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はてなキーワード: 固有ベクトルとは
今日はオブザーバブルの固有値・固有ベクトルの物理的な意味と、ハイゼンベルク描像・シュレーディンガー描像の等価性、シュレーディンガー方程式、時間-エネルギー不確定性関係について学びました。
ところで、私の両親は趣味で野菜や果物を作り始めたのですが、とても上手にできて美味しいです。
私も真似してミニトマトを育たのですが、途中で枯れそうになってもう駄目かと思いましたが、なんとか元気を取り戻して収穫できました。
愛情をかけて育てると、やはり味にも良い影響が出てくると思います。
一方は正しい数学の文章である。もしかしたら間違っているかも知れないが、少なくとも数学的に正しいか間違っているかが判定できる。
もう一方は完全に出鱈目な文章である。数学的に何の意味もない支離滅裂なものである。
本稿を通して、kは代数閉体とする。
i: [x: y] → [x^2: xy: y^2]
を考える。iの像は、ℙ^2の閉部分スキーム
Proj(k[X, Y, Z]/(Y^2 - XZ))
と同型であり、iはℙ^1のℙ^2への埋め込みになっている。ℙ^2の可逆層O_{ℙ^2}(1)のiによる引き戻しi^*(O_{ℙ^2}(1))は、ℙ^1の可逆層O_{ℙ^1}(2)である。つまり、O_{ℙ^1}(2)はℙ^1のℙ^2への埋め込みを定める。
与えられたスキームが射影空間に埋め込めるかどうかは、代数幾何学において重要な問題である。以下、可逆層と射影空間への射の関係について述べる。
定義:
Xをスキームとし、FをO_X加群の層とする。Fが大域切断で生成されるとは、{s_i∈H^0(X, F)}_{i∈I}が存在して、任意の点x∈Xに対して、ストークF_xがO_{X,x}加群としてs_{i,x}で生成されることである。
Xをk上のスキーム、LをX上の可逆層で大域切断で生成されるものとする。d + 1 = dim(H^0(X, L))とし、s_0, ..., s_dをH^0(X, L)の生成元とする。このとき、Xからk上の射影空間ℙ^dへの射fが
f: x → [s_0(x): ...: s_d(x)]
により定まり、ℙ^dの可逆層O_{ℙ^d}(1)のfによる引き戻しf^*(O_{ℙ^d}(1))はLになっている。この射が埋め込みになるとき、Lをベリーアンプルという。生成元の取り方に寄らない定義を述べると、以下のようになる。
定義:
Xをk上のスキーム、LをX上の可逆層とする。Lがベリーアンプルであるとは、k上の射影空間ℙ^dと埋め込みi: X → ℙ^dが存在して、L～i^*(O_{ℙ^d}(1))となることである。
例として、ℂ上の楕円曲線（種数1の非特異射影曲線）Eを考える。閉点p∈Eと自然数n≧1に対して、因子pに付随する可逆層O_{E}(np)={f∈K(E)| np + (f)≧0}を考える。Riemann-Rochの定理より、
dim(O_{E}(np)) - dim(O_{E}(K - np)) = deg(np) + 1 - g = n
∴ dim(O_{E}(np)) = n + dim(O_{E}(K - np))
であり、楕円曲線上の正則微分形式は零点も極も持たないから、すべてのnに対してdeg(K - np)＜0であり、よってdim(O_{E}(K - np))=0。
∴ dim(O_{E}(np)) = n
n = 1の場合、O_{E}(p)はベリーアンプルではない。n = 2の場合も、よく知られたように楕円曲線は射影直線には埋め込めないから、O_{E}(2p)もベリーアンプルではない。n≧3のとき、実はO_{E}(np)はベリーアンプルになる。
この例のように、Lはベリーアンプルではないが、自身との積を取って大域切断を増やしてやるとベリーアンプルになることがある。その場合、次元の高い射影空間に埋め込める。
定義:
Xをk上のスキーム、LをX上の可逆層とする。十分大きなnに対して、L^⊗nがベリーアンプルとなるとき、Lをアンプルであるという。
与えられた可逆層がアンプルであるか判定するのは、一般的に難しい問題である。アンプルかどうかの判定法としては、Cartan-Serre-Grothendieckによるコホモロジーを用いるものと、Nakai-Moishezonによる交点数を用いるものが有名である。
定理(Cartan-Serre-Grothendieck):
XをNoether環上固有なスキーム、LをX上の可逆層とする。Lがアンプルであるためには、X上の任意の連接層Fに対して、自然数n(F)が存在して、
i≧1、n≧n(F)ならば、H^i(X, F⊗L^⊗n) = 0
定理(Nakai-Moishezon):
Xをk上固有なスキーム、DをX上のCartier因子とする。可逆層O_{X}(D)がアンプルであるためには、Xの任意の1次元以上の既約部分多様体Yに対して、
D^dim(Y).Y＞0
kを体とし、Xをk上の代数多様体とする。Xに対して、環E(X)が以下のように定まる。E(X)は
E(X) = E_0⊕E_1⊕E_2⊕...
と分解し、各E_dはXのd次元部分多様体のホモトピー同値類からなるk上のベクトル空間であり、d次元部分多様体Yとe次元部分多様体Zに対して、[Y]∈E_d, [Z]∈E_eの積は、代数多様体の積の同値類[Y×Z]∈E_{d+e}である。この積は代表元Y, Zの取り方によらず定まる。各E_dの元のことを、d次元のサイクルと呼ぶ。
このE(X)をXのEuclid環という。Euclid環の名称は、Euclidによる最大公約数を求めるアルゴリズムに由来する。すなわち、任意のサイクル[Y], [Z]∈E(X) ([Z]≠0)に対して、あるサイクル[Q], [R]∈E(X)が一意的に存在して、
・[Y] = [Q×Z] + [R]
・dim(R)＜dim(Z)
が成り立つためである。ここで、[R] = 0となるとき、[Z]は[Y]の因子であるという。
dim(X) = nとする。d≧n+1を含むE_dを上述の積の定義により定める。すなわち、任意のサイクルz∈E_dは、Xのd次元部分多様体Zが存在してz = [Z]となっているか、d = e + fをみたすe, fと、[E]∈E_e、[F]∈E_fが存在して、z = [E×F]となっている。後者のように低次元のサイクルの積として得られないサイクルを、単純サイクルまたは新サイクルという。
このとき、k上の代数多様体X_∞で、任意の[Z]∈E(X)に対して、[X_∞×Z] = [X_∞]、[X_∞∩Z] = [Z]∈E(X)となるものが存在する。このX_∞をXの普遍代数多様体と呼び、E~(X) = E((X))⊕k[X_∞]をE(X)の完備化または完備Euclid環という（ただし、E((X)) = {Σ[d=0,∞]z_d| z_d∈E_d}）。完備Euclid環の著しい性質は、Fourier級数展開ができることである。
定理:
各dに対して、単純サイクルからなる基底{b_{d, 1}, ..., b_{d, n(d)}}⊂E_dが存在して、任意のf∈E~(X)は
f = Σ[d=0,∞]Σ[k=1,n(d)]a_{d, k}b_{d, k}
と表される。ただし、a_{d, k}はHilbert-Poincaré内積(f = [Z], b_{d, k})=∫_{b}ω^d_{X_∞}∧[Z]で与えられるkの元である。
Xとしてk上の代数群、つまり代数多様体であり群でもあるものを考える。このとき、Xの群法則はX×XからXへの有理写像になるから、完備Euclid環上の線形作用素を誘導する。この作用素に関しては、次の定理が重要である。
定理(Hilbert):
Xがコンパクトな代数群であれば、完備Euclid環に誘導された線形作用素は有界作用素である。
以下の定理は、スペクトル分解により単純サイクルによる基底が得られることを主要している。
定理(Hilbert):
高校で行列の計算方法を習ってない事が、その後の数学の学習でデメリットになると思うか？線形独立、線形従属の概念を学んで行列式が求まること、求まらない事の幾何的な意味を知り、代数法則を知り多次元行列と部分空間の価値を理解した上でのアフィン変換行列があっての三次元CGでのアフィン変換がある。概念を理解しないで単に行列の計算が出来る程度の教育なんて無価値なんだからなくなって正解なんだよ。必要な人間は大学で線形代数をやるときに、法則と同時に演算方法の原理原則を理解すればいいし、逆行列の計算方法を覚えればいいんだよ。固有値、固有ベクトルの意味が理解できない半端なプログラマが増えてるのって、高校での機械的な教育のせいだろうとすら思ってる。行列使って連立方程式が解けることを知ってる事が、どれだけ意味あるんだろうね？
ブクマカは機械学習がーとかAIがーとか言うけど、必要なのは線形代数II以降の話で、高校でちょろっと計算方法知ったところで無価値なんだよ。逆に線形代数をやるときに変な思い込みが負債になるくらいだから無くしていいものとすら教えていて思う。教育としては線形代数で統合的にやれば良いというのは間違いじゃないから、削除は改善ですらある。畳み込みのタの字すら知らんアホが機械学習を語るなって。お前らの心配なんか無駄無駄、
“単に行列の計算が出来る程度の教育なんて無価値” ARの実装したときに行列の計算が必要になった。結局ネットで調べながらやったんだけど、過去に触れたことがあるという思いから心理的な障壁は少なかった気がする。
結局、このレベルの話になっちゃうよね。こんな程度なら「ゲームプログラミングのための3Dグラフィックス数学」みたいなラノベ（入門書）を1日読めば済む話でしかないだろう。AIを研究する人たちがどうとか言う話は情報工学科で、将来的に情報幾何が必要になった時にキャッチアップできる程度の数学教育をどこまでするのか？って話で、全然次元が違う話。情報工学科を選択する子供を増やすためにプログラミング教育を拡充していく過程で、３DCGの触りをやらせたいとしても、道具として座標変換程度のことをやるのに複雑な知識なんぞは一切要らないからな。だいたいライブラリから関数呼び出すだけで使える。
話は変わるが、数学のラノベなら「ゼロから学ぶ線形代数」がおススメ。あれなら誰でも理解できて、授業でやる計算方法の練習より手軽に線形代数の面白さを味わえる。
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。
元それ系で今は研究職やってるが。そういう自分の魂が拒絶してることやっても一生モヤモヤするだけだぞ。
どうせ一生死んだように生きるんだったら、野垂れ死ぬリスクをとって飛び出した方がいいと俺は思う。
ただし、そういう不本意な仕事をずっとやっていくタイプは、結婚して子供を作ることで人生の目的意識を子供にシフトさせる。
それも一つの幸福の形だし、むしろ社会的には最も標準的で正しい形であるとされている。
リスクをとって飛び降りることで、そういうものを捨てる必要が出てくる可能性がある。
その場合は、一生「正しいことをしろ」という社会的圧力と戦っていかなければならない。
どちらを取るかだな。
数学できないと飛び降りたときのリスクはさらに上がるかもしれない。
なんでもいいけど、それ求めたから何なの？
うわ、ただの馬鹿だった…。
統計学について少しくらいは知識があって言ってるのかと思ってたら何も知らないだけかよ…。
少しでも勉強する気あるなら、
http://www.amazon.co.jp/dp/4130420658/
http://www.amazon.co.jp/dp/4274131491/
http://www.amazon.co.jp/dp/400006973X/
簡単な本としてこの辺くらいは読んでから口開くといいんじゃないかな。
「ビッグデータ最強！！！！！統計学で勝つる！！！！！！！！！１１１１１」みたいな感じの頭悪そうな本は読まなくていい（日経ビジネスと踊る系の人だったら好きにしてくれ）。
http://anond.hatelabo.jp/20130716112155
http://anond.hatelabo.jp/20130716112141
と言う物自体は、これまでは、大量のデータ、を得る事自体が無理なので
サンプルを選んでそこから意味を得る、的な事をやっていたのに対し(その際処理能力はどうでもいい)、
これからはサンプルがしょぼしょぼコンピューターじゃ処理できないくらいになってきたから
沢山リソース使うよ～、とか、これまでは無駄に使ってきたリソースをちゃんと考えて使うよ～、ってことか。
やっぱり今まで何も考えずにバカみたいな事してたのを、まじめにやります、と言ってるようにしか見えないけどな。
実際、必要なところでは常に昔から直面して、努力して解決なり最善を尽くしてきてる部分の話だろ。
"クラウド"もそうだけど、言葉が出てきた時、どんな新しいことなのか
全く理解できなかったけど、今にして思えばすでに当たり前になってる話を、良く分かってない人達が
騒いでるだけに過ぎなかった、と言うのがよく分かったし。(当たり前の事過ぎて"新しい技術だ！"と騒がれてる事がその程度だと思わなかった。)
なんでもいいけど、それ求めたから何なの？
いまいちその分割のアルゴリズムがわかんないけど、三角形を無理矢理四角にするって感じなのかね。
点が増えるというのは結局のところグラフのノードが増えることなわけで、元々の形状(多様体)をなるべく正確に保つような点の置き方を考えればいいのか。
直感的にはグラフラプラシアンの固有ベクトルがどうとか言ってなんか記述できそうな気もするけどわかんない。適当こいてるだけかも。
計算量的に無理かも知らん。
しかし平面拘束つきで4点を生成するのってどうやるんだろう？3点生成してベクトルの線形結合の範囲で4点目を作る？
うん、だからそんなもんだよねってこと。
あんま偉そうに文系を見下さないほうがいいよ。君も大したこと無いから。
球面調和関数は球面上の直交関数系の一つで、球面上で何かを展開したくなったら普通に出てくるだろうね。
他の増田も言ってるけど、レンダリングの分野だと反射とかの現象を近似するときに出てきたりするね。
「プログラム数学の話」とか言ってるけど、プログラミングというのはあくまでツールなので、現実の問題に対応するためにプログラムを書くべき。
チューリング完全なんだから原理的にあらゆる数学を実装できるわけで、現実の問題として数学的なものが出てきたらそれには対応できなきゃだめだよね。
「それはプログラム数学の範疇ではないから」とか言ったら笑われるだけだよね。
ちなみにエルミート多項式も直交関数系の一つで、かなり単純な微分演算子の解として得られるものだから、「プログラム数学」とかなんとかいう前に現実的に普通に出てくるものだよ。
ついでに言うと、そういった線形演算子の解(固有ベクトル)が構成する空間の一般論を展開したりするのが線形代数だからね。
専攻ロンダランキング
超勝ち 医学部編入
SSS 【神大(国)、名大他医学部編入(国)】(難)..バイオ科目で受験可能、【群馬医】..面接重視
A 【慶大理工(私)、早稲田先進理工電気情報生命(私)】..バイオ科目で受験可能、【阪大基礎工(国)、東大京大化学(国)】...一部バイオ科目
B 【東大新領域(国)、東工大すずかけ(国)】...入試科目少、倍率低、【東北大医工学(国)】....バイオ科目で受験可能、【上智理工 (私)】...バイオ科目で受験可能、【名古屋大理学部物質理学専攻(化学系)A入試】...バイオ上等。他専攻はプレゼンのみ
C 【筑波大システム情報(国)】...入試科目少、倍率低、知能機能は実質機電系、【阪大情報科学(国)】...バイオで受験可能、【早稲田情報生産システム(私)】...専門科目なし
D 【NAIST(国)】...専門試験なし 【電通大IS(国)】...入試科目少、【豊田工業(私)】...入試科目少
E 【JAIST(国)、前橋工科(公)、会津大(公)、産業技術大学院大学(都立)、九州工業大学生命体工学(国)(生体と機械の融合がテーマ。実質機電系)】...専門試験なし、【徳島大電電(国)】..数学と英語のみ
ロンダに有利な分野?
・電気回路(デジタル回路も足りないが、アナログ回路はもっと足りない)
・制御・ロボティクス
・半導体
・パワーデバイス
・信号処理
・流体力学
・熱力学
・材料物性
・電力回路
・モーター
・有機合成
・高分子
専攻ロンダしやすいかもしれない大学院重点化した大学
・東京工業大学大学院・ 総合理工学研究科・社会理工学研究科・イノベーションマネジメント研究科
・京都大学大学院・エネルギー科学研究科・人間・環境学研究科・地球環境学舎
・東北大学大学院・情報科学研究科・生命科学研究科・環境科学研究科・医工学研究科
・名古屋大学大学院・ 国際開発研究科・情報科学研究科・多元数理科学研究科・環境学研究科
・筑波大学大学院環境科学研究科（修士）・生命環境科学研究科（博士）・システム情報工学研究科
・大阪大学大学院 言語文化研究科・国際公共政策研究科・情報科学研究科・生命機能研究科
・ 北陸先端科学技術大学院大学 (JAIST)
・ 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST)
専攻ロンダでお買い得（難易度に対するリターンが大きい）だと思う院
倍率が異様に低い上、試験形式が面接での口頭試問(教養数学物理)+成績証明書重視なので
専攻ロンダにとっては非常に都合がいい。
MS専攻は倍率が高いが他はそうでもない。東京という立地が素晴らしい。
地方国立の独立研究科なので倍率が低い。今年の筆記試験は１倍。
データ見る限り機電系研究室なら就職良好、小倉の近くなので地方国立にしては立地もよい
立地が悪いとか、Fランロンダばかりと陰口が叩かれてるけど
ほとんど試験勉強が必要なく専攻ロンダが可能な点が素晴らしい。
今のところ、卒業生無し。
専攻ロンダに成功した人の書き込み その1
715 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 18:04:54
東工大すずかけの機電受けるつもりが受験対策に時間つくれなくて諦めたけど
東工大院試スレ見たら今年はありえない高倍率、高難易度だったみたい
お得感異常だからこれから院試のやつに勧めておく
719 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 18:47:01
722 ：715 ：2008/08/19(火) 19:16:38
釣りじゃねーよ
たしかに東大かつ学部生なら工学部より経済学部のほうが生涯収入も多いだろうよ
凡人の俺には関係ない話だが
さて院試の話だが、筑波首都横浜（それに千葉とか電通農工）あたりの国公立は
宮廷大と違って外部から学生が全く入ってこない
院試は実質定員の概念がなく設定された足切りラインを突破すると合格なので
入試とは名ばかりの形式だけのものになってる専攻がたくさんある
機械電気は人気がないから教官は外からの学生をすごい欲しがってる感じだったよ
俺は本格的に勉強したのは２ヶ月だけで間に合った
探すと受験科目の少ない専攻もたくさんある
特定されない範囲なら知りたいこと答えるよ
723 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 19:28:57
＞722
どこらへんのランクのバイオから入ったの？学部と機電の専攻とのギャップは？
例えばバイオ系ロボやってるところとか志望したの？
725 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 19:46:06
＞723
志望理由は単純に「興味がなくなったから」
文集は無理
ただし先輩の内定先はロンダ、専攻変え含め全員一流メーカーがずらり
推薦も充実してるし選び放題
俺はTOEIC400で終わってたんだが教官が下駄履かせたかもしれん
727 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 20:05:07
＞725
今4年なの？
だったら脱バイオ第一号だぜ！
728 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 20:07:12
脱バイオｗ
ちなみに就活してた？もししてたらどんな状況だった？
731 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 20:26:07
＞727
４年
このスレで脱出を決意した
＞728
全くやらずに院試に集中
電通大の情報システム研究科はTOEIC100専門200の配点だが
専門で小論文を選べる＋半分弱がボーダーで倍率1.3程度だから滑り止めに使える
それを工業製品として実現することへ興味がわきました」でおっけー
736 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 20:48:20
あと俺の知ってる有用情報は・・・
それぞれだいたいの合格ラインとか
電通大情報システム研究科→TOEIC500専門半分弱（小論文選択可）←就職良好
東北大機械→外部の倍率1.5倍の穴場（受験生はたいした学歴じゃない）
TOEIC500、専門半分くらい
筑波システム→学部成績かなり重視、倍率かなり低い
専門知識全くいらない
首都大システムデザイン→航空以外かなり倍率低い、教養数学とほんのちょっとした専門
TOEIC500簡単な筆記六割
NAIST情報→倍率二倍と少し大変、就職かなり良し、どんどん倍率上がるから受けるなら当然１回目
基礎数学３問について聞かれ二問答えれば良い
事前に書いていく小論文（実質志望理由書）を超重視
外部倍率五倍の難関
自信あるならどうぞ
すずかけ→2ちゃんに騙されるな
筆記で受ける時は実質外部倍率おそらく２～三倍
受けるなら入試科目と倍率要チェック
バイオが数学勉強するなら石村園子のやさしく学べるシリーズが神
これで知ってることだいたい全部だ。
専攻ロンダに成功した人の書き込み その2
250 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/09/29(月) 23:37:47
学部で就職できなかったので地底大学院の化学受けたら受かりました
さようならバイオｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
251 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/09/29(月) 23:41:27
おめ！！！！！！！！
研究室の分野は？
252 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/09/29(月) 23:44:10
254 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/09/29(月) 23:59:14
＞251
合成系ですｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
専攻ロンダに成功した人の書き込み その3
661 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 01:56:35
662 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 09:00:13
機電に行った奴が今までいるかどうかは重要じゃないだろ
みんなと一緒の進路なんて言ってたらピペド一直線じゃないか
663 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 09:01:10
＞661
おめ。
669 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 20:05:10
＞661
まじか、おめ
しかも機械。すげー
671 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 20:21:34
＞663
673 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 21:03:02
＞671
バイオからも入りやすい？入試対策どうした？知能機能の就職ってどう？
676 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 22:25:55
＞673
入試はTOEIC(100点)、成績(200点)、口頭試問＋面接(300点)
口頭試問は
問題は簡単な割りに多少間違えたからと言って落ちない。
俺はTOEIC630／730、成績Aが３割強、Bが４割、口頭試問は３分の２ぐらい正答
で受かった。
就職はこれ↓
http://www.iit.tsukuba.ac.jp/about/job.html
678 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/17(金) 00:12:58
＞676
よく口頭試問って言うけど、それってどんなこと聞かれるの？
679 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/17(金) 00:28:58
＞678
覚えてるのは
∂e^(xy)／∂x
２階常微分方程式の簡単な問題
専攻ロンダに成功した人の書き込み その4
635 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/04/23(水) 21:30:01
生まれだったから、生まれ故郷に近くなってよかった。
学部の研究は・・・どうでもいいだろ。
院は物性よりの化学系かな。
いいというわけではないらしい。
それでも同期で就職に困ってる人はいませんでした。
修士卒業のころは、氷河期の真っ只中（2000～2001）でしたけどね。
一番就職いいのは巷で聞くところでは、化学合成とからしいです。
まず、就職がないということは、絶対にありえないと。
専攻ロンダに成功した人の書き込み その5
318 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/04/17(木) 07:10:11
典型的な文系・生物系タイプの自分には量子力学が理解出来ません。
138 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/06/20(金) 21:28:51
なんといっても全学生が他大からきてるっていうのが安心できます。
量子力学とか半導体工学とか最初は難しくて苦労しましたが今では
かなり理解できるようになりました。なんといってもウンコ生物より楽しい！！
みなさんの専攻ロンダ成功を祈っています。
専攻ロンダに成功した人の書き込み その6
369 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/10/20(月) 01:15:58
719 名前：就職戦線異状名無しさん[sage] 投稿日：2008/10/17(金) 23:01:36
その時は他分野からバイオに入るよ
これで何人目かな？ まあ、２ｃｈもそこそこ役に立ったのかねｗ
378 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/10/22(水) 17:12:57
＞369
その書き込みをした人です
http://www.seospy.net/src/up9595.jpg
http://www.seospy.net/src/up9596.jpg
名残惜しくはまったくないが、最後に挨拶をしておこう
さｗｗよｗｗうｗｗなｗｗらｗｗバｗｗイｗｗオｗｗ
380 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/10/22(水) 17:33:11
＞378
おめ
意外と専攻ロンダ成功が多いなｗ
この調子で転部スレのやつも頑張ってくれろ
382 ：378 ：2008/10/22(水) 17:39:08
わかりますた
naist物質については、小論と面接だけでTOEICは今年から廃止されましたので他分野からも入りやすいと思いますよ
ただし、大学院に入ってやりたいことと学部での研究内容についてかなり突っ込まれて聞かれます。
志望する研究室に入れるとは限りませんが、コンタクトは先にとっておいてやりたい研究テーマも具体的に決めておくといいと思います。
383 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/10/22(水) 17:46:31
専門なしで入ったってことは、これから勉強すること
非対角成分は相互作用項みたいなもんだから、対応する対角項が0だったら意味無し（＝固有ベクトルの構造に与える影響無し）というイメージだったけど、そうでもなかったみたいだ。
非対角成分が大きければ0の対角成分があっても固有ベクトルの対応する成分はかなり大きくなる。つまり混ざる。
対角成分は絶対値じゃなくて各成分の差が重要であって、非対角成分は差にinteractするんだな。
考えてみりゃ当たり前で、行列を量子力学のHamiltonianだと思えば、基底状態のエネルギーがいくつだろうと、原点をずらせば常にゼロにできるわけだ。
基底状態と励起状態が混ざるかどうかは、そのエネルギー固有値の差とinteractionの強さの兼ね合いで決まるのが当たり前。
気づくまでに半日くらい色々実験したり考え込んだりしてしまった。
学生時代なら瞬間的にわかったはずだが…。
俺の（元から鈍い）脳もだいぶ鈍ったな…orz
