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はてなキーワード: 線形代数とは
それでも、pythonは非明示的な動的型付き言語であり、記述時のチェックも少ないので、文法さえ合っていれば、結構自由に書ける。クラスのインスタンスや、数値などではなく、（その場の変数値込みの）関数なんかもただのオブジェクトに見えるので、どんどん関数の引数や変数に入れられる。戻り値もしかり。演算子のオーバーロードなどもできて、直感的な記述が可能。ということで、使う側の直感に合うような運用が可能になっているがゆえに、受け入れられているのだろう。
しかし、それは運用と単体テストに支えられているものであって、ひとたびその集中力が途切れたりうっかり見落としていたりすると、それがどこにあるのか、というのは、それなりにレアなケースだと、発覚するのがだいぶ先になって、その解析、分析も大変になるという恐怖は常に隣り合わせである。
もしかして、そういう状況がいやだったから、掲題のコンピュータ言語を開発しようとしたのか。
http://marui.hatenablog.com/entry/20120221/1329823079
ここに、原作者のブログの日本語意訳がのっていた。もう６年も前になっている。
（原文：Why We Created Julia）
2012年2月14日(火) | Viral Shah, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman
端的に言えば、僕らは欲張りだからだ。
僕らはMatlabのパワーユーザーだ。LispハッカーやPython使いやRuby使いもPythonハッカーもいる。髭が生える前からMathematicaを使っていたのもいるし、未だに髭が生えてない仲間もいる。常識的な人にはオススメしないくらい多くのグラフをR言語で描いてきた。そしてC言語は僕らのユートピアだ。
いま挙げた言語は大好きだ。どれも素晴らしいしパワフルだけど、科学計算、機械学習、データ・マイニング、大規模な線形代数演算、分散・並行コンピューティング、といった僕らがやるようなものにはどれも一長一短で、仕事に完璧にはまる機能もあれば何とも使い物にならないものもある。どれもトレード・オフなんだ。
僕らは欲張りだ。これじゃ十分じゃない。
僕らが欲しい言語はこんな感じだ。まず、ゆるいライセンスのオープンソースで、Cの速度とRubyの動的さが欲しい。Lispのような真のマクロが使える同図象性のある言語で、Matlabのように分かりやすい数学の記述をしたい。Pythonのように汎用的に使いたいし、Rの統計処理、Perlの文字列処理、Matlabの線形代数計算も要る。シェルのように簡単にいくつかのパーツをつなぎ合わせたい。チョー簡単に習えて、超上級ハッカーも満足する言語。インタラクティブに使えて、かつコンパイルできる言語が欲しい。
（そういえば、C言語の実行速度が必要だってのは言ったっけ？）
こんなにもワガママを言った上だけど、Hadoopみたいな大規模分散コンピューティングもやりたい。もちろん、JavaとXMLで何キロバイトも常套句を書きたくないし、数千台のマシンに分散した何ギガバイトものログファイルを読んでデバッグするなんて論外だ。幾層にも重なった複雑さを押しつけられるようなことなく、純粋なパワーが欲しい。単純なスカラーのループを書いたら、一台のCPUのレジスターだけをブン回す機械語のコードが生成されて欲しい。A*Bと書くだけで千の計算をそれぞれ千のマシンに分散して実行して、巨大な行列の積をポンと計算してもらいたい。
型だって必要ないなら指定したくない。もしポリモーフィックな関数が必要な時には、ジェネリックプログラミングを使ってアルゴリズムを一度だけ書いて、あとは全ての型に使いたい。引数の型とかから自動的にメソッドを選択してくれる多重ディスパッチがあって、共通の機能がまったく違った型にも提供できるようにして欲しい。これだけのパワーがありながらも、言語としてシンプルでクリーンなものがいい。
これって、多くを望みすぎてるとは思わないよね？
僕らがごまかしようのないほど欲張りなのは分かってるけど、それでもぜんぶ欲しいんだ。二年半ほど前、この欲にまみれた言語を作り始めた。まだ完成してないけど、そろそろ1.0のリリースの時期だ。僕らが作った言語の名前はJulia。すでに僕らの無礼な要求に9割方は応えてくれてるけど、ちゃんとした形になるためには僕ら以外の要求も聞かないといけない。だから、君がもし欲張りで理不尽でわがままなプログラマなら、ちょいとこいつを試してもらいたいんだ。
我儘な開発者を満足させるための原語、というのはなんとも意欲的な目標だろう。
そして、その我儘を言う開発者が、今はやりの機械学習でも使いやすいだろう mathematica や R の行列演算や統計計算の世界を使いまくった連中が入っているところが今風の要求となっているようにも思う。
ちょろっと名前を聞いただけなので、これからなのだが、開発者としては、品質や生産の加速がpython の一歩先を行くような世界であればそれは大歓迎だろう。
julia 何て名前を付けているから、検索すると AV女優の方が目立って出てきてしまうのである。
https://qiita.com/sadayuki-matsuno/items/fc5e9ec3894a4b7bfbfb
ここからプログラムコードの断片をもってこようかとおもったが、
そのままコピーしても、今一歩な感じ。
ほらほら、
数式が数学で習った感じで書けるよね。
とかそういう小技が書かれているような気がした。
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。
中心極限定理やF分布についてふわっと学ぶ度、こういうものを本当に理解するためには大学数学の知識が必要なんだろうなと漠然と感じていた。
研究室はそういうところを専門とはしておらず、ただあくまでツールとして、回帰分析回したり分散分析するくらいでよかった。
就職先は金融ではあるけれどクオンツやアクチュアリー職ではないから、たぶんそういうものの出番はない。
バカな僕は数理統計を学ばずにいて統計を用いた研究やるなんて、ちゃんちゃらおかしいと思っていたし、
就職先でもそういうことを学んでいれば周りよりも一歩二歩先を行けると信じていた。
しかし、マセマをやっても定評のある教科書を終えても、なんだか自分が思ったほどできるようにはなっていないことに気づいた。
やってることと言えば、学ぶ前も後も全く同じように回帰を回し、p値を眺めてあーだこーだ言ってるだけだった。
p値ハックの記事やベイズの有用性を目にするたびに自責の念にかられてつらくなる。
もしかしたら自分がやったことは無駄だったのかもしれないと思うようになる。
就活を終え、今一度参考書に取り組んでも、抜け落ちているところがいくつもあったことに絶望してノートもすべて捨ててしまった。
高専卒の方のエントリーが上がっていたので，レアな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．
１５年前に卒業．化学系学科．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．
①進学が容易
後述する．
高校１年次から専門教育を受けられる．全過程が専門教育ではなく，高校や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の比率が高く，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．
①進路が固定されやすい
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．世界が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、染まりやすく視野を広く持つことも難しい．教員も普通の研究員なので，理系の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．
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．高専は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．
③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に重要だろう．女性が少ないので競争は激しい．勿論立地や当人の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．
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時間をレポートだけで費やしていた．科学的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．その他普通科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．
①就職
就職率１００％．求人倍率１０～２０倍．県内の有力企業，大手の現業職（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，企業や業態研究をせずに適当に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．先生も技術バカが多く，経済的な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の情報量も多くなく，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．大卒の資格を得られる．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系大学院（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な存在であり，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いくつも受験が可能．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．自分の場合は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．
②受験科目が少ない．例えば東大は数学と英語だけだった．（東大のみ２年次編入だったが）問題も奇天烈なものでなく，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．
③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，提携の私立大学（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．
ピンキリ．トップレベルの明石高専や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．材料や土木，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．
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の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に大学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的負担をかけられないため多数は我慢を選択する，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．年次による権力を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，異常に陰湿な日本文化を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を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．
メーカを何社か転職し，現在はITでデータ解析職．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，また気づいてからも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．
辛い。試験勉強が辛い。何もわからない。何をやればいいのかわかっているのにやらない自分が嫌になる。あらためて自覚するとお腹に重いものが来る。体勢も悪い。腰痛めたくないのに。うまくいっている自分を想像するのは好きなのにそれに近付こうと努力するのは嫌い。大学受験だっていうほど頑張れなかった。受かったのはまぐれだ。金遣いが荒いのも治らない。英語を勉強しようと意気込むだけで何もしない。次の学期から頑張ろうって毎学期言っている。そのくせ学期末になると来年からはとか言い出す。今頑張れよ、今。ゾンビランドサガなんて見て感動している場合ではない。線形代数、電磁気、量子化学のテストと哲学の課題がもう目の前に迫っている。それどころかもう貫通するレベルでやばい。もっと頑張らなければいけない。高校生の時の自分が今の自分を見たらどう思うだろうか。少なくともあの時は今よりは勉強していた。大学生活に希望を抱いていた自分はもう戻ってこないのか。戻ってこないのかと受け身になっている自分が嫌いだ。普段自分のことが好きだと他人にも自分にも言い聞かせている。いつか自分を好きになる日が来るのだろうか。虚言癖も治したい。どうして本当に、本当にしようもないことを口走ってしまうのか。言った後にすぐ後悔するのに。今は友達も部内の人間以外いないので普段話すことがないからまだマシだが。食生活も改めなければいけない。糖尿病など洒落にもならない。また医療費もかかるし。親に迷惑もかかる。多額の学費を払ってもらっているのに。本当に申し訳ないと口だけでは言える。親が自分の現状を知ったらどう思うだろうか。国立に受かって安く済むと親は喜んでいたが、東京に下宿となると県内の私立大学よりよっぽどかかる。今は大学の寮だが後一年で出ていかなければならない。前期は２単位落単してしまい、3Qは落単を逃れたが4Qはどうなるか。どうなるかではなく勉強するしかない。こんな文章を書くのではなく。どうして問題が解けないのか。勉強していない量子化学は解けないのはわかりきっている。線形代数は意味がわからない。教科書通りの勉強ではダメなのか。何がいけないのか。本当にダメだ。ここまで自覚しておいて何もしない。何かしてもすぐに別のものを触ってしまう。スマホなんてなければいいのに。そうやって物のせいにする自分が嫌い。自分の理想像と自分をいつも比べてしまう。誰かにすがりたい。話を聞いてもらいたい。人間関係を維持するのに疲れ、それを放棄してきた人間には叶わない。他人に話を聞いてもらうには他人の話を聞かなければならない。苦痛。本当にわがままだ。愛して欲しいが愛したくはない。これでは手を差し伸べてくれる人間などいるわけがない。救いの手を自分から弾いてきたのだから。ああ、辛い。まだ大学一年生なのにこれからやっていけるのだろうか。
一般に文系としてカテゴライズされているが、大体2年までに線形代数、統計学、マクロ経済学、ミクロ経済学、経済史などの数学科目を履修するのが一般的。ただそれだけではなく、倫理や文学などのいかにも文系な分野も学ぶ。
3年以降は講義もあるが基本は研究会に入り、国際経済や、政治学、現代の経済課題の解決策などを考えていく。人によっては金融システムなど掘り下げる人も。
なのでまともに学ぼうと思えば数学は必須だが、まともに学ばないのなら必須ではない。
また、分野によってはバリバリ数学そのものたったりするが、そうでないものもある。
よって、どっちでもよいと思いますが、はてなのお兄さん方はどう思いますか？
NTT研究所退職のエントリを皮切りに、いろんな転職体験が投稿されるようになってきた。ちょっと前にも退職エントリが流行った時があったと思ったけど、思い出すのが面倒だからまあググってみてよ。
ああいう退職エントリ、そして転職成功談を見るとああ眩しいなぁ、すごいなぁ、羨ましいなぁとなーんにもできない自分がすごく情けなく思えてくる。
製造業のシステム部門みたいなところで働いてるんだけど、いま26歳。大学は三流私立理系の情報工学を出た。いちおう卒論も書いてるよ。まあ学部卒だから、先輩たちがずっと引き継いできたプログラムをちょっとだけ弄っただけ。教授に卒業させてもらったようなもんなんだけどさ。
そんなんだから情報工学の基礎もあるようなないようなもんなわけよ。CとJavaをちょっとかじって、ちょっとしたプロジェクト課題みたいなのをやって、グラフ理論とか、教養科目だけど線形代数やって、画像処理とか、論理回路とか通信の基礎とか学んだら実習したりまあそんなもん。
そんなこんなで卒業して、研究室の先輩が就職してたからって理由で受けた企業に内定もらえたから就職して、集合研修受けて配属されてはや数年ってそんな感じ。
自社開発の製品をちょっとだけカスタマイズして納品とか、時々問い合わせ来ると対応したりするそんな感じの部署。だいたいC#とJavaの組み合わせで、ときどきJavascriptをちょっとだけ書いたりする。でもだいたいはexcelとかWordで資料作って、バッチをちょっと書くとかそんな感じ。
モダンな言語っていうの？RubyとかPythonなんか業務で触ったことがない。
バリバリとプログラムを書いて製品作ってサービス提供するとか、工学的な視点から研究するでもなく、先人が作り上げてくれたなんとなくの仕組みをなんとなくなぞるような仕事をしている現状。それでもそこそこお給料はもらえるから、生活するのに困るとか、めちゃくちゃ残業が多いわけでもない、けど、微妙に、ぬるい。
話が逸れまくったけど、結局、自分にはできないんだろうなって、転職とか退職エントリを見るたびに感じる。ソフトウェア開発する実力がない、底辺エンジニアの目線から。
ボクも大学受験は私立文系型の勉強しかしていなかったので，大学にはいって数学をやり直しました．高校でちゃんとやっていないのなら，日本人が書いた教科書じゃなくてアメリカの大学学部の教科書（翻訳）がいいと思います．特に経済学用の数学の教科書がとっつきやすいかも（事例としても経済・経営問題がでてくるし）．古いですが私が学部生の時に使ったのは数学では次の2つです：
G.C.アーチボルド (著), リチャード・G.リプシー (著), 作間 逸雄 (翻訳)『入門経済数学 』(1) と(2), 1982/9
学生版でなく，練習問題の解答が附属している2分冊になっている通常版（コレ）が良いです．アマゾン中古で数百円で買えます．線形代数，微分積分，最適化問題，線形計画法等をカバーしています．
A.C. チャン (著), K. ウエインライト (著)『現代経済学の数学基礎〈上〉〈下〉』 単行本 – 2010/1/1
旧版なら，これもアマゾン中古で数百円で入手可．上の書籍がカバーしている項目のに加え，微分方程式と差分方程式が学べます．
T.H. Wonnacott, R.J. Wonnacott, Introductory Statistics for Business and Economics, 4th ed. 1990.
科学技術に関する記事につくブコメはほとんどゴミクズだし、そのゴミクズがたくさんスター集めてるの見るとゾワッとする。
原発関連は政治的に偏向した連中が無知こみで書き込むから最悪だけど、研究機関からのプレスリリースみたいなやつはそれはそれでトンチンカンなブコメだらけで気が変になりそうになる。
物理学科出身なんで物理方面しかわからんけど、これ理系分野全般こんなだと思うとちょっと頭がクラクラしてくるわ
具体例というかちょっとずれるけど、高校で行列を教えるだの教えないだのの増田で「情報系では行列ガー！！」とかブコメしてる奴ら多くて、あっマジでIT土方ばっかなんかここ？とは思った
間違いではないかもしれないけど、着目点そこ？ってなる。（線形代数というかそもそも"線形性"の何がそんなに大切なのか、とか理解してなさそう）
ブコメ読みました。どうもありがとうございます。
トラバは伸びすぎてまだ全部読めていません。（スレッドたためないのかな？）
行列いらないよという方が意外と多いですね。専門によってずいぶん意見が変わるようです。
抽象代数をめざすので2x2の泥臭い計算練習などいらん、ということですね。
確かに数学を使う応用分野に進む子と数学自体を研究対象にする子では必要な勉強が異なるでしょうね。
数学科のことを考えていませんでした。
最後「高校で線形代数を教えろ」じゃなくて「行列をなくせ」になるのですか？
同じようなことを言っている人が何人かいらっしゃいました。（ゲーム業界？）
私にはちょっとピンとこないのですが、その業界の人たちがそういうのなら何か事情があるのでしょうね。
線形代数は大学で教えるでしょ？というのは確かにそうなのですが、１年生に教える物理の授業内容に影響が出ます。
物理科で１年生に教える科目は主に「力学」「電磁気学」、大学によっては「相対論」の入門を教えていたりするのですが
行列がなくなると座標変換が使えません。行列を使わないで無理やり書き下すこともできますが式の見通しが悪くなりますね。特に相対論。
逆行列を知らない。回転行列を知らない。座標変換のイメージがつかめないという子に対応しなければなりません。
2024年に文系からベクトルがなくなります。（復活した数Cに入ります。数Cは理系科目）
それに対応しておそらく物理基礎はベクトルが使えなくなります。
実は1997年にも似たようなことがありまして
微分方程式が消滅、文系から微積が削除された際に高校物理で数式が扱えなくなりスッカスカになりました。
物理科ではずっと問題視されているのですが現在に至るまで救済されず。
さらに削減が進むということですね。
数学では「データの分析」が大幅に増えました。現在の学習指導要領はこちら
次期学習指導要領（高等学校、数学、情報）について思うこと - とね日記
数学Bに 確率変数と確率分布/二項分布/正規分布/母集団と標本/統計的な推測の考え などが入っています
次期学習指導要領では数学Iに 四分位偏差/分散/標準偏差/相関係数 などが入ります
| 教科 | 科目 |
|---|---|
| 数学 | 数学I，数学II，数学III，数学A，数学B，数学活用(←new!) |
(1) 数学と人間の活動 数学が人間の活動にかかわってつくられ発展してきたことやその方法を理解するとともに，数学と文化とのかかわりについての認識を深める。
数量や図形に関する概念などと人間の活動や文化とのかかわりについて理解すること
イ 遊びの中の数学
数理的なゲームやパズルなどを通して論理的に考えることのよさを認識し，数学と文化とのかかわりについて理解すること。
社会生活において数学が活用されている場面や身近な事象を数理的に考察するとともに，それらの活動を通して数学の社会的有用性についての認識を深める。
図，表，行列及び離散グラフなどを用いて，事象を数学的に表現し考察すること。
行列残っているじゃん、とおっしゃる方がいましたがこれ残っていると言えます？？
少なくとも１年生の過半数が行列を習ってないというのですから実質ないも同然なのでしょう。
次期学習指導要領では廃止して「理数探究（仮称）」が新設予定だそうです
数学ではないのですがはてなー的には気になる話題だと思うので書いておきます。
2003年から数学や国語に並んで「情報」という教科ができました。扱う内容はかなり本格的で
高校で使われているプログラミングの教科書を全部購入して比較 (情報の科学) - Yusuke Ando a.k.a yando
情科306 コーディングはHTML、CSS、VBA。SQLも例が示されている。ドリトルという日本語のタートル言語も。 pic.twitter.com/Cn8O0vPWG3— Yusuke Ando@プログラミング教育 (@yando) 2018年7月29日
| 時間 | 記事数 | 文字数 | 文字数平均 | 文字数中央値 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 105 | 16736 | 159.4 | 52 |
| 01 | 62 | 9595 | 154.8 | 74.5 |
| 02 | 31 | 3133 | 101.1 | 58 |
| 03 | 15 | 2270 | 151.3 | 108 |
| 04 | 11 | 1409 | 128.1 | 75 |
| 05 | 14 | 1317 | 94.1 | 16 |
| 06 | 21 | 2270 | 108.1 | 51 |
| 07 | 29 | 2739 | 94.4 | 47 |
| 08 | 66 | 7540 | 114.2 | 45.5 |
| 09 | 149 | 16520 | 110.9 | 51 |
| 10 | 215 | 22626 | 105.2 | 55 |
| 11 | 161 | 17519 | 108.8 | 55 |
| 12 | 167 | 15663 | 93.8 | 44 |
| 13 | 152 | 18861 | 124.1 | 45 |
| 14 | 99 | 18248 | 184.3 | 55 |
| 15 | 143 | 14277 | 99.8 | 48 |
| 16 | 124 | 12629 | 101.8 | 57.5 |
| 17 | 149 | 11736 | 78.8 | 42 |
| 18 | 137 | 11494 | 83.9 | 46 |
| 19 | 112 | 8376 | 74.8 | 39.5 |
| 20 | 96 | 8581 | 89.4 | 46 |
| 21 | 121 | 12672 | 104.7 | 59 |
| 22 | 122 | 12924 | 105.9 | 47 |
| 23 | 78 | 10302 | 132.1 | 54 |
| 1日 | 2379 | 259437 | 109.1 | 50 |
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高校数学で出てくる2行2列の問題と、一般に使うN行M列の問題を解く場合とで使う脳みそが全然違うのでそこまでまずい話ではないと思う
高校で行列やってなくて大学で苦労しているという人は、多分高校で行列やってても苦労するでしょ。線形代数は難しいから仕方ない
心理とか経済だとか、場合によっては文学系でもテクスト分析とかで使うのに。
それこそトップレベルの大学で「役に立たなくても良い」から観光に関する思想を象牙の塔でこねくり回してるひとだけで良いでしょって思ったけど。
「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？
