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はてなキーワード: 解析学とは
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アメリカと日本の大学における理系の研究で、盛んな分野のトップ５をそれぞれ箇条書きにしてお答えします。
一般的に言えば、アメリカの方が日本よりも大学の研究が経済に与える貢献度は高いと考えられます。その理由として、以下の点が挙げられます。
アメリカでは、大学の研究成果を産業界に移転する仕組みが整っており、特にベンチャー企業の創出や成長につながっています。例えば、スタンフォード大学やマサチューセッツ工科大学（MIT）などは、シリコンバレーやボストンエリアといったイノベーションの中心地に位置し、多くのハイテク企業やスタートアップ企業と連携しています。また、大学発ベンチャーの成功事例としては、グーグルやフェイスブックなどが有名です。
日本では、大学の研究成果を産業界に移転する仕組みが十分ではなく、特にベンチャー企業の創出や成長につながっていません。例えば、日本の大学発ベンチャーは、アメリカや欧州と比べて少なく、また規模も小さいです。その原因としては、日本の大学の知的財産管理やライセンス交渉の能力が低いことや、日本の産業界が新技術や新製品に対する需要が低いことなどが挙げられます。
以上のことから、アメリカでは大学の研究が経済に与える貢献度は高く、日本では低いと言えるでしょう。もちろん、これはあくまで一般的な傾向であり、日本でも優れた大学発ベンチャーは存在しますし、アメリカでも大学の研究が経済に貢献しない場合もあります。しかし、日本はアメリカから学ぶべき点が多いと思います。
アメリカと日本において、お金を生みやすい研究の分野は、それぞれ異なる傾向があります。
一般的に、アメリカでは、医学・生命科学、コンピュータ・情報科学、工学などの分野が研究開発費の多くを占めており、高い経済効果や社会的影響力を持っています1。
日本では、自動車やロボットなどの製造業に関連する分野が研究開発費の大部分を占めており、国際競争力を高めています。しかし、日本の研究開発費は、GDP比で3.3%と先進国の中で低い水準にとどまっており、基礎研究や新領域の研究に対する投資が不足しているという課題があります。そのため、日本では、エネルギー・環境、生命科学・医療、人工知能・ビッグデータなどの分野において、イノベーションを生み出すための研究開発費の拡充が必要とされています。
知的作業の本質を論じることは困難。数学の最も重要な特徴は、自然科学、もっと一般的に言えば、純粋に記述的なレベルよりも高いレベルで経験を解釈するあらゆる科学との、極めて特異な関係にあるとノイマンは考えていた。
ほとんどの人が、数学は経験科学ではない、あるいは少なくとも経験科学の技法とはいくつかの決定的な点で異なる方法で実践されていると言う。しかしその発展は自然科学と密接に結びついている。
まず幾何学。力学や熱力学のような、間違いなく経験的な他の学問は、通常、多かれ少なかれ仮定的な扱いで提示され、ユークリッドの手順とほとんど区別がつかない。ニュートンのプリンキピアは、その最も重要な部分の本質と同様に、文学的な形式においてもユークリッドと非常によく似ている。仮定的な提示の背後には、仮定を裏付ける物理的な洞察と、定理を裏付ける実験的な検証が存在する。
ユークリッド以来、幾何学の脱皮は徐々に進んだが、現代においても完全なものにはなっていない。ユークリッドのすべての定理のうち、5番目の定理が疑問視された最大の理由は、そこに介在する無限平面全体という概念の非経験的性格にあった。数学的論理的な分析にもかかわらず、経験的でなければならないかもしれないという考えが、ガウスの心の中に確かに存在していたのである。
ボリャイ、ロバチェフスキー、リーマン、クラインが、より抽象的に当初の論争の形式的解決と考えるものを得た後も、物理学が最終決定権を握っていた。一般相対性理論が発見されると、幾何学との関係について、全く新しい設定と純粋に数学的な強調事項の全く新しい配分で、見解を修正することを余儀なくされた。最後に、ヒルベルトは、公理幾何学と一般相対性理論の両方に重要な貢献をしている。
第二に、微積分学から生まれたすべての解析学がある。微積分の起源は、明らかに経験的なものである。ケプラーの最初の積分の試みは、曲面を持つ物体の体積測定として定式化された。これは非軸性で経験的な幾何学であった。ニュートンは、微積分を基本的に力学のために発明した。微積分の最初の定式化は、数学的に厳密でさえなかった。ニュートンから150年以上もの間、不正確で半物理的な定式化しかできなかった。この時代の主要な数学的精神は、オイラーのように明らかに厳密でないものもあったが、ガウスやヤコービのように大筋では厳密なものもあった。そして、コーシーによって厳密さの支配が基本的に再確立された後でも、リーマンによって半物理的な方法への非常に独特な回帰が起こった。リーマンの科学的な性格そのものが、数学の二重性を最もよく表している例である。ワイエルシュトラス以来、解析学は完全に抽象化、厳密化され、非経験的になったように思われる。しかし、この2世代に起こった数学と論理学の「基礎」をめぐる論争が、この点に関する多くの幻想を払拭した。
ここで、第三の例。数学と自然科学との関係ではなく、哲学や認識論との関係である。数学の「絶対的」厳密性という概念そのものが不変のものではないことを示している。厳密性という概念の可変性は、数学的抽象性以外の何かが数学の構成に入り込んでいなければならないことを示す。「基礎」をめぐる論争を分析する中で、二つのことは明らかである。第一に、非数学的なものが、経験科学あるいは哲学、あるいはその両方と何らかの関係をもって、本質的に入り込んでいること、そしてその非経験的な性格は、認識論が経験から独立して存在しうると仮定した場合にのみ維持されうるものであること。(この仮定は必要なだけで、十分ではない）。第二に、数学の経験的起源は幾何学と微積分のような事例によって強く支持されるということ。
数学的厳密さの概念の変遷を分析するにあたっては、「基礎」論争に主眼を置くが、それ以外の側面は、数学的な "スタイル "の変化についてであり、かなりの変動があったことはよく知られている。多くの場合、その差はあまりにも大きく、異なる方法で「事例を提示」する著者が、スタイル、好み、教育の違いだけで分けられたのか、何が数学的厳密さを構成するかについて、本当に同じ考えを持っていたのか、疑問に思えてくる。
極端な場合には、その違いは本質的なものであり、新しい深い理論の助けによってのみ改善されるのであり、その理論の開発には百年以上かかることもある。厳密さを欠く方法で研究を行った数学者の中には（あるいはそれを批判した同時代の数学者の中には）、その厳密さの欠落を十分認識していた者もいたのである。あるいは、数学的な手続きはどうあるべきかというその人自身の願望が、彼らの行動よりも後世の見解に合致していたのだ。たとえばオイラーなどは、完全に誠実に行動し、自分自身の基準にかなり満足していたようである。
掲示板に以下の引用文を書いたらいろいろ文句を言われてむかついた。
句読点や文の区切りを意識すると読みやすくなるといったって、お前らが書いてる文章と比べて読点の量やタイミングや文と区切り方と差なんてねーじゃねーかと大概的外れに感じたが、なにに比べても圧倒的にむかついたのが「頭の中と文字が上手く繋がらないんでしょ。よくある発達さん」というもの。まあとにかく引用する。
気象予報するには予報士受かった程度じゃ全く足りず大学で気象学なり地学専攻してないときついと前スレにあったけど、逆にそのあたりの学士どころか博士さえ予報士資格を確実に取れるかといえばかなり微妙なところあるんじゃないの？と思う
大学で学べば解析学なりテンソルなりの知識を授かるから物理現象の数式化によって数値予報モデルを作れるようになる、つまり機械に予報させるスキルは身に付くことになるだろうけど。
まあ衛星画像から雲の存在高度や厚さを答えろみたいな問題ならさすがにパターン化できるけど、時系列ごとに並べた予想図を使って予想を答えろ的な問題は全然無理。
この日時までの部分を含めていいのかとか、微妙にこの県も含まれてる気がするけど含むべきかとか、そのあたりかなり曖昧で、少なくとも私は解くごとに間違える
むしろ物理現象の数式化というスキルと比べても予想図の解釈とかいうのはチャート式みたいに言語化して教えられない主観的なセンスによるところが大きすぎる。たとえるなら株のチャートを見てこの株は上がるか下がるかみたいなデイトレのスキルに似てる。あれもだめなやつはどんなに練習しても次の一回で大損する選択をしかねない。
実技の参考書持ち込み可でも50点も取れる気がしないから、大学行ってりゃ受かるとかいうものじゃないと思うんだがどうだろう？真鍋叔郎氏でもある意味で落ちるんじゃね？
「頭の中と文字が上手く繋がってない」などと言うからには、批判先の文章が日本語として体をなしてないはずだ。
しかし別にそんなことなかろう。むしろ山田悠介より全然ましだと思う。これがたとえば日本語学びたての外国人が書いたかのような文章に見えるだろうか？
頭の中と文字がつながらないとはやや専門的に言えば、内言を同じ意味を持つ文法等がまともな日本語に変換できないということを意味するが、俺自身が発達だから知らんが別に字面からそんなふうなことが起こっているようには見受けられない。
ああいや、俺の言葉の使い方が怪しいのかもしれん。学際というのは複数の分野にまたがることを前提として作られた学問って意味合いで言ってる。
超ひも理論などはもっぱら数学を活用した物理のための学問だろう。別に他の学問に一切活用されてない学問を所望してるわけじゃないし(そんなこと言ったら代数学できないし)、それにしても物理学で数学に対抗するのはなんか力士に野球で決着をつけようとしてるようで違うかなーって。
数学の現段階での(数学という系譜上に)最終到達点としての学問領域って数論幾何以外になんかあるのかなとシンプルに疑問に感じただけ。たとえばルベーグ積分を学ぶのを最終目標にしようって全体じゃそんなのは数論幾何の踏み台としての解析学のしかも中間地点あたりの成果の技法でしかないわけだしねえ。
別に本気で学びたいとか言ってるんじゃなくて数論幾何がもてはやさてるなかでの、他になんかないのかっていう素朴な興味やら反発心混じりの疑問ってだけだよ。
数学の分科のうち数論幾何は研究にあたって必要な知識が最も多いと言われていますが、必要な知識量がこれに匹敵してするものはありますか？ある場合はその中でももっとも数論幾何の場合とは研究に要する前提知識において重複が少ない分科をあげてください。
↓
数論幾何に匹敵すると言われている学問としては、代数学や解析学があります。また、数論幾何とは別の枠組みで研究されている分科としては、トポロジーや微積分学などがあります。数論幾何とは研究に要する前提知識において重複が少ないと言われている分科としては代数学やトポロジーが挙げられます。
…
いや数論幾何にはトポロジーどころかホモロジーとか普通に必要じゃん何言ってんのこのクソアホAiは。
俺は数論幾何とは結構研究対象が食い違ってる中でそれを研究してたら天才と言われる数論幾何とタメを張れる数学の学問領域はあるかって聞いてるんだよ
解析学も、代数学も、トポロジーも、数論幾何という高みから見たらそれを理解するための踏み台たたき台でしかねえ。下位互換の学問を勉強等の最終目標にしたって仕方ねえんだよ。大は小を兼ねるってやつだ。
同じような知識を必要とする学問だと多少異なってても現に天才と言われてるやつに実績で敵う可能性は低いからな。毛色の異なる分野で対抗する方が賢明だし、それを探すには前提知識の重複具合を基準に考えるのが手っ取り早い。
0の0乗 - Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/0%E3%81%AE0%E4%B9%97
0 の 0 乗（れいのれいじょう）は、累乗あるいは指数関数において、底を 0、指数を 0 としたものである。その値は、代数学、組合せ論などの文脈ではしばしば 1 と定義される[注 1]一方で、解析学の文脈では二変数関数 xy が原点 (x, y) = (0, 0) において連続とならないため定義されない場合が多い。
https://www.google.com/search?q=0%5E0
どうやっても矯正できないだろうし、こんな新入社員を通した人事は一体何を考えているんだか
基本的にうちに入ってくる人材は物理や生物を齧ってきた院卒の理系が中心なんだけれど
去年入ってきた新入社員は本当にひどかった、いや現在進行形で今もひどい
第一印象は穏やかで基本的にはイエスマンな学生、悪く言えば根暗な子という印象だった
最初にあった時に長期目標（弊社で、弊部署でどの様になっていきたいか、具体的に何をやりたいか）を聞いてみた時には
はっきりと目標を見据えてないらしく、ぼんやりとした回答しか返ってこなかった
まあ最初のうちはそんなもの、一年もすればもう少し使い様のある人物に育つだろう
そう思っていた
ところがこれがてんでダメだった
最初のうちは雑用が中心だったのだけれど、報告書や議事録の作成にも一日かかる
日報や月報もおぼつかない時があるし、かといって研究業務は液クロガスクロすらちゃんととれない
確かにうちは大学の「分析化学」「物理学」「生体機能解析学」みたいな括りからは少し外れた所をやっているけれど
少なくとも半年すれば多少は使いものになるはずの人材だったのが、全然それに当てはまらない
おまけに内向的でコミュニケーション能力も低い、というより主体性が何もない
研究なんて新しいことをしてなんぼ、長期目標を見据えて動けるのが普通という所なのに
彼はそういったことが全然できていないし、大学で6年間何をやってきたのかというレベル
共同研究先の大学に同行させて打合せさせたり、海外企業の研究員との商談（英語）に出しても
ほとんど喋らず帰ってきて議論のタネも英語力も皆無という事実が分かるのみ
この時点で大分手の付けようがなかったけど、まだ何とかフォローして成長してくれればと思っていたんだよ
一年経験したんだから分かるだろと案件を任せたが未だに解決しやしない
普通違う分野の知識なんて皆無でも一年猶予があって自習できる向上心があればできるはずだろう
（というかそういったものがなければ、我々がやっている法令対応や特許対応、申請業務なんぞ一生無理だと思う）
正直な話、派遣社員の方が技術力含め何もかも高いし、正社員で登用しているメリットが本当にない
弊部では基本的に二年目に新入社員の教育を行わせるのが慣習なんだが、あまりに酷すぎてやめさせた
替わりにお願いした中堅社員も「まあ、仕方ないですね」と納得しながら引き受けてくれたよ
その社員の方が二年目の社員よりも数十倍忙しいし、おまけに家庭も持っていて一番大変な時期だというのに
そうせざるを得ないほど、ただただ彼の状況が酷すぎた
そんな彼が、今度の社内発表会で弊部の業務成果の発表者に任命された
基本的に一年間で成果を出した人が発表するのだけれど、自分含め年かさの研究員は現在
結構な長期プロジェクトを抱えているためそちらに発表している暇なんかない
なので彼しか発表する人がいなかったというのが実情なんだけれど（ほかに動けるのが新入社員と派遣しかいないので消去法）
正直役員や経営陣にタコ殴りにされて、部署の株が地に落ちて終わりになると思ってる
確かに成果が無い所に急に発表者を投げた上司も悪いと言えば悪いんだが、
発表を押し付けられてから二ヶ月もあったんだから、発表に値する新規知見やら研究成果は普通に考えて出るでしょ？？
納期に追われる企業勤めの研究員なんだ、不慣れとか二ヶ月「しか」なかったとかどう考えても言い訳だよね？？
おまけに発表のストーリーすら全然できていないし、実験に対して全然ロジカルな考え方は出来てないし
その癖危機感がなくて上司にろくに相談しないし、上の人に助力を申し出たりしないし、かといって残業3桁やるでもない
上司についに詰められて一日かけて（わざわざ一日の業務や実験時間を潰して）発表のストーリー提出してたけど
そこまでしないと動かないのなら、研究はおろか社会人として働くのは向いてないからさっさと辞めてほしい、辞めてくれ頼むから
今年入った新入社員の子の方が気が利くし理解力はあるしコミュ力高いし、君の完全上位互換なんだよ
まだまだ書きたりない部分はあるし、バレとか気にしなければゆうに10倍くらいの愚痴は書けるくらい酷い
もう少し人間らしい社員だったら良かったなぁと、彼の無能さとそれで増える仕事の対応に頭を抱える日々にはもう疲れました
いい加減にしてほしい
色々レスつけた増田だけど、改めて読み直してみると言いたいことがなんとなく分かる気がしてきた。
でも残念ながら「総称する呼び方」というものは存在しないと思うぞ。数学はトップダウンに見えるかもしれないけど実際は色々な分野の集合体で、それぞれは関連しつつも個別に発展していて、それらを統一する統一的な見方みたいなものは存在しない。どちらかというと（現代数学は）集合論を基礎として（いやそこにも色々あるが）、そこに分野ごとに様々な構造を追加していって枝分かれしていく感じだ。「統一する呼び方は何か」ではなく、自分が着目している対象（例えば「連続時間の信号」とかそういうのだ）が数学的にどういう対象として抽象化されているのかを考えて、その対象を扱っている分野はどれか、というのを探すべきだと思う。
連続時間の信号ならそれは単純には「連続関数」として抽象化されるものだから、それを扱う数学は解析学や関数解析などになるだろう。ノイズの影響を考慮して確率的な扱いをしたいとなると確率過程論などになっていく。
強いて言うなら「構造」かなあ。少なくとも俺はそういう言い方をよくする。「線形構造」はあらゆる分野の様々なところに現れるし、対称性のあるところには「群構造」があるし、線形作用素があるなら「スペクトル構造」を見ることで色々なことがわかる。
※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
私を食い止めて
水ってなんじゃ
かんどうかんくろう
僕僕先生
ニャン氏の事件簿
独りでできるもん
描かれた歯痛
前野ひろみち
あやかし算法帳
空き家課
あるかしら書店
海の百階建ての家
アルデラミン
闇と暮らす
365まいにちペンギン
オラクルブック
マツリカ・マハリタ
フェイブルの海
時間整理術
近松よろず始末処
包丁部
静おばあちゃんにおまかせ
陰陽課
ぴんとこなーす
べてるな人々
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
愛しき駄文具
一日昔話
動くな、死ね、よみがえれ！
おばけのパン屋さん
やだ！！(絵本)
グレッグの駄目日記
ドバラダ門
まどかは神かもしれない
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
小道モコ
精霊の王
特上添乗員
ウチら特権
ボクらの消えた学校
焼き上がり五分前
いみちぇん！
変形菌図鑑
あやかし課
陰陽課
どこいったん(絵本)
岡本順
毛深い闇
薬売りの独り言
猫とエトワレ
元気に�なるシカ！
地図に無い駅
％(このはなさくら)
悪ガキ7(セブン)
一日なぞの生き物
入れ子の水
サノマリナ
みやたけ外骨
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
チームガリレオ
雑草ルデラル
幻都廻楼
ドルポ
聖なる怠け者
ひだごはん
ヒラマツオ
投書狂
ゴリラのけいこく
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
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
十才までに平家物語
１年１組(DVD)
南河物語
築地の門出
ちび竜と魔法の家
うみの100かいだてのいえ
かまどねこ
就活の神さま
空から森が降ってくる
ファミアンドリー※1
夢もまた青し
でしょ115％
マガーク探偵団
ウナノハテノガタ
手話で生きたい
南の島※2
チオベン※3
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
くどうなおこ 「いる」じゃん
夏のうた
オシャレ泥棒
言葉のぷれぜんと
なんでも見てやろう
三枚のカード
戦う姫、働く少女
鬼の跫音
～～～～～～～～～～～～～～～
※1詳細不明
※2島田紳助？
計算量の解析ってまず何だよそれ
計算量（オーダー、アルゴリズムの計算時間・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だからAPでは出てこないと思うし使わないと思う、CSの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は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「全く新規のアルゴリズムの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は既存の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のアルゴリズムの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）
今年、数学と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。
1つ目。
『年刊SF傑作選 超弦領域』に収録されている円城塔の短編「ムーンシャイン」に
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な
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の臨界点[恋愛篇] 死んだ恋人からの手紙』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。
奥泉光の長編小説『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。
と描写されるところ(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。
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」という描写と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を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。
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、
円城塔による総論で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
適当に感想を述べる。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 ∧ (A ∨ B) ⇒ B」みたいな命題の証明を、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。
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。単位に関係あるのは実質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。普通の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。
人間の認知機能と脳機能の関係をやる。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。ノートとスライドと教科書を見比べまくってなんとかしたが面倒すぎた。良い勉強方法が最後までわからない。
学際の香りがする。主に扱うのは二酸化炭素とオゾンホールとプラスチックとダイオキシン。「地球に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、その根拠を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）。
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。
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。
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が結構難易度は高い。
なにもわからん。
Pythonやってれば楽勝。Pythonの実用みたいな感じ。アルゴリズム力よりコーディング力が付く。
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は楽しいと思う。
あまり生体流用型国際動態解析学に興味ある増田はいないかもしれないけどな
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。
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ら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が最近論文出したんだよ。
彼らの研究で、ムンデを行う個体は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の食用化も今より進むんだろうな。希望的観測だけど。
文系に必要な数学にも解析学（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
行列が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。
「とある事情」に反応してしまうが、解析入門は東大教授が理系の１年生向けに書いた教科書だからちょっと文系向けではないと思う。
理系の教科書で「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）。
文系に必要な数学にも解析学（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のテクニックは飛ばしてもよい）、いっそ詳しく書いてある経済学の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。
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。
自分は工学系の修士卒。学生の頃、数学は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、サブ目標はABC予想の証明の理解ですが、お手軽にできるとは全く思っていません。
何年も勉強が必要なのは覚悟しています。IUTeichに向かう道中で数学の世界の奥行とか広がりを経験したいなと思っています。
[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。
自分の現在の数学知識ですが、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、全然わからねえ……」状態になって増田に投稿したのです。
私がIUTeichを完全に理解できるなんて思っていませんが、科学の女王である数学の世界を深く知りたいなと思っていますし、
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。（これでもハードル高いかな?）
（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、アカデミアの世界に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
見かけたら生暖かい目で見守ってやってください。
実際、大学で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
頭の体操に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
はっきり言っていい加減すぎる
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、実際は電子の挙動は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
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
現代文は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？
色々ディスったが、英語はやっといた方がいいぞ
文法も必要だ
「文法教育は無意味、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、デタラメな英語がどれだけネイティブをイラつかせるか
文学的な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
単語や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、純粋に英語を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
関関同立、MARCHくらいまでやっとけば、高校の勉強なんて十分じゃないか？
