純粋・応用数学（含むガロア理論）3
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
インドの数学教育は参考になるな
http://www.bunkyo.ac.jp/faculty/kyouken/wp/?p=718
文教大学 教育研究所
第21回 インドの教科書 2014
IT産業が急速に発展するインドにおいて、その最大の要因は優秀な人材の豊富さにあります。その背景には伝統的に数学教育に力を入れていることがあげられます。
②数学
数学では以下のような方向性が示されています。
子どもたちは、
①数学を嫌がるのではなく、楽しく学ぶ、
②数学は公式や機械的計算以上のものであるという重要性を学ぶ、
③数学を、話し合い、一緒に取り組むものであると理解する、
④意味のある問題を自ら提示して解く、
⑤関係を理解して、構造を認識し、様々に考えて解決策を発見する、
⑥数学の基本的内容や、抽象化、構造化そして一般化の方法などの数学の基本的構造を理解する、
⑦教師は、子どもたちが、誰でも数学を学べるという確信をもって授業に参加できるようにする。 インドあるある
憲法によればインドの正式名称はヒンディー語の
भारत（ラテン文字転写: Bhārat, バーラト）であり、
英語による国名は India （インディア）である。 ＜転載＞ ”0.999...”について
0.99999……は１ではない その11
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1595025887/119
まあ、三流は三流らしく
ちゃんと、
超一流や一流の人をベースに議論しなさいよ
https://ja.wikipedia.org/wiki/0.999...#p-%E9%80%B2%E6%95%B0
0.999... テレンス・タオ "0.999…" は 1 に「無限に近い」。
イアン・スチュアートはこの解釈を、「0.999… は 1 よりも『ほんの少しだけ小さい』」という直観を厳密に正当化する「全く合理的な」方法として特徴づけた[23]。
・超一流のテレンスタオがさ、” "0.999…" は 1 に「無限に近い」”という主張は、ちゃんと21世紀の数学の中で正当化できるという（ノンスタでね）
（一流のイアン・スチュアートも、この解釈を、「0.999… は 1 よりも『ほんの少しだけ小さい』」という直観を厳密に正当化する「全く合理的な」方法として特徴づけた[23]という）
・勿論、スタンダードな "0.999…＝1"もあり
・だからさ、三流さんたちは、両方ありを前提に議論しないとさｗ
あなた方は、三流なんだからさ
まあ、三流は三流らしく
ちゃんと、
超一流や一流の人をベースに議論しなさいよ バーラト（サンスクリットではバーラタ）の名は
プラーナ文献に見え、バラタ族に由来する。
英語（ラテン語を借用）の India は、
インダス川を意味する Indus（サンスクリットの Sindhu に対応する
古代ペルシア語の Hindušを古代ギリシア語経由で借用）に由来し、
もとはインダス川とそれ以東の全ての土地を指した。
イラン語派の言語ではインドのことを、
やはりインダス川に由来する Hinduka の名で呼び、
古い中国ではこれを身毒（『史記』に見える）または
天竺（『後漢書』に見える）のような漢字で音訳した。
ただし水谷真成はこれらをサンスクリットの Sindhu の音訳とする。
初めて印度の字をあてたのは玄奘三蔵であるが、
玄奘はこの語をサンスクリット indu （月）に由来するとしている。
近代になって、西洋語の India に音の近い「印度」、
または日本ではそれをカタカナ書きした「インド」が
使われるようになった。 >>7
＞超極限 (ultralimit) と呼ぶ数列 0.9, 0.99, 0.999, ⋯ の
＞超冪構成に関する同値類 [(0.9, 0.99, 0.999, ⋯)]
・超極限の定義は？
・超冪構成の具体的方法は？
分かりもせずに漫然とコピペしちゃダメダメ ω流君ｗ
ω流君は一流どころか三流数学も理解できない
議論不能のidiotなんだから
数学板に書いちゃだめ そもそも読んでも無駄
ｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ こんなのもあるな
（参考）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A9%E7%AB%BA
天竺
(抜粋)
天竺（てんじく）とは、中国や日本が用いたインドの旧名[1]。ただし、現在のインドと正確に一致するわけではない。
由来
中国人がインドに関する知識を得たのは、張騫の中央アジア（後年の用語で言う西域）探検によってであった。司馬遷の『史記』では、インドを身毒（しんどく）の名で記している（大宛列伝、西南夷列伝）。天竺の名は『後漢書』に見える（西域伝「天竺国、一名身毒、在月氏之東南数千里」）。また天篤という字も使われた[2]。
インダス川のことをサンスクリットで Sindhu、イラン語派では Hindu と呼んだ。またイラン語派の言語ではインドのことをインダス川にちなんで Hinduka と呼んだ。身毒も天竺も、この Hinduka に由来している[3]。
おなじ Hindu が 古代ギリシア語: ?νδ?? を経て、ラテン語: Indus となり、そこから India の語が生まれた。
日本
日本では『義経記』八巻の「真に我が朝の事は言ふに及ばず、唐土天竺にも主君に志深き者多しと雖も、斯かる例なしとて、三国一の剛の者と言はれしぞかし」などに見えるように、かつては唐土（中国）・天竺（印度）・本朝（日本)を三国と呼び、これをもって全世界と表現した。 >>11
ガンバレω流君
数学以外でコピペ自慢して
数学のことなんか綺麗サッパリ忘れちまえ！
どうせ全然理解できないんだから
ノンスタもεδと全く同様に全然理解できなかっただろ？
それはオマエが論理も分からん人間失格の野獣だからだよ
ギャハハハハハハ！！！！！！！
毛深い獣がいくら人間のマネしたって無駄無駄ｗｗｗｗｗｗｗ 日本の数学教育で落ちこぼれた瀬田がインドの数学教育をマンセーしてると聞いて そもそも日本語が分かってないセタがどんな学問やっても無駄なんだよね
文章が正しく読み取れないんだからｗｗｗｗｗｗｗ 「現代文は論理的な科目であり、全ての教科の基本である」
こんなあったりまえのことをいままで誰もいってこなかったのがフシギなくらい 勉強ができない人の特徴って？
英語・数学・国語学習の注意ポイントを知ろう！
https://www.youtube.com/watch?v=jUDW4nO7Am0
ここでもいわれてるけど
「現代文は感覚で解くもの」と考える人
こういう人は、論理が全然分かってません
論理を追えない人にはいかなる学問も無理です
なぜなら学問とはつまるところ論理だからです 便所のウジ虫が、便所に落書きしてらぁ～ｗｗｗ（＾＾
あなたは便所のウジ虫ですよ
あなたの地で書いていること、無価値！ｗｗ >>18
ん？ここは便所かい？
じゃ、君は便所の💩だな
💩は畑の肥やしになりやがれ！
ｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ 鳥なき里のコウモリが、いばりくさる５ｃｈ？ ｗ（＾＾；
（鳥なき里の蝙蝠とは、すぐれた者がいないところでは、つまらぬ者が威張っていることのたとえ）
http://kotowaza-allguide.com/to/torinakisatonokoumori.html#:~:text=%E9%B3%A5%E3%81%AA%E3%81%8D%E9%87%8C%E3%81%AE%E8%9D%99%E8%9D%A0%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%80%81%E3%81%99%E3%81%90%E3%82%8C%E3%81%9F%E8%80%85,%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%81%A8%E3%81%88%E3%80%82
鳥なき里の蝙蝠 故事ことわざ辞典
【読み】 とりなきさとのこうもり
【意味】 鳥なき里の蝙蝠とは、すぐれた者がいないところでは、つまらぬ者が威張っていることのたとえ。 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO61525830V10C20A7000000/
AIの課題「次元の呪い」解決 富士通研が手法発表
2020/7/23 2:00日本経済新聞 電子版
（日経クロステック/日経コンピュータ 中田敦）
［日経クロステック2020年7月13日付の記事を再構成］
(抜粋)
富士通研究所はディープラーニング（深層学習）における教師なし学習の精度を大幅に向上できる人工知能（AI）技術「DeepTwin（ディープツイン）」を発表した。AI分野の長年の課題だった「次元の呪い」を、映像圧縮技術の知見を活用することで解決したとする。機械学習の最有力学会である「ICML 2020」で7月14日に論文を発表した。
「次元の呪い」とは、データの次元（要素数）が大きくなると、そのデータを分析する際の計算量が指数関数的に増大する現象を指す。次元の呪いを回避するため、一般的に機械学習の高次元データは次元を減らす。
ただ従来の手法には、次元の削減に伴ってデータの分布や確率が不正確になる課題があり、それがAIの精度低下を招く一因になっていた。例えば分布や確率が実際と異なると、正常データを異常と誤判定してしまうような間違いを引き起こしてしまう。
富士通研究所は、誤差が一定の条件で次元削減したデータの情報量が最小になるように調整すると、分布や確率を損なわずに次元削減できることを数学的にも証明した。この証明が、今回の手法を実現する際の最も重要なポイントになった。
今回のアイデアは、同社が長年研究してきた映像圧縮技術の理論を基にしている。映像圧縮技術には、データの分布や確率を保ったまま次元削減できる「離散コサイン変換」などの手法（次元削減変換）を使ったうえで、元データと復元データの誤差を一定に抑えるように圧縮すると、情報量が最小になるという理論がある。同社はこの理論を逆転し、誤差を一定に抑えながら情報量が最小になるような次元削減変換を探せば、それがデータの分布や確率を損なわない変換になると考えた。 追加
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/07/13.html
株 富士通研究所
世界初！教師データなしで高次元データの特徴を正確に獲得できるAI技術を開発 20200713
(抜粋)
本技術の詳細は、機械学習の国際会議「ICML 2020 (International Conference on Machine Learning 2020)」にて発表します
開発した技術
1.データの特徴を正確に獲得する理論の証明
数千から数百万次元の高次元データである画像や音声データの情報圧縮では、長年の研究でデータの分布や発生確率が解明されており、これらの既知の分布や確率に対して最適化された離散コサイン変換（注3）などの手法で次元数を削減する方法がすでに確立されています
そして、次元削減後のデータの分布と発生確率を用いてデータを復元すると、元の画像・音声と復元後の画像・音声との間の劣化を一定に抑えた時に、圧縮データの情報量を最も小さくできることが理論的に証明されていています
今回、この理論から着想を得て、通信アクセスデータや医療データなど、分布・確率が未知の高次元データに対し、その次元をニューラルネットワークの一つであるオートエンコーダ（注4）で削減した後、また復元したときに、元の高次元データと復元後のデータとの間の劣化を一定値に抑えつつ、次元削減後の情報量を最小化したデータは、元の高次元データの特徴を正確に捉え、かつ、次元を最小限に削減できていることを世界で初めて数学的に証明しました
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/07/13bl.jpg 図2 情報圧縮技術に着想を得た、データの特徴に忠実な分布・確率の獲得の理論フレームワーク
2.ディープラーニングを用いた次元削減技術
一般にディープラーニングは、最小化したい評価項目を定めると、複雑な問題でも評価項目が最小となるパラメータの組合せを求めることが可能です
この特徴を利用し、高次元データの削除すべき次元数と削除後のデータの分布を制御するパラメータを導入し、圧縮後の情報量を評価項目に定め、ディープラーニングで最適化しました
これにより、上記1の数学理論に基づいて最適化されたときの次元を削減したデータの分布および確率は、データの特徴を正確に捉えることが可能となります
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/07/13cl.jpg 図3 次元削減変換および分布・確率を求めるディープラーニング技術 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
