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2019-02-14

anond:20190206125826

高専卒の方のエントリーが上がっていたので,レア存在である高専について私も語ってみる.何度目の焼き直しになるかわからないが.

お前誰

中堅高専→Bラン大卒リーマン

15年前に卒業化学学科情報としては古い点も多々あるかと思う.ただ学生会長で全国高専につながりを持っていたので、情報ソースは1校のみではない.

メリット

①進学が容易

 後述する.

②早期から専門教育を受けられる

 高校1年次から専門教育を受けられる.全過程専門教育ではなく,高校大学で履修する一般教養とのミックスになっている.年次が低い段階では一般教養比率が高く,年次が上がるにつれ逆転する.まともに単位を取っていれれば5年次は週の半分は研究だった.

デメリット

①進路が固定されやす

 大多数が工業系の道に進む.進まざるを得ないといっても過言ではないだろう.感覚的に同級生の9割はメーカにいる.世界技術系一辺倒なので,その他が見えにくい.入学時点で15歳なので、染まりやす視野を広く持つことも難しい.教員普通研究員なので,理系アカデミアで純粋培養されたような癖が強い人がごろごろコースを変更しようとしても,マイノリティになるため後押しもロールモデルが少なくハードルが高い.

ドロップアウトやす

 専門性が高い故、入学後に技術に興味がないことに気づいてしまった場合モチベーションが下がりついていくのが困難になる.高専受験日が普通高校に比べて早いので,度胸試しで受けてみたら受かってしまった,偏差値が高いのでなんとなく来た,という層の一部がこの状態に陥る.一念発起して3年次にセンター試験を受け大学に進学、文転したものもいた.これはレアなケース.

恋愛チャンスは共学に比べ少ない.15-20歳という多感な時期に恋愛経験はまあ一般的重要だろう.女性が少ないので競争は激しい.勿論立地や当人キャラ次第でもある.化学専攻などは女性比率が高い,それでも半分程度だろうか.

教育課程

授業時間は90分.1年次から週1-2回のペースで半日かかる実習or実験があり,1年次から毎週毎週濃密なレポート提出を課せられる.締め切りや採点も厳しく,図書館での追加調査を含め毎週5-6時間レポートだけで費やしていた.科学文章の書き方の下地はここで醸成されたと感じる.専門科目が入っている分,一般教養が割かれている.歴史はなく,地理も確か1年前期しかなかった.その他普通高校と比べて色々なものが削られていたに違いないが、よく分からない.

また,数学が難しかった.入学後すぐに三角関数確率,2年次に上がる前に微積線形代数.2-3年次で重積分偏微分,常微分・・・.4年次以降で複素関数,曲面,群論ラプラス変換ベクトル場等の応用数学に入っていく.他にも電磁気化学,熱力,固体物理・・・気分が悪くなってきた.

進路

就職

就職率100%.求人倍率10~20倍.県内の有力企業大手現業職現場職長候補)に比較的楽に就職できる.ただ高専生は世の中のことをよくわかってないので,企業業態研究をせずに適当就職してしまい数年後に後悔する同級生はそこそこいた.先生技術バカが多く,経済的リテラシー教育はほぼなかった.私のころはインターネット情報量も多くなく,現在はまた違っていると思われる.

②進学

大きく2つに分かれる.専攻科か大学か.

専攻科:

自校に残り,2年間の延長教育を行う.大卒資格を得られる.ほぼ研究メインの生活を行う.研究8割,授業2割くらいか卒業後は旧帝や技術大学院(奈良先端科技大/豊橋技科大/長岡技科大)などに院進する人が多かった.就職する場合世間的にはレア存在であり,専攻科?そんなのがあるんだ?という反応をされ,研究漬けで辛い生活を送ってきたのにも関わらず就職アピールとしては弱いと友人はボヤいていた.

進学(3年次編入):

ここが最大のうまみであろう.

①いくつも受験可能大学毎に試験日程が統一されていないので,費用と日程確保さえできればいくらでも.自分場合は4大学に出願し,3大学目で決めた.偏差値が低いほど早めに行う傾向があった.

受験科目が少ない.例えば東大数学英語だけだった.(東大のみ2年次編入だったが)問題奇天烈ものでなく,真面目に授業を受けてしっかり対策していれば十分に解ける範囲である

高専によっては提携大学がある.私が卒業した高専では所在県の大学提携私立大学関関同立など)は指定校推薦でほぼ全入していた.高専から私立大学に行く人は少ないので,競争率も低かった.就職したくはないが勉強も好きではない下位層は延命策としてこの選択肢をとっていた.大学編入後は一般教養はほぼ単位認定(=免除),専門教科も高専で齧っていることが多く,比較的楽.実験研究発表においては経験の差が歴然学部レベルでは専門を変えない限り大きな問題はないだろう.彼女が欲しくてテニスサークルに入ってみたが,雰囲気についていけなくてすぐ辞めたというオチ

レベル

ピンキリトップレベル明石高専豊田高専などは偏差値60後半でそこらへんの進学校を超える難易度だが,商船高専などは50前後学科としては電気がいつも大変そうだった.数式だらけで理解するのが大変.材料土木環境,その他新興分野はおぼえればいい科目も多く,比較的楽.

寮生活

全寮制の高専は確かなかったと思うが,大概他県や遠隔地から学生用に寮が用意されている.寮ではゲーム相手に事欠かない,発売日に漫画がすべてそろう,ありとあらゆるジャンルのエ〇本を閲覧できるなどのメリット(?)もあるが,大きなデメリットとして私が通学していた20年前では上級生による「しつけ」という名の体罰が行われていた.木曜日の夜に1年生を呼び出し,暗闇の中で数時間正座をさせて悪事を白状させるというもの.(風呂掃除に数分遅れたとか,寮の敷地内で先輩を発見した際百m離れていても90度おじぎをして挨拶を”叫ぶ”必要があるが,そのお辞儀角度が足らなかったなど)一定数白状しないといつまで経っても終わらないため,どうでもいい些細なことを報告するのが常であった.正座のみならず1時間両手を上げっぱなしにさせるなど.終わった後は体が痛んだ.脚が痺れを通り越して暫く立てないレベル.なぜ木曜の夜かというと,金曜になるとみんな帰省してしまうため.

さすがに今はもうないだろう.今の価値観だとありえない.しかし,中学校を出たばかりの小僧大学1-2年生相当の先輩たちはとても怖い存在で,且つ退寮して親に金銭負担をかけられないため多数は我慢選択する,という構図だった.私の親も鍛えられてこい,という感覚だった.家が比較的近いやつは馬鹿馬鹿しくて通学に切り替えていた.私のころはなかったが,以前は先輩から達しが出るや否や吉野家の牛丼を30分以内で代理購入してくるという「吉野家ダッシュ当番」なるものもあったそう.尚,年次により寮内でのルールは緩くなっていく.年次による権力揶揄した称号があり,1年次から奴隷」,「見習」,「平民」,「貴族」,「神」.1年次においては共有スペースの炊事禁止テレビ閲覧禁止風呂掃除や朝食準備などの各種当番,祭りでの汚れ系出し物など.2年次になると共同場のテレビ閲覧可,3年次から個室があてがわれ、テレビも自室に設置が可能となる.今思い返せば,異常に陰湿日本文化如実に体現しており,乾いた笑いが出る.私は上級生になった際このシステム廃止しようと試みたが、全体的にそれを維持したいという空気が流れており結局叶わなかった.ただ親元を離れて集団生活を送ったことで自身も随分たくましくなったと思う.

今私は何をしてるか

メーカを何社か転職し,現在ITデータ解析職.製造業に興味がないことに気づくのに大分時間がかかり,また気づいてから収入を維持しながらも他業種へ脱するまでが大変だった.現在は34歳で年収950万円.奨学金は500万ほどあったが30歳前に完済することができた.

所管

総合すると高専おすすめ.ついていければ就職には楽にありつける.ただし癖が強いので人を選ぶ.

2018-09-19

anond:20180919164125

ある程度腰を据えて勉強するのなら大日本図書数学シリーズ(高専生を想定して作成された)を強くオススメする.

https://www.dainippon-tosho.co.jp/college_math/

高専は,工学を学ぶ五年制(高校+短大)の大学である.本教科書シリーズを一通りマスターすると文字式の展開から複素関数論まで,高校数学のなかでも工学必要知識(≒数学科を除いた大学数学必要知識)+基礎的な大学数学(微積線形代数ベクトル解析,複素関数論,ラプラスフーリエ変換)を学ぶことができる.

読者の対象はそれほどハイレベルではない(高専にもよるが,偏差値の低い高専高校偏差値で55程度+大学受験を経験しない)ので,説明が平易で,例題も豊富練習問題も非常に豊富である.それでいながら公式の導出はどれもしっかりと記されているので,腰を据えた勉強にも向いている.

全六冊だが,一日数時間をとって勉強できるのなら数週間で一冊を容易にマスターできるようになっている.

統計学理解したいのならば,本シリーズ教科書を以下の順序で学べばよい.

基礎数学(高校数学の基礎が身についているのなら省略可)→線形代数(ベクトル定義から線形写像)→応用数学(ベクトル解析の単元だけやればよい)→確率統計

2017-09-26

https://anond.hatelabo.jp/20170922053438

例えば、2010年頃の製薬企業研究所だとバイオインフォマティクスをやってるのが日本のそれなりの企業10人弱。世界の最大手だと数百人。規模が50倍ほど違う。応用数学では日米は全然規模が違ってた。それが今のAIの発展の差を生み出している。個人にとってもチャンスの量が全然違う。

例えば、日本では工場での生産管理文系職。そうなると現実最適化理論までは至らない。人材ゼロに近くなる。いつまでも臭い仕事のまま。

2017-03-02

1500円以内のおすすめの本(数学情報科学)を教えてください

会社お金で、ある上限金額まで本を買えるのですけど、あと1558円残ってしまいました。

この金額以下で買える何かおすすめ数学情報科学の本をご存知でしたら教えてください!


このあたりの本は大抵2000円超える気がしますが、安くておすすめがあれば知りたいです!


ちなみに、

私は数学普通理系大学生並に(数学科理論物理に及びませんが)学びましたが、

情報科学ほとんど勉強していないです。

情報科学では、入門的でためになる本を知りたいです。

数学応用数学分野に興味があります

(四月から働き始めるので、仕事に対する考え方とかメンタル的な話にも興味があります。)

2016-07-31

http://anond.hatelabo.jp/20160731204740

腐るほどいる

生命科学系の多くは教養の基礎数学線形代数微分積分)が終わると数学に二度と触れないし苦手意識が強い

情報系でもソフトウェアは使いこなせても原理となってる応用数学からきし理解できないなんてタイプは割と多い

ソフトを使うだけなら入出力さえ理解してれば中身はブラックボックスでも問題いからな

から最新のトップカンファレンス論文読んで素早く実装まで落とし込めるやつにはそれなりに希少価値がある

2016-01-25

http://anond.hatelabo.jp/20160123172824

私は以前、製薬会社実験データデータベースや様々な表示システムを作ったりマイクロアレイ解析などしてた。

その手の仕事をしている人は、社内に主にたった5人しか居なかった。

ネットワーク管理化学物質合成などする人は他にいた。実験する人はもちろん大勢いた。

知らないが、日本だと最大手でもこの手の仕事をしているのは合計数十人位ではないかと思う。

一方、世界大手企業だと数百人居たりする。

伝聞や想像だた、金融は多分世界比でもっと少ないだろう。

自動車企業だとそんなに悪くないかもしれない。

人工知能もっと居そうだけど新しい技術開発をできるのは日本で数十人も居ないのかもしれない。

例えば、リアルタイム3D画像認識技術が開発された頃日本にそれを十分理解できる人もあまりいなかった。

日本応用数学の分野は非常に規模が小さい。

科学研究を調べるとわかるが何にしても非常に人数が少ない。

相当重要テーマでも世界で数十人しか研究者が居ないのはよくあること。

例えば、量子コンピューターに関して調べてみると想像つくだろう。

一方、量子コンピューターを学ぶのはそれほど難しくない。本屋に本が何冊も売っている。

量子コンピューター研究者ネタが無いのかわからないが最近重力と関連付けたり無理やり感がある。

前世紀末に新卒就職したソフト企業最初20人以上のチームで開発したが、今では滅多にないだろう。

転職後は大規模なシステムにも使われているミドルウェアのコアを開発したが数人のチームだった。

まり技術を求められる仕事は非常に人が少ない。

今後私が主にやる仕事基本的に一人や数人ですることになる。

会社管理をしてもらうために存在するようなもの給料がどうとかは全く興味がない。

何をするにしても、地球上における到達状況を把握し、全生産活動理解すべしと思う。

例えば、ソフトウェアにはどのような種類があるか、そしてどの程度の規模で開発されているか大手企業はどうか、

十年後はどのようになっているだろうかと言うことをなるべく把握すべきだと思う。

ソフトに限らず、現在地球人エネルギー源などや多くの科学技術に関してそうすべきだと思う。

科学技術に限らず、社会自体理解もすべきで、特に兵器テロ犯罪などの背景など理解しておくべきだろう。

そこまで来ると、世界的な諜報機関なども普通存在だなと思えるようになって十分想像できるようになる。

そして、人類を超えた存在視野に入るようになってくる・・・

2015-02-05

http://anond.hatelabo.jp/20150205222604

家系勉強なんか一切できない奴の集まりだけど、俺だけは数学そこそこできるわ(学部程度の応用数学使って仕事できるくらい)。

ちなみにTOEICはだいぶ前に900越えてから受けてません><

2014-12-19

http://anond.hatelabo.jp/20141219142517

いや数学は異常に頭良くないとできないよ。

高校数学とか工学部応用数学とかじゃないんだから

常人ならマジで理解しようと思うと年1冊くらいの分量がせいぜい。

2014-04-24

イメージ力を鍛える6つの方法

本題に入る前に少しシリアスな話題があるので聞いてほしい。

男女にイメージについて聞くと面白い。男はほぼ例外なく目を閉じても真っ暗と答え、女は半数がありありとイメージできると答える。これはなぜか?

一方男性率の高い理数系の学部ではイメージを軽視する伝統的風潮が根深い。これはプラトンから来てるのだがな。本質直観すべきでありイメージなど些末も些末、ゴミクズ同然という考え。対する女性率の高い芸術系学校ではイメージ尊重する。『脳の右側で描け』に始まるイメ描きの連綿たる伝統があり、ナンシー関記憶スケッチアカデミーは今や市民権を獲得した。

ここに来て先ほどの問いの答えが見えてくる。性差よりも習慣の問題なのだこれは。そして男である諸君は驚くほどイメージを軽視している。だから真っ暗なのに輪をかけて真っ暗。糅てて加えて真っ暗なのだ

そこで世の中の男性に活、いや喝を入れようというのが本記事であるシリアスでもなんでもないくだらない前置きは終わりにしてちゃっちゃと本題に入ろう。

1ブラインド詰将棋

煮ても焼いてもまずこれをやりなさいというのがこれ。詰将棋マニアの巷間では「ブラ詰」とも呼ばれる。早い話が目隠し詰将棋である脳内詰将棋という蔑称、いや別称もある。

こまけーこたーいいとして大切なことだけ言うと、これには2つのスタイルがあって1つがアイマスクをして符号の読み上げを聞くものでこちらが本格的なやり方。(そもそも符号ってなんだよってレベルの人はggるなりしてください)

もう1つが手軽な方法詰将棋の盤面または印刷された紙を見て5秒で初形と持ち駒を覚えて目を閉じて脳内で解く方法であるほとんどの人はこっちでやったほうが身のため世のため人のため。最初詰将棋入門書をテキトーに購入して1手詰めや3手詰めから始めるとよろしい。

2暗算(四則計算とは言ってない)

先ほど理数系のイメージ軽視に賽を投げかけたが分かってる人は分かってる。暗算が得意なタイプがそれだ。私は一流大学数学科を出て現在底辺大学数学科にいるのでよく分かるが数学畑では手を動かすことをモットーとする物理畑とは正反対計算が軽視される。しかし一流の世界ともなると話は別でノイマンのような暗算の達人が割といる。数学天才には二種類いてラマヌジャンのような数覚がずば抜けたタイプは案外少数派なんだ。数論は数学女王岡潔晩年は『情緒創造』を著している。

底辺大学だと数学論理学問といったことを平気で言う先生もいる。論理は当たり前の大前提であり無味乾燥なつまらないものだ。そう世間計算がつまらないと思われてるのと同じくらいに。実際、数学ではなくコンピュータサイエンス計算理論を学べば分かるし学ばなくてもある程度想像がつくだろうが論理とは計算であってそれ以外の何者でもない。計算論理もつまらないそのことには全く同意するが無価値というわけでもない。忘れもしない卒業の日同級生になぜ暗算をするのかと訊かれて私は暗算で扱う数学対象に親しむためと即答し彼または彼女もっと早く教えてよと地団駄を踏んでいた。

数学素養がない人たちへ。最初アイマスクを着用せずJSJC(俗に言う小中学生)が学んでいる幾何パズル問題(『目で解く幾何シリーズなど)をやり次第に他分野や高校数学大学数学科数学工業系の応用数学に守備を広げる。意識高い系より意識広い系で頼む。

3カメ

数学科には将棋ならまだしも美術に造詣が深い先生結構多いがそれに比べて写真芸術に関心のある人は拍子抜けするほど少ないと思う。つまり数学的美と将棋の美はクロスオーバーするが数学的美と写真芸術の美はオーバーラップしないということだということだ。つまり詰将棋暗算の不足分を補うのにカメラはやはり大事なんだよなあ。

芸術論において言い古された表現だが音楽は音の瞬間の芸術であり写真は光の瞬間の芸術である。だからシャッターチャンスやチラリズムという言葉が端的に表しているのは瞬間性。写真家は人物や風景をとるとき手でフレームを作る。このあたり詳しく書かれた文献が少ないがこの切り取り方には必ず意味がある。単になんとなくバランスがいいからそう切り取るのではない。シャッターチャンスという言葉から誤解されがちだが確かに瞬間のおもしろさを切り取るのが写真芸術であるが決しておもしろい瞬間を切り取るのではない。この違いが大切でおもしろものはわざわざ写真にしなくてもおもしろいのであって思い出アルバム程度の価値しかなく芸術たりえない。つまりおしろき こともなき世を おもしろく すみなしものは 心なりけりで、おもしろさを能動的に発見しそのおもしろさを表現するには今この瞬間しかないしかもこうフレームを切り取るしかないと断言できるのである。そんな見方を学べるのはカメラくらいしかない。数学では学べないし絵画もにているようで全く違う。写実的絵画であれそこで必要とされるのはある種の演出でありもっと乱暴に言えば捏造であるから、あるがままの良さをうまく切り取って見せる写真的な見方とは根本が違う。

そんな見方を身につけて日常の「あれ」「おや」「あら」「おっ」と思う点が増えるとそれが理解記憶のフックになる。理解というのは必ず興味から始まるだろう?しかし興味は洪水のように訪れて過ぎ去っていく。つまりアイデアマンはメモして興味を書き留める。だからメモする時間と労力すら惜しいのでだから「これならここが気になる」とフックをつけて興味をブックマークしておくことで未来理解記憶きっかけになる。そういう面白い体験をしているんだよカメラマンという種族は。

結語

以上簡単に見てきたがどれ1つとっても始めたその日から人生を揺るがす劇的な効果があるので試してみてほしい。また6つの方法は相補的な働きをするようチョイスされており、1つでも欠かすのはもったいないので6つ全部試してもらえるともっとうれしい。

2014-04-03

ビジネスマン位相空間論読んでも意味はないが、応用数学はひと通り読み通していても不思議ではないよな?

 

2012-04-18

http://anond.hatelabo.jp/20120418003806

これ、工学部応用数学科で一番出来の悪い生徒だった自分でも分かるような間違いだらけで腹が立ってきた…塾の先生ってこんな誤解を招く説明しか出来ない人しかいないの?

これだったら、「ε-δ論法で調べてね」とか、「この本のここを読んでね」って言った方が、よっぽど正確だし、学生の後世のためになる。

塾でもよく訊かれるので解説を。

無限(+∞)というのは、「私達が理解できないくらい大きい数」ということを表す記号です。

∞は「数」なの?「(という)こと」なの?どっちなの?はっきりしてよ。で、「私達の理解」って何よ。「私たちの理解」なんて、定義に関係無いでしょ。10^10^10^10とか、私達に理解できないぐらい大きい数だと思うけど、∞ではない。

同じ程度の長さだったら、「∞はどんな数よりも大きい『こと』を表す記号です」でいいじゃん。ついでに言えば、「ですから、∞は数ではありません。もし、∞がある特定の数だったら、∞+1は∞より大きくなってしまい、『どんな数よりも大きい』という定義に反するからです。」とか付け加えておけば、なおよし。

∞ + ∞ = ∞ と定義します。私達が理解できないくらい大きな数を加えあっても、それが理解できないくらい大きいことに変わりはありません。

なぜ、∞ + ∞ = 2 * ∞ ではないのでしょうか? それは、∞は我々が知りえない数だからです。つまり、∞ = ∞ という計算が、 「私達の知っている意味で」等号計算が正しいかどうかなんて、誰も知らないからです。

∞+∞=∞、って定義なの?ε-δ論法使えば、∞の定義から定理として導き出せるんじゃない?「我々が知りえない『数』」とか言って、∞をある特定の数だと誤解させるのやめろよ。等号「計算」って何?「誰も知らない」って何?良心的に解釈すると、「∞は数ではないから、「∞=∞」という表記をしたいのであれば、「9=9」みたいな数における等号とは別に定義しなければならい」ということを言いたいのだろうか。で、「∞ + ∞ = 2 * ∞」ではない理由は、単純に、∞という記号に対する+と*という定義を厳密にしていないからでは?

2012-02-28

http://anond.hatelabo.jp/20120228123953

応用数学力は役に立つから大丈夫だぞ。

直交関数展開とか、普通の奴はびっくりするくらいできないから。

2011-05-09

http://anond.hatelabo.jp/20110509175047

それは応用数学の話でしょ。

それにそもそもただの秀才はそこまで数学やるという発想を持てない。

2011-03-16

http://anond.hatelabo.jp/20110316192650

職業に貴賎なし」という言葉が建前でしか無いように、学問世界にもぶっちゃけ序列はあるでしょ。

純粋数学を筆頭に理論物理応用数学生物学化学実験物理、その他自然科学、そして工学

工学の中でもmathematicalな分野ほどぶっちゃけ「偉い」し、職人技の延長みたい技能的分野は格下とされる。

ソフトウェア工学は低レイヤほど「偉い」。上位レイヤ数学っぽい分野もあるから微妙ではあるけど。

いる人間能力もおおまかには分野の序列に従った分布になっていて、実際序列下位の分野は大抵数学物理出身の連中が切り開いてる。

2011-01-18

http://anond.hatelabo.jp/20110118190026

そういう数理論理学的な分野がかなり嫌いなんだけど、応用数学的な意味でどの程度役に立ちますか。

2010-11-22

昨日の2chにあった話

ログが残ってるかは知らない

A「採用担当してるけど、偏差値65程度の中堅大以下は余程でない限り無視してるよ」

B「応用数学したことある?偏差値意味わかってるのかな?65っていうのは中堅じゃないよ。65はだいたい12.5%あたりなんだけど」

A「科目数少ないんだから65ぐらいが中堅だろ?w国立大は五教科入試だぞ?ww」

2009-12-05

数学って本当に役に立たないよね。そろそろ理系名乗るのやめろよ。

公理から非自明(笑)事実導出するだけで大半の事はそれ以外の分野が利用してる応用数学で足りるし、それ以外に生産性が見られない。

数学だけで学問独立させる意味なんてないからw

2009-09-29

http://anond.hatelabo.jp/20090929121430

俺もプログラマ的なことやってて、増田より全然その辺の知識は無いけど、今のところ仕事はある。何でかね。

増田との違いっぽい点はこんな感じかな。

ちなみにどう考えても景気はそう簡単には回復しないから甘っちょろいこと言ってないでさっさと転職するのがいいと思う。

2009-09-24

http://anond.hatelabo.jp/20090924160154

それは文系の人が書いてるっぽいから応用数学の話でしょ。

別にモデル化不可能だからと言って数学的な考え方が全部無意味ってことにはならないと思うんだけどね。

http://anond.hatelabo.jp/20090924152605

元記事はこれらしいんですが http://d.hatena.ne.jp/kihamu/20090923

これ読んでもなんか抽象的で、応用数学の話なのか、群とか多様体とかの話なのか、それとも反映原理(reflection principle)とか Loewenheim-Skolem とかの話なのか、自分にはよくわかんないです。

あと「数学予測のできるとこは物事の8割くらいで、残り2割はすごく非線形性の高い現象で、しかもパラメータも安定せず、モデルを検証するためのコントロールされたデータも集めづらく、要するにモデルづくりのコストメリットに見合わない」から、世の中にくだらない仕事が溢れているんじゃないか、とか、フランチャイズチェーンの出店戦略みたいに、愚かな起業家を捕まえて、ダウンサイドリスクをぜんぶおっかぶせてしまえば、緻密に立地を分析するよりお手軽で効率的なんじゃないか、とか。

http://anond.hatelabo.jp/20090924142336

数学っていうより応用数学の話だったのか。

まー確かに普通の人は純粋数学なんてやらないから、そう思ってていいのかもしれない。

そういう意味ではさっき書いた「物理」ってのはここで言う「応用数学」とほぼ同義の意味で書いた。

あと世の中の仕事の大半が予測のつかないランダム現実(≒客のわがまま)にその場しのぎの対応をするような仕事ばかりになってしまったから、モデルを作って予測するようなことを(そういうくだらない仕事にしかつけない、自分のような頭の弱い人に)教えてもあんま意味ない

これはむしろ因果関係が逆で、世の中の大半の人が(応用)数学なんかさっぱりわからないっていう状況だから、そういうその場しのぎの対応しかできないことが多いんじゃないかと思う。

数学重要性ってかなり根源的なところにあるから、一見して数学なんか関係ないように見えることが凄く多い。

世の中の大半の人は関連性の因果ツリーを2,3階層たどったところで諦めるから、数学重要性を認識するところまで辿り着けないんだと思う。

http://anond.hatelabo.jp/20090924132327

fitting とか ordinary differencial equation からはじめる mathematical modelling の教科書ってのは結構あるんだけど、確かに高校数学ではそういう話はしないねぇ(ちなみに当方、文系出身で、物理とかは全然しらない)。

自分SE みたいな仕事をやっていて、システムの性能予測をやりたくて Excel で fitting (実データグラフ用紙の上にぶちまけて、できるだけ多くの点を通るか近くをかするようなきれいな曲線を探すという仕事)をやる必要に迫られて30過ぎではじめて片対数、両対数グラフ用紙がなんの為にあるのか知った。経済学ファイナンスとか、化学工学反応速度論やら輸送やら撹拌やら、スループットとかスケールアップという概念を追って行ったらそういう話だった)とかを調べて、一応どういう事をやるのか、というのは判ったけど

上記のような本に書いてあることをまじめにやる、というときには、もちろん統計とか解析学線形代数のちゃんと計算ができる理解が不可欠なのは判るけど、才能のある人だけがついてゆけて、多数はそれをやらされる理由もわからず落ちこぼれてゆく、ように見える。

大学の科目としては「応用数学」とかになるのかな、こういう話は。

あと世の中の仕事の大半が予測のつかないランダム現実(≒客のわがまま)にその場しのぎの対応をするような仕事ばかりになってしまったから、モデルを作って予測するようなことを(そういうくだらない仕事にしかつけない、自分のような頭の弱い人に)教えてもあんま意味ないってのもあるんだろうけど

2009-09-21

http://anond.hatelabo.jp/20090921030748

学問を極めようと思って学士から再入学する例は昔からちょくちょくあるよね(例えば立花隆理系志望→色弱で諦め→T大仏文→文春→T大哲学→文春から仕事をもらいつつフリーに)

あと広く浅い学問を修める気ならアルバイトでも派遣でも雇用形態自体は構わないけれどもいちど「ちゃんとした(何かのスキルと金のある事業との縁のつく)仕事」をどっかでやっといたほうがいいと思う(問題は不景気のせいでアルバイトどころか正社員でもちゃんとした仕事が少ないこと)

あと理系なら応用数学統計文系なら哲学語学はちゃんとやっとけってのと、論文サーベイは学部のうちにできるようになっとくとハッピーになれると思う

2009-02-22

http://anond.hatelabo.jp/20090222104241

正規表現なんて、CとかFORTRANしか使わない学術研究者も知らないor使えないことがあるよ。

コンピュータサイエンス出の人だとさすがにないけど、応用数学出の人とかだとよくある。

数値解析ばりばりなのにね。

2008-11-27

男できた

http://anond.hatelabo.jp/20081127063438

修士論文かいて来春就職予定の25歳。

専攻、応用数学→計測制御系。ふつーにメーカー就職予定。

身長:158cm、体重:50kg。

バストAAとAの65を行ったり来たり(忙しくなると食べるの忘れて脂肪がどっと落ちるんだ)。

一目で日本人と分かる顔と黒髪。

痩せると若いころの宇多田ヒカルに、歌うと昔の倉木麻衣に似てると言われる。声が。

好きなこと:飲み会料理、あとカラオケ行ったり盆栽クラブ行ったり増田潜ったり回路組んだり美術館めぐりしたりCやJavaで思いついたもの作ったり写真撮ったり工具のカタログめくったりトラックを下から覗いたり。

好きなもの:酒、機械時計アナログカメラ、はんだごて、工具特にドライバー、苔、機械全般(小さい方が好み)、センサ全般、マフラー、靴下、調理器具、インテリア用品

バカは嫌いでもない、スイーツ(笑)は笑えない、なんでもiPodと呼ぶ奴は見ててイラっとする。

元彼:機械系→機械系(同一人物)→機械系(同一人物)

前の彼氏と別れて2年ぐらい経つけど、正直この先男が出来る気が一切、全然、欠片も、しなかった。

地図が読めない人は何で読めないんだろうっていつも考えてる。三次元地図ができれば解決する気がする」って言ったらそれまで気のないそぶりをしていた男がくいついた。

先週末何する予定?って聞かれたから「寝てます」と答えたらそれ以上何も聞かれなかった。

バーでお酒でもと誘われたので一緒に居酒屋に行ったら相手が飲み潰れそうになったので世話してやった。

知り合った人にご専門は何ですか?って聞かれるから素直に専門を答えると「。。。そうですか」と言われたのでここから俺のターン!とばかりしゃべりまくった。

同僚はすでに私を女として見ていなかった。

年下君には怖がられるし男友達は簡単に出来ないけどなぜか彼氏はできた。

意味わかんないモデル化をして楽しそうに仮定話をするくせに時々妙に女の子っぽいところがいいんだと。文系の男はわからんね。

今更かわいらしいふりなんて出来ないし。ツッコミがきついのも仕様だし。

同僚とは付き合う気はないし、新しく出会っても恋愛対象として見てもらえてない。まぁでも彼氏ができたら他の男とかどうでもいい。

このままずっと一緒にいられたらいいんだけどなー。

追記:カッとなって書いた。今は後悔してる。

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