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はてなキーワード: Mathematicaとは
今までの状況だと
ってのをやってきていたけど、AIコーディングがそこそこ出来るようになって、互換ソフト開発が加速する気がする。
MATLAB、Mathematica、ANSYS、とか科学数値計算や工業製品向けのシミュレーターとか。
日本だとライセンス料が払えず、大学で教えることも出来ないので、使用できる人材が育たない、育てられない。
払える企業でも高いライセンス料で、使用できる人数が限られる、開発製品サイクル、試作の回数が減る。
中国でも流石に表立ってはないけれど、業界標準扱いになっているソフトはクラックしたのはまだ定期的に配布されるし、
日本だと書籍も出ないようなソフトでも書籍が出ている、Webで活発に使い方や技術についてやり取りしている。
いつ止められるかわからないので、国産化進めていたわけだけど、AIで加速するんだろうな。
中国国外まで販売し始めると流石に訴えられるのだろうけど、中国国内で出回る分は互換ソフトとして普通に流通してしまうのではないだろうか。
そしてある所まで完成すると、元のソフトでバグや使いにくい箇所の修正、パフォーマンス最適化などから、独自に進化していくのだと思う。中国国産CPU・GPU・OSに対応も必要だし
（西側ソフトが新機能出してもすぐにキャッチアップするのだろう。）
単位変換
光速 = 299792458m/s =9.46 x 10e15 m/year
ご飯 100g = コロッケ小＝パン１枚 = 150kcal
銀１匁 = 70文
天保通宝最終レート.008円
１里 =3927.2727m = 36丁
１間 = 1.81818m = 6尺
１尺 = .30303m = 10寸
１寸 = .030303m
１斗 = 18L = 10升
１升= 1.8L = 10合
１合 = .18L
1m = 39.37inch = 3.2808feet = .00062137119miles
1inch = .0254m
1feet = .3048m = 12inch
1yard = .9144m = 3feet
1hectare = 2.47105acre = 10,000m2 = １町歩
1acre = 4046.86m2
東京ドーム面積 = 4.6755ha = 122 x 122m x 3.14
1L = 1,000cm3 = .2642 US gallon = .22 UK gallon = 1kg(water) = 2.20462pounds
US gallon = 3.785L
UK gallon = 4.5L
1pound = 453.5929g
ling yi er san si wu liu qi ba jiu shi bai qian wan
lim h->0 (1+h)1/h = e = 2.7182818284 = 1.64872127 x 1.64872127
ln2 = .69314718
ln 3 = 1.09861228866
ln 4 = 1.38629 = 2 ln2
1/e = (e)-1 = .3678794411
(e)2 = 7.38905609
pi/ 2 = 1.57079
2 = 1.259921 x 1.259921 x 1.259921 = 1.414213562 x 1.414213562
3 = 1.44224957 x 1.44224757 x 1.44224957 = 1.7320508 x 1.7320508
4 = 1.5874010519 x 1.5874010519 x 1.5874010519
5 = 1.7099759x 1.7099759 x 1.7099759 = 2.2360679 x 2.236079
11 = 3.31662479 x 3.31662479 ← 修正: 旧「3.1662479 x 3.31662479」
13 = 3.6055512751 x 3.605551275
golden ratio = 1 : 1.6180339 = (1 + (5)1/2) / 2
1 + tan2 x = 1 / cos2 x
sphere volume = 4/3 pi r3, surface area = 4 pi r 2
cone volume = 1/3 pi r2 H, surface area = pi r (r + L) = pi r2 + pi r L
日本の川長い順
１信濃川３６７
２利根川３２２
３石狩川２６８
４天塩川２５６
５北上川２４９
６阿武隈川２３９
７最上川２２９
７木曽川２２９
１富士山３７７６
２北岳３１９３
３奥穗高岳３１９０
３間ノ岳３１９０
５槍ヶ岳３１８０
６悪沢岳３１４１
７赤石岳３１２０
９塩見岳３０５２
１０仙丈ヶ岳３０３３
１１乗鞍岳３０２６
１２立山３０１５
１３聖岳３０１３
１４剱岳２９９９
１５水晶岳２９８６
１６甲斐駒ヶ岳２９６７
１７木曽駒ヶ岳２９５６
１８白馬岳２９３２
１９薬師岳２９２６
２０鷲羽岳２９２４
２１赤岳２８９９
２２笠ヶ岳２８９７
２３鹿島槍ヶ岳２８８９
２４空木岳２８６４
２５常念岳２８５７
２６黒部五郎岳２８４０
２６鳳凰山２８４０
２８五竜岳２８１４
２９白山２７０２
３０金峰山２５９９
３１光岳２５９１
３２日光白根山２５７８
３３浅間山２５６８
３４蓼科山２５３０
３５男体山２４８６
３６甲武信ヶ岳２４７５
３７火打山２４６２
３８焼岳２４５５
３９妙高山２４５４
４０燧ヶ岳２３５６
４１四阿山２３５４
４２高妻山２３５３
４３大雪山２２９１
４４鳥海山２２３６
４５瑞牆山２２３０
４６至仏山２２２８
４７恵那山２１９１
４８草津白根山２１７１
４９武尊山２１５８
５０苗場山２１４５
５１皇海山２１４４
５２トムラウシ２１４１
５２平ヶ岳２１４１
５５飯豊山２１０５
５６十勝岳２０７７
５７大菩薩嶺２０５７
５８幌尻岳２０５２
０日本橋２里
１品川２里半
２川崎２里半
３神奈川１里９丁
４保土ヶ谷２里９丁
５戸塚１里３０丁
６藤沢３里半
７平塚２７丁
８大磯４里
９小田原４里８丁
１０箱根３里２８丁
１１三島１里半
１２沼津１里半
１３原３里６丁
１４吉原２里３０丁
１５蒲原１里
１６由比２里１２丁
１７興津１里３丁
１８江尻２里２９丁
１９府中１里半
２０丸子１里２９丁
２１岡部１里２９丁
２２藤枝２里８丁
２３島田１里
２４金谷１里２４丁
２５日坂１里１９丁
２６掛川２里１６丁
２７袋井１里半
２８見附４里７丁
２９浜松２里３０丁
３０舞阪１里
３１新居１里２４丁
３２白須賀２里１６丁
３３二川１里２０丁
３４吉田２里２２丁
３５御油１６丁
３６赤坂２里９丁
３７藤川１里２５丁
３８岡崎３里３０丁
３９池鯉鮒２里３０丁
４０鳴海１里半
４１宮７里
４２桑名３里８丁
４３四日市２里２７丁
４４石薬師２７丁
４５庄野２里
４６亀山１里半
４７関１里２４丁
４８坂下２里半
４９土山２里２５丁
５０水口３里１２丁
５１石部２里２５丁
５２草津３里２４丁
５３大津３里
５４三条大橋
1368 174応安8
1379 176康暦3
1381 177永徳4
1384 178至徳4
1387 179嘉慶3
1389 180康応2
1390 181明徳5
1394 182応永35
1428 183正長2
1429 184永享13
1441 185嘉吉4
1444 186文安6
1449 187宝徳4
1452 188享徳4
1455 189康正3
1457 190長禄4(5)
1461 191寛正7(6)
1466 192文正2
1467 193応仁3
1469 194文明19
1487 195長享3
1489 196延徳4
1492 197明応10
1501 198文亀4
1504 199永正18
1521 200大永8
1528 201享禄5
1555 203弘治4
1558 204永禄13
1570 205元亀4
1593 207文禄5(4)
1645 211正保5(4)
1648 212慶安5
1652 213承応4
1655 214明暦4
1658 215万治4
1661 216寛文13
1673 217延宝9
1684 219貞享5
1704 221宝永8
1741 225寛保4
1801 233享和4
1804 234文化15
1818 235文政13(14)
1845 237弘化5(4)
1848 238嘉永7(8)
1855 239安政7(6)
5億年前 カンブリア紀
7.4万年前 eruption of mount Toba ← 修正: 旧「7万年前」
2570 BC 縄文時代 pyramid of Khufu constructed, 231 x 231 x height probably 146.5m, 138.5m now ← 修正: 旧「163.34m, 147m now」
79 eruption of mount Vesuvius
113 Trajan's Column
199 呂布眠
6th century 古墳時代 eruption of 榛名山
794 平安京
1499 明応８年 Pieta by Michelangelo ← 修正: 旧「1500 明応９年」
1505 永正２年 Mona Lisa by Leonardo da Vinci
1582 天正１０年 October 4->15 Gregorian calendar
1616 元和２年 William Shakespeare died
1653 承応２年 Bentheim castle by Jacob van Ruisdael
1666 寛文７年 great fire of London
1687 貞享４年 Philosophiae Naturalis Principia Mathematica by Isaac Newton
1689 元禄２年 Montesquieu born
1707 宝永４年 eruption of 富士山, Carl Linnaeus born
1768 明和５年 Mars and Venus surprised by Vulcan, by Lewis Jean Francois Lagrenee the elder, 258 years ago
1776 安永５年 United states declaration of independence
1780 安永９年 Jean Dominique Ingres born
1789 寛政元年 French revolution
1797 寛政９年 Franz Schubert born
1814 文化１１年 Jean Francois Millet born
1826-1827 文政９-１０年 oldest photograph 'View from the Window at Le Gras' by Nicephore Niepce ← 修正: 旧「1825 'Boy and his horse'」
1833 天保３年 東海道五十三次歌川広重 北斎漫画葛飾北斎
1863 文久３年 emancipation proclamation
1866 Romain Rolland born
1867 Jean Dominique Ingres died, 夏目漱石生 ← 修正: 「1875 Jean Dominique Ingres died」の行を削除
1874 Lucy Maud Montgomery born
1875 高橋由一 ← 修正: Ingres died（誤記）を削除
1885 Adventures of Huckleberry Finn by Mark Twain
1888 十五少年漂流記 by Jules Verne, eruption of 磐梯山
1890 Harland David Sanders born
1898 The war of the worlds by H. G. Wells, Lewis Carroll died, 井伏鱒二生 四芸術 by Alphonse Mucha
1903 John von Neumann born
1904 Salvador Dali born
1908 Anne of Green Gables by L. M. Montgomery
1908 松本清張生
1919 Auguste Renoir died
1923 関東大震災
1969 moon landing, 57 years ago
1970 三島由紀夫眠４５才
1980 Harland David Sanders died, 90 years old
1988 辻井伸行生
1989 Salvador Dali 手塚治虫昭和天皇眠ＧＢテトリス発売
1993 Audrey Hepburn 井伏鱒二眠
1995 阪神淡路大震災
2197.1 s
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2.713 c/s
type - char
4640
俺はね、やっぱり哲学も純粋数学も役に立たねぇなって思っちまうんだよな。
だが、その瞬間、パラドクスに陥る。この思考自体が哲学的命題であり、その論理構造は数学的基盤に依拠している。
クソッ、頭の中で超弦理論とカラビ・ヤウ多様体が交錯し始めやがった。
11次元の時空間で、プランク長のスケールでの量子重力効果を考慮すると、存在そのものが確率的な様相を呈し、ハイゼンベルクの不確定性原理が存在論にまで拡張される。
昨日なんざ、スーパーでリンゴ買ってて、突如としてペアノの公理系からZFC集合論に至る数学基礎論の系譜が脳裏に浮かんだ。
そして、ゲーデルの不完全性定理とコーエンの強制法を経て、continuum hypothesisの独立性にまで思考が飛躍。
これって、日常的現実と数学的抽象の境界の曖昧さを示唆してんじゃねぇのか？
帰り道、ガキどもがニーチェの永劫回帰について議論してんの聞こえてきて、思わず「お前ら、ウィトゲンシュタインの『論理哲学論考』読んだか？言語の限界が世界の限界だぞ！」って叫んじまった。
だが同時に、後期ウィトゲンシュタインの言語ゲーム理論も考慮に入れねぇとな。
あぁ、またフッサールの現象学的還元とハイデガーの存在論的差異の狭間で思考が揺れ動いてきやがる。
哲学者どもは、こんな認識論的アポリアの中でメシ食ってんのか。
数学者連中だって、ラングランズ・プログラムの壮大な構想の中で、数論幾何と保型形式の深遠な関係に魅了されてるんだろうな。
正直、俺もそんな純粋知性の探求に身を捧げられる連中が羨ましい。
日々の下らねぇ現実に囚われてりゃ、位相幾何学におけるポアンカレ予想の証明やら、P≠NP問題の解決なんて夢のまた夢だからよ。
ったく、人生ってのは、まるでリーマンゼータ関数の非自明な零点の分布みてぇだな。
複雑で、規則性を秘めてそうで捉えどころがねぇ。
でも、その美しさと深遠さに魅了されずにはいられねぇ。
くそっ、また「Principia Mathematica」と「存在と時間」を同時に読み返したくなってきやがった。
本屋でチャート式を立ち読みしたが、「こんな算数はsagemath, mathematica, simpyなどで計算できる」とやる気をなくす
今やりたいのは計算知識獲得というより、現実世界の問題を定式化する大雑把な知識である
しかしそういう類の本はいくつか読んでおり、つまるところ定式化に確たる決まった手順などなく、道具や想像力を使いこなすためにケーススタディを解くものが多い
道具を多く知る事と、ケーススタディを多く知る事とで、オンラインで無料のリソースがたくさんあり、書籍を買う必要もないかもしれない
自分で道具を発明するためにちゃんと証明するというのは、プロの数学者がやることではあるが、私の想像できる範囲のことぐらいは試行されているはずである
とはいっても、グラフダイナミカルシステムのような未発展な分野もいくつか存在し、数学的構造が無数にありえることを踏まえれば、人間の想像力というリソースをどこに割くかというタイパコスパ話になるのは仕方がないのだろうか…
end basketball
Gorilla: QaQbOWxTRlsvkPNrARm6TZW_MrgFDwXaYAlEFB2SMNeJ7w0YvZ1u3IkfCxwieDGKBj91OrXSmSq2o7oSF9U2YiaicRXCHjB6jaTGew3in01Apt0wwF_Bi2Yv0mmNJdohDaPIfZlVZ1Q0e3y81dltTsWFoeLzCDLe9IfVbEQPljBAjYAtAXKyxZN_LOz50Fd0imfyKcZazaPdK4bwFcwFcp1M1qStZi2X_Z33Uadk5zn9N8GXlzk4qaidO6VNcnPxBjTSR6XD4nHx0O11WYxiWvyaRXpqHkGEzjHGT6yZIQTpcoBDdYP0Y82girjIztUvcPiogADxkDQ7PbndtoCBAc9eMYRDk8bU4IGFeOjoQyhnhOYN6EKHneMgbdcf8exoihZddjXheEkPUFMqYZRTlvT2wvUsuxOsChxgbDZoyd84pqO9xWSJegNEw9NaZWFcYA_paIK2eV0KOTT3Nwy74eY0Ya9LiX5hxFkyJo6gT7aH8ufOxsdwNsYKE7DFB4jGKBqMn3SXS1MQS4iEh___KPgUlgLHcRR22W2yZqpVlFH9QyDsOLiXImDinDekRvREh5udJovjW6PDTUPiBUFHPy3s9TFBXrmlR6tq_r7jf9DfKk9VzK_S0WCDmGMHHxIwQYGUEKHTCuV15_Mh_E7LppDwSbDICbi7K9pXwelQt03b2zumMRzxOr23LEteURWT5pTQSlJNxv4NmYeVC0Vgolio_0MWUq1GwAGCDET8aF2sfInfHyVG34NnEOHoTeJjAKbqzxHz9DuB2ZGhukxuqT9S7oPsbHZbPrG_WDThexoODt5_8r5S_lBdJLVuDz2Vdbn01Kt8vvNb0M3QzGMJRvvKO6VhzxpvffqL0g3HheJyTlpTg_p7phTqvaXGldCZrybw9Uax3lnREX3h0N3Ze4CXa0A72jujElEyXG9OyXp1gS7jNfJnn7_lRM639h0ewOh_pKGFFD4Y0qZ9imzJ6PorunLZIGqrrmME_v438avkgv7hHQxsbW5FCe43lH5r
ChatGPTや他のAIも色々出てきて、産業革命に例える人が多数出てくるほどインパクトはあるのだけど、
COMSOLやAnsys、Mathematica、Matlab、Maple、Cadence、Synopsysなど、
ChatGPTの使い方がたくさん模索されているのを見たが、製造だったり物理問題だったりを解くのを見ない。
AIは確かに凄いのだけど、地球温暖化だ、SGDsだ、とかChatGPTをいち早く使う人も関心がある問題を解いてくれるのだろうか。
ChatGPTに聞けば、色々理由をあげてくれるが、気をつけて行きましょうとしか言ってない。
時代遅れだと言われ、なのに輸出が減ると日本は何で食っていくのかと不安がられ、
例えば科学分野だと中国の論文数が多くなっているという統計はニュースで報道されていて知っているし、
ここで、なんで優秀な人が出てきたか、疑問が浮かんでくる。
日本だと、教育への金が足りないんだ、という話で止まっているのだが、それだけじゃないだろうと思うわけだ。
中国の教育システムだったり、研究室の仕組みだったり、書籍やWebの解説書の充実度が違うなど、そういうのが知りたいがなかなかない。
半導体関係に関してだと、Cadence, Synopsys, Menterといった設計ソフトの使い方を解説した中国語の書籍がそれなりの数である。
ボード設計だとAltium Designerという高密度で実装出来るソフトがある。
ソフト自体はクラックされたのが出回っていて、使っているのは知っているのだが、どの規模で使われているかはわからない。
他に理系のソフトだと、Mathematica、Matlab、他にシミュレーションソフトは出回っている。
出回っているからこそ、書籍も出るし、Webにも多くの情報が出てくる。
日本や英語圏は、業務縛りでピンポイントで質問し解決出来ない点かと思う。
日本の場合、金がなくて企業・大学でも理系ソフトは買えない、契約出来ない、というのがある。
オープンソースで何でも出来るだろうと思われがちだが、やはり市販品の方が性能が良いソルバーがあるのは事実だ。
もちろんソフトを使って勉強する必要があるが、先に説明した通り、情報がある。
1例を上げてみたが、実際これがどこまで影響があるのかはわからないし、著作権を重視しようという人も多くいる。
かなり細かく具体的に、何が必要かを公開している。網羅し、総取りしようという姿勢がある。
日本はかなりフワッとした内容になりがちだ。経営者目線といえばいいだろうか、インパクトとお金の規模感が重視されている。
こういう所に差が出てきてるのではないだろうか。
あとは政府批判が出来ないのが上手く効いているのではないだろうか。
日本語Webだと政治絡みに多くの人の時間を奪っているし、実際金になる所で手を動かす人が少なくなっているのだろう。
イギリスでラテン語と言えば、ニュートンの主著 Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica はタイトルだけじゃなくて中身も全てラテン語で書かれていますね。まあ、ニュートンだけじゃなくて昔は学術書などは全てラテン語でしたから当然ですけど。
ちなみに今でもイギリスの古い大学では論文（卒業論文や博士論文）は英語またはラテン語で書くことという規則が今でも残ってたりします。もちろん今は誰もラテン語で科学論文を書いたりしませんけれど。
また、ラテン語の大学名やモットーもあって、ケンブリッジ大学は Universitas Cantabrigiensis で、そのモットーは Hinc lucem et pocula sacra (訳：From here, light and sacred draughts)
まあ、昔の名残りですね。
なお、今でも名門私立中学のことを Grammar Schools と言うのもラテン語教育を重視していた時代の名残りだとか。（普通の公立中学は Comprehensive Schools）
よく分からんのもあって、答え見たらあーそうかって感じだった。一回答え見てパターンを思い出したらある程度はできるようになるでしょ。
ただこれは詰将棋みたいなもんで、この局面は因数分解できますよって言われたら探せるかもしれないけど、実戦で出てくる分解可能かどうか分からん複雑な式を整理できる自信はあまりないなあ。
こういうのは今どきMathematicaにやらせればいいんじゃないかって気もする。
せっかくなのでもう少し抽象化した知識として頭に入れておくことを試みたい。
4a^2 - 9b^2 + 6bc - c^2
3変数の2次式なわけだが、そのような式は一般に、 x := (a,b,c)^T, 係数行列A, 係数ベクトルB, スカラーC として
x^T A x + B^T x + C
と書ける。これが因数分解できる、つまり何らかの係数ベクトルB', B''とスカラーC', C''について、
(B'^T x + C')^T(B''^T x + C'')
となるということだろう。これを展開すると、
x^T B'B''^T x + (C''B' + C'B''^T)x + C'C''
となる。このことから、因数分解可能ならば2次項の係数行列はあるベクトルB', B''が存在してB'B''^Tと書けなければならないことがわかる。
ひるがえって、問題7(2)の場合、係数行列を具体的に書くと、
A =
[[4, f, g],
[-f, -9, h],
[-g, 6-h, -1]]
となる。対角成分から、B'=(2,3,1)^T, B''=(2,-3,-1)^T としてみると、f,gについては自明に成立するが、h, 6-hのペアと矛盾してしまう。
h=3なら問題なさそうであるから、B'=(2,3,-1)^T, B''=(2,-3,1)^Tとすれば成立することがわかる。
これで1次項と0次項をあわせにいけるか？C'C''=0なので少なくともC', C''の一方はゼロであるが、問題の式はそもそも1次項も0次項もゼロなので、C'=C''=0とすればよい。
従って答えはB'=(2,3,-1)^T, B''=(2,-3,1)^Tから(2a + 3b - 1)(2a - 3b + 1)である。
検索だとGoogleで検索しても引っ掛からなくなり、日本語だけでなく英語でも引っ掛からなくなってきている。
サーベイ論文が無いかはチェックするが、あるジャンルとないジャンルはある。
ないと自分で探すことになる。
論文はまだGoogle scholar、Dimensions aiで検索すればいい。(Microsoft Academic Servicesはなくなってしまった。)
問題は企業が絡んだ場合で、世界中でどれだけの企業が参入しているかってのは探すのに苦労する。
あと流行りではないものも苦労する。例えば画像処理で機械学習使ってない物がどこまで進んでいるか探すのは今大変だろう。
Evernote、超整理術、ツェッテルカステン、コーネル式ノートといったのは過去話題になった。
だが、いまいち良くなった気がしない。
Webクリップは便利になったが、溜めた後の整理方法は全然進化していない。
はてブ？はてブで整理できている人がいるなら、どうやっているか教えて欲しい。
１つずつ、どのまでが事実か、筆者の考えかの整理や、数式をMathematicaで確認やら、図の作成やらをしないと後で使い物にならない。
