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はてなキーワード: 微分とは
俺は気象予報士試験は一般は通って専門は15問中一問分ボーダーに届かなくて落ちた経験がある人間だが、そんな人間が気象大学校の学生が教材として使ってる気象庁ホームページで公開されてるテキストの理解を試みてみたところ、さっぱり分からないという始末になった。
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/expert/pdf/textbook_meso_v2.1.pdf
これの14ページ（資料下に印字されてるページ番号としては8ページ） なのだが
dVc/dt=αVsという式が成り立ってて、この式は気圧傾度力が考慮されてるとも書いてあるが、まず一体どういう力の作用の構図を想定してるのかが分からない。
左辺はただの時間変化を微分として表現したもので、右辺もまた中層風と下層風の単なる速度差だから、これが気圧傾度力が考慮されてる式だとしたら、αの一文字が気圧傾度力を表してるって自動的に解釈されるというか、それ以外に解釈の余地が見当たらない。
一方、傾度風や地衡風について立式するとき速度（ベクトル）にコリオリパラメータを掛けそれに気圧傾度力（と遠心力）を足し引きしたような方程式になるわけで、そうなる理由も予報士試験の参考書に力の作用関係の図示付きで書いてあったし理解してるつもりなのだが、だからこそなぜベクトルに「掛けてる」のが気圧傾度力でそれが速度の時間変化に等しくなるのか全くぴんと来ない。
そもそも左辺が速度の微分なのに右辺も速度の定数倍になってるのも理解が追いつかない。なぜ加速度でないのか？
Vc=aVl+bVmについて大気の密度が小さくなると速度が大きくなるのでa+b>1となるとも書いてるが速度が大きくなることからどうその不等式が成立することが導かれるのかもわからない。もっといえばなぜ密度が小さくなると速度が大きくなるのか…ときりがない。
おそらくこちらにとっては天下り式で説明が足りてないように見えるテキストも、気象大学校に入れる学生から見ればあれだけの情報から私が分からないと言った理由も十分読み取れるのだろう。
それはなんというか、少なくとも高校までの履修内容の理解の完成度が全く質的に違うことがこのような差をもたらしてるんだと思う。
たとえば逆に俺でも先に成立する理由が分からないと言った微分方程式が正しいことを前提としてなら、その下に書かれているのがそれを解いた式であることは納得できる。俺でも高校のうちに初歩的な変数分離法は身に付けてるからだが、人によっては同じ理系でも化学系の学部に入る人とかで大学入試を終えた直後の段階で大学レベルの教養数学を学んだ経験が皆無な状態だとただの変数分離で解かれた式にすらぴんと来ないってことはあるかもしれない。
そして気象大学校に入る人たちはこんなのよりもさらに奥深くまで見通しよく高校までの内容を理解してるのだろう。うまいたとえかわからないが、数学の白黄チャートしかやってこなかった人間が赤チャートを見たら同じ単元でも全く別物の内容を学んでいるんじゃないかってぐらいのものに感じるような感じだろうか。気象大学校の入学者も高校段階の知識でもはや私とは全く異なるような理解を持っているのだと思う。彼らから見れば私が分からないと言ってることは変数分離が分からないことが不思議になるぐらい当たり前のことなのだろう。
ただ5chの気象予報士試験対策スレで質問しても、独学で合格したけどここで聞くより予備校で聞いた方がいいぐらいさっぱり分からないと言われた。
気象予報士だって合格したら割と誇れる資格なのにそういう人でもさっぱり分からないって、もう気象大学校の学生は私や予報士とは住む世界が違うような頭の良さを持ってるんだと思う。
そういう人たちでやっと気象災害の対策に責任持てる仕事をする資格が持てるんだなーとある種納得と途方のない挫折感。
地震が起こると毎度同程度の地震が数週間起こる可能性があるとか同じようなこと言ってるなあろか馬鹿のしてる場合じゃなかった。
今日は「演習で学ぶ科学のための数学」という本を一通りやり終えました。薄い本ですが線形代数・微分積分の基礎からフーリエ変換まで書かれています。
これぐらい薄い本だと、計算問題を具体的に解こうとしない限りは一日で読み終えることができます。私はいつも計算問題を見ると、sage mathというツールを使えば解けるのになぁと思ったりします。
さて、最近の調子はどうかというと、インターネットの楽しみが増してきました。
「数学の複数の概念を繋げたらどうなるのか」という興味に基づいてグーグル検索するととても面白いのです。
調和解析と数論を繋げるような深淵的なものから、とりあえず繋がっただけという表面的なものまであります。
複数のドメインを繋げる際の「センス」について素人なので、どの繋がりが本質的なのかを見抜くことがまだまだできていない気はします。
atcoder的な問題解決者ではなく、コホモロジー的な理論構築の観点から深淵を覗きたいのです。
最先端のトピックが概ね英語で書かれていることが多いので、読む際に翻訳にかけなければスラスラと読めないのが少し難点です。
ところで「笑わない数学」という番組を知りました。私が最初に見たのは確率論に関するエピソードでしたが、昨日やっていたのは非ユークリッド幾何学でした。
テレビとTwitterの連動性はよく知られていますが、こういう番組に対して視聴者が持つ感想を眺めるのが面白いです。
低コストで飽きない趣味としては、数学はとても良い題材だと思います。
ファインマンさんが言うように、誰かに教えるときに学習効果が最大化されるという面もあるので、いずれブログを書いてまとめたいです。
例えばフロントならReactなどのフレームワーク 10年前はJQueryあたりで法改正どころではないくらい違う
そもそもフロント自体がテンプレートエンジンからSPAへと大きくかわっている
スマホも10年前なら普及率1/4くらいでサイトのターゲット自体がPCからスマホに
2013だとJava7だけどJava7と８も大幅にちがうので８やった事ない人が今の俺のコード読んでも読めない
いまはクラウド当たり前だけど10年前ならまだまだオンプレでこれも法改正どころではないくらい違う
AIも全然話題じゃなかったしこれは線形代数や微分からやり直したけど何ヶ月もかかった
これにからんでPythonの興盛 まあ新言語１からやるのが大きな法改正くらいだろうか
C++がRustになんてのも俺はまだ手を出してないけどある
開発手法で言うとこの10年のウォーターフォールからアジャイルへの移行で仕事の進め方が他業種に転職以上に変わってる
このほか変わったことではないけれどアルゴリズムやデータストラクチャーデザインパターンなんかは本ちょっと読むだけじゃなくて実際に手を動かして体に身につくまでやる必要がある
普通に大量にあるな
これは差別をしなくても起こる
ちょっと調べたら「部族主義」とか「内集団・外集団バイアス」とか「微分化」が出てきた
性別とか、肌の色とか、他の要素に比べたら実は小さい要素なはずなのに
それが頭の中で一番になっちゃうことってあるよな
むしろ小さくなればなるほど、それに拘ってしまった時には盲目的になって絶望してしまう現象があると思う
例えばLGBT界隈も、より細分化されたことでわずかな違いが許せなくなってしまっている
りゅうちぇるなんて、興味ない自分からみたら「ああ、なんかそういう人ね」だし
カミングアウトしても、離婚しても「まあそういうこともあるだろ」でしかないが
小さな違いにこだわりを持ってしまった界隈（部族）的には裏切りであり、逆鱗に触れたんだろうと思う
そもそも本人がそういう部族的思想・微分化に拘ってしまっていたわけだし
この問題、観察してみると傾向が見えてくる
・それ以外の要素で一致しているほど、その小さな差は大きな影響力を持つ
・微分化つまり差別的意識は、周りよりも本人の方が気にしていることも多い
つまり「家族・部族」と「部外者」を分けて、身内を贔屓にする遺伝子が生き残ってきたわけだから
りゅうちぇるの件で言えば、ニッチな部族として振る舞った後で「実は私はこの部族ではないかも」となったから
本人も周囲も重たく受け止めるしかなくなっただろうし、それはもうストレスだったろうと思う
そう考えると、LGBTなどの「カテゴリ化」「名付け」というのは非常に逆効果に思える
グルーピングなんてできない、本来個々人で違うものを無理やし「君たちは同じ部族です」とされたら
多様性やダイバーシティってほんとは「全員が違うんだから受け入れていこう」ってすればいいのに、
今は「部族を分けて全ての部族を用意するべき」とかいう逆効果にしかならないことをやっていると思う
ほんとアホだよね
ここ１０年ぐらいの年間読書量
・小説 ５冊／年
・ビジネス書 ５冊／年
・技術書 １冊／年
文章が書けなくなったと感じたのは映画のレビューをしようとしたとき。
内容について少し長めに話したいことがあったのでTwitterじゃなくてnoteで２０００文字ぐらい書こうとした。
書けねえんだなコレが。
文章の構築の順番が分からんし、言いたいこと同士を繋げるための話の流し方が見えてこない。
何よりもアカンなと思ったのが語彙力が明らかに落ちてきてること。
最近はTwitterの１４０文字ですら読み返すと同じ表現が２回３回と出てきてる。
本当に同じ意味を現したくて同じ表現になっちゃうのはいいんだが、微妙にニュアンスが違う言葉まで同じ言葉になっている。
たとえば人間に対して「好き」を使う時って「性格は最悪だと思うけど顔付きは好み」（好き≒顔がタイプ）だとか「思想はどうかと思うが文句言ってるだけじゃなくて行動に移す所は良いと思う」（好き≒気っ風が心地よい）みたいな違いが出てくるけど、それを表現するにはダラダラと長く説明するか、対応した単語や慣用句を持ってくる必要がある。
本題とあまり関係ないところをダラダラ長く書くなんてしたくないから丁度いい言い回しでサクサクと終わらせたいんだが、その選択肢が昔の半分程度に目減りしたように思える。
類語辞典を引こうにも最初に指定した言葉の範囲が広すぎるとやたらと時間が掛かるし、GPTに聞いてもオウム返しにされるだけに終わるし、結局自分が言葉を知らんと話にならんなと。
どうすればいいかは分かってるんだよ。
本を読めば良い。
インターネットと漫画だけじゃ限界があるってことがよくわかった。
そもそも本読んだら文章の勉強になるかっていうとかなり時間がかかるしなあ。
アイディア勝負の悪文小説なんて世の中に沢山あるし、なんかの大賞取った本でも半分ぐらいは設定の勝利みたいなもんじゃん。
読むと文章が上手くなる本シリーズみたいのがあって、それを月１冊読めば３０冊分の読書量と同じ語彙習得が可能なのとかないん？
"使える語彙辞典"みたいな感じのではなくてな。
ゆーて語彙辞典とか読むと雑にやってるうちに敬語グチャグチャになってきたんだなーって勉強になって面白くはあるけどさ。
本当、単にダラダラ社会人やってるだけだとドンドン基礎学力が落ちてくな。
幼稚園～大学までは毎日授業と課題に追われているうちに勝手に賢くなったけどあの感覚で生きてちゃ駄目なのな。
語彙力と押して気づけて良かったのかね？
微分積分は「距離・速度・加速度」の関係だけ覚えてりゃよくね？
でも語彙力が落ちてるのは気になっちゃう。
