§1はじめに Deep Learningってどのくらい理論的に解明されているのか？ってやっぱり気になりますよね。 それに関して、次のQuoraのスレッドに非常に有益なコメントがあります。 When will we see a theoretical background and mathematical foundation for deep learning? - Quora How far along are we in the understanding of why deep learning works? - Quora 深層学習界の大御所であるYoshua Bengio、Yann LeCunの二人が 実際ディープラーニングの理論的理解ってどうなのよ？？ って質問に直々にコメントしています。 LeCunのコメントの冒頭を少し引用しますと; That’s a very active
2016/12/15: にわかに閲覧者が増えたのでおかしなところを微修正 概要 統計学史をちょっと調べていておもしろかったのでまとめてみた 技術的にはすごく初歩的な話なので, 回帰分析 (最小二乗法) の入門的な「読み物」という位置づけになりそう 入門的な読み物なので, 特に最小二乗法の説明箇所は中学高校の数学の知識だけで理解できるような表現をしている, したつもり. PDF換算で 10 ページ (ただし画像が結構多い) 惑星の軌道を予測する連立方程式で惑星の軌道を予測する19世紀初頭にフランスの数学者ルジャンドル*1が最小二乗法のアイディアを最初に発表したが, ドイツの数学者ガウス*2が直後に自分こそが先に思いついたと主張し, 論争を生んだという (Abdulle & Wanner, 2002, 200 Years of Least Squares Method). しかし, いずれが先
双子素数予想に進展があったことが、新聞報道された。 ぼくのところにも、ある新聞社の記者のかたから取材があり、専門家ではないけど知っている限りのことで協力した。 双子素数というのは、差が2の素数のことである。例えば、3と5、11と13、29と31などがそうである。素数は2以外はすべて奇数であるから、双子素数は「隣りあった(2でない）素数の最小の隔たりのもの」ということができる。双子素数予想とは、「双子素数が無限組存在する」という予想であり、紀元前のギリシャ時代から予想されていたがいまだに解決をみていない。 今回の進展は、Yitang Zhangというニューハンプシャー大学の数学者によってなされた。それは、「Bounded Gaps Between Primes」と題された50ページ強の論文で、次の結果を与えている。 「隣り合った素数の隔たりが、7千万以下のものが無限組存在する(lim inf
なんか、素数分布に関する定理が証明されたとのニュースが出たけど、全く言っている意味が分からない。 素数の間隔で新定理発見 極端な偏りなく分布、米英数学者 たぶん、記者も内容分かってない。有名な素数定理を持ち出すまでもなく、素数の出現は数が大きくなるにつれ疎らになっていくし、任意のについて、からまで連続して合成数が現れないようなが存在することも知られている。 ってなわけで、自分で調べてみるしかない。 経緯 どうやら、去年話題になった「双子素数予想が解けた？」という話の延長のようだ。 「双子素数予想」の証明につながるかもしれない論文が投稿される 双子素数予想に進展があった これは、 が示された[1]というのだ。ただし、は番目の素数を表す。 数式で、理解できればいいのだけれど、何言っているかわからない人のために若干の解説。まず、、つまり素数からその一個手前の素数を引いた数の集合を考える。この
データ解析の重要性が認識されつつある（?）最近でさえも，A/Bテストを始めとしたテスト（ = 統計的仮説検定：以後これをテストと呼ぶ）の重要性が注目される事は少なく，またテストの多くが正しく実施・解釈されていないという現状は今も昔も変わっていないように思われる。そこで，本シリーズではテストを正しく理解・実施・解釈してもらう事を目的として，テストのいろはをわかりやすく説明していきたいと思う。 スケジュール スケジュール 第1回 [読み物]：『人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて』：人間の感覚のみでは正しくテストの判定を行うのは困難である事を説明し，テストになぜ統計的手法が必要かを感じてもらう。 第2回 [読み物]：『「何をテストすべきか」意義のある仮説を立てるためのヒント』：何をテストするか，つまり改善可能性のある効果的な仮説を見いだす事は，テストの実施方法うんぬんより本質
円柱周りのカルマン渦列。この現象は円柱周りで起こり、すべての流体について、円柱サイズと流体速度との積を動粘性係数で割ったものが、つまりはレイノルズ数が40から103のときに見られる[1]。 レイノルズ数（レイノルズすう、英: Reynolds number、Re）は流体力学において慣性力と粘性力との比で定義される無次元量である。流れの中でのこれら2つの力の相対的な重要性を定量している。 概念は1851年にジョージ・ガブリエル・ストークスにより紹介されたが[2]、レイノルズ数はオズボーン・レイノルズ (1842年 - 1912年) の名にちなんで名づけられており、1883年にその利用法について普及させた[3][4]。 流体力学上の問題について次元解析を行う場合にはレイノルズ数は便利であり、異なる実験ケース間での力学的相似性を評価するのに利用される。 また、レイノルズ数は層流や乱流のように異な
数式が生んだ宇宙：「3次元フラクタル」の画像ギャラリー 2009年12月17日 サイエンス・テクノロジーデザイン コメント： トラックバック (0) 魅惑的なフラクタル図形として表現される『マンデルブロ集合』。数学マニアのグループが、これに近い画像を3次元で生成する試みに挑戦した。 マンデルブロ集合を3次元に 彼らはその成果を「Mandelbulb(マンデルバルブ)」[bulbは球の意]と呼んでいる。3Dレンダリングによるこれらの画像は、球体に反復アルゴリズムを適用することで生成された。 3次元の球上の各点に、同じ計算が何度も繰り返し適用されている。これは、通常の2次元のマンデルブロ集合が無限に自己反復を繰り返すことで複雑な図形を描き出していることと、発想としては似通ったものだ。 [フラクタルは、フランスの数学者ブノワ・マンデルブロ(Beno将ツt Mandelbrot)、ャニウニ靴心審悗
バナッハ＝タルスキーのパラドックス: 球を適当に分割して、組み替えることで、元と同じ球を2つ作ることができる。 バナッハ＝タルスキーのパラドックス (Banach-Tarski paradox) は、球を3次元空間内で、有限個の部分に分割し、それらを回転・平行移動操作のみを使ってうまく組み替えることで、元の球と同じ半径の球を2つ作ることができるという定理（ただし、各断片は通常の意味で体積を定義できない）。この操作を行うために球を最低5つに分割する必要がある。 バナッハ＝タルスキーの証明では、ハウスドルフのパラドックスが援用され、その後、多くの人により証明の最適化、様々な空間への拡張が行われた。 結果が直観に反することから、定理であるが「パラドックス」と呼ばれる。証明の1箇所で選択公理を使うため、選択公理の不合理性を論じる文脈で引用されることがある。ステファン・バナフ（バナッハ）とアルフレト
もし貴方が二桁x一桁の掛け算（34x4とか76x8とか）を暗算で行うことができるなら、貴方は二桁の二乗を暗算で求めることができるようになります。 ということで、かなり昔に考えつい（て「すげぇ！」と感動してたら別に全然僕の発明でも何でもないことに気付いてガッカリし）た「二桁を二乗する方法」と、あと、それをマスターした後/「そのくらいは知ってる」という人向けの派生テクを前編後編でお届けします。……まぁ、なんか暗算が流行ってるようなのでネタを一つ、ということで。 なお、この記事では「aの二乗」を「a^2」と表します（知らない人は知らないような気がするので一応）。 ……と、いうことで前編。二桁の数を二乗する方法。 □例1：34^2 34^2=34x34 この二つの「34」なんですが、右から4を左にプレゼントします。すると38x30。これは（普通に暗算で）1140。この1140に、プレゼントした数の
本家記事より。イスラエルのロシア系移民Avraham Trakhtman氏が40年近く解答が出なかった数学の難問に答えを出したそうです（論文PDF）。Benjamin Weiss氏とRoy Adler氏によって1970年に最初に提示されたRoad Coloring problemと呼ばれるこの問題は、与えられた有限数の道がある場合、その道を色分けにより記号化し、どこを始点にしようともある目的地点に到達できる方法があると仮定したもので、「実生活に例えるとすれば、友人の家への行き方を尋ねた時、自分がどこにいようとその友人の家に到達できる方法を教えてもらうということにあたる」ものだそうです（en.wikipedia.orgより）。今回導き出された答えは情報科学などの分野で有益に応用される可能性があるとのことです。 63歳のTrakhtman氏はこの命題への答えをたった8ページの論文にまとめ、こう
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