数学の本 第87巻
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荒らしには構うな
荒らしに構う奴も構うな
以上を守って楽しく論談、情報交換しましょう 金谷健一著『これなら分かる最適化数学』を読んでいます。
例題2.15
空間の点 (7, 8, -9) から平面 2*x + 3*y - 5*z = 7 へ下ろした垂線の足を求めよ。
金谷さんはこの問題をラグランジュの乗数法により解いています。
2*x + 3*y - 5*z = 7 という制約条件のもとで、
(x - 7)^2 + (y - 8)^2 + (z + 9)^2 を最小にする (x, y) を求めればよい。
「(x - 7)^2 + (y - 8)^2 + (z + 9)^2 は負にはならないから、明らかに最小値が存在する。」などと乱暴なことを書いています。
この本は非常に売れているようですし、評判もいいですが、それはなぜでしょうか? 金谷健一著『これなら分かる最適化数学』を読んでいます。
ベクトル v1, v2, v3 が線形従属ならば、各 v_i が残りのベクトルの線形結合で表せるなどと書いています。
金谷さんは大丈夫な人でしょうか? 商品の説明
内容紹介
高校の微積分からの接続と大学1年の線形代数に配慮し、学生の質問や教科書には書きにくいコメントも随所に入った丁寧な教科書。
出版社からのコメント
AIにおける機械学習への応用も扱ったこれからの微積分
内容(「BOOK」データベースより)
高校の微積分からの接続と大学1年の線形代数に配慮し、質問や教科書には書きにくいコメントも随所に入った丁寧なテキスト。機械学習への応用も収録!
著者について
新井仁之:早稲田大学教育・総合科学学術院教授
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
新井/仁之
1959年横浜生まれ。1982年早稲田大学教育学部理学科数学専修卒業。1984年早稲田大学大学院理工学研究科修士課程修了。
1987年理学博士(早稲田大学)。1996年東北大学大学院理学研究科教授。1999年東京大学大学院数理科学研究科教授。
2018年早稲田大学教育・総合科学学術院教授。専門は、解析学、応用解析学、数理視覚科学(本データはこの書籍が刊行された
当時に掲載されていたものです) >>97
「AIにおける機械学習への応用も扱ったこれからの微積分」
↑かならずAI、機械学習、ディープラーニングなどのキーワードをねじ込んできますね。
気持ちの悪い出版社です。 >>98
↑
情操が子供のままのキモいこどおじ
社会のゴミ
無駄金や死蔵書を若者>>99に還元して退場しろクズ >>97
今日、新井仁之さんの『これからの微分積分』を本屋でパラパラ見ました。
参考文献に自分の線形代数の本が書いてあるのですが、タイトルが間違っていました。
佐武一郎さんの線形代数の本のタイトルも間違っていました。
内容ですが、買うほどの本ではないです。 >>103
世間知らずで自立もできないまま中年に突入して数学も中途半端でこれからどうやって生きていくの? 保型形式
アーベル多様体
エタールコホモロジー
混合ホッジ構造
志村多様体
淡中圏
モチーフ 広汎性発達障害ゴミクズアスペ松坂君の実年齢を当てようww
43歳に10ペリカ 2003年からいたんだっけ?
今は40超えてるのはそうだろね
何してんのかわからん、教員でないのは確か まあろくに論文も実力もないのに口だけ達者な恥ずかしいやつは多い
松坂君の活動は5ch内で自己完結してるから実害はないだろ
それよりアマで半端レビューつけまくって著者と出版社に迷惑かけてるツイッター男を取り締まるべき
発達障害を盾に自己顕示欲を数活にすり替えてるだけじゃねーか
未熟なレビューの初学者への悪影響にどう責任を取るつもりなんだこいつは?
中身が子供のままだから発言には責任が伴うことをこいつは全然分かっとらんね >>112
そんなやついるんだ。
つい垢晒してよ。 >>112
黒木さんは口が達者なのは分かりますが、論文や実力に関してはどうなんですか? 数学が得意な人の中にはなぜかコンピューターの扱いが苦手な人もいますよね。
黒木さんはコンピュータの扱いは得意そうですよね。
驚くのは、コンピューターサイエンティストであるにもかかわらず、コンピューターの扱いが苦手という人がいることです。
そういう人は大抵理論系の人ですが。 Michael Artinの『Algebra 2nd Edition』ですが、線形代数についても詳しく書いてありますね。
普通の線形代数の本よりも抽象代数学の一部として勉強したほうが分かりやすいんじゃないかとも思うんですが、
どうですか? >>112
susumukuniさんのレビューはどうですか? >>114,115,116,117
きちがい連投
レス禁止 一般の非特異代数曲線に対するWeil予想は、Weil本人が証明したのは知ってたが、初頭的な証明があるのは知らんかった
早速読んで見る Diamond-Shurmanの8章、9章、こういうのがLanglandsプログラムの例なのね
ふ〜ん 数論幾何教は、モチーフ派とラングランズ派が対立してるのですか?
仲良くやってるのですか? >>115 数学の才能と買い物の時おつりを暗算する才能は別だしな。 トゥー 多様体 単行本 ? 2019/11/29
Loring W. Tu (著), 枡田 幹也 (翻訳), 阿部 拓 (翻訳), 堀口 達也 (翻訳)
↑いよいよ明日、発売ですね。
オリジナルは持っていますが、翻訳の質によっては↑も買うかもしれません。
あと、明日は、加藤文元さんのチャート式3冊が発売ですね。
こちらの出来がどうなのかも楽しみですね。 電磁気学とベクトル解析 (数学と物理の交差点)
吉田 善章
価格:¥3,960
↑の本ですが、レビューが1つ付いているのに気づきました。
susumukuniさんだなと予想してレビューを見てみるとやはり予想は的中しました。 >>114
>>115
小平邦彦の1/30も仕事してないと思うよ
ご本人も無意識に後ろめたさがあってジッと黙ってられないんだと思う
気の小さい人ほどコンプレックスの補償ですぐソワソワするしね
プログラマとかIT実務に長けた人が純粋数学で革新的な仕事したとか聞いたことない 昭和七年生まれの小林昭七さんの『曲線と曲面の微分幾何』ですが、結構分かりやすいですね。
小林さんの微分積分の本では粗が目立ちましたが、未知の分野を勉強するときには、多少の粗は気になりませんね。
それよりも大雑把でもいいからどういう分野なのかが分かるほうがいいですね。 Michael Spivakの微分幾何のシリーズを全巻購入済みなのですが、難しいですか? >>126,127,129,130
連投です
相手にしないように >>128
ありがとうございます。
黒木さんは数学が専門であるにもかかわらず、それ以外のことにパワーを使いすぎているのではないでしょうか? 復刊
溝畑茂 著『数学解析 上・下』
1973年初版の定番書。
上下巻各5500円(税込)。復刊前より大幅にお買い求めやすくなりました。
http://www.asakura.co.jp/books/isbn/978-4-254-11841-4/ 溝畑数学解析ついに復刊か〜解析学徒は必携だよこれ
同時復刊の複素領域に詳しい高野ODEもこの機会に買うべし
今回の復刊は函無ソフトカバーだろうね
朝倉の復刊は印刷品質が鬼門だが今回はどうだろうか? >>135
溝畑茂さんのその本の良さがいまいちよく分かりません。 前どっかで溝畑解析はフランスの本のパクリだと書いてた人いたんだけどその書名わかる? >>138
微積の目次見る限りでは、関数列の収束がないな
各点収束・一様収束あたりはバッサリカットしてるんだろうか
工学部でもやる内容だと思うが どの層に需要があるの
教科書の演習問題で十分じゃない?
大学入ってまで試験の対策したいの? 東大でも一番売れてるのはマセマだと、どこかに書いてあった気がするし。 大学入っても受験参考書みたいに書かれた数学の本が欲しい〜
みたいに思ってるバカ向きの本
東大にも妙にハイペックなだけのアホがいる
じゃなきゃマセマがあんなに売れてるわけがない
世の中バカが多くて疲れるわ チャート式シリーズの特徴である「その問題を解決するための考え方を示す指針」と,
関連する参考事項や注意事項などについても適宜,解説を加え,より理解が深まるように
しています。(内容紹介より) チャート式でもいいんだろうけど
それこそ溝畑のA問題だけでも解いとけばって気がする >>144みたいに頭悪い考えだから、東大に入れなかったんじゃない?
高校だろうと大学だろうと、はじめは簡単な問題を数多く解くのが早道なのは変わらないよ
難しい本読んでる奴が成績良いやつとは限らないのは、高校も大学も同じ うちの大学でも学生に評判がよくてベストティーチャー賞常連教員の講義
最初に「今日はこの問題を解きます」
途中で「この定理を証明してこの方法を使います」
最後に「最初に言った問題を解いてみま〜す 確認☆よかった」
終わってから「演習問題2,3問渡すね。解答もついてます」
を15回繰り返す人ですよ
翌年になったら学生たちは何も覚えてないですw 東大でも授業アンケートに「証明ばかりやってないで問題の解き方を教えてください」と
書かれる時代だから加藤チャート式は正義w 証明そのものが解き方になってる奴はともかく、解き方が証明と全く違うような証明は概略でいいでしょ。
いや、いっそのことすっ飛ばすのもありっちゃあり >>150
いちいち証明なんかしていたらコスパが悪いからな
1問でも多く授業で解く方が院試対策のコスパがいい >>146
再販の溝畑が読めてA問題だけでも解ける人はそれが一番
たぶん大半の数学科1年には無理なんだよw
学生が大きく二極分化してるから下層には下層にあった教育が必要で
それが加藤チャート式 吉田春夫著『キーポイント力学』を読んでいます。
p.120に
「動径 r を角度 θ の関数として表すために、 θ を独立変数とする微分方程式を導こう。」
などと書いています。
ポイント6の「惑星はなぜ楕円軌道を描くか」というチャプターです。
r(t)
θ(t)
を t の関数とします。
吉田さんは、 r を θ で微分しています。
これは許されるのでしょうか?
θ(t0) = θ(t1) ではあるが、 r(t0) ≠ r(t1) となるときにはどうなるのでしょうか?
r が θ の関数にならないときにはどうするのでしょうか? 例えば、
恒星の周りを公転している惑星がだんだん恒星に近づいていくような場合にはどうするのでしょうか? あ、 0 ≦ θ ≦ 2*π じゃなくてもいいですね。 >>163
刑務所なんて贅沢お断りだね。
頭いかれるぞ。
本がおけてノートとぺんがあって。 松坂くんも溝畑の話題は出せないようだな
くだらんこと書こうにもとりあえず読まなきゃならんしw 『多様体の基礎』の著者である松本幸夫さんですが、運動音痴であるため、若い頃に、日本ではついに運転免許をとれなかったが、
アメリカでは運よくとれたみたいなことを書いています。
運転免許がとれないというのが分かりません。
高齢者がとれないというのならまだ分かります。
芸能人で、筆記試験に合格できなくて免許がとれないという話も聞きます。これも、そういうこともあるのかなと思います。
ですが、若いにもかかわらず、運動が苦手だから、運転免許がとれないというのが分かりません。
いままで、そんな話は一度も聞いたことがありません。
そして、そんな話を公の場で書いてしまうというのもすごいですよね。 >>166
自動車教習所に行かずに、テストだけ受けたのだったらまだ分かります。
でも、松本さんの場合はおそらくそうじゃないですよね。
自動車教習所に行けば、お金さえ払って長時間教習を受ければ、普通にパスさせてくれると思います。 >>167
東大首席・ハーバード卒の弁護士山口真由は運転免許の実技に落ちた (「NewsBar橋下」での発言) >>166, 167
馬鹿です
相手をしないように >>168
一度だけ失敗しても次には合格しますよね、普通。
松本さんは、運転免許を最終的にとれなかったと書いています。
何度やっても駄目だったのではないでしょうか? 情報工学でアルゴリズムに興味があるんだが
大学数学ではどこらへんが近いの?
ちなみにソートアルゴリズム、最適化アルゴリズムは
情報工学の本では読んだんだが、数学の本では読んだことない
このへんと数学で最も近い学問教えて 東大なら工学部計数でやってるだろ
他大学でも数理工学科とか似たような学科がたくさんある
東大計数は鳩山由紀夫が卒業してるw 君も最適化アルゴリズムで総理大臣になろうww >>177
あのポッポはセイバーメトリクスの先行研究で総理大臣になった日本球界の申し子だろ。
強いて言えばダビスタ長者よかベストプレー長者。 >>175
チャーチチューリングのテーゼに至るまでの議論は面白いぞ
原始帰納的関数、λ関数、オートマトンだったかな?とかが全部等価な概念だという議論
この議論を理解するのに学部レベルの数学的思考力は必要だけど前提知識は無しで理解出来る
こういう数学の議論と計算量の議論は別分野 >>166>>170
内輪差外輪差もシンプレクティック幾何学や拘束系の力学としてロボティクスの対象ではあるのでは?。
そういう意味ではシンプレクティック多様体なんてど真ん中そう。 >>179
チャーチチューリングのテーゼ(「チューリング完全」という概念とは?)
ゲーデルの計算可能関数、チャーチのλ記述可能関数、チューリングの再帰関数(帰納的関数)は同等。 松本幸夫先生は、現在、学習院で研究員をされてるそうですね。
東大退官後は、学習院で教鞭を取られたと聞いてましたが、教授職は70歳までなのですかね?
研究員だと無給?のように思えるのですが、博論の指導とかされてるのでしょうか?
闊達な感じの先生だったので、75歳の今もまだまだお元気だとは思います。 HPより学習院数学科の教員構成
教授:9名,准教授:0名,助教:6名
この歪さ…なにか理由があるのかな? NGID:QLodFq4C
↑
情操が子供のままのキモいこどおじ 放送大学での松本幸夫さんの講義は、ブルーレイディスクに録画済みです。
あの講義ってどうですか? 松本先生はこれ見る限り魅力的で人気あってモテそうな感じに思えるけどなぁ
君たちと違ってw
https://www.youtube.com/watch?v=5JMBSKEquHg ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています