに対策しなかったんで最終手前で落とされましたけど．面接自体は特につらい思いはなかったです．ですが，頻繁に呼ばれるので，他の会社が受けられなくてスケジュール調整に心を病む人が続出するらしいですね．
模擬授業は塾講師の経験を活かして落ち着いてできると思います．
学校の歴史を褒めたたえ，学校愛をひたすら述べなくちゃならない．
周りは非常勤の現職教員ばっかり．新卒は全然いない．ひたすら辛い．
たまに新卒だけのグループに突っ込まれたけれど，それはそれで辛い．話を聞くと，取りあえず必修で教職をとったぼんやりさんばっかりで，真剣に日本の未来を変えようと血眼で勉強してきた勢と会ったことがない．これは私の運が悪かっただけかもしれないが，こういう人たちと同僚になるんだと思うと気が滅入った．
主に人の問題で辛かったですね．
あと，教育実習，お前だよお前
お前のせいでいくつ採用試験を受けられなかったと思ってるんだ．国で対策してほしいです，本当に．
現場は経験者重視で専門的に勉強してきた知識は必要とされていない感じがした．
ヌルゲ過ぎる．
上を目指せばそんなことないんだろうけど，とりあえずホワイト企業に勤めたいくらいの要求でよければ選択肢がたくさんある．
敷居が低い．ちょっとプログラミング経験があるだけで歓迎されました．一方で，文系ＯＫ，短大専門ＯＫなところはかえって高学歴がいかせなくてモヤっとするので，そのうち転職しようかなという思いはぼんやり浮かんだ．
誰もが知ってる会社でさえ，「飲み会！同調圧力！圧倒的感謝！」みたいなノリで語られて引いた．
あと内定者研修と称して安くインターンさせられてる会社があって，ひたすら辛そうだった．
余談だけど，エントランスで私の好きな球団が負けた日本シリーズの試合映像を永遠垂れ流してる会社があったのでそのまま帰ってやろうかと思った（たぶん就活でいちばん辛かったのはこれだとおもう）
あくまで新卒の話で，スキルアップ目指した転職は違うのかも．その辺は未だわからない．
修士，博士を活かせそう，かつサバティカルさせてもらえる制度があるのは好印象でした．それだけ求められることが多くて辛くなる未来が見えたからごめんなさいしました．もっと社会人としての自信を付けたら転職してみるのもいいかもしれない．
会社によると思うけど，肉食系バリバリ社会人と触れ合える経験は良かった．
辛いとすれば，みんな語学力が凄すぎて自信喪失したことですかね．
言語も，英語は当然で，みんな２，３以上は使いこなせる．頑張ればついてけるけど，そこまで頑張りたくないなと思ってしまった．そこ頑張るくらいなら違うこと勉強したいわ．
フランクな人が多くて，ユルさに耐えられなかった．
業界の人に働き方について聞くと，激務っぽい話ばかりなのが辛かった．
しかもみんなそれを楽しそうに語るので，洗脳されてるか感覚が麻痺してるのだろうと思った．
とりあえずこんな感じですかね．
総括すると，明るい未来が全く想像つかなくて辛かったという話でした．
人格否定されたみたいで辛いと友人からは聞きましたね．私の場合はそれは無かったですけど…というのも，自分の良さを分からない会社に入っても正当な評価を受けられず苦労すると思うので，こちらから願い下げだと．
知らない町で繰り返される電車移動が辛いとかも聞きます．これは，ジョルダンとグーグルマップでいくらか軽減されると思います．
思い出したころに追記するかもしれません．
http://www.demap.info/tetsudonow/
確認したところ、今年3月に開通した北陸新幹線が走っているので、今になってもデータはメンテナンスされているようである。
ところで、列車を走らせるにあたり時刻表データが必要なはずだが、そのデータはどこから入手しているのだろうか？
まさか日本全国およそ9000の駅に全て訪問し、時刻表を撮影してデータ化しているわけではあるまい。
誰でも思いつくのは、駅探・ジョルダン・NAVITIME・Yahoo乗換案内など、公共サービスに備わっている時刻表検索サービスを機械的に収集して時刻表を抽出する方法である。
確かにこの方法で日本全国のデータを網羅できる。しかし、このデータをもとにサービスを行ったり、商売を始めるのはNGである。
なぜなら、上記のサービスベンダーは「JR時刻表」と「JTB時刻表」の内容を交通新聞社およびJTBに許諾をもらって掲載している。
https://www.navitime.co.jp/pcstorage/html/help/etc01.html
上記リンク先にある「弘承平成14年82号」という記述は交通新聞社(旧弘済出版社)の承諾済みであること、「(J)02-7」という記述はJTBの承諾済みであるということである。
これが無いということは、少なくとも交通新聞社・JTBのいずれの承諾も得ていないということである。
無断転載でないとすれば、いったいどうやってデータを作ったのか？
=
「鉄道Nowは、時刻表データを直接売買しておらず、広告を掲載することによって間接的に金銭を得ているのだから問題ない」という意見もあるだろう。
確かにその通りかもしれない。
しかし、仮に無断転載禁止のデータをもとに作成したサービスで広告収入を得ているのだとしたら、それはいわゆる「アフィカス」なのではないか？
「時刻表の無断転載有無など誰も知らないから大丈夫」とタカを括られているのであれば、なおさら悪質な部類に入るのではないか？
ソースコードで言うならばGPL違反と同等かそれ以上の悪質さではないか？
私は別に鉄道Nowを潰したいのではなく、あれだけ注目されたサービスなのだから、権利関係について袖を正すこと提案しているのだ。
当たり前だが、時刻表だけがあってもあのサービスは提供できない。なかなか苦労して開発したはずである。
=
ところで、駅.lockyという、「日本全国およそ9000の駅に全て訪問し、時刻表を撮影してデータ化」を地で行くサービスが存在する。
このサービスを端的に表現するなら「時刻表版Wikipedia」である。時刻表データを作成しているのは有志である。
このデータは交通新聞社・JTBが作成したものではないため、駅.locky内で利用する限りにおいては交通新聞社・JTBの束縛を受けない。
ありがたいことに誰でも閲覧できる状態になっている。
しかしだからといって権利フリーではなく、有償、無償を問わず、再配布することは禁じられている。
http://eki.locky.jp/site/about
=
東京メトロが公開したオープンデータAPIでも、時刻表データが入手できる。
https://developer.tokyometroapp.jp/terms.html
=
線路に沿わせて列車を走らせる動きを再現するにあたり、線路形状データに国土地理院のデータを使っているのであれば、これも商用利用NGである。
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N05.html
=
回答をお待ちしております。
そのslideshareの人はただのgiftedなのでもう少し他のを参考にした方がいいと思う。
機械学習に興味を持ってビショップ本に行くのもあまりお勧めできない。
過剰にベイジアンだし実際問題あそこまで徹底的にベイズにする必要は無いことも多いから。
よく知らんけどMRIとかの方面もだいぶ魑魅魍魎なので（DTIとか微分幾何学的な話がモリモリ出てくる）、
近づくなら覚悟と見通しを持ってやった方がいいんじゃないかなあという気はする。
オライリーの本は読んだことないけど悪くなさそう。「わかパタ」とか「続パタ」とかは定番でよい。
ビッグデータがどうとか世間では言ってるけど、データのビッグさはあんま気にしなくていいと思う。
ビッグデータを処理するためのインフラ技術というものはあるけど、数理的な手法としては別に大して変わらない。
（オンライン学習とか分散学習とかの手法はあるけど、わざわざそっち方面に行く意味も無いと思う。
超大規模遺伝子データベースからパターン検出したい、とかだとその辺が必要かもしれないけど…）
数学については、線形代数は本当に全ての基礎なのでやはり分かっておくとよい。
「キーポイント線形代数」とか「なっとくする行列・ベクトル」とか、他にも色々わかりやすいいい本がある。
（まあ固有値と固有ベクトルが計算できて計量線形空間のイメージがわかって行列式とかトレースとかにまつわる計算が手に馴染むくらい。ジョルダン標準形とかは別にいらん）
プログラミングはそのくらいやってるならそれでいいんじゃないか、という気はする。行列演算が入る適当なアルゴリズム（カルマンフィルタとか）が書けるくらいか。かく言う俺もあまり人の事は言えないけど。
処理をなるべく簡潔かつ構造的に関数に分割したり、抽象化して（同じ処理をする）異なるアルゴリズムに対するインターフェースを共通化したりとかのプログラミング技術的なところも意識できるとなおよい。
ggplot2は独自の世界観ですげえ構造化してあるんだけどやりすぎてて逆に使いづらい…と俺は思う…。
遺伝子のネットワークとかなんかそれ系の話をし出すと離散数学的なアルゴリズムが必要になってきて一気に辛くなるが、必要性を感じるまでは無視かなあ。
プログラミングの学習は向き不向きが本当に強烈で、個々人の脳の傾向によってどうしたらいいかが結構異なる気がしてる。
向いてるなら割とホイホイ書けるようになっちゃうし、向いてないなら（俺もだけど）試行錯誤が必要になる。
まあせいぜい頑張りましょう。
方程式が線形なら、その方程式系の性質を調べる一般的な枠組みを線形代数学と言う。
線形方程式系が解を持つ条件は、変数の数と方程式の数が同じなら、その係数行列が逆行列を持つということと同値。
行列が逆行列を持たないとき、その行列の行列式が0になるので、例えば2次元かつ方程式2つなら、それらがどのくらい「平行に近いか」と「行列式がどれくらい0に近いか」が関係ある。
変数の数より方程式の数が多いときは行列が正方行列でなくなるので、逆行列は存在しない。
でもその場合でも、（ムーア・ペンローズの）一般化逆行列というものを求めることができて、これを使うと「全ての方程式を最大限満たす解」を書き下すことができる。
この「最大限満たす解」が「完全に満たす解」であれば解が存在することになる。その条件も一般化逆行列による記述を使えば調べることができるだろう。
もっと高級なこと言い出すとジョルダン標準形がどうとかいう話になるかもしれないけど…。
しかし、こういうのをネットで簡単にいろんな人に訊けるというのはほんと羨ましい。
俺の頃にもこういうのがあったら良かったのになあ…。
まずはじめに断っておくと、私は大学の教員ではないので、こうやって愚痴を垂れることはできても、
「そうやって切り捨てないでください。やり方はあるんじゃないですか？」
に答えることは出来ないですし、答えられてもいい加減な素人考えの域を出ないですよ。
なのでもう興味ないかもしれませんが、思いがけず誠実なレスが帰ってきたので、問い掛けられた事柄に返答します。
小学生の喩えは意図を汲んでくれたようなのでそれでいいです。どう答えるべきか？ってのは簡単に結論の出る問題じゃないし、仰る通り算数教本をあたるのが最適でしょう。
例としてあげた2人の教員については、気持ちだけ解って欲しかっただけで。
常微分方程式(ODE)は大学2年次くらいで勉強するんじゃないかと思うんですけど、線形代数で習ったことが大活躍して面白いんですよ。ですから1年の線形代数の授業でもちょっと触れられたら授業面白くなるんじゃないかな、とは誰でも考えると思うんですけど、でもやっぱりそれは本来教えるべき内容を圧迫してまで詰め込むことではないんですよ。線形写像の例に微分がありますよ、ってのはどんな本でも出てくるんじゃないかと思いますが、その時にちょこっと微分方程式の雑談をするとか、それくらいが関の山でしょう、となる。でも、やっちゃった教員が居るんですよ。授業の半分か三分の一か知りませんが、とにかく授業のある程度の割合を使って、線形代数の授業でODEの授業した人が。それが一人目。（もう一つのジョルダン標準形というのは線形代数のやや発展的な内容です。）二人目はもっと過激派だと思ってください。
そういう例を知っているから、まぁやっぱり定められたカリキュラムを逸脱して「進んだ応用例」とか扱うのは難しいよね、って思っちゃうんですわ。
「大学数学教育は、不均一で落ちこぼれを量産するような体制にあって、
そのような中で、ちゃんとわかるように説明してくれと言われても、それは無理です。
私の愚痴はだいたいそんなところです。前半の部分ですけど、別に教育の体制を問題にしたつもりは無いです。出会う教員によってアタリハズレ激しすぎるのは問題かもしれませんがそういう話はしてないです。あなたの求める「俯瞰的な視点」とかを授業に全面的に盛り込むには、線形代数の先にはあらゆるものが待っているから、ちょっと説明しきれないよねってだけです。さらに「何となく分かった気にさせる」のも不誠実だと思っています（多分この点があなたの考え方と根本的に違う点かもしれません）。
ただ、講義中に少しレベルの高い話題について、教師の趣味でいいから題材をいくつか選んで雑談しておくことには価値があると思う。
もう特に言うことはないが、小学一年生の喩えで憤慨したと仰るので、なぜこの喩えを出したのかだけ付け加えておく。
この喩えを出したのは、そういうやる気のない小学生を想定してたんじゃなくて、
小学生の頃、友達がそういえばこんな感じの事言ってたなって思い出したからだ。（もちろん正確ではないけれど）
「算数って、お店やさんにならないと使わないでしょ？国語はみんな使うから、国語のほうが大事だよね。」
じゃあこの子にどう返事するの？ってのを、もし暇なら考えてみて欲しい。
私は小学生の時、確かこれに反論できなかった。その頃、算数がなぜ大事かっていう話を先生がするときはいつも、
みたいな事を言ってたからだよ。でもこれおかしいよね。レジに並ぶときカゴに入れた品物の値段を合計して小銭準備している奴って、まぁ居るには居るけれどそんな事しなくてもいいでしょう。私は当時そんな風に思ってて全く納得してなかったけど、まぁなんとなく算数は将来使いそうだなって思ってた。
結局小学一年生の手の届く範囲に、算数の具体的な使い道ってないわけだよ。大学一年の手の届く範囲で線形代数の使い道って、まぁそんなに無いけれどあるにはある。「例えばこれこれこういう使い道があります」って誤魔化しが効かないぶん、線形代数の場合より面倒だと思うんだ。
行き過ぎた例として、
線形代数の授業でジョルダン標準形と常微分方程式しか教えませんでした。てへり
とか、
微積の授業でゲーデルの不完全性定理から始めて微分はフレッシェ微分教えました。てへり
こういう伝説いくらでもあるのよ。
