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はてなキーワード: ジョルダンとは

2025-10-21

数学の分類はこんな感じか

フェミニズムの分類が多すぎると聞いて

anond:20251020210124

0. 基礎・横断

集合論

公理集合論(ZFC, ZF, GCH, 大きな基数)

記述集合論(Borel階層, Projective階層, 汎加法族)

強制法フォーシング), 相対的一致・独立

理論理学

述語論理(完全性定理, コンパクト性)

モデル理論(型空間, o-極小, NIP, ステーブル理論

証明論(序数解析, カット除去, 直観主義論理

再帰理論/計算可能性(チューリング度, 0′, 相対計算可能性)

圏論

関手自然変換, 極限/余極限

加群圏, アーベル圏, 三角圏, 派生

トポス論, モナド, アジュンクション

数学基礎論哲学

構成主義, 直観主義, ユニバース問題, ホモトピー型理論(HoTT)

1. 代数学

群論

組み合わせ群論(表示, 小石定理, 自由群)

代数群/リー群表現, Cartan分解, ルート系)

幾何群論ハイパーリック群, Cayleyグラフ

環論

可換環論(イデアル, 局所化, 次元理論, 完備化)

可換環アルティン環, ヘルシュタイン環, 環上加群

体論・ガロア理論

体拡大, 分解体, 代数独立, 有限体

表現

群・リー代数表現(最高ウェイト, カズダン–ルスティグ)

既約表現, 調和解析との関連, 指標

ホモロジー代数

射影/入射解像度, Ext・Tor, 派生関手

K-理論

アルバースカルーア理論, トポロジカルK, 高次K

線形代数

ジョルダン標準形, 特異値分解, クリフォード代数

計算代数

Gröbner基底, 多項式時間アルゴリズム, 計算群論

2. 数論

初等数論(合同, 既約性判定, 二次剰余)

代数的数論(代数体, 整環, イデアル類群, 局所体)

解析数論(ゼータ/ L-関数, 素数定理, サークル法, 篩法)

p進数論(p進解析, Iwasawa理論, Hodge–Tate)

算術幾何楕円曲線, モジュラー形式, 代数多様体の高さ)

超越論(リンマンヴァイエルシュトラス, ベーカー理論

計算数論(楕円曲線法, AKS素数判定, 格子法)

3. 解析

実解析

測度論・ルベーグ積分, 凸解析, 幾何的測度論

複素解析

変数リーマン面, 留数, 近似定理

変数(Hartogs現象, 凸性, several complex variables)

関数解析

バナッハ/ヒルベルト空間, スペクトル理論, C*代数, von Neumann代数

調和解析

フーリエ解析, Littlewood–Paley理論, 擬微分作用素

確率解析

マルチンゲール, 伊藤積分, SDE, ギルサノフ, 反射原理

実関数論/特殊関数

ベッセル, 超幾何, 直交多項式, Rieszポテンシャル

4. 微分方程式力学系

常微分方程式(ODE)

安定性, 分岐, 正準系, 可積分系

偏微分方程式(PDE)

楕円型(正則性, 変分法, 最小曲面)

放物型(熱方程式, 最大原理, Harnack)

双曲型(波動, 伝播, 散乱理論

非線形PDE(Navier–Stokes, NLS, KdV, Allen–Cahn)

幾何解析

リッチ流, 平均曲率流, ヤンミルズ, モノポールインスタント

力学系

エルゴード理論(Birkhoff, Pesin), カオス, シンボリック力学

ハミルトン力学, KAM理論, トーラス崩壊

5. 幾何学・トポロジー

位相幾何

点集合位相, ホモトピーホモロジー, 基本群, スペクトル系列

幾何トポロジー

3次元多様体幾何化, 結び目理論, 写像類群)

4次元トポロジー(Donaldson/Seiberg–Witten理論

微分幾何

リーマン幾何(曲率, 比較幾何, 有界幾何

シンプレクティック幾何(モーメント写像, Floer理論

複素/ケーラー幾何(Calabi–Yau, Hodge理論

代数幾何

スキーム, 層・層係数コホモロジー, 変形理論, モジュライ空間

有理幾何(MMP, Fano/一般型, 代数曲線/曲面)

離散幾何・凸幾何

多面体, Helly/Carathéodory, 幾何極値問題

6. 組合せ論

極値組合せ論(Turán型, 正則性補題

ランダムグラフ/確率方法(Erdős–Rényi, nibble法)

加法組合せ論(Freiman, サムセット, Gowersノルム)

グラフ理論

彩色, マッチング, マイナー理論(Robertson–Seymour)

スペクトルグラフ理論, 拡張グラフ

組合設計ブロック設計, フィッシャーの不等式)

列・順序・格子(部分順序集合, モビウス反転)

7. 確率統計

確率論(純粋

測度確率, 極限定理, Lévy過程, Markov過程, 大偏差

統計

数理統計推定, 検定, 漸近理論, EM/MD/ベイズ

ベイズ統計MCMC, 変分推論, 事前分布理論

多変量解析(主成分, 因子, 判別, 正則化

ノンパラメトリックカーネル法, スプライン, ブーストラップ

実験計画/サーベイ, 因果推論(IV, PS, DiD, SCM

時系列(ARIMA, 状態空間, Kalman/粒子フィルタ

確率最適化/学習理論

PAC/VC理論, 一般境界, 統計学習

バンディット, オンライン学習, サンプル複雑度

8. 最適化オペレーションリサーチ(OR)

凸最適化

二次計画, 円錐計画(SOCP, SDP), 双対性, KKT

凸最適化

多峰性, 一階/二階法, 低ランク, 幾何的解析

離散最適化

整数計画, ネットワークフロー, マトロイド, 近似アルゴリズム

確率的/ロバスト最適化

チャンス制約, 分布ロバスト, サンプル平均近似

スケジューリング/在庫/待ち行列

Little法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網

ゲーム理論

ナッシュ均衡, 進化ゲーム, メカニズムデザイン

9. 数値解析・計算数学科学計算

数値線形代数(反復法, 直交化, プリコンディショニング)

常微分方程式の数値解法(Runge–Kutta, 構造保存)

PDE数値(有限要素/差分/体積, マルチグリッド

誤差解析・条件数, 区間演算, 随伴

高性能計算HPC)(並列アルゴリズム, スパー行列

シンボリック計算(CAS, 代数的簡約, 決定手続き

10. 情報計算暗号(数理情報

情報理論

エントロピー, 符号化(誤り訂正, LDPC, Polar), レート歪み

暗号理論

公開鍵RSA, 楕円曲線, LWE/格子), 証明可能安全性, MPC/ゼロ知識

計算複雑性

P vs NP, ランダム化・通信・回路複雑性, PCP

アルゴリズム理論

近似・オンライン確率的, 幾何アルゴリズム

機械学習の数理

カーネル法, 低次元構造, 最適輸送, 生成モデル理論

11. 数理物理

古典/量子力学の厳密理論

C*代数量子論, 散乱, 量子確率

量子場の数理

くりこみ群, 構成的QFT, 共形場理論CFT

統計力学の数理

相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差

可積分系

逆散乱法, ソリトン, 量子可積分モデル

理論幾何

鏡映対称性, Gromov–Witten, トポロジカル弦

12. 生命科学医学社会科学への応用数学

数理生物学

集団動態, 進化ゲーム, 反応拡散, 系統樹推定

数理神経科学

スパイキングモデル, ネットワーク同期, 神経場方程式

疫学感染症数理

SIR系, 推定制御, 非均質ネットワーク

計量経済金融工学

裁定, 確率ボラ, リスク測度, 最適ヘッジ, 高頻度データ

社会ネットワーク科学

拡散, 影響最大化, コミュニティ検出

13. シグナル・画像データ科学

信号処理

時間周波数解析, スパー表現, 圧縮センシング

画像処理/幾何処理

変動正則化, PDE法, 最適輸送, 形状解析

データ解析

多様体学習, 次元削減, トポロジカルデータ解析(TDA

統計機械学習回帰/分類/生成, 正則化, 汎化境界

14. 教育歴史方法

数学教育学(カリキュラム設計, 誤概念研究, 証明教育

数学史(分野別史, 人物研究, 原典講読)

計算支援定理証明

形式数学(Lean, Coq, Isabelle), SMT, 自動定理証明

科学哲学数学実在論/構成主義, 証明発見心理

2024-05-13

anond:20240513153360

ジョルダン標準形全然理解してないわ」とかが多くの反応だと思うが

ジョルダン

素人「ああ、ジョルダンね。今でもたまに電車の時刻を確認する時とかに使ってるよ!」

玄人線形代数?便利だよね!」

2022-11-04

[]2022年10月滅多にホットエントリを出さなドメインからホットエントリ

ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからホットエントリブクマ数順トップ30

ブクマタイトルドメイン
155825歳で年商40億円の株式会社アルゴリズム事業実体サイト貸しを活用したアフィリエイター集団か。過激化するSEOハックの実態に迫った。suan.tokyo
1252収納の基本講座|DAIKEN-大建工業www.daiken.jp
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1086クマが上から飛んでくる衝撃動画登山中に熊に襲われた」 現場真相取材PEAKS, 関東funq.jp
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853[PDF] 雑踏警備の手引きwww.police.pref.hyogo.lg.jp
768懸垂のできる公園リスト場所別)kensui-to-watashi.com
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575画像生成AIによって生成されたイラストの見分け方blog.oimo.io
502LINE Seedseed.line.me
472エキサイト翻訳終了のお知らせエキサイト翻訳オフィシャルブログblog.excite.co.jp
468NURO光ネットワークに関する調査結果のご報告および今後の取り組みについて 2022年10月12日 ソニーネットワークコミュニケーション株式会社www.nuro.jp
45732歳、新しい技術習得する余裕がなく昔取った杵柄でいつまで食えるか不安です - star__hoshi's diarystarhoshi.hatenablog.com
446設計」で大事なのはこれだった!半年間で40本レビューして分かった 5つのポイント - Link and Motivation Developers' Bloglink-and-motivation.hatenablog.com
438ナナイ・ミゲルからシャア・アズナブルへの質問確認と安堵と絶望映画機動戦士ガンダム 逆襲のシャア』でのすれちがい宇宙highlandview.blog.fc2.com
434機動戦士ガンダム 水星魔女 公式サイトg-witch.net
434リモートワークによる孤立から結束へと向かうチームビルディングresearch.sakura.ad.jp
403ソフトウェアアーキテクチャハードパーツ』 - Don't Repeat Yourselfblog-dry.com
395美しい姉弟 - 堤翔 / 美しい姉弟くらげバンチkuragebunch.com
382副業300万円問題」大幅修正へ 通常の70倍の反対意見殺到朝日新聞デジタルdigital.asahi.com
381Envader | インフラエンジニアを目指すための学習サイトenvader.plus
366井伊商店さんの麦味噌味噌と名乗れない問題についてちょっと解説 - 醤油手帖shouyutechou.hatenablog.com
364推し推しうるせぇな、ちょっと黙っとけよ - 夢中で君に恋してるmuchudekoishiteru.hatenablog.com

2021-12-07

大学数学は嫌われて当然

小説だって何巻というのを無視して途中の巻から読めば作中特有概念人物を示す固有名詞でつまづくのは普通で、そうならないように何巻とか上下巻みたいな目印がある。

しか数学書はそういうのがなく仕方なく手に取ってみても行単位で見知らぬ固有名詞ぼんぼん出て来る。予備知識を手に入れようにも「前の巻」という概念自体がどうにもならない。

岩波基礎(!?)数学叢書かいうのに微分多様体の本があったと思うけどはしがきには基本的な解析数学代数学微積分学を既知のものとして扱っていると書いてあったと思う。

しかしたとえばお前の言う基本的代数学とは具体的にどこまでの範囲を指しているんだ?ていうか何の本を読めばいい?てかお前が大学時代読んできた本のなかでその範囲に属するものを列挙すりゃそれで済むし確実なのになぜそうしない?という言葉がつい漏れる。

だって同じ岩波基礎の本でもアフィン代数みたいな本があってこれが大学数学代数スタートラインにあたるものなのは確実だろうがそこのはしがきにはその応用は標準形は別の本にまとめられてると書いてあって確かにジョルダン標準形とか二次形式は別の本になっている。

しかしこれらもそれなりのボリュームがあるわけで読んでやっとのことで理解した後に「実はそこまで代数を掘り下げて学ぶ必要はなかった」と言われたんじゃ遅いわけ。

興味ある分野へ最短経路で学べるようになりたい人も当然多いわけで、実は不必要なのに無駄学習時間注ぎたくないわな。そわそわしてもこれは必要学習だということだから頑張れるわけで。

高校みたいに数1とか数2とかなってて高校行ってなくて道筋が明瞭でどうとでも独学できるのとはわけが違う。しかも全てのはしがきに予備知識として学ぶべきものが書いてあるわけじゃなくこのはしがきを頼りとした芋づる式で学ぶべき順番に見当をつける方法をもってしても袋小路に入ることもあるという…。んでどうでもいいことだが俺の学びたいものベクトル解析が必要なのかいまだに判断がつかない。

日本語一家言ある人や政治的思想がある人は検索してるうち日本語学や法律学論文に当たることもあるだろうけど、そもそも興味があるのもあって字面は難しそうでもじっくり読めば理解できなかったということはなかったはず。でも数学知識が無い人を門前払いです…。

ドラクエだかでファルスコクーンなんていうスラング象徴されてる現象プレイすればゲーム展開に沿って難なく解消されるわけで要するにそんなのよりずっとタチが悪いのが大学数学の現状

2020-10-07

大学では講義の予習復習をするだけで余裕で学年トップクラスになれる

よく「東大入ったら周りが秀才だらけで自信を無くした」とか言ってる奴いるけど、あれ嘘だからな?(本人にとっては本当なのかも知れないけどさ)

日本大学生マジで勉強しません。4x4行列の階数計算とかジョルダン標準形計算とか重積分変数変換とかがちゃんとできれば確実に真ん中よりは上の層に属します。さらに、専門科目の大学院入試レベル問題がそこそこ解ければ、旧帝大などのそれなりに学力の高い大学内でも確実に上位1割に属してしまます

そして、それじゃマズいわけです。そういう集団の中で「自分は真ん中よりちょっと上くらいだろうから、そこそこ頭がいい」なんて思い込んでしまうと、道を誤ります。具体的に言うと、そういう勘違い君が例年、博士課程などに進み、学位も取れないとか学位は取れたが就職ができないとかで、苦しむわけです。

そういうことになりたくなかったら勉強して下さい。

2020-10-06

anond:20201006174612

近所に美味いラーメン屋ができてないか検索

友人が居ないから、情報源はもっぱらネットのみという。

整体マッサージ方法検索

最近肩こりが酷くて自分でできる整体を調べる。

出かけるときにお天気検索アメダスレーダーで雨雲の予想位置を観るのがたのしい。

でかけるとき時刻表検索ジョルダンか、ナビタイムか。

2018-03-09

カタカナ読みと結構異なる国名・街名など

(右側の英語カタカナ表記適当に書いてます

1. 別物系

トルコターキー

ドイツジャーマニー

スイス → スウィツァーランド

オランダ → ネザーランド

2. 日本語カタカナ読みと結構な差がでる系

モスクワモスコ

ウクライナ → ウクレイ

メキシコメヒコ

3. 日本語カタカナと似てるが発音が難しいor一部異なる系

イスラエル → イスロウァエゥ

エルサレム → ジェルサエム

ヨハネスブルグ → ジョハネスブルグ

ケニヤケン

ヨルダンジョルダン

シエラレオネ → シエラレオン

これらを発音する際は、全般的カタカナ読みだと通じづらいか、通じない。

聞く側の場合は、あまり聞きなれてないと、んぁ?ってなる。

他、色々教えて下さい。

2018-02-13

就活が辛い」って言う学生はどういう会社を受けたわけ?

就活が辛い」って言う台詞をよく聞くんですけど,

そういう学生はどういう会社を受けたんでしょうね?

まあ,そんな私も,就活が辛い学生のひとりだったんですけどね……

2019卒生の就活が本格的に始まる前に,ちょっと2018卒生の「就活辛い」を振り返ってみようというエントリです.

メガバンク

赤い銀行,緑の銀行,青い銀行を受けました.

本当にその色ばかり使ってるのね.ノベルティはもちろん,ネクタイも,ちょっとしたサインも.すごい徹底ぶりです.

それだけ,愛行心が求められるということでしょう.

3月時点では銀行名をフルでスラスラ言えない人もいて(特に赤い銀行),正直楽勝かなと思ってました.

書類学校足切りくらいみたいです.

一次はGWで,これも明らかに変な奴を落とすだけっぽい.

心が辛くなったのは,総合職GWでの以下数点.

1.ある銀行の時,エントランスで「東大京大グループは右へ,早稲田慶應上智グループは左へ」というアナウンスを受ける先制パンチをくらったこと.ああ,学歴社会だなあと,ぼんやり

2.男ばっかり.男5の女1のときがあった.性差別ってあるんだなあ.

3.自己紹介でのみなさんの趣味が,登山とかバイクとかスキーとかゴリゴリ体育会系だったこと.インドア派の私にはそれだけで「自分はここにいていいのか?」という気持ちになりました.

二次以降は,最終面接までひたすら面接を繰り返すだけです.1対1で,圧迫もないし,話をちゃんと聞いてくれてる感じがして好印象でした.私はナメくさってロクに対策しなかったんで最終手前で落とされましたけど.面接自体特につらい思いはなかったです.ですが,頻繁に呼ばれるので,他の会社が受けられなくてスケジュール調整に心を病む人が続出するらしいですね.

教職

教員採用試験はひたすら勉強していればいけると思います

模擬授業塾講師経験を活かして落ち着いてできると思います

だが私立,お前は許さな

学校歴史を褒めたたえ,学校愛をひたすら述べなくちゃならない.

周りは非常勤の現職教員ばっかり.新卒全然いない.ひたすら辛い.

たまに新卒だけのグループに突っ込まれたけれど,それはそれで辛い.話を聞くと,取りあえず必修で教職をとったぼんやりさんばっかりで,真剣日本未来を変えようと血眼で勉強してきた勢と会ったことがない.これは私の運が悪かっただけかもしれないが,こういう人たちと同僚になるんだと思うと気が滅入った.

主に人の問題で辛かったですね.

あと,教育実習,お前だよお前

お前のせいでいくつ採用試験を受けられなかったと思ってるんだ.国で対策してほしいです,本当に.

学芸員

学芸員採用が少なくて,もう受ける前から辛い.

現場経験者重視で専門的に勉強してきた知識必要とされていない感じがした.

理解がない.「学芸員は癌」って話題は本当に萎えた.

そうやってなんとか就活突破したところで待遇が悪すぎる.

なんかもうこの職業での明るい未来はないなと思ってしまった.

SE

ヌルゲ過ぎる.

上を目指せばそんなことないんだろうけど,とりあえずホワイト企業に勤めたいくらいの要求でよければ選択肢がたくさんある.

敷居が低い.ちょっとプログラミング経験があるだけで歓迎されました.一方で,文系OK,短大専門OKなところはかえって高学歴いかせなくてモヤっとするので,そのうち転職しようかなという思いはぼんやり浮かんだ.

辛かったのは,意外と体育会会社があるところ.

誰もが知ってる会社でさえ,「飲み会同調圧力!圧倒的感謝!」みたいなノリで語られて引いた.

あと内定研修と称して安くインターンさせられてる会社があって,ひたすら辛そうだった.

余談だけど,エントランスで私の好きな球団が負けた日本シリーズ試合映像永遠垂れ流してる会社があったのでそのまま帰ってやろうかと思った(たぶん就活いちばん辛かったのはこれだとおもう)

あくま新卒の話で,スキルアップ目指した転職は違うのかも.その辺は未だわからない.

外資系

修士博士を活かせそう,かつサバティカルさせてもらえる制度があるのは好印象でした.それだけ求められることが多くて辛くなる未来が見えたからごめんなさいしました.もっと社会人としての自信を付けたら転職してみるのもいいかもしれない.

会社によると思うけど,肉食系バリバリ社会人と触れ合える経験は良かった.

辛いとすれば,みんな語学力が凄すぎて自信喪失したことですかね.

留学生とか帰国子女かばっかり.社員もそういう人ばっかり.

言語も,英語は当然で,みんな2,3以上は使いこなせる.頑張ればついてけるけど,そこまで頑張りたくないなと思ってしまった.そこ頑張るくらいなら違うこと勉強したいわ.

エンターテイメント業界

フランクな人が多くて,ユルさに耐えられなかった.

業界の人に働き方について聞くと,激務っぽい話ばかりなのが辛かった.

しかもみんなそれを楽しそうに語るので,洗脳されてるか感覚麻痺してるのだろうと思った.

とりあえずこんな感じですかね.

総括すると,明るい未来が全く想像つかなくて辛かったという話でした.

人格否定されたみたいで辛いと友人からは聞きましたね.私の場合はそれは無かったですけど…というのも,自分の良さを分からない会社に入っても正当な評価を受けられず苦労すると思うので,こちから願い下げだと.

知らない町で繰り返される電車移動が辛いとかも聞きます.これは,ジョルダングーグルマップいくらか軽減されると思います

思い出したころに追記するかもしれません.

最後に,2019卒生の皆さん,応援しております

就活が辛くなったら,匿名ブログに吐き出しちゃいなよ.

2015-11-06

http://anond.hatelabo.jp/20151106151959

横だけど、

人間様をサポートするツールとしては優秀でも

人間様にとってかわろうなんざ百年はやい

って話でしょ?

ジョルダンくんは自分目的地まで行けるの?

2015-10-30

鉄道Nowはどこから時刻表データを入手しているのか?

3年ほど前、鉄道Nowというシステム話題になった。

http://www.demap.info/tetsudonow/

確認したところ、今年3月に開通した北陸新幹線が走っているので、今になってもデータメンテナンスされているようである

ところで、列車を走らせるにあたり時刻表データ必要なはずだが、そのデータはどこから入手しているのだろうか?

まさか日本全国およそ9000の駅に全て訪問し、時刻表撮影してデータ化しているわけではあるまい。

どこからか入手しているはずなのだ

誰でも思いつくのは、駅探ジョルダンNAVITIMEYahoo乗換案内など、公共サービスに備わっている時刻表検索サービス機械的に収集して時刻表抽出する方法である

確かにこの方法日本全国のデータを網羅できる。しかし、このデータをもとにサービスを行ったり、商売を始めるのはNGである

なぜなら、上記のサービスベンダーは「JR時刻表」と「JTB時刻表」の内容を交通新聞社およびJTBに許諾をもらって掲載している。

このデータを無断で拝借すれば、いわゆる無断転載である

https://www.navitime.co.jp/pcstorage/html/help/etc01.html

上記リンク先にある「弘承平成14年82号」という記述交通新聞社(旧弘済出版社)の承諾済みであること、「(J)02-7」という記述JTBの承諾済みであるということである

これが無いということは、少なくとも交通新聞社JTBのいずれの承諾も得ていないということである

そして自力時刻表データを作り上げたわけでもない。

無断転載でないとすれば、いったいどうやってデータを作ったのか?

=

鉄道Nowは、時刻表データを直接売買しておらず、広告掲載することによって間接的に金銭を得ているのだから問題ない」という意見もあるだろう。

確かにその通りかもしれない。

しかし、仮に無断転載禁止データをもとに作成したサービス広告収入を得ているのだとしたら、それはいわゆる「アフィカス」なのではないか?

時刻表無断転載有無など誰も知らないから大丈夫」とタカを括られているのであれば、なおさら悪質な部類に入るのではないか?

ソースコードで言うならばGPL違反と同等かそれ以上の悪質さではないか?

私は別に鉄道Nowを潰したいのではなく、あれだけ注目されたサービスなのだから権利関係について袖を正すこと提案しているのだ。

当たり前だが、時刻表けがあってもあのサービス提供できない。なかなか苦労して開発したはずである

権利関係とき敬遠されては勿体ないではないか。

=

ところで、駅.lockyという、「日本全国およそ9000の駅に全て訪問し、時刻表撮影してデータ化」を地で行くサービス存在する。

http://eki.locky.jp/site/top

このサービスを端的に表現するなら「時刻表Wikipediaである時刻表データ作成しているのは有志である

このデータ交通新聞社JTB作成したものではないため、駅.locky内で利用する限りにおいては交通新聞社JTBの束縛を受けない。

ありがたいことに誰でも閲覧できる状態になっている。

しかしだからといって権利フリーではなく、有償無償を問わず、再配布することは禁じられている。

http://eki.locky.jp/site/about

=

東京メトロが公開したオープンデータAPIでも、時刻表データが入手できる。

もちろんこのデータ商業目的利用NGである

https://developer.tokyometroapp.jp/terms.html

=

線路に沿わせて列車を走らせる動きを再現するにあたり、線路形状データ国土地理院データを使っているのであれば、これも商用利用NGである

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N05.html

=

以上をもって鉄道Nowへの公開質問状とする。

回答をお待ちしております

2015-01-28

http://anond.hatelabo.jp/20150127103835

そのslideshareの人はただのgiftedなのでもう少し他のを参考にした方がいいと思う。

機械学習に興味を持ってビショップ本に行くのもあまりお勧めできない。

過剰にベイジアンだし実際問題あそこまで徹底的にベイズにする必要は無いことも多いから

よく知らんけどMRIとかの方面もだいぶ魑魅魍魎なので(DTIとか微分幾何学的な話がモリモリ出てくる)、

近づくなら覚悟と見通しを持ってやった方がいいんじゃないかなあという気はする。

オライリーの本は読んだことないけど悪くなさそう。「わかパタ」とか「続パタ」とかは定番でよい。

ビッグデータがどうとか世間では言ってるけど、データビッグさはあんま気にしなくていいと思う。

ビッグデータを処理するためのインフラ技術というものはあるけど、数理的な手法としては別に大して変わらない。

オンライン学習とか分散学習とかの手法はあるけど、わざわざそっち方面に行く意味も無いと思う。

超大規模遺伝子データベースからパターン検出したい、とかだとその辺が必要かもしれないけど…)

数学については、線形代数は本当に全ての基礎なのでやはり分かっておくとよい。

キーポイント線形代数」とか「なっとくする行列ベクトル」とか、他にも色々わかりやすいいい本がある。

(まあ固有値固有ベクトル計算できて計量線形空間イメージがわかって行列式とかトレースとかにまつわる計算が手に馴染むくらい。ジョルダン標準形とかは別にいらん)

プログラミングはそのくらいやってるならそれでいいんじゃないか、という気はする。行列演算が入る適当アルゴリズムカルマンフィルタとか)が書けるくらいか。かく言う俺もあまり人の事は言えないけど。

処理をなるべく簡潔かつ構造的に関数に分割したり、抽象化して(同じ処理をする)異なるアルゴリズムに対するインターフェースを共通化したりとかのプログラミング技術的なところも意識できるとなおよい。

ggplot2は独自世界観ですげえ構造化してあるんだけどやりすぎてて逆に使いづらい…と俺は思う…。

遺伝子ネットワークとかなんかそれ系の話をし出すと離散数学的なアルゴリズム必要になってきて一気に辛くなるが、必要性を感じるまでは無視かなあ。

プログラミング学習は向き不向きが本当に強烈で、個々人の脳の傾向によってどうしたらいいかが結構異なる気がしてる。

向いてるなら割とホイホイ書けるようになっちゃうし、向いてないなら(俺もだけど)試行錯誤必要になる。

まあせいぜい頑張りましょう。

2012-05-20

赤木智弘を解く7つのカギ

どうしても、最近赤木智弘違和感を覚えていたので、調べてみた。

1.なんで就職に身分証明書が必要だったか

今では免許コピーで済むケースが多いでしょう。

90年代後半ですら卒業証明書と住民票

2.両親への憎しみはわかるが、それはなんだったのか?

憎い、憎いと言っている割にどう憎いかは語ったことがない。

生まれへのものしか思えない。

3.経歴がわからない

フリーでやっているのに、経歴を公開しないなんて実はおかしな話

フリーの信用って経歴しかないです。

4.出身地は県までしか言わない

何を恐れているのか?

そんなにない名字だし、探られるのが怖いとしか

5.ライブドアジョルダンの思想

堀江時代ライブドアと今のライブドアは別物ですからね。

6.独自ドメインをかたくなに持たない理由

WHOIS対策だと思いますけどね。

7.海外渡航歴がまるでない

だって、あれだけ日本がと騒ぐ人がよく考えればおかしな話です。

お金がないって言っても、出版すれば50万ぐらいの金は入って来る。


まり希望戦争」はそういう意味だった。

2012-01-20

http://anond.hatelabo.jp/20120120152748

方程式線形なら、その方程式系の性質を調べる一般的な枠組みを線形代数学と言う。

線形方程式系が解を持つ条件は、変数の数と方程式の数が同じなら、その係数行列逆行列を持つということと同値

行列逆行列を持たないとき、その行列行列式が0になるので、例えば2次元かつ方程式2つなら、それらがどのくらい「平行に近いか」と「行列式がどれくらい0に近いか」が関係ある。

変数の数より方程式の数が多いとき行列が正方行列でなくなるので、逆行列存在しない。

でもその場合でも、(ムーアペンローズの)一般化逆行列というものを求めることができて、これを使うと「全ての方程式を最大限満たす解」を書き下すことができる。

この「最大限満たす解」が「完全に満たす解」であれば解が存在することになる。その条件も一般化逆行列による記述を使えば調べることができるだろう。

もっと高級なこと言い出すとジョルダン標準形がどうとかいう話になるかもしれないけど…。

非線形場合は基本的に、一般的に調べるのは難しいと思う。

局所的に線形化して調べるくらいしかいかも…。

しかし、こういうのをネットで簡単にいろんな人に訊けるというのはほんと羨ましい。

俺の頃にもこういうのがあったら良かったのになあ…。

2011-07-20

http://anond.hatelabo.jp/20110720005831

まずはじめに断っておくと、私は大学教員ではないので、こうやって愚痴を垂れることはできても、

「そうやって切り捨てないでください。やり方はあるんじゃないですか?」

に答えることは出来ないですし、答えられてもいい加減な素人考えの域を出ないですよ。

なのでもう興味ないかもしれませんが、思いがけず誠実なレスが帰ってきたので、問い掛けられた事柄に返答します。

小学生の喩えは意図を汲んでくれたようなのでそれでいいです。どう答えるべきか?ってのは簡単に結論の出る問題じゃないし、仰る通り算数教本をあたるのが最適でしょう。

例としてあげた2人の教員については、気持ちだけ解って欲しかっただけで。

常微分方程式(ODE)は大学2年次くらいで勉強するんじゃないかと思うんですけど、線形代数で習ったことが大活躍して面白いですよ。ですから1年の線形代数の授業でもちょっと触れられたら授業面白くなるんじゃないかな、とは誰でも考えると思うんですけど、でもやっぱりそれは本来教えるべき内容を圧迫してまで詰め込むことではないんですよ。線形写像の例に微分がありますよ、ってのはどんな本でも出てくるんじゃないかと思いますが、その時にちょこっと微分方程式雑談をするとか、それくらいが関の山でしょう、となる。でも、やっちゃった教員が居るんですよ。授業の半分か三分の一か知りませんが、とにかく授業のある程度の割合を使って、線形代数の授業でODEの授業した人が。それが一人目。(もう一つのジョルダン標準形というのは線形代数のやや発展的な内容です。)二人目はもっと過激派だと思ってください。

そういう例を知っているから、まぁやっぱり定められたカリキュラムを逸脱して「進んだ応用例」とか扱うのは難しいよね、って思っちゃうんですわ。

大学数学教育は、不均一で落ちこぼれを量産するような体制にあって、

 そのような中で、ちゃんとわかるように説明してくれと言われても、それは無理です

 せいぜい興味喚起する雑談程度です

 君が試験前の雑談でわかったつもりになっていることも、

 それは数学体系の中のごく一部を、ごく限られた視点から見た物にすぎません」

私の愚痴はだいたいそんなところです。前半の部分ですけど、別に教育の体制を問題にしたつもりは無いです出会教員によってアタリハズレ激しすぎるのは問題かもしれませんがそういう話はしてないですあなたの求める「俯瞰的な視点」とかを授業に全面的に盛り込むには、線形代数の先にはあらゆるものが待っているから、ちょっと説明しきれないよねってだけです。さらに「何となく分かった気にさせる」のも不誠実だと思っています(多分この点があなたの考え方と根本的に違う点かもしれません)。

ただ、講義中に少しレベルの高い話題について、教師の趣味でいいから題材をいくつか選んで雑談しておくことには価値があると思う。

と、私は最初に述べたんですけど、この時点であなた意見は認めているつもりです

2011-07-19

http://anond.hatelabo.jp/20110719133024

もう特に言うことはないが、小学一年生の喩えで憤慨したと仰るので、なぜこの喩えを出したのかだけ付け加えておく。

この喩えを出したのは、そういうやる気のない小学生を想定してたんじゃなくて、

小学生の頃、友達がそういえばこんな感じの事言ってたなって思い出したからだ。(もちろん正確ではないけれど)

「算数って、お店やさんにならないと使わないでしょ?国語はみんな使うから国語のほうが大事だよね。」

じゃあこの子にどう返事するの?ってのを、もし暇なら考えてみて欲しい。

私は小学生の時、確かこれに反論できなかった。その頃、算数がなぜ大事かっていう話を先生がするときはいつも、

「買い物するとき計算できないと困るでしょ?」

みたいな事を言ってたからだよ。でもこれおかしいよね。レジに並ぶときカゴに入れた品物の値段を合計して小銭準備している奴って、まぁ居るには居るけれどそんな事しなくてもいいでしょう。私は当時そんな風に思ってて全く納得してなかったけど、まぁなんとなく算数は将来使いそうだなって思ってた。

結局小学一年生の手の届く範囲に、算数の具体的な使い道ってないわけだよ。大学一年の手の届く範囲で線形代数の使い道って、まぁそんなに無いけれどあるにはある。「例えばこれこれこういう使い道があります」って誤魔化しが効かないぶん、線形代数場合より面倒だと思うんだ。

最後になんでこんなに否定的だったかって話。

行き過ぎた例として、

線形代数の授業でジョルダン標準形常微分方程式しか教えませんでした。てへり

とか、

微積の授業でゲーデル不完全性定理から始めて微分はフレッシェ微分教えました。てへり

とか、(なんでゲーデル教えるのかさっぱり分からん

こういう伝説いくらでもあるのよ。

こういうの見ると、ああやっぱ線形代数線形代数の領分守っとくべきだなーってしみじみと思うんですわ。

http://anond.hatelabo.jp/20110718221633

線形代数は,ジョルダン標準形存在線形代数っぽくないけれど計量とガロア理論くらいで終わりじゃないか?解析も数論も幾何も基礎論も線形代数が基礎になるようなところはまあほんとにさわりだけでないかな.

 
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