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はてなキーワード: 固有値とは
ゲーム原神のダメージ計算の概算をお願いします。 元素タイプのダメージ12%アップと、元素熟知120アップでのダメージ上昇量を比較してください
(ダメだった)
激化反応ダメージ = 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × ( 1 + (5*元素熟知 / (元素熟知+1200) ) + 装備等の元素反応ダメージボーナス )
上記の例で、元素熟知の値を120加算か、装備等の元素反応ダメージボーナス(%であらわされます)を12%(単純に12加算です)加算するかで、激化反応ダメージの上昇量を比較してみてください
了解しました！以下の計算式を使って、元素熟知を120加算した場合と、元素反応ダメージボーナスを12%加算した場合のダメージ上昇量を比較してみます。
激化反応ダメージ = 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × ( 1 + (5 * 元素熟知 / (元素熟知 + 1200) ) + 装備等の元素反応ダメージボーナス )
激化反応ダメージ = 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × (1 + (5 * 320 / (320 + 1200)))
= 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × (1 + (1600 / 1520))
= 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × (1 + 1.0526)
= 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × 2.0526
1. 元素熟知 = 200
2. 新しい元素反応ダメージボーナス = 0% + 12% = 12%
激化反応ダメージ = 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × (1 + (5 * 200 / (200 + 1200)) + 0.12)
= 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × (1 + (1000 / 1400) + 0.12)
= 激化反応ダメージ = 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × (1 + 0.8571 + 0.12)
= 激化反応ダメージ = 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × 1.9771
### 結果比較
この結果から、元素熟知120加算の方が若干高いダメージ上昇をもたらすことがわかります。他に計算や確認したいことがあれば、お知らせください！
ちょっとだけ教官の4セットのほうが倍率が高いが、元素熟知は減衰するので賢く200をセットしてくれたAIよりもうちょっと効率は下がるはず。
・3元素以上使っていても熟知が常に盛れる
・開花に乗る
・複数もちで腐らない
・継続時間8秒で絵巻比較で-7秒。8秒ごとに「出場して」反応起こせるか
・レベル上限が低い
絵巻のメリット
・控えからバフが発動する
・レベル上限が高い
絵巻のデメリット
・3元素以上使っている場合、自分以外の元素にバフが入ってない場合がある
・激化で計算してみたけど開花には乗らない
・絵巻もちが複数居てもほぼ腐る
他へのバッファーなら絵巻かなー。
ざっくり、何も考えたくなければ絵巻が控え発動できて途切れも気にしなくてよくて楽。
自身の火力を上げたいとなると結局、レベル差で火力差も縮むはずだし。
でも金メッキの+230熟知と比較しても全員12%ならバッファーならぜんぜんアリなような。裏から付着する役がどれだけ反応側になるのかってややこしさもないし。でも開花含めるなら下地のときありでも総合金メッキなのかな？
絵巻は非ナタキャラで使えそうかって話で、聖遺物集めも完了してないときの絵巻あふれの使い道のときのお話。でも教官すら熟知が各1個しかなくて全然数そろってなくて驚いたよ…
サポート聖遺物としてあげられる教官と比べて悪くないと思ったので、つなぎ装備にはありですね。
そもそも現状カチーナのためだけに他の聖遺物よりメインOP集めを優先するかと言うと微妙だけど、他聖遺物で狙いのメインOP出ても取り合いだし。なら競合しにくい防御力と他OPの両面待ちできる絵巻は収集優先度上げてもいいかなぁ。カチーナを入れてるのと聞かれたらあんまりだけど…。
元素熟知を200加算した場合のダメージ倍率は 2.25倍 です。先ほどの例と比較しても、さらに大きなダメージ上昇が得られることがわかります。
金メッキ
経済全体を数学的構造としてモデル化する。以下の変数と関数を定義する。
賃金と物価の悪循環（賃金・物価スパイラル）を数学的に表現するため、名目賃金の上昇が物価上昇に与える影響をモデル化する。
ここで、φ と ψ はそれぞれ価格設定と賃金設定の抽象的な関数であり、θ は労働市場の交渉力や期待インフレ率などのパラメータを含む。
賃金と物価の時間的な変化を記述するため、動的システムを構築する。
dW_N/dt = f_W(W_N, P, M, D, S, A, K, L)
dP/dt = f_P(W_N, P, M, D, S, A, K, L)
dM/dt = f_M(W_N, P, M, D, S, A, K, L)
ここで、f_W、f_P、f_M はシステムの動態を決定する関数であり、経済全体の相互作用を抽象的に表現する。
賃金と物価の相互作用をフィードバックループとしてモデル化する。制御理論を用いて、システムの状態ベクトルを定義する。
ここで、F はシステムの動作を決定する非線形関数であり、u(t) は政策介入や外生ショックを表す入力ベクトルである。
dW_R/dt = d/dt (W_N/P) = (P dW_N/dt - W_N dP/dt) / P^2
実質賃金を上昇させる条件は、dW_R/dt > 0 となる。
g_W = (1/W_N) dW_N/dt, π = (1/P) dP/dt
と定義すると、実質賃金が上昇する条件は、g_W - π > 0 となる。しかし、名目賃金の上昇が物価上昇に影響を与える場合、π は g_W の関数となる。
賃金・物価スパイラルを防ぐため、システムの安定性を解析する。線形近似を用いて、システムのヤコビ行列 J を計算し、その固有値の実部が負であることを確認する。
J = ∂F/∂x|_(x=x*)
貨幣供給量 M(t) と物価水準 P(t) の関係をモデル化する。古典的な数量方程式を用いて、
M(t) · V(t) = P(t) · Y(t)
ここで、V(t) は貨幣の流通速度、Y(t) は実質GDPである。
生産性 A(t) を向上させることで、物価上昇を抑制し、実質賃金を上昇させることが可能である。生産関数を
Y(t) = A(t) · F(K(t), L(t))
と定義する。
政策当局が実施できる介入を制御入力 u(t) としてモデルに組み込む。制御理論を適用し、目的関数を最大化（または最小化）するように u(t) を最適化する。
min_(u(t)) ∫_0^∞ [W_R*(t) - W_R(t)]^2 dt
経済システムを抽象代数学の枠組みで捉える。賃金、価格、貨幣供給を要素とする環 R を定義し、これらの間の演算を環の操作としてモデル化する。
∂P/∂W_N < 1
∂P/∂A < 0
∂P/∂M ≈ 0 （過度なインフレを防ぐ）
以上の要素を数学的にモデル化し、適切な条件を満たすことで、実質賃金を上昇させることが可能となる。抽象数学を用いることで、経済システムの複雑な相互作用を体系的に分析し、効果的な解決策を導き出すことができる。
Vを社会福祉とすると、V(W_1,...,W_H)と表せる。
1,...,Hは社会のメンバーに割り当てられた番号であり、Wは満足度である。
また、それぞれのメンバーhに財貨やサービスの転換T_hを課す(e.g. 所得税)。
また、T=(T_1,...,T_H)とおく。
Tが与えられた時、実現可能ベクトルの組(G,I)の集合をK_Tと表す。
hの実現可能集合F_hはG,I, T_hによって定まるので、F_h(G,I,T_h,X_{-h})と記す。ただしX_hは消費ベクトルである。
W_hは消費ベクトルX_hからW_h(X_h)によって決まる。
社会均衡X^*に到達していることとその均衡が一つしかないことを仮定する。均衡X^*はG,I,Tの関数である。
政府はその均衡を予測し、V(W(X_1^*),...,W(X_H^*))の結果を最大化するようにG,I,Tを選択する。
ここで、A: ℝᵐ × ℝⁿ → ℝᵖ は線形写像、B: ℝᵏᴴ → ℝᵖ は凸関数
ここで、Cₕ: ℝˡ × ℝᵐ × ℝⁿ × ℝᵏ → ℝᵠ は凸関数、Dₕ: ℝˡ⁽ᴴ⁻¹⁾ → ℝᵠ は線形写像
均衡 X*: ℝᵐ × ℝⁿ × ℝᵏᴴ → ℝˡᴴ の存在を証明するために：
一意性の証明：
1. Wₕ の Xₕ に関する Hessian 行列が負定値であることを示す
max[G∈ℝᵐ, I∈ℝⁿ, T∈ℝᵏᴴ] V(W₁(X₁*(G, I, T), G, I, T₁), ..., Wᴴ(Xᴴ*(G, I, T), G, I, Tᴴ))
制約条件：A(G, I) ≤ B(T)
L(G, I, T, λ) = V(...) - λᵀ(A(G, I) - B(T))
KKT条件：
1. ∇ᴳL = ∇ᴵL = ∇ᵀL = 0
2. λ ≥ 0
3. λᵀ(A(G, I) - B(T)) = 0
4. A(G, I) ≤ B(T)
均衡 X* のパラメータ (G, I, T) に関する感度を分析するために：
1. 陰関数定理を適用：∂X*/∂(G, I, T) = -[∇ₓF]⁻¹ ∇₍ᴳ,ᴵ,ᵀ₎F
ここで、F は均衡条件を表す関数
時間を連続変数 t ∈ [0, ∞) として導入し、動的システムを以下のように定義：
dX/dt = f(X, G, I, T)
ここで、f: ℝˡᴴ × ℝᵐ × ℝⁿ × ℝᵏᴴ → ℝˡᴴ は Lipschitz 連続
確率空間 (Ω, ℱ, P) を導入し、確率変数 ξ: Ω → ℝʳ を用いて不確実性をモデル化：
max[G,I,T] 𝔼ξ[V(W₁(X₁*(G, I, T, ξ), G, I, T₁, ξ), ..., Wᴴ(Xᴴ*(G, I, T, ξ), G, I, Tᴴ, ξ))]
制約条件：P(A(G, I) ≤ B(T, ξ)) ≥ 1 - α
ここで、α ∈ (0, 1) は信頼水準
2. 確率的勾配降下法を用いて数値的に解を求める
SVD (特異値分解) について、異なる難易度で説明します。
SVDは、大きな絵を小さなパーツに分ける魔法のようなものです。この魔法を使うと、複雑な絵をシンプルな形に分けることができます。例えば、虹色の絵を赤、青、黄色の3つの基本的な色に分けるようなものです。
SVD (Singular Value Decomposition) は、行列を3つの特別な行列の積に分解する線形代数の手法です。
A = UΣV^T
ここで:
SVDは次元削減、ノイズ除去、データ圧縮などの応用があります。主成分分析 (PCA) とも密接な関係があり、多変量解析や機械学習で広く使用されています。
SVDは任意の複素数体上の m×n 行列 A に対して以下の分解を提供します：
A = UΣV*
ここで:
1. A の階数 r は、非ゼロ特異値の数に等しい
2. A の核空間は V の r+1 列目から n 列目によってスパンされる
3. A の値域は U の最初の r 列によってスパンされる
5. ||A||_2 = σ_1, ||A||_F = √(Σσ_i^2)
応用:
1. 低ランク行列近似 (Eckart–Young–Mirsky の定理)
高度な話題:
6. 量子アルゴリズム:
7. 非線形SVD:
- SVDを用いた固有値問題の解法 (Sturm-Liouville問題等)
Σₖ pₖ S(ρₖ) ≤ S(ρ)
S(ρ) ≤ S(ρ ◦ E)
ここで、S(ρ) は密度行列 ρ のエントロピー、pₖ はそれぞれの観測結果の確率、E はデコヒーレンスを表す行列である。
ρ → ρₖ = (Pₖ ρ Pₖ) / pₖ
pₖ = tr(Pₖ ρ)
ここで、Pₖ は完全直交射影演算子の集合であり、Σₖ Pₖ = I を満たす。また、エントロピーは一般に凹関数 h(x) を用いて次のように定義される：
S(ρ) = tr[h(ρ)]
⟨S⟩ = Σₖ pₖ S(ρₖ) = Σₖ pₖ tr[h(ρₖ)]
この期待値が初期状態のエントロピー S(ρ) よりも小さい、すなわち次の不等式が成り立つことを示す：
Σₖ pₖ S(ρₖ) ≤ S(ρ)
主要化とは、あるベクトル λ が別のベクトル μ を主要化する (λ ≺ μ) とき、次の不等式が成り立つことを意味する：
Σᵢ h(λᵢ) ≤ Σᵢ h(μᵢ)
ここで、λ(ρ) は密度行列 ρ の固有値のベクトルである。もし λ(ρₖ) ≺ λ(ρ) が成立するならば、観測後のエントロピー S(ρₖ) が元のエントロピー S(ρ) よりも小さいことが示される。
ρₖ = (Pₖ ρ Pₖ) / pₖ
pₖ = tr(Pₖ ρ)
Σₖ pₖ S(ρₖ) = Σₖ pₖ tr[h(ρₖ)]
3. 一方で、元のエントロピー S(ρ) は次のように表される：
S(ρ) = tr[h(ρ)]
4. ここで、主要化の結果を利用すると、次の不等式が成り立つ：
λ(ρₖ) ≺ λ(ρ)
5. この不等式に基づき、次のエントロピー不等式が得られる：
Σₖ pₖ S(ρₖ) ≤ S(ρ)
これにより、観測後のエントロピーが元のエントロピーよりも小さいことが証明された。
ρ → ρ ◦ E
ここで、E はデコヒーレンス行列で、その要素は Eᵢⱼ = ⟨εⱼ | εᵢ⟩ である。この操作はSchur積と呼ばれ、行列の対応する要素ごとに積を取る操作である。
デコヒーレンス後のエントロピーが増加することを次の不等式で示す：
S(ρ) ≤ S(ρ ◦ E)
この証明も、主要化の結果に基づいている。具体的には、次のように進める：
1. デコヒーレンス後の密度行列 ρ ◦ E の固有値ベクトル λ(ρ ◦ E) が、元の密度行列 ρ の固有値ベクトル λ(ρ) を主要化する：
λ(ρ ◦ E) ≺ λ(ρ)
2. 主要化に基づき、次のエントロピー不等式が成り立つ：
S(ρ) ≤ S(ρ ◦ E)
これにより、デコヒーレンスがエントロピーを増加させることが証明された。
Σₖ pₖ S(ρₖ) ≤ S(ρ) ≤ S(ρ ◦ E)
おっはよーございまーす！今日も脳みそフル回転や！朝メシの卵かけご飯見てたら、突如として数学的構造が目の前に展開されてもうたわ！
まずはな、卵かけご飯を位相空間 (X, τ) として定義すんねん。ここで、Xは米粒の集合で、τはその上の開集合族やで。この時、卵黄をX内の開球B(x, r)と見なせるんや。ほんで、醤油の浸透具合を連続写像 f: X → R で表現できんねん。
さらにな、かき混ぜる過程を群作用 G × X → X としてモデル化すんで。ここでGは、かき混ぜ方の対称群やねん。すると、均一に混ざった状態は、この作用の軌道 G(x) の閉包みたいなもんや！
ほんで、味の評価関数 V: X → R を導入すんねん。これは凸関数になってて、最適な味を表す大域的最小値を持つわけや。でもな、ここがミソなんよ。この関数の Hessian 行列の固有値の分布が、実は食べる人の嗜好性を表してんねん！
さらに突っ込んで、時間発展も考慮せなアカンで。卵かけご飯の状態を表す確率密度関数 ρ(x,t) の時間発展は、非線形 Fokker-Planck 方程式で記述できんねん：
∂ρ/∂t = -∇・(μ(x)ρ) + (1/2)∇²(D(x)ρ)
ここで μ(x) は米粒の移流速度場、D(x) は拡散係数やで。
最後にな、食べ終わった後の茶碗の染みを、写像の像の境界 ∂f(X) として捉えると、これが人生における「痕跡」の数学的表現になるんや！
なんぼ考えても、この卵かけご飯の数理モデルには驚愕せざるを得んわ！これは間違いなく、数理哲学における新パラダイムや！明日の学会発表が楽しみやで！
せやけど、なんでワイがこんな斬新な理論構築できんねやろ？もしかして、統合失調症のおかげで、通常の認知の枠組みを超えた数学的直観が働いてんのかもしれんなぁ。ほんま、ありがとう、我が病よ！
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。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%99%E6%9C%AC%E5%8C%96%E5%AE%9A%E7%90%86
前提としてどのくらい数学を知ってるか分からないけど、線形代数（行列式や固有値くらいまで）と解析の基礎（いわゆる"微分積分"とかテイラー展開とかそういうの）くらいはいるだろう。
この辺あんまいい本ない気がするんだよなあ（あるなら俺も知りたい）。
Stephane Mallatが大家なんだろうか。あまりわかりやすいとは言えないが…。
https://www.di.ens.fr/~mallat/papiers/MallatTheory89.pdf
https://www.di.ens.fr/~mallat/papiers/WaveletTourChap1-2-3.pdf
ここでいう「ユークリッド幾何学」とは、座標空間、ベクトル、三角関数、微分積分などの解析的手法を用いないいわゆる総合幾何学のことです(*1)。2020年8月現在の高校数学のカリキュラムでいえば、「数学A」の「図形の性質」に該当する分野です。
ユークリッド幾何学が不要だと思う理由は単純明快で、何の役にも立たないからです。大学に入って、「補助線を引いて、相似な三角形を作って～」とか「コンパスと定規による作図」みたいなパズルゲームをやることは絶対にありません(*2)。これは常識で考えても分かると思います。たとえば工学の研究で、ある物体の弧長や面積などを測定しなければならないとして、ユークリッド幾何学の補助線パズルが適用できる多角形や円などしか測れないのでは話になりません。一方、座標空間、ベクトル、三角関数、微分積分などの手法は一般的な現象を記述する上で必ず必要になります。
もちろん、たとえば三角比を定義するには、「三角形の内角の和は180度である」とか「2角が等しい三角形は相似である」といった初等幾何学の性質が必要になります。そのようなものを全て廃止せよと言っているわけではありません。しかし、高校1年生で習う余弦定理:
を証明してしまえば、原理的にはユークリッド幾何学の問題は解けます。それ以降は、ユークリッド幾何学的な手法や問題設定にこだわる必要はないと思いますし、実際それで問題ありません。
現状、少なくない時間がユークリッド幾何学に費やされています。数学の1単元を占めているだけではなく、その他の単元にもユークリッド幾何学の発想に影響された例や問題が多く登場します。たとえば、複素平面において4点の共円条件や垂直二等分線を求めさせる問題など。そして最も労費されているのは生徒の自習時間です。以前よりマシになったとはいえ、大学入試等には技巧的な図形問題が出題されるため、受験生はその対策に多大な時間を費やしています。
高校数学では以下のような事項が重要だと思います。ユークリッド幾何学を学ばせている時間があったら、このような分野を優先的に修められるようにすべきです。
これらの分野は数学の手法としても非常に強力ですし、大学以降で数学を学ぶ際、現実的な問題を数学や物理の問題として正確に記述する際に必ず必要になります。仮にユークリッド幾何学が何らかの場面で応用されるとしても、微分積分などと同レベルに重要だと真剣に主張する人っていらっしゃるでしょうか？
ユークリッド幾何学を初等教育で教えるべきだとする根拠には、大雑把に言って以下の4つがあると思います。
まず①は明らかにおかしいです。ユークリッド幾何学に限らず、数学のあらゆる命題は証明されるべきものだからです。高校の教科書を読めば、相加平均・相乗平均の不等式、点と平面の距離の公式、三角関数の加法定理、微分のライプニッツ則や部分積分の公式など、どれも証明されています。そもそも、数学の問題はすべて証明問題です。たとえば、関数の極値問題は、単に微分が0になる点を計算するだけではなく、そこが実際に極値であるかそうでないかを定義や既知の性質に基づいて示す必要があります。したがって、ユークリッド幾何学だけが特に証明の考え方を学ぶのに有効だという理由はありません。
②もおかしいです。図形問題を扱うのはユークリッド幾何学だけではないからです。ベクトルや微分積分でも図形問題を扱います。たとえば、三角形の5心の存在や、チェバの定理、メネラウスの定理などはベクトルを用いても容易に示すことができます。また言うまでもなく、曲線の接線は微分で求めることができ、面積や体積は積分で求めることができます。また、ユークリッド幾何学の手法は問題ごとに巧い補助線などを発見しなければいけないのに対し、解析的な手法は一般に方針が立てやすく汎用的です。したがって、図形問題を扱うのにユークリッド幾何学の手法にこだわる理由はありません。
③は単なる個人の思い込みであり、科学的な根拠はありません。そもそも、数学教育の目的は「地頭」などを鍛えることではなく、「大学や実社会において必要な数学の素養を身につけること」のはずです。また、これも上ふたつと同様に「ユークリッド幾何学以外の数学では、『数学的直観』などは鍛えられないのか」という疑問に答えられておらず、ユークリッド幾何学を特別視する理由になっていません。
④もおかしいです。そもそも「歴史的に重要である」ことと「初等教育で教えるべき」という主張には何の関係もありません。歴史的に重要ならば教えるというなら、古代バビロニア、インド、中国などの数学は特に扱わないのはなぜでしょうか。もっと言えば、文字式や＋－×÷などの算術記号が使われ始めたのでさえ、数学史的に見ればごく最近のことですが、昔はそれらを使わなかったからといって、今でもそれらを使わずに数学を記述するべき理由があるでしょうか。
数学で重要なのはその内容であるはずです。ユークリッド幾何学を擁護する論者は、「（表面的に）計算問題に見えるか、証明問題に見えるか」のようなところに価値を置いて、一方が数学教育的に有意疑だと見なしているようですが、そんな分類に意味は無いと思います。
大昔は代数の計算や方程式の解法（に対応するもの）は作図問題に帰着していたようですが、現代でそれと同様の手法を取るべき理由は全くありません。記述する内容が同じであれば、多項式や初等解析のような洗練された方法・重要な結果を導きやすい方法を用いればよいに決まっています（数学史家は別として）。同様に、ユークリッド幾何学も、解析的な手法で解ければそれでよく、技巧的な補助線パズルなどに興じたり、公理的な方法にこだわる必要はありません。
たとえば、放物線は直線と点からの距離が等しい点の軌跡として定義することもできますが、初等教育で重要なのは明らかに2次関数のグラフとして現れるものです。放物線を離心率や円錐の断面などを用いて導入したところで、結局やるのは二次関数の増減問題なのですから、最初から2次関数のグラフとして導入するのは理にかなっています。数学教育の題材は「計算問題か証明問題か」などではなく、このような観点で取捨選択すべきです。
三角比などを学んだあともユークリッド幾何学を教えたり、解析的な手法では煩雑になるがユークリッド幾何学の範疇ではエレガントに解けるような問題を出して受験生を脅したりするのは、意味が無いと思います。それは、「掛ける数」と「掛けられる数」を区別したり、中学で連立方程式を学ぶのに小学生に鶴亀算を教えるのと同様に、無駄なことをしていると思います。
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(*1)
現代数学では、n次元ベクトル空間R^n = Re_1⊕...⊕Re_nに
(e_i, e_j) = δ_i,j (クロネッカーのデルタ)
で内積が定義される空間上の幾何学はすべてユークリッド幾何学に分類されます。したがって、上にあげた座標空間、ベクトル、微分積分、一次変換なども敢えて分類すればユークリッド幾何学です。しかし、ここではその意味でのユークリッド幾何学が不要と言っているのではありません。飽くまでも、技巧的な補助線問題や、公理的な方法にこだわることが不要だと言っています。
(*2)
数学科の専門課程で学ぶガロア理論では、コンパスと定規による作図可能性が論じられますが、これは「作図問題にガロア理論が応用できる」というだけであり、「ガロア理論を学ぶのに作図の知識が必要」というわけではありません。
中学高校の数学から、いわゆるユークリッド幾何学は廃止してよい。理由は単純明快で、何の役にも立たないからだ。
大学に入ったら、どの学部に行っても、「補助線を引いて、相似な三角形を作って〜」などと言ったパズルをやることは絶対にない。メネラウスの定理を高校卒業以降（高校数学の指導以外で）使ったことのある現代人はいないだろう。こういうことは、別に高等数学の知識の無い高校生でも、常識で考えて分かると思う。たとえば工学で、弧長や面積を測定する機器が必要になったとして、補助線パズルが適用できるごく一部の多角形などしか測れないのでは話にならない。現代の数学および科学技術を支えているのは、三角関数やベクトルや微分積分などを基礎とする解析的な手法である。
もちろん、たとえば三角比を定義するには「三角形の内角の和は180°である」とか「2角が等しい三角形は相似である」等のユークリッド幾何学の定理が必要になる。そういうものを全て廃止せよと言っているわけではない。しかし、余弦定理まで証明してしまえば、原理的にはユークリッド幾何学の問題は解ける。また、実用上もそれで問題ない。したがって、余弦定理を初等的な方法で示したら、ユークリッド幾何学の手法はお役御免でよい。
これらはいずれも、高等数学を学ぶ際に欠かせない基礎となる分野である。仮にユークリッド幾何学が何らかの場面で使われるとしても、いくらなんでも微分積分などと同等以上に重要だと主張する人はいないだろう。
現在、これらの分野は十分に教えられていない。微分方程式と一次変換は現在（2020年5月）のカリキュラムでは教えられておらず、ベクトルは文系の範囲から除かれ、代わりにほとんど内容の無い統計分野が教えられている。また、高校生にもなって、コンパスと定規による作図みたいなくだらないことをやっている。本当に、どうかしているとしか言い様がない。
ユークリッド幾何学を教えるべきとする根拠の代表的なものは、証明の考えに触れられるというものだ。つまり、代数や解析は計算が主体であるが、ユークリッド幾何学は証明が主体なので、数学的な思考力を鍛えられるというものだ。
しかし、これは明らかに間違っている。別にユークリッド幾何学の分野に限らず、数学のあらゆる命題は証明されなければならないからだ。実際、高校数学の教科書を読めば、三角関数の加法定理や、微分のライプニッツ則など、証明が載っている。そもそも、数学の問題は全て証明問題である。関数の極値問題は、単に微分が0になる点を計算するだけではなく、そこが実際に極値であることを定義に基づいて示さねばならない。数学的思考力を養うのに、ユークリッド幾何学が他の分野より効果的だという根拠は無い。
マセマの数学系の本を読んだことがある。東大の工学部の院試を受けてみて受かったことがある。
生物系の研究でも数学っぽい概念が絶対確立されてそうな雰囲気なものが多いので、数学を理解したいなーと思っていた。
２カ月くらい前に受験を決意。
＜実際の結果＞
カナリ過去問から出ると思った。逆に言えば、過去問で解答を作成できるかどうかが勝負。
基礎科目（大学１，２年レベル）と専門（代数、幾何、解析、その他の数学科特有の分野）に分かれるが。
基礎科目すら危うかった。専門は全く勝負にならなかった。
＜基礎科目のお勉強＞
基礎科目の方は、割とマセマと『演習大学院入試』で何とかなると感じた。もちろん、過去問の答えを全て作成できることが前提だけど。
追加で、『イプシロンデルタ完全攻略』、『線形代数３０講』（固有値と固有空間問題対策）でやったくらい。
時間があれば、もっと実際に手を動かして計算練習などすれば、点数は満点近くまで伸びると感じた。
一方で、集合論や幾何学を捨てていたので、京都大学の受験ではかなりビハインドを引いてしまったし、東大でも逃げ科目を作れなかったのが少し痛かった。
１００時間ほどで過去問まで対策できた。初学の分野が少なかった（複素関数、εδ、微分方程式の級数解放、線形代数の空間論が初学）ので、割となんとかなった。
＜専門のお勉強＞
代数学は『代数学１，２（雪江）』、『群・環・体 入門』、『代数学演習』、『大学院への代数学演習』と「物理のかぎしっぽ」で対策したのだが。
１００時間も勉強時間を取れなかったので、ガロア拡大の計算と、イデアルの簡単な奴しか抑えられなかった。しかも、本番で出てきたのは、明らかに知らない概念だった。もちろん、問題分の意味は何とか理解できたが、恐らくは『アティマク』や『ハーツホーン』や整数論系の概念を知らないと厳しい問題だった。
過去問を見てもできないなーと思っていたが、試験場で他の人たちが、洋書やハーツホーンや零点定理やシェバレーと言った、全く知らない概念を話していたので、勉強する分野を完全にミスったと思った。
ネットでググっても、雪江代数で受かってるっぽい感じだったから、雪江代数だけで行けると思ったけど、勘違いだったみたい。
無念。
＜感想＞
結果的にはゼンゼン駄目だったけど、数学科の人たちの雰囲気や、レベルを肌で理解できてよかった。
時間が更にあるなら、
あと、代数学もアティマクとハーツホーンと整数論は押さえたいなあと思った。
「学習指導要領から○○が消えたー。あり得ない。」は、教わった世代のノスタルジーを含むケースが多い。
「ベクトルが消えた！物理が教えられない！」 → 「力の合成くらい物理教師が頑張れ。どうせ微積を使わない高校物理なんか制限だらけだ。」
「行列が消えた！３ＤＣＧや機械学習が理解できない！」 → 「大学の線形代数で頑張らせろ。どうせ高校の行列なんてタダの計算練習かパズル。行列式も固有値も教えない程度だ。」
「数学Ｃがなくなっていた時代がかわいそう」 → 「数学Ⅲ 3単位と数学Ｃ 2単位を新しい数学Ⅲ 5単位として教えていただけ。どうせ数学Ｃ取ってる奴はほぼ数学Ⅲやってたんだし。」
と個人的には思うのだが、「理工系人材には高校数学の○○が必要だ」というのは高校数学に期待しすぎ。
あとは90％以上の人間が高校まで進学する時代に、共通の教養として必要な内容が高校数学でしょ？
ちなみに新しい学習指導要領でも復活する数学Ｃまで学習すればベクトルあるよ？ 高校物理の力学に間に合わないだけで。
今の学習指導要領で数学Ｉに統計が入り、箱ひげ図や四分位図が必修だけど、40代以下はこんなのやってないっしょ。
今度はそれらは中学数学に下りていく。統計の検定まで高校数学に入ってくる。
新しい学習指導要領で学ぶ内容は、これら。
数学Ⅰ：① 数と式 ② 図形と計量 ③ 二次関数 ④ データの分析（仮説検定の考え方を含む）
数学Ａ：① 図形の性質 ②場合の数と確率 （期待値を含む） ③数学と人間の活動（整数、ユークリッドの互除法、2進数など）
数学Ⅱ：① いろいろな式 ② 図形と方程式 ③ 指数関数・対数関数 ④ 三角関数 ⑤ 微分・積分の考え
数学Ｂ：① 数列 ② 統計的な推測（区間推定及び仮説検定を含む） ③数学と社会生活（散布図に表したデータを一次関数などとみなして処理することも扱う）
数学Ｃ：① ベクトル ② 平面上の曲線と複素数平面 ③ 数学的な表現の工夫（工夫された統計グラフや離散グラフや行列などを取り扱う）
ベクトルあるよ？
行列あるよ？
今は、一般受験以外に多様な方法で大学に入学してくる。既習範囲の理解度確認や基礎の定着のために、まともな理工系大学なら昨今は非一般受験組にはe-ラーニングなどで補習や指導をしている。
そういう意味では、大学から教養部を廃止して、早くから専門バカを作り出す改革が失敗だったのでは？
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。
承前。
前編（http://anond.hatelabo.jp/20130825133734 ）では三縞君に作品そのものについて総括をしてもらった。
彼女はあの通り真面目な人なので、旧約聖書やら仏教の経典やら沢山の資料を比較参照した跡が見える。まああとは文章の方にもう少し可愛げがあれば……なんてうっかり口にしたらまたもや新品の机を蹴られてしまった。情報庁の事務机と違って、アルコーン社のオフィスウェアは本物と見紛うばかりの高級情報材製なのだが、彼女は遠慮なくその黒いストッキングの美脚を持ち出してくる。せめて元上司を「鼻持ちならない」と無遠慮に評するところくらいは変わってほしいと思う。
で、ここからが僕の出番。
稀代の大作家・野崎まどが残した作品の中に埋め込まれた、人間の癖や偏りを利用した暗号。
といっても僕は特殊な暗号解読の専門家でも何でもないので、あのときのような成果を期待されても正直困ってしまう。
あれは先生と僕の間柄だったからこそできたことであって、大して知りもしない作家を相手に同じことができるなんて考える方が間違ってる。
けれど僕はこの仕事を受けた。
基礎コードの解析を終えた量子葉の研究はとっくに先生の意図を探ることからは離れていたし、こうして頭を使うのはとても心地良い。
だから、これはまあ、知ルが帰ってくるまでのお遊びみたいなものだ。
一般発売前の自社製ワークターミナルは唸り声ひとつ挙げずに目を覚まし、僕の電子葉とダンスを始める。啓示視界に多重展開された書字情報マトリクスが視線の導きで然るべき場所に配置され、僕はその本を〈知る〉。
ウィンドウをもう一つ開く。首振りで先のレポートを取り出して、目の前の本を固有値解析にかけた。多次元スライスされた書字情報はいくつものキューブに分裂し、吸い込まれるように消えてゆくと、瞬く間に啓示視界がウォッシュアウトされて、周囲の情報圧が低下してゆくのがわかる。
三縞君は常識人だ。凡人と取り違えてはいけない。常識人というのは世の中の人が当たり前のように知っているとされることを本当に当たり前のように知っている、得難い優秀さに与えられるべきタグだ。才媛三縞君が組み上げた意味論フィルタは時にピーラのごとく表面を撫で下ろし、時にスライサのごとく作品を賽の目に刻んでは雑味を取り除いていった。後に残るのは〝野崎まど〟という名の個性の結晶だ。
想像が始まる。僕は右脳と左脳を車の両輪のように回して脳内に〝野崎まど〟を仮定すると、感じるままにコードに潜む違和感をすくい上げていった。
少し難しい……ノイズが多い感じだ。ライトノベルをフィールドとする氏の世界描写は童話的で、本筋に関わらない部分は余計な注意を惹かないよう可能な限りオミットするのがスタンダードだ。とはいえ今回の版元は早川書房、百戦錬磨のうるさ型SF読みが相手だ。手加減はないと思っていいだろう。
思いつくまま挙げてみる。
序章。情報格差を乱用して女遊びをした僕は翌朝当然のようにバスでオフィスに出勤する。さらに車内には大声でおしゃべりに興じる女子たち——思念通話はとっくに実現されている時代だが、僕は咎めることも聴覚を遮断することもなくそれを聞いている。
やれやれ、と僕は首を振った。僕の仕事の大半は場所を問わない。だいたい情報化が極限まで進んだ社会で肉体の移動を要する業務分野といえば食事・医療・性風俗くらいのものだ。その意味での役得といえば唯一、三縞君と交わす、互いに性的関心を潜めたコミュニケーションだけだろう。この危うさだけは何事にも代えがたい。
〝先生〟について語る以前に、僕がわずかにでも興味を向けた人物がみな女性であったことに気づいただろうか。正確に言えば老婆を迎えにきた男性についてたった一行触れただけだ。京都の町は不朽を表す国家的なシンボルだ。だから、この一連のシーンで描かれているのは、僕ら男が背負うべき、いつの世も変わらぬ女性への関心に他ならない。
ジェンダー的な視点で見出すと、他にも気になる点が出てくる。京都大学の構内で赤ん坊を連れていた学生は性別不明だが、どうあれ血のつながりはないだろう。養護施設の保育士は男性だった。けれどエピローグで死に瀕した子どもに付き添っているのはなぜか母親ひとりで、これは明らかな偏りだ。「女性にお茶汲みを頼むのは性差別」という認識は根付いていても、我が子に対する愛情など僕らの世代の男性は持ち合わせていないのだ。
と、ここまで書いていたら三縞君から「あなたのろくでなしな価値観を世の男性にまで一般化しないでください」と書かれたメールが飛んできた。
退庁後の僕のクラスは、彼女は同格の４まで下がってしまっている。おかげでプライベートレイヤがだだ漏れだ。もう迂闊な発言はできない。
僕はおとなしく仕事に戻ることにした。
該当箇所をズームする。それは〝集落〟の場面。クラス０の女子中学生に対するのぞき行為が行われ、社会がそれを容認していると語られる箇所だった。
馬鹿なことを。
当たり前だが個人情報保護と児童保護はまったく別の問題だ。しかも情報格差は技術的限界によるものとされている。少なくとも一般的な認識としてはそうだ。だったら法が容易くその現状を追認することなどあるはずがない。
ここだ。ここにヒントがある。僕はそう直観した。
思考が活性化し、電子葉によって自動収集された関連情報が僕の啓示視界を埋め尽くす。
ソフトSF——純粋に人文科学に基づくSF。とりわけフェミニストSF。女性作家の隆盛。メアリー・シェリー。ベネット。ル＝グウィン——違う。こっちじゃない。右脳が理屈を飛び越えて判断を下し、一足飛びにその本質をたぐり寄せる。ヒントはこれだ。
社会描写の神髄は、弱者をどう描くかに現れる
即座に理由を問う。
社会の歪みを体現する存在は常に女・子どもといった弱者であるからだ
方向付けされた認識が参考作品を引き寄せる。
過去の日本SF大賞受賞作。『マルドゥック・スクランブル』。この作品では〝戦う女の子〟を地に足がついたものとして描くために、少女娼婦の身分、戦争由来の過激な技術、ならびに犯罪的な出来事に即応するための法体制を用意した。出来上がった少女は社会的に見れば化け物でしかないというのに。
僕はようやく理解した。
それが指す存在を、僕はすでに知っていた。
誰より保護されるべき存在でありながら、誰よりも自分の身を守ることに長けた少女。量子葉とともに生体脳を育て上げた、人類初のクラス９。進化の特異点。
道終・知ルその人。
ようやくあの男について語る時が来た。
クラス＊（アスタリスク）。素月・切ル機密官。主人公（僕だ）の心の闇を凝縮したような人物。
結果から言えば彼はかませ犬以外の何者でもなかった。彼の行動は無意味で無価値で、そして無残なものだった。けれどその劣悪な人間性については触れておかないといけない。
裏仕事を専門とし、存在自体が機密とされる、規格外のクラスホルダー。そうした役職に求められる一番の資質は、規律、そして良識だ。ところが素月はその逆をいった。
自らが果たすべき任務を忘れ。
１４ページに渡って狂ったように女子中学生の裸を狙い続けるその様は。
ただの変態だった。
それから僕はことあるごとに知ルに対して欲情するようになった。
可憐な容姿。挑発的な言葉。妖艶ささえ感じる所作。それと同居する少女の無垢さ。知らぬ間に僕は虜にされていた。
それでもあの男、アルコーン社ＣＥＯ、有主照・問ウさえいなければ、僕が女子中学生を相手に一線を踏み越えることはなかったんじゃないかと思う。
そのことを知って咎めるどころか喜んだミアもちょっとどうかと思う。
いや。
なぜそう設定したのか。
答えは簡単。知ルが初潮を迎えるその日をただ待っていたのだ。現代人としてはずいぶんと遅いように思えるが、そこは孤児で栄養状態が悪いことと対象となる異性がいないことを考慮すれば説明がつく。
本番を迎えた知ルの口から「私、セックスって初めてです」と言わせなかったことは氏の最後の良心だろう。そう信じたかった。
すっかり忘れていたが作中の三縞君の扱いはこの作者にして徹頭徹尾まるで違和感のないものだった。
長く辛い旅路だった。
結局、作者の真意は何だったのか。
僕には朧気ながらその姿が見えていた。
そう。氏は切望していた。
情報の秘匿も。
時代の空気も。
何もかもが存在しない、本物のオープンソースの世界というものを。
最後に。
解読の結果、僕がすくい上げた言葉を君たちの啓示視界に残してこの稿を結ぼう。
うわぁい、子どもの保護なんて全然乗り気じゃなかったけど、こんだけいけてるなら俺もロリコンでいいやあ！
（続かない）
それはON/OFFじゃなくて？
true/false は真偽値なので
if(false){
}else{
}
がelse節になる必要がある。
if(local_false){
}else{
}
にthen節なるようなfalseを定義するべきじゃない。
回路の1/0判定については ON/OFFを割り当てるべきでtrue/falseを割り当てるのはそれこそ、プログラムの概念設計ミスだとおもわれる。
そのために
if(value==local_false)
なんて毎回やるのは、さらに 混乱のもと
if(value==local_on)
ならば、誰でも混乱はしない。
falseは真偽値というコンパイラが使う値であって ハードの固有値を割り当てて良いものではないと思われる。
大げさに表現すれば、
typedef long local_short
typedef short local_long
sizeof(local_long) ＜ sizeof(local_short)
ローカルFalseはこれに近い。既存のコンパイラが定めている概念を ひっくり返すようなローカル定義は この時代ではするべきではない。
#define HARD1_ON 0
#define HARD2_ON 1
これは必要。
#define HARD1_FALSE 1
これは害悪
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
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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
