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はてなキーワード: 解析学とは

2021-02-05

図書館で働きながらこっそりメモ帳に書き留めた気になる本と作家(うろ覚え)

タイトルと表紙だけ見て判断したので悪しからず。モノによってはキーワードだけ

十二支お節料理

現代語裏辞典

ひみつのカレーライス

水鏡推理

セザンヌスーラ

私を食い止めて

ウイグル無頼

笑韓でいきましょう

質屋探偵

水ってなんじゃ

かんどうかんくろう

にしかわたく

魔女カフェ幸せメニュー

創竜伝

僕僕先生

ニャン氏の事件簿

どんぶりアンソロジー

独りでできるもん

常連めし

新型ウイルスサバイバル

日本不思議建築物

描かれた歯痛

前野ひろみ

あやかし算法帳

マンガでわかる猫背は治る

アキカン!

空き家

あるかしら書店

海の百階建ての家

不思議ナイフ

アルデラミン

闇と暮らす

365まいにちペンギン

ベストオブ谷根千

フローラとパウラ妖精の森

オラクルブック

宗教学事典

マツリカ・マハリタ

フェイブルの海

時間整理術

ミカサフミフトマニ

近松よろず始末処

旦那FBI

もし富士山噴火したら

ジャップ・ン・ロール・ヒーロー

英雄達の食卓

包丁

ルート66

静おばあちゃんにおまかせ

陰陽課

ハナモゲラ

ぴんとこなーす

べてるな人々

黒い報告書

三人にせ金作り

怪盗レッド

ピカソになりきった男

ヤクーバとライオン

おおきな木(絵本)

愛しき駄文

一日昔話

コナン 無重力

ものぐさドラゴン

動くな、死ね、よみがえれ!

おばけのパン屋さん

やだ!!(絵本)

マイケルディラン百人一首

世にも奇妙なマラソン物語

グレッグの駄目日記

バラダ門

まどかは神かもしれない

ID-0

ゆうれいコレクター

獺祭(野口卓)

すべてはモテるためである

イギリスうえだまり

押し絵と旅する男

明和義人

うそうそ(畠中)

ガタスタ屋の矜持

日常の偶然の確率

小道モコ

精霊の王

金枝篇

グリーンマン

特上添乗員

ウチら特権

ボクらの消えた学校

マンガ解析学超入門

焼き上がり五分前

深淵のガランス

いみちぇん

ぼくらのデスゲーム

タフタ研修医

デパ地下激戦区で働いています

世界が認めたニッポンの居眠り

マンガ実践資産運用

変形菌図鑑

ドラゴンスレイヤーアカデミー

あやかし

陰陽課

どこいったん(絵本)

岡本

深い闇

薬売りの独り言

子育て戦線

猫とエトワレ

元気に�なるシカ

銀河不動産

地図に無い駅

笑う回文教室

%(このはなさくら)

悪ガキ7(セブン)

一日なぞの生き物

ポチ小屋

入れ子の水

サノマリナ

しないことリスト

みやたけ外骨

数学ガール

かわなべきょうさい

キルリスト

コンピューターのふしぎ

唯識の読み方

怪盗レッド

マジックツリーハウス

フランス料理エスコフィエ

チームガリレオ

雑草ルデラル

ウスケバローロボーイズ

ニンジントロイア戦争に勝つ

うつまま日記

幻都廻楼

かまってちゃん社員の上手なかまいか

天国に一番近い会社

ドル

聖なる怠け者

ハラコカレー

ひだごはん

ヒラマツオ

投書狂

中国開城

もう一つのMONSTER

スノーデンファイル

ゴリラのけいこく

スタープレイヤー

地球生きものアドベンチャー

サバイバルレース

ヘッテルとフェーテル

ピカソになりきった男

こしょう息子

つ村きく子

リンカーンとさまよえる亡霊

記憶破綻

江戸奇品解題

ヘンテコノミクス

ぽよぽよザウルス

のら犬とりで

スズメ事務所

十才までに平家物語

1年1組(DVD)

南河物語

おばけのラーバン

築地の門出

ジーヴスの世界

ちび竜と魔法の家

絶滅危急季語辞典

金色機械

怪盗探偵山猫

ぼくはイエローホワイトで、ちょっとブルー

うみの100かいだてのいえ

かまどねこ

アイヌ人物

就活の神さま

から森が降ってくる

ファミアンドリー※1

きのこリウム

ローマンウィリアムス

夢もまた青し

世界クラブ

IQ探偵ムー

緑色ウサギ

でしょ115%

無言館

星から来た船

マガーク探偵

ナノハテノガタ

本棚探偵

エグチヒサシ step

手話で生きたい

南の島※2

チオベン※3

マンキ漫画を完成させる力

絵でわかる感染症

やさしくわかるアサーション

ふしぎな出前

宇宙に期待しない

早朝始発の殺風景

世界ピクニック

くどうなおこ 「いる」じゃん

バウハウス

夏のうた

フューチャー

挫折しない微分積分

世界一優しい会議教科書

世界の夢の動物園

~~~~~~~~~~~~~~~

※1詳細不明

※2島田紳助

※3詳細不明弁当屋の本?どの本かはわからない

2021-01-06

anond:20210106114144

計算量の解析ってまず何だよそれ

計算量(オーダー、アルゴリズム計算時間・利用メモリ領域見積もり)の話?解析学微積コンピューター分野だったら数値積分とか)の話?

計算量の話ならAPでもある程度出てくる気がする、数値積分とかは多分スパコン屋の領分からAPでは出てこないと思うし使わないと思う、CS学生なら初歩は学ぶだろうけど

プログラマの話についていくというレベルならコンピューターサイエンスの基礎知識AP取っておけば全然良いと思う、今やってる領域についての知識業務知識ではなくて、その実現に使っているシステムについての知識)の方が重要なのでは

思いついたので追記だけど、計算量の解析をマジで「全く新規アルゴリズム計算量について解析する」という話と読み取るなら博士以上の研究レベルなのでは、そしてそれを知る必要は全くなさそう

世の中の大抵のアルゴリズム既存アルゴリズムを何かに特化させたり適用したりする話なので、その計算量は使った既存アルゴリズム計算量の組み合わせになる(例えば、計算量がO(n)かかるアルゴリズムをO(n)回動かす必要があるアルゴリズムはO(n^2)になる)

2020-12-30

2020年数学小説に関する小さな後悔

今年、数学小説に関することで「やっておけばよかった」と思ったことがふたつあった。

ちょっとしたことなのでここに記録しておく。

1つ目。

『年刊SF傑作選 超弦領域』に収録されている円城塔短編ムーンシャイン」に

これを発展させたファイト-トンプソン定理は、「奇数位数の有限群は可換である」ことを主張する。

とあるのだけど、これを読んだ時に

ここの「可換」って「可解」の間違いだよな出版社に知らせておいた方がいいか

と考えたのだけど、ストーリーには何の影響もないディテールだしすぐ知らせる必要もないなと放おって忘れていたら、

今年出た伴名練 編『日本SF臨界点[恋愛篇] 死んだ恋人から手紙』に

ムーンシャイン」が収録されていてこの部分がそのままだった。

2つ目。

奥泉光長編小説『雪の階』で、数学を愛好する主人公笹宮惟佐子に関して

微積分の初歩を終えたばかりの惟佐子には手が出せそうになかった。

描写されるところ(一章 七)があるのだけど、その直後に

初歩の参考書からはじめて高木貞治代数学講義』、ミハエル・グラッスス『高等数学入門』、竹内端三『函数論』と云った著作を惟佐子は独習し、いまは山畑氏から借りた解説書で解析学も少しずつ勉強をはじめていた。

という文が出てくる(作中の時期は昭和十年(1935年))。

竹内端三『函数論』は上巻(函数論. 上巻 - 国立国会図書館デジタルコレクション)だけでも関数論(=複素関数論)のかなり詳しい部類の本で、

下巻(函数論. 下巻 - 国立国会図書館デジタルコレクション)までいくと楕円関数論について詳しく扱っているような本なので、

それを「独習し」というのは「微積分の初歩を終えたばかり」という描写齟齬をきたしていると思う。

竹内端三『函数論』は現在でもわりと読まれていて数年前に復刊もされている本なので、誰も気にしないにしても記述修正した方がいいじゃないかな、

と思うだけ思いながら特に何もしていなかったら、

つい先日『雪の階』が文庫化されて上にあげた部分はそのままだった。

変更されていたかは分からないけど、一応どこかに言っておけばよかったとちょっと後悔した。

そもそも、本のミスや誤字脱字を見つけた時どのくらいの人が指摘・報告をしているのだろう?と思った。おわり。


数学小説について、おまけ。

現在発売中の数学セミナー2021年1月号の特集が「SFと数理科学」で、

円城塔による総論数学との絡みのある小説をいろいろあげていて、

同じく現在発売中のSFマガジン2021月2月号の小特集に伴名練が寄稿した文章の中で

構想していたという数学SFアンソロジーに収録するつもりだった作品をあげている。

2020-04-02

不安で心が支配されてしまったので、思っていることを書き出してみる

不安で心が支配されてしまったので、解消のために言葉にする。

マイナスなことが嫌いな人はブラウザバックを推奨する。

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私は情報工学を専攻する学部3年生。

今まで3年間、色んなことをやってきた。

競技プログラミングをやった。

水色まで行った。

数学をやった。

解析学幾何学代数学大学で人並みにやった。

ソフトウェア開発をやった。

グループ開発もしたし、多言語にも触れた。

自作言語コンパイラも書いた。

大学では努力してきた。

今までの累計GPAは3.9/4.0だ。

他にも色々やったと思う。

でも、気づいてしまったんだ。

全部「他人の後を追っていただけなんだ」って。

競技プログラミングをやった。

Twitter流行っていたから。

数学をやった。

大学カリキュラムだったから。

ソフトウェア開発をやった。

どうやらみんなやっているらしいから。

大学では努力してきた。

レールが敷いてあったから。

結局、「自分で頑張った」と思っていたもの全て「他人の後追い」だったんだって、気づいてしまった。

大学に入ってから自分で頑張った」と思っていたが、そんなことは無かった。

中身は高校生、いや幼稚園児どまりだったんだ。

こんな自分を変えたい、が変えられるんだろうか。

そんな不安で一杯だ。

以前もこんなことがあった。

同じように言語化して心は落ち着いた。

でも、中身は変わってないんだ。

こうして書いている今も、「書けば改善する」という妄信によってその場しのぎの解決をしている。

根本解決をしなければならないのに、それができそうにないと思っている自分がここにいる。

私はどうしたらいいのか。

教えてほしい。

と、こんな言葉を書いている目的は何だろうと考えると、問題解決を望んでいるのではなく「共感してほしい」だけなのかもしれない。

共感してもらうこと」が目的から言葉にすることで表面上の解決は出来るが、根本解決には至らないというと辻褄が合いそうだ。

そして、他人共感が欲しくなったらまた疑似鬱になるのだろう。

しかし、この解決方法ってあるのだろうか。

共感してほしい」という、いわゆる「かまってちゃんから抜け出す方法を教えてほしい。

長々と書いたので、少し心が楽になった気がする。

とりあえず寝よう。

2020-02-12

東京大学前期教養総合科目感想

適当感想を述べる。ただの主観なので履修に悩んでいる人はシラバスと逆評定を読め。L系列については書かない。

A系

記号論理学Ⅰ(理科生)

「¬A ∧ (A ∨ B) ⇒ B」みたいな命題証明を、ある規則に従って行ったりする。理科生的には数学の根源を掘っているみたいで楽しい

B系

C系列

現代経済理論

全13回の授業で毎回違う教員がいろいろ話をしてくれる。各回ごとにレポート課題が出るが、最終的に提出するのは1つだった。単位関係あるのは実質1回だけなので、結構気楽に聞くことができて癒しになる。普通講義は毎回理解を求められるが、この授業は理解できなければその回のレポート課題を選ばなければよいだけなので。

D系列

認知脳科学

人間認知機能と脳機能関係をやる。説明の都合なのか話題の9割が視覚特に錯視)についてだった。脱線が激しすぎて全体的に何を言いたいのかいまいちわからない。ノートスライド教科書を見比べまくってなんとかしたが面倒すぎた。良い勉強方法最後までわからない。

環境物質科学

学際の香りがする。主に扱うのは二酸化炭素オゾンホールプラスチックダイオキシン。「地球温室効果がなかったら気温は-15℃」というのはよく聞くと思うが、その根拠エネルギー収支の計算から示したりする。意外と覚えることは多い(フロン番号の命名規則とか)。

E系列

有機反応化学

印象がない。新しいことを学んだ気がしない。とにかく簡単だった。

基礎化学

天下り的にいろんな化学が降ってくるが、具体的な理論づけは全くやらないので結局暗記ゲーと化した。基礎化学で扱う内容は、後々その他の化学系の科目で詳しく扱うので正直取る意味がなかったと思う。

化学平衡と反応速度

熱力学の更なる応用みたいな感じ。ルシャトリエの原理とかの証明をしたり、酵素の阻害剤がどう働くのかをやる。学ぶところが多くて楽しい結構難易度は高い。

F系列

解析学基礎

なにもわからん

アルゴリズム入門

Pythonやってれば楽勝。Python実用みたいな感じ。アルゴリズム力よりコーディング力が付く。

計算プログラミング

アルゴリズム入門よりアルゴリズム寄り。ダイクストラ法とかやる。毎回課題が出るので面倒さは結構ある。アルゴリズム好きな人楽しいと思う。

2019-10-20

ペラニミクシアン、今一番熱い研究テーマ

まり生体流用型国際動態解析学に興味ある増田はいいかもしれないけどな

今そんな狭いテーマながら、最近革新が熱い

成長率で言えば間違いなくトップだろうな

論文を一報発表するだけでこのテーマのIFが馬鹿上がりすると言われているわけだし。


一応、ペラニミクシアンについて簡単説明しておく。

ペラニミクシアン英名ママ綴りはpeirannimixian)は長年、ゥーレスディを雨季に行うことが知られていた。

その際、稀にムンデを行う種がいることがキコノアとその助手によって発見されたのがかれこれ百年前である

テレビで取り上げられることも多いか常識とまではいかないまでも結構な人が知っているはずだ。


それでペラニミクシアンの中でもルッタカを中心に研究しているグループ最近論文出したんだよ。

中国の許 紅 って先生グループで新進気鋭のグループでさ。

彼らの研究で、ムンデを行う個体ハチュドゥジエを行うときに尾角が必ず縦方向に震えることが判明したんだそうだ。

要は関連遺伝子によって機能発現の制御が為されていることが分かったわけだな。

最も、ハチュドゥジエについてもウェゾィィを行う部分しか特定されていないけれど。

まあただ、もう少し研究が進めば完全な機能解析も行えるかもしれん。

ムンデ変異体の発生を防ぐことが出来ればペラニミクシアン食用化も今より進むんだろうな。希望的観測だけど。

国内研究しているグループ信州国際大学の右宗教授のところが一番著名だろうか、彼らにもぜひとも頑張ってほしいものだ。

2018-09-19

anond:20180919200624

文系必要数学にも解析学高校数学IIIの微積分の延長)と線形代数高校数学Cの行列の延長)があって多分それぞれ別の本を読む必要がある。高校数学IIIとCを勉強したら

今の大学生ってもう高校で「数学C」存在しなかったのでは?

勿論、元増田が実は多浪多留とかなら知らんけど。

行列必要なのは同意するけど、いまさら旧課程の教科書やら参考書やら見つけてきてやるのは個人的には勧めがたい。

理系学生だって高校でやってない状態でいきなり大学数学として行列に入るわけだし……

anond:20180919164125

とある事情」に反応してしまうが、解析入門は東大教授理系の1年生向けに書いた教科書からちょっと文系向けではないと思う。

理系教科書で「〇〇入門」「〇〇の基礎」というタイトルのやつは案外難しいことが多い(入門や基礎という言葉の元々の意味を考えれば妥当ではあるが)。


文系必要数学にも解析学高校数学IIIの微積分の延長)と線形代数高校数学Cの行列の延長)があって多分それぞれ別の本を読む必要がある。高校数学IIIとCを勉強したら(場合によっては問題を解く技術や具体的な計算テクニック飛ばしてもよい)、いっそ詳しく書いてある経済学教科書を買ってそこから勉強うする手もあると思う。経済学やる人のための数学みたいな本も出ているはず。

2018-09-02

数学に詳しい人に聞きたい [追記あり]

宇宙際タイヒミュラー理論(IUTeich)を理解したいんだけど、どこから手を付けてよいのかさっぱりわからんのです。

自分工学系の修士卒。学生の頃、数学あんまり得意じゃなかったです。

なんでIUTeich理解したいと思ったかっていうと、ABC予想の話を読んで興味を持ったからです。

ただ数学科卒でもない自分にはどの分野からどうやって勉強したら良いのか見当もつかないのです。

最終目標はIUTeichの理解、サブ目標ABC予想証明理解ですが、お手軽にできるとは全く思っていません。

何年も勉強必要なのは覚悟しています。IUTeichに向かう道中で数学世界の奥行とか広がりを経験したいなと思っています

から手を付けたらよいのか、教えてエロい人。



[201809030125 追記]

わー、たくさんの反応ありがとうございます

まさかこんなにコメントもらえるとは。頂いたブコメトラバは全部読んでます。ありがてえ、ありがてえ。

自分現在数学知識ですが、工学部の初歩的な数学しか知りません。

解析学線形代数複素解析確率統計微分方程式くらいです。

あとは物理系、機械系、電機系、情報系のカリキュラムをほどほどに勉強しました。(大学院の専攻は情報系です。)

一応サーベイは読んだんですよ、それで「やべえ、全然からねえ……」状態になって増田投稿したのです。

私がIUTeichを完全に理解できるなんて思っていませんが、科学女王である数学世界を深く知りたいなと思っていますし、

それなりの勉強もするつもりでいます

私が当初思っていたよりもずっと長い道のりみたいなので、暫定目標として5年後までにIUTeichの論旨くらいは理解できるようになっていたいです。(これでもハードルいかな?)

京大数理解析研究所に入るのは素敵なアイデアですが、いろいろな現実の壁があり難しいですね。ただ、アカデミアの世界はいつか戻りたいと思っています。)

言葉足らずな文章に丁寧な返答をくださった方々には感謝しかありません。

特に以下のお三方にはスペシャルサンクスとして私のハグを送ります。(私をガッキー似のJKだと思ってください。)

https://anond.hatelabo.jp/20180902154717

https://anond.hatelabo.jp/20180902175737

https://anond.hatelabo.jp/20180902232707

たぶん、そのうち進捗を増田投稿するかもしれません。

見かけたら生暖かい目で見守ってやってください。

ここまで読んでいただきありがとうございました。

2016-04-02

数学のわかりやすい本ですら、高校数学の知識は知ってる前提で進んでいく

エジプト時代区分求積法あたりからくそ丁寧教えてくれる解析学とか、

二次方程式の解の公式から丁寧にガロア群とか教えてくれる教本ってないよなあ。

 

高校数学時点で手に入る前提知識だけでもかなり多いから、いちいちカバーしてられないってのもあるし、

多少数学に興味のある人がだいたいの人は高校数学程度は知ってるってことなんだろうなあ。

2015-09-07

最近塾講師始めたんだけど

いまさらだけど、受験勉強ってあん意味ないよな

東大京大数学とか、なんの役にたつんだよって思う


数学

実際、大学数学科に進んだやつの話聞いても、受験数学なんて分からんとか言ってる

大学でやるのは解析学とか線形代数とかそんなとこだろ

頭の体操はいいかもしれないが、大学でいらんもの社会ではなおさら必要ないと思う

新課程では行列無くなったらしいし、ますます何がしたいのか分からん


理科

はっきり言っていい加減すぎる

用語とか実際の現場では言わないだろって表現が多い

例えば、伝令RNAとか。メッセンジャーRNAだろ。伝令とか聞いたことない

電子軌道なんか簡潔にしてあって分かりやすいけど、実際は電子挙動高校化学で習うものとは違うわけだし

簡潔に表現したものを突き詰めて覚えなくても、大学でちゃんと覚えりゃいい


社会

一般教養としてある程度は必要だが、何年に何があったかとかどうでもいい

だいたいでいいだろ、そんなもの


国語

現代文文章の読解力を深めるためには必要だが、古文漢文って意味あんのか?


英語

色々ディスったが、英語はやっといた方がいいぞ

文法も必要

「文法教育無意味、話すのに正確な文法なんて必要ない」、なんて話もよく聞くが、デタラメ英語がどれだけネイティブイラつかせるか

文学的表現も時には必要だ。簡単な小説くらい、読めるようにしといた方がいい

単語熟語は覚えておいて損はないし、今じゃ使わないような古臭い表現もうっかり使って笑われたら、それはそれでユーモアで返せばいい

TOEICとかも単語は偏ってるし、あまりこった文法とかでないし、純粋英語勉強できるのは高校時代だけだと思う


意味ないとか言いながら、意味あるものもあるんだが、東大レベルまでやる必要性を感じない(英語以外)

やりたきゃ大学行って、その専門を突き詰めればいい

高校の簡潔に表した勉強を、アホみたいにやっても仕方ないし

関関同立MARCHくらいまでやっとけば、高校勉強なんて十分じゃないか?

東大生も、遊びたい盛りの高校時代をやりたくもない勉強に費やしたという努力と忍耐力は評価できるけどな

2015-01-19

旧帝大入試純粋幾何学って出されたことあるの?

どれもこれも融合問題ばかりじゃん。幾何学ってやっぱり数学入試的に低質なんだ?

あ、三角関数解析学からナシな。

2010-11-29

http://anond.hatelabo.jp/20101129210258

http://anond.hatelabo.jp/20101129201551

http://anond.hatelabo.jp/20101129200508

2010-01-28

IT土方なんて、ただの甘えでしかない

自分仕事を「IT土方」なんていってる奴に出くわした。はっきり言えば、ただの甘え。と言うか、愚図。

こういう連中のせいで、エンジニア全般の価値が下がっているわけで、さっさと営業でもなんでもやってりゃいい。

お前と俺が同じ職業?ご冗談もほどほどに、だ。

出来るといわれる人々は、下記を否定しないはずだ。

エンジニア仕事ほど、未来があって、毎日が新しいくて面白い仕事はない。

これから先、人の生活に益々コンピューターが入ってくる、ハードウェア技術進歩もまだまだ止まらない。

そろそろ頭打ちになって来たって言われてるCPUだって、まだしばらくはムーアの法則に従う見込みだ。

シリコンフォトニクスとか夢見たいな技術も実現すべく日々研究されている。

そうしてハード進歩すれば、開発技術もあたらしくなる。当然そこに新しい仕事がうまれていく。

仮に量子コンピューターが実現すれば、言語そのものに変革が起こる。

それを学べるってだけで涎が出るだろ?でなきゃおかしいんだよ。

毎日同じ様にだ。今持ってる知識で解ける範囲のみで仕事をしてれば、それは昨日とは何も差が付かないし面白い訳がない。

日本エンジニア馬鹿というかクソだと思うのは、平気で人が作ったものを何も考えずに使って仕事をすること。

そして使えることを技術だとのたまう事。そんなんで技術が付くかカス

Hadoop使ってないで、key-value位は自作しようとしやがれ。

結果使うことになっても、作ろうとした過程で手にした経験ほど面白いものはないはずだろ。違うのか?

そしてもうひとつ日本エンジニアの大多数は数学がまるで分からないってこと。

いいか。エンジニア文系仕事じゃない。コーダーエンジニアプログラマって括りでまとめるな。

エンジニアリングを本気でやるなら、他の工学と同じようにコンピューターサイエンスを理解し使いこなせるだけの

数学の素養が必要だ。線形代数とか微分積分解析学エンジニアなら離散フーリエ解析くらいはわかっていて当然だろ?

だから思う。

IT土方とか言ってる奴は甘えてないで、仕事の中に面白さを探して作ればいい。

C#を使ってるなら、バリバリクロージャーを使えばいい。

プロジェクトが火を吹いてるなら、アジャイル・ディベロップメントでも試せばいい。

何か面白そうな論文を見つけたなら、読んでおいていつか実装しようと虎視眈々と狙ってればいい。

アルゴリズマーの知識が羨ましければTopCoderにでも行けばいい。

ソフトウェア世界にはコミュニティが幾つも開かれていて、学ぼうとする人や毎日を変えようとする人の

全てを受け入れてくれる。そりゃあ残業が多くて時間がないのかもしれない、それなら残業しないで余暇

勉強に当てられる環境転職したり、仕事の10%を勉強に当てる事を認めさせたり、したらいい。

ソフトウエア世界には、面白いものがいくつでも転がっていて、そして誰も拒絶されない。金も殆どの場合

かからない。だれでも、第一線の技術を作れるし、学べるし、楽しめる。

俺は6年エンジニアをやって3回転職したよ。海外でも働いた。

今は楽しんでいるし、この仕事を死ぬまで楽しんでも居たい。

今IT業界がつまらないと思ってる人は、もう一度言語を学び始めた頃の気持ちを思い出してみて欲しい。

あの頃は毎日が面白くて、試してみたいこと、知りたいことが山の様にあったはずだ。

その気持ちを何年でも変わらず保ち続けることが大事だよ。

IT土方なんて、ただの甘えだ。

毎日が楽しくなるなら、営業でもなんでもやればいい、ただし営業だって学ばないやつは使えないと思うよ。

ただ逃げたいだけの奴には、逃げ場なんかどこにもない。

2009-11-27

生命科学を体系的に理解するための本

大学教養レベル解析学は少なくとも習得しておきましょう.線形代数確率・数論にも理解があることが望ましいです.情報理論と制御理論熱力学を中心とした物理学とあわせて活用できるようにしましょう.進化を中心として生物の各階層分子細胞・個体・生態,のそれぞれを概観し,システム生物学入門のようにより簡単な系につきモデリングを緻密にできるようにしましょう.

生命物理法則のもとの物質にのった情報システムだと考えることができます.

2009-09-24

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

2009-04-24

http://anond.hatelabo.jp/20090424232650

関係ないけど解析学古典数学で数論こそ最先端数学って感じがする。

よく知らないけど。

数論の世界はどうなってるの?

2009-04-04

http://anond.hatelabo.jp/20090404045107

自分数学屋だが、増田が何故これほど数学に偏重したいのか分からない。

特に微積解析学物理との係わり合いの中で生まれてきたのに、その物理を教えなければ抽象的になりすぎて理解は難しいと思うのだが。結局自分のやってる分野が一番、それ以外は学ぶ必要なしという傲慢な考えが見て取れる。

2008-12-08

http://anond.hatelabo.jp/20081208232340

世間的に一般なのは統計量のほうだと思うぞいっとくが。統計量である限り普通の人が考えるのは確率過程だ。

線形を考えるほうが珍しい。君の世界がどうかは知らんが。

しかし実際の問題を考えるにあたってどのやり方が一番とはいえないだろう。実際問題さまざまなパラメータが絡んできたら変分法か線形計画問題か凸問題を解くことがほとんどだし。効率性というのは普通はそうやって解かれている。せいぜい後使われているとして解析学で出てくるような関数を使うくらいだ。どちらかというと制御問題だから。

もうちょっと金融以外の世界を見たらどうか。

 
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