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
積分とは・対数とは・微分とは〜「分かる」とはどういうことか〜
文系向け「統計学」の授業で、積分・対数・微分を復習する機会があった。その時の「1枚スライド」を公開した。この図をめぐって、「分かる」とはどういうことか、について多くのコメントをいただいた。それを、まとめました。（話が同時並行で進行するので、スレッド風の「まとめ」です。） 注意：積分は、統計学の場合、正規分布表を見るために必要。対数の必要性は、尤度関数（尤もらしさ）の対数をとって計算を簡単にする式変形で使うため。微分の必要性は、確率密度関数の最大値（尤度最大の条件）を求めるため。どれも統計学で必須の内容。 注意２：（追記8/6）ここに出てくる「指数、対数、微分、積分」は「感染症の数理モデル」の基礎となっている。 注意３：（追記8月9日）番外編『「積分」と「源氏物語」〜「晩年の清少納言」から「京都女子大」まで』へのリンクはこちらです。https://togetter.com/li/157284
人類最高傑作、微分積分はこうして生まれた ジョン・ネイピア物語は終わらない～ネイピア数e誕生物語 | JBpress (ジェイビープレス)
ネイピア数eの威力 2.71828182845904523536028747135266249775724709369995・・・ 人類のイノベーションの中で最高傑作の1つが「微分積分」です。冒頭の数がその巨大な世界の礎となり、土台を支えています。この数は、ネイピア数eまたは自然対数の底と呼ばれる数学定数です。 湯飲み茶碗のお茶やお風呂の温度、薬の吸収、マルサスの人口論、ラジウム（放射性元素）の半減期、うわさの伝播、アルコールの吸収と事故危険率、人工肝臓器、水中で吸収される光量、そして肉まんの温度、これらすべてが次の数式によってうまく説明できます。
微分ってなあに？（表紙）
高校で微分を勉強したものの、「なんだかわからないけどただ計算方法だけ覚えた」という困ったレベルに留まっている人は（残念ながら）多いようです。 まずは「微分って何なのか」を図形で理解して欲しいと思います。そこで動く図形で、微分の雰囲気を知って欲しいと思います。 そのための教材の一つとして、授業などで使うべく作成しました。 その１から順に読んで、動かしていってください。 このプログラムを動かすのに必要なファイル全ては、LHAで圧縮したファイルにまとめてあります。 androidの方は、このapkファイルをダウンロードしてくれてもいいです。 プログラムについて御質問、御要望、バグ報告などございましたら、前野［いろもの物理学者］昌弘へメールくださるか、または、twitterにてirobutsuまでメンションしてください。
微分方程式の講義ノートPDF。例題と解答付き （常微分方程式の初歩的な解き方を勉強） - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ 微分方程式の基礎を学ぶための講義ノートPDF。 独学に使えるオンライン教科書を集めた。院試対策の演習問題と解答もある。 微分方程式は，大学１年で必ず押さえておこう。 そうしないとあちこちで（ほとんど全分野で！）つまづいてしまう。 物理や工学の他にも，化学反応，生き物の個体数，価格の変動…などなど， 「数式で動きをモデリング」する時に何にでも使う。早いうちにマスターしよう。 とくに解が厳密に求められるケースでは， 解き方のパターンを一通り押さえておく必要がある。 求積法 →解を積分で表現 級数解 →解を無限和で表現 演算子法やラプラス変換 →代数的・記号的な操作 こういった基礎ができれば，次はもっと実用的な段階にステップアップできる： 難しい微分方程式の場合，コンピュータで数値的に シミュレーションして解を求める。 ルンゲ・クッタ法などのアルゴリズムを使う。 現実世界では
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
微分方程式が疑われ……フライト出発2時間遅れ - BBCニュース
機内で隣に座った人が、なにかしきりに数式を書いていたので……。米国内便の出発がこのせいで2時間遅れる事態になっていたことが明らかになった。米ペンシルベニア大学の経済学者、グイド・メンジオ准教授は5日、カナダ・オンタリオで講義をするためにペンシルベニア州フィラデルフィア発ニューヨーク州シラキュース行きのアメリカン航空系エア・ウィスコンシン機に搭乗した。 イタリア出身のメンジオ氏が微分方程式を解いていたところ、隣に座った女性が気分が悪いと客室乗務員を呼びメモを手渡したという。すると捜査員のような男たちが名乗らずやってきて、メンジオ氏を機内から降ろし、事情聴取した。メンジオ氏が数式を見せて説明した後、飛行機は予定より2時間遅れで出発した。
ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
問十二、夜空の青を微分せよ。街の明りは無視してもよい
個人的なツイートまとめ。 ※2015/9/17 本筋からは微妙にずれますが、この作品に対する批評についてのまとめを追加しました。 ※2015/9/18 恋愛的な解釈についてやその他の感想、短歌の紹介などを追加しました。
“微分積分は何の役に立つのか”が分からない人向け文章問題作ってみた 「タカシ君のこたつが温まるのにかかる時間は？」
皆さんは、微分積分というものを覚えておいででしょうか。 記憶力のある人なら「xを微分せよ」「定積分を求めよ」みたいな問題文やグラフの傾きを求めたことなどを覚えているかもしれません。しかし、それ以上に「何の役に立つのかさっぱり分からなかった」という記憶がある人の方が多いかもしれません。 そこで今回は「こんな風に役立つんだぜ」という文章問題を考えてみました。微分積分はいらない子じゃないんやで。 ライター：キグロ 5分間で数学を語るイベント「日曜数学会」や数学好きが集まる部室みたいなもの「数学デー」の主催者。数学の記事を書いたり、カクヨムで小説を書いたりしている。 問題 タカシ君はこたつでぬくぬくするのが大好き。好き過ぎて「温まりきっていないこたつ」には我慢なりません。「冬の朝、電源を入れてからしばらく待ったつもりだったけど、こたつに入ってみたらまだ寒かった」という悲劇はもう勘弁。そんな目にあう
fusion on Twitter: "“微分積分今で言えば因数分解なんていうのはみんなやらされるけれども、大人になってから因数分解使った人なんかいない サイン、コサイン、タンジェントなんて言われて何のことかまったく残ってないと思うね、一回も使ったことがないと思う。それ… https://t.co/0h3wXiU8wS"
“微分積分今で言えば因数分解なんていうのはみんなやらされるけれども、大人になってから因数分解使った人なんかいない サイン、コサイン、タンジェントなんて言われて何のことかまったく残ってないと思うね、一回も使ったことがないと思う。それ… https://t.co/0h3wXiU8wS
三角関数や微積分の有用性に疑問を投げかける政治家の話があった。それに対して私のTwitterのタイムラインでは蜂の巣を突いたようにこれらの有用性や美しさを表明するツイートで溢れた。しかし同時に疑問を湧く、若者の時間は貴重だ。大学はその希少性を理解しているだろうか。 この難題を考えるために、ブライアン・カブランさんの本「教育反対の経済学」を読んだ。ちなみにこの本の価格が4800円と高いし、それに負けず中身もとてもボリューミーだ。 この本の中身を紹介する前に幾つかの前提をみなさんと共有しておきたい。経済学が前提のこの本で「役に立つ」というのはほとんどの場合は個人もしくは国家の収入が増えるという意味である。またこの本の著者及び私山本一成は大学というシステムで便益を受けている側であることも追記したい。 統計的に大学卒業者は高校卒業者より給料が高い。アメリカだとその傾向は先進国の中でもさらに顕著で最
何でも微分する
IBIS 2023 企画セッション『最適輸送』 https://ibisml.org/ibis2023/os/#os3 で発表した内容です。 講演概要: 最適輸送が機械学習コミュニティーで人気を博している要因として、最適輸送には微分可能な変種が存在することが挙げられる。微分可能な最適輸送は様々な機械学習モデルに構成要素として簡単に組み入れることができる点が便利である。本講演では、最適輸送の微分可能な変種とその求め方であるシンクホーンアルゴリズムを紹介する。また、この考え方を応用し、ソーティングなどの操作や他の最適化問題を微分可能にする方法を紹介するとともに、これらの微分可能な操作が機械学習においてどのように役立つかを議論する。 シンクホーンアルゴリズムのソースコード：https://colab.research.google.com/drive/1RrQhsS52B-Q8ZvBeo57vK
微分法とは何か！その求め方と意味を図解で徹底解説！
数学や統計学をある程度学び進めていくと必ず出会う世界が微分積分です。 そして、数学・統計学に限らず、物理学、経済学、生物学などあらゆる分野でも、その学問を突き詰めていこうとすると微分積分の知識が必要になる場面が訪れてきます。 微分積分というものが現代社会に大きく貢献していることは何となく理解していても、その中身がどんなものはすっかり忘れてしまっている方は少なくないはずです。 そこで、ここでは「微分法とは何か」という答えを、図解を用いてイメージ化し、難しい数式は使わずに解説していきます。 微分の計算はできるけど、意味はよく分からない。もう一度基礎から学びなおしたい。 そうした方に向けて書いた記事です。 教科書を読むだけ分からないことを図解して説明しますので、微分に対するモヤモヤや苦手意識を吹き飛ばすきっかけになれば幸いです。 微分法につながる「平均変化率」 微分法を学ぶためには「平均変化率」
はじめに 機械学習の勉強をしていると，次のようなベクトルや行列を使った公式達を使わなければならない場面が出てくると思います．機械学習の本の巻末に書いてあることが多いと思います．(これらはPattern Recognition and Machine Learning (Bishop著, 2006)の巻末に載っている公式です) \frac{\partial}{\partial\boldsymbol{x}}(\boldsymbol{x}^\mathrm{T}\boldsymbol{a}) =\boldsymbol{a} \\ \frac{\partial}{\partial\boldsymbol{A}}\mathrm{Tr}(\boldsymbol{A}\boldsymbol{B})=\boldsymbol{B}^\mathrm{T} \\ \frac{\partial}{\partial\b
リンク YouTube Mikroton 2: Bruce Mather - Etude pour piano en seizième de ton For English text see below Es ist ein ganz besonderes Instrument, das vom mexikanischen Komponisten Julián Carrillo entwickelte Sechzehnteltonklavier. Die ga... 1 user 91 リンク Wikipedia 微分音 微分音（びぶんおん）は、半音よりさらに細かく分けられた音程を指す。平均律において半音より狭い音程のことを微分音程または微分音と呼ぶ。代表的な例として、半音をさらに半分に割った四分音、半音を3分の1に割った六分音、四分音を半分に割った八分音などがある。なおこれらの日本語での
バスタブで学ぶシステム・ダイナミクスあるいは数式なしで湯船で学ぶ微分方程式ー数学となら、できること
◯仕掛けのあるバスタブ 少女：わー、ちっちゃいお風呂。禁煙さん、それ何ですか？ ドール・ハウスの？ 禁煙：ああ、これ。ううん、教材。友達に作ってもらったの。 少女：小さい蛇口もついてるんですね。……教材って何の？ 禁煙：小学生に微分方程式を体験してもらう教材なの。 少女：ええっ、微分どころか方程式も習ってないんですよ。 禁煙：むかしシーモア・パパートって人も、数学をさんざん習わないと微分方程式にたどり着けないなんてダメすぎる、小さい子どもこそ味わうべきなんだ、といつも言ってたわ（それでＬＯＧＯってコンピュータ言語を作ったのだけど）。 少女：じゃあ、私にも分かりますか？ 禁煙：試しに遊んでみる？ デジタル表示が三つついているでしょ。 少女：はい。〈入る蛇口〉と〈出る蛇口〉と、あと〈バスタブ〉って書いてあります。 禁煙：〈バスタブ〉の数字は、文字通りバスタブに今入っている水の量を表してるの。〈
はじめに（8/3追記） この記事を一旦書いたあと、重要な追加証言が得られたため、追記修正しています。結論もやや変わっていますが、現時点のほうがより正確です。 本編：ここから ディープラーニングが現在これだけ流行っている1つの要因は、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークが非常に便利だからです。ニューラルネットワークの設計、訓練、そして分類などの推論がフレームワークを使えばとても簡単に行なえます。 普通に使っている人達は、これらのフレームワークを『ツール』あるいは『ライブラリ』だとみなしていると思います。でも実際のところ、これらはプログラミング言語です。より正確に言えば、すべてのディープラーニングフレームワークはディープラーニング計算用DSL（Domain-Specific Language、ドメイン特化言語）と見なせます。このDSLは大抵、Pythonなど他の汎用言語への
講義ノートの目次へ 大学の初年度で学ぶ，微分・積分（＝解析学）の講義ノートPDF。 良質な講義資料を集めた。演習問題と解答もある。おかげで，高い参考書を買わなくて済む。 夏学期には「一変数の微積分」を扱い， 冬学期に「多変数の偏微分・重積分」を扱うケースが多い。 微分には極限やε-δ論法，級数展開，収束などが含まれ， 積分には線・面・体積の積分や広義積分を含む。 これらの範囲が，１冊の教科書の中に収められている。 ※並列学習として，線形代数の講義ノートはこちら。 ※解析学の続きとして，複素解析，微分方程式，ベクトル解析がある。 解析学の講義ノート まず，大学１年生で学ぶ解析学の要点は，下記の記事で要約してある。 先に目を通しておこう。 大学１年生で学ぶ数学「解析学・微積分」の要点まとめ，勉強法の解説。 入門用に全体像・概要をわかりやすく紹介 http://language-and-engi
最大で6階までの常微分方程式を解くことができる自作アナログコンピュータを作成しました「アナログコンピュータの存在を初めて知った」
蒼衣海子@ゴリラ審神者兼ひよっこマスター @aoiumiko まるっきりDr.ストーンの世界だ〜！！！＼(^o^)／✨ ドクストでコンピューター作りの回、こんな材料ややり方で作れるのかなって思ってたけど本当にできるんだ！🙌🏻 数学の勉強も再開しないとな🤔 twitter.com/c18area/status… 2022-11-27 15:17:36
劣微分・劣勾配と共役関数の可視化 - Qiita
最適化や凸解析の本のわりと序盤に登場するトピックに 劣微分・劣勾配 と 共役関数 があります。いずれも凸関数にとって特に重要な概念ですが、通常の書籍だと当然動きのない図でしか描かれていないため、イメージしづらい方もいるでしょう。そこで代表的な凸関数について、劣微分・劣勾配および共役関数のアニメーションを作りました（初めて本格的にGoogle Colabを使いました）。本の図よりはもっと鮮やかにイメージでき理解が深まるかと思います。なお、厳密には「閉真凸関数」などと呼ぶべき箇所を簡単のために単に「凸関数」と記述しています。厳密な定義などは専門書（例えば [福島2001,冨岡2015]）を参照ください。 多変数関数 $f$ のある一点 $x$ での傾き（昇る方向）を表すベクトルを 勾配 と呼び $\nabla f(x)$ と表しますが、微分不可能な点では勾配を求めることができません。この問題を
機械学習と自動微分 (2023)
「最適化法」第15回(ゲストトーク), 2023年1月20日, 同志社大学.
例題で学ぶ微分方程式
多項式回帰やロジスティック回帰など、最近ではデータマイニングや機械学習などでもごく普通の手法として使われる微分方程式について、生態系モデルのシミュレーションを通じて直観的に理解するための入門書。生物の発生モデル、クジラの回遊モデルなどの実例について、Mathematicaによるシミュレーションを通じて理解を促します。なお本書はEbookのみの販売となります。 本書のサンプル（PDF） ダウンロード まえがき 第1章 はじめに：微分方程式とは 1.1 常微分方程式と相図 1.2 微分方程式の数値解法 第2章 基礎編：生物モデルで理解する微分方程式 2.1 ロジスティックモデル 2.1.1 ロジスティックモデルが形成する美しい曲線 2.1.2 定性的な解の捉え方 2.2 2種生物の競合モデル 2.2.1 平衡点の解析 2.2.2 解軌跡 2.2.3 ヌルクラインによる解析 2.3 マグロは絶滅
Unityを学ぶための動画を集めたサイト「Unity Learning Materials」。ユニティ・テクノロジーズ・ジャパンの安原氏が、ゲーム制作に使う数学について解説しました。今回のテーマは「自由研究・テイラー展開」。微分・積分を使った自由研究の結果を発表しました。 「テイラー展開」とはなにか？ 安原祐二氏（以下、安原）：Unityの安原です。今回で微分積分のお話は一段落になるんですけれども、最後は僕の自由研究みたいな話をちょっとおもしろおかしくしてみたいと思います。 微分積分ってすごくおもしろい概念で、応用がメチャクチャ広いんですよね。微分積分がなかったらいろいろなものが生まれてきていないのですが、その中に「テイラー展開」というものがあるんですよ。 これを見てください。これはWikipediaに書いてある内容です。ちょっと難しげに書いてあるじゃないですか。これを説明してみましょう。
自動微分 ≪フォワード・モード≫ - d.y.d.
23:21 11/12/22 今年読んだ面白コンピュータサイエンス論文紹介カレンダー 第 n (1<n) 週目モードです。 ☆ 「難しい問題」 ☆ 「名のない関数」 ☆ 「演算のせいしつ」 「難しい問題」 [5] R. Impagliazzo and L. A. Levin. "No Better Ways to Generate Hard NP Instances than Picking Uniformly at Random." FOCS 1990. ランダム生成に興味があります。 パズルゲームを作りました。 さて、手強い難易度の面データを無限にランダム生成するにはどうすればいいだろう。 プログラミングコンテストの問題を作りました。 さて、自動チェック用のテストデータをランダム生成するにはどうすればいいだろう。 適当なランダム生成では、簡単なケースばっかり作られてしまい 嘘解法 に突
微分積分
静岡理工科大学情報学部コンピュータシステム学科菅沼研究室のページです．主として，プログラミング言語（ HTML，C/C++, Java, JavaScript, PHP, HTML，VB，C# ），及び，システムエンジニアとしての基礎知識（数学，オペレーションズ・リサーチやシステム工学関連の手法）を扱っています．
oʞıɹoN ∀NIIN on Twitter: "「卒業してから方程式とか微分積分使ったことない」は定番だけど、組体操こそしたことないよね。方程式とか微分積分は自分が使わなくてもこの文明社会に不可欠だし。もしかして私の知らないところで日夜、組体操で社会を支えてる人たちがいるのだろうか…"
「卒業してから方程式とか微分積分使ったことない」は定番だけど、組体操こそしたことないよね。方程式とか微分積分は自分が使わなくてもこの文明社会に不可欠だし。もしかして私の知らないところで日夜、組体操で社会を支えてる人たちがいるのだろうか…
「数学は役に立つのか？」「微分や積分は役に立つのか？」というのは、たびたびSNS上で目にする話題ですね。もちろん、人間社会において、さまざまな場面で数学や微分・積分が役に立っているのはみなさんよくご存知かと思います。 今日紹介したいのは、人間が発見するよりもはるか昔に、生物がすでに既に微分を活用していたかもしれない というお話です。 たとえば、カブトガニのような生物は、実際に「微分」を活用していたのではないかと言われています。 By Togabi - Own work, CC BY-SA 4.0, Link カブトガニが誕生したのは２億年前ですが、人類が微分を発見したのはせいぜい300年前ですから、人類が活用するよりもはるか昔ということになります。 いったいどんなふうに微分を活用していたのでしょうか。面白い話なので、ぜひ最後まで読んでいただけると嬉しいです！ 目次： 1. 物体認識とエッジ
本記事では、偏微分方程式の数値解法の基本を、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。偏微分方程式には解析的な解が存在しない場合が多いため、Pythonを活用してこれらの複雑な問題にアプローチする方法を学びます。 本記事を足がかりに数値解析の旅を始めてみませんか？ 注1） 本記事は丁寧に解説しすぎたあまり、大変長くなっております。まずはご自身が興味のある部分だけをお読みいただくことを推奨します。 注2） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となりま
100マス微分方程式
百升微分方程式 大好評だった(?)100ます積分に続いて、100ます微分方程式を作ってみました！ 以下の100の微分方程式を解き、y＝f(x)を求めてください！ 大学1～2年くらいのレベルですかね。 こちらも、どなたか模範解答を作ってみてくださいw ツイート
大震災の経済学、ほら吹き学者の重い罪 微分値と積分値を混同し、社会を混乱させている | JBpress (ジェイビープレス)
スウェーデンの物理学者ロルフ・マキシミリアン・シーベルト。彼の功績によって1979年に被曝線量当量の単位であるシーベルトが定義された（写真はウィキペディア） 様々な情報が駆け巡っている。ここではその具体を云々はしない。考えたいのは「シーベルト」と「シーベルト毎時」という単位の混乱だ。 すでにこの問題については様々なところで言及してきた、というか、言及以上に直接メディアの誤報修正も、一定の範囲で手伝ってきた。 先々週、福島第一原発第1号機が水素爆発した直後には、NHKの解説委員が生放送のアドリブで放射線量について明らかに誤った内容を「解説」しているのを見た。 知り合いに直ちに連絡するとともに、チェック機構の確立を勧め、私自身はツイッターで時々刻々の各局のミスを修正するということを、そのあと延べ60時間ほど継続した。 タイムラインがすべて残っているが、あまりに初歩的なミスが多いので、途中多くの
問十二、夜空の青を微分せよ。街の明りは無視してもよい 川北 天華 概要、構造、構成を分析し結論を述べる。 概要詠人川北天華。当時は進学をめざす高校生。進学は最終目標ではなく過程のひとつだろう。 歌歌全体が試験問題の体裁をとる。 単語と語法は平易。しかしそれらはすべてべつの何かを表象する。示唆により言外を表象するテクニックは掛詞とよばれるが、この歌は全句が掛詞で構成されさらに全体として言外のなにかを表象する。このため通常の和歌の範疇を超え、たぶんに神話的な雰囲気を持つにいたる。 分析配置 テスト 問12光景 夜空の青テスト 微分せよ光景 街のあかりテスト 無視してもよい 物理か地学の問題文をなす歌を助詞などを除去し単語をならべその内容を検討。 内容は上記のとおりテスト、光景に二分され、交互にならんだふたつの要素がリズムを形成している。 リズムとベクトルテスト、光景、ふたつの要素は卑近。受
微分積分
静岡理工科大学情報学部コンピュータシステム学科菅沼研究室のページです．主として，プログラミング言語（ HTML，C/C++, Java, JavaScript, PHP, HTML，VB，C# ），及び，システムエンジニアとしての基礎知識（数学，オペレーションズ・リサーチやシステム工学関連の手法）を扱っています．
わたくしは高校時代、数学がどうしてもわからず、テストもどうにも点が取れず５段階評価で、１をとったことがあります。…今の仕事は、毎日、現在の製品の挙動を説明する物理モデル、もしくは将来の製品に搭載できる程度の数学と物理モデルを構築するのが仕事です。製品で扱う程度のモデルとゆーのは、それほど複雑なものではありません。あまりにも複雑になると製品のキャパを超え、実用的ではないからです。たぶん、せいぜい学部の数学と物理がきちんとわかってればＯＫ、ぐらいのレベルだと思います。むかしむかし、あまりにも数学がわからず、高校二年生のとき、どうやったら数学ができるようになるんでしょうか、と数学の先生に泣きついたことがあります。先生「教科書レベルの練習問題が載っている薄い問題集を買ってきて、毎日５題解きなさい。」…えっ、たったこれだけ？それじゃ小学校や中学校と変わらないじゃないですか。先生「数学は慣れです。いい
本記事では、非線形の偏微分方程式の数値解法について、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。Pythonを活用したアプローチ方法を学びます。 本記事を通して偏微分方程式の数値解法の1つを会得しましょう！ 注） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似します。
連載目次 微分は関数が最小値を取るときのxの値を求めるために使えます。前回はその具体的な利用例として、最小二乗法による回帰分析を行う方法を紹介しました。しかし、取り扱った回帰式はy＝axという単純なものだけでした。そこで「偏微分」を利用し、複数の説明変数があるときにも最小二乗法が使えるようにします。つまり、重回帰分析の方法を見ていこうというわけです。 そのために今回は、偏微分の考え方と計算の方法について簡単な例で見ておくことから始めます。続けて次回、偏微分を利用して重回帰分析を行う方法を紹介します。 目標： 偏微分の意味と計算方法を理解する 複数の変数があるような関数（多変数関数）を微分するときに、1つの変数にだけ注目し、それ以外は定数として扱うというのが偏微分です。簡単な例を示しておきます。
関数と型で理解する自動微分
Slackワークフローで感謝を伝える機能/WiFi 自動接続/Figma to React Component/障害レポート君 Team3@NOT A HOTEL
微分積分
静岡理工科大学情報学部コンピュータシステム学科菅沼研究室のページです．主として，プログラミング言語（ HTML，C/C++, Java, JavaScript, PHP, HTML，VB，C# ），及び，システムエンジニアとしての基礎知識（数学，オペレーションズ・リサーチやシステム工学関連の手法）を扱っています．
本記事では、二次元放物形偏微分方程式の数値解法について、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。Pythonを活用したアプローチ方法を学びます。 本記事を通して偏微分方程式の数値解法の1つを会得しましょう！ 注） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似しま
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる
三角関数や微分積分の教育は本当に必要か。｜山本一成🚗TURING
機械学習で使うベクトルや行列の微分を使った公式の導出 - Qiita
ピアノの半音をさらに細かく分けた「微分音」ピアノの音が不思議な感覚で楽しい！「不安を掻き立てる音」「エンジン音」
『微分可能プログラミング』はどこから来たのか - bonotakeの日記
大学の数学で，微積分（解析学）の講義ノートPDF。演習問題と解答付き（大学１年で学ぶ，１変数と多変数の微分積分学のオンライン教科書） - 主に言語とシステム開発に関して
東京理科大、機械式アナログコンピュータ「微分解析機」を70年ぶりに再生 ～常設展示室で一般公開へ
テイラー展開してあげれば砲弾を予測できるのでは？ Unity社エンジニアが微分・積分を使ってやってみた“自由研究”
動物の目は「微分」を活用している - tsujimotterのノートブック
【コード付き】Pythonを使った偏微分方程式の数値解法【入門】 - LabCode
問十二夜空の青を微分せよ街の明りは無視してもよい ある和歌の分析
ピアノを弾くように微分積分を解く - Ockham’s Razor for Engineers
【コード付き】非線形の偏微分方程式の数値解法【Python】 - LabCode
［AI・機械学習の数学］偏微分の基本（意味と計算方法）を理解する
【コード付き】二次元放物形の偏微分方程式の数値解法【Python】 - LabCode