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数学に関するqingyuanのブックマーク (10)

  • 三角関数、何に使うの?→点を回すことができます(すごい) - アジマティクス

    数学的な内容を表現したアニメーションをいろいろ作って遊んでます。例えばこんなのとか。 素因数ビジュアライズ。大きく灰色で表示された数字の素因数が線を横切ります pic.twitter.com/z1MHJzPtbv — 鯵坂もっちょ🐟 (@motcho_tw) February 7, 2018 たくさんの点を、それぞれの点に書かれた数に応じた速度で回すことにより、大きく灰色で表示された数の素因数を表現しているわけです。楽しいですね。 こんなのもあります。 3Dで図示してみました。 pic.twitter.com/AF2R1QEtqk — 鯵坂もっちょ🐟 (@motcho_tw) April 12, 2017 九九におけるの段の「一の位」は、ぐるぐる回る点によって表現することができます。面白いですね。 変わったものでは、こういうのもあります。 惑星が「惑星」と呼ばれる理由ですhttps:/

    三角関数、何に使うの?→点を回すことができます(すごい) - アジマティクス
  • 読んだ直後から滅茶苦茶役に立つ──『アルゴリズム思考術:問題解決の最強ツール』 - 基本読書

    アルゴリズム思考術:問題解決の最強ツール 作者: ブライアンクリスチャン,トムグリフィス,田沢恭子出版社/メーカー: 早川書房発売日: 2017/10/19メディア: 単行(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る『アルゴリズム思考術:問題解決の最強ツール』とは個人的にそそられる書名ではなかったので(ほぼ原題「ALGORITHMS TO LIVE BY」通り。)なかなか手が出なかったのだが、さらっと読み流すか……と手を出してみたらおもしろくて、その上読んですぐに役に立つ内容が満載なのであっという間に最後まで読んでしまった。 基的にはアルゴリズム──より具体的な言葉でいえば「計算によってあらかじめ算出された、最適な手順」を知っていることが、いかに現実的な問題を解決する役に立つのかを紹介した一冊なのだが、なにしろ単なる手順なので、準備も何もいらないし読んだだけで「おーそうなんだ」とすぐに使

    読んだ直後から滅茶苦茶役に立つ──『アルゴリズム思考術:問題解決の最強ツール』 - 基本読書
  • 大きな買い物で判断ミスを犯してしまう理由〜脳は狩猟時代から進化していない | ライフハッカー・ジャパン

    これをお伝えするのはたいへん心苦しいのですが...... いえ、この際だからはっきり言いましょう。あなたの脳は、大きな数字を処理できるほど進化していません。狩猟生活をしていたあの頃から賃金奴隷の現在に至るまでの間、我々ホモサピエンスのメンタルはそれほど変わっていないのです。だから、クルマの購入や住宅ローンの契約、老後の生活設計などのシチュエーションで大きな数字に直面すると、間違いを起こしやすいのです。 ボストンカレッジで心理学を研究しているサラ・コルデス助教は、進化の過程において、大きな数字を処理する必要がなかったとことはうなずけると言います。 かつてヒトが数える必要があったものといえば、家族の人数、近くにいる天敵の数、木になっているリンゴの数ぐらいでした。つまり、非常に大きな数字に出会うことは極めて稀だったのです。大きな数字といえば、ハチの大群ぐらいでしょうか。でも、大群はあくまでもひと

    大きな買い物で判断ミスを犯してしまう理由〜脳は狩猟時代から進化していない | ライフハッカー・ジャパン
  • Amazon:とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた―: 石田 基広: 本

    Amazon:とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた―: 石田 基広: 本
  • 古くて新しい自動迷路生成アルゴリズム - やねうらおブログ(移転しました)

    最近、ゲーム界隈ではプロシージャルテクスチャー生成だとか、プロシージャルマップ生成だとか、手続き的にゲーム上で必要なデータを生成してしまおうというのが流行りであるが、その起源はどこにあるのだろうか。 メガデモでは初期のころから少ないデータでなるべくど派手な演出をするためにプロシージャルな生成は活用されてきたが、ゲームの世界でプロシージャル生成が初めて導入されたのは、もしかするとドルアーガの塔(1984年/ナムコ)の迷路の自動生成かも知れない。 なぜ私が迷路のことを突然思い出したのかと言うと、最近、Twitterで「30年前、父が7年と数ヶ月の歳月をかけて描いたA1サイズの迷路を、誰かゴールさせませんか。」というツイートが話題になっていたからである。 この迷路を見て「ああ、俺様も迷路のことを書かねば!俺様しか知らない(?)自動迷路生成のことを後世に書き残さねば!」と誰も求めちゃいない使命感が

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  • Kindleで全部読める→一人で読めて大抵のことは載っている教科書:数学からラテン語まで

    Author:くるぶし(読書猿) twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しいが出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部(紙+電子) 2022/10/26 14刷決定 累計260,000部(紙+電子) 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第3位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第1位 第2の著作です。 2017/11/20刊行、4刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは10刷

    Kindleで全部読める→一人で読めて大抵のことは載っている教科書:数学からラテン語まで
  • 1年あれば学べること/毎日それを飛び越えるための工夫とブックリスト

    Author:くるぶし(読書猿) twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しいが出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部(紙+電子) 2022/10/26 14刷決定 累計260,000部(紙+電子) 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第3位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第1位 第2の著作です。 2017/11/20刊行、4刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは10刷

    1年あれば学べること/毎日それを飛び越えるための工夫とブックリスト
  • 読書猿ブログをどうやって書いているかを書いてみる

    1 思いついたことをEvernoteへ放り込む 放り込むのは、大抵は、端切れのようなもので、多くはダジャレに属するようなものです。 例えば 「数学は待ってくれる」(言うまでもなくルビッチの映画のタイトルのもじりです) とだけ書いたメモがEvernoteに投げ込まれます。タグはつけず、なんでも分け隔てなく「メモの投げ込み先」フォルダに入ります。 これだけだとどうしようもないので、この段階で書かれたものは、大半がそのまま塩漬けになります。 2 何度も同じことをメモする こうしてメモしていると、別の日に似たようなこと(時にはほとんど同じこと)を、メモしていたりします。これもタグなし、「メモの投げ込み先」フォルダ行きです。 このとき、前に書いたことを思い出すこともありますが、思い出さない方が多いです。 3 似たようなメモがたまってくると、何か書けそうな気がしはじめる 同じようなことを4~5回メモす

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  • 海城学園 数学科

    海城の教育数学数学学習における意欲の源 数学が得意な生徒にとっても、難しくてなかなか解けない問題は存在します。そういった難しい問題に出会ったとき、興味をもって粘り強く考えていけるような、いわば“意欲の源”を育むことが大切であると私どもは考えます。ときに、意欲の落ちた生徒から、「数学をなぜ学ぶのですか?」という問いかけを耳にすることがあります。これに対し、各担当者が明確に自己の意見と信念を述べつつ、お互いに考えた上で、質問者が納得し、意欲を再び取り戻せることを指導の目標の一つとしております。 数学学習の原動力 また、数学はその存在自体に価値があり、美しいものでもあります。言うなれば、数学の“崇高なる美”を感じる心を中学・高校において育みたい、そして、もっと知りたい、探ってみたいという探求の心が、数学学習における原動力となるように願ってやみません。 読み・書き・計算,そして論証する力 さ

  • 微分方程式を図解する

    物理では(実は物理によらず、いろいろな場面では)「微分方程式を解く」必要があることが多い。なぜなら、物理法則のほとんどが「微分形」で書かれているからである。「微分形で書かれている」というのは「微小変化と微小変化の関係式で書かれている」と言ってもよい。物理の主な分野における基礎方程式は、運動方程式 を初めとして、微分方程式だらけなのである。 微分方程式を解くには、積分という数学的技巧が必要になる。そのため「ややこしい」と嫌われる場合もあるようだ。 計算ではなく図形で「微分方程式を解いて関数を求める」というのはどういうことなのかを感じていただけたらと思い、アニメーションプログラムを作った。ただ計算するのではなく、「何を計算しているのか」をわかった上で計算のテクニックを学んだ方が理解は深まると思う。 ここでは微分方程式の中でも一番単純な「一階常微分方程式」を考える。「一階常微分方程式を解く」とは

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