存在するはなぜ二階の述語なのか｜ミック
拙著『達人に学ぶ SQL徹底指南書』の中で、EXISTS述語の使い方を解説している章があるのだが、そこでEXISTS述語だけが唯一SQLの中で二階の述語である、ということを説明している。これはEXISTS述語だけが行の集合を引数にとる述語だからである。それは分かるのだが、なぜ述語論理を考えた人（具体的にはゴットロープ・フレーゲ。タイトル画像のおじさんである）はこんな着想を得たのか、そこが分かりにくいという質問をしばしば受けることがある。確かに、数ある述語の中でなぜ「存在する」だけが二階の述語であるのか、というは直観的にすこし分かりにくい。なぜフレーゲはこんなことを考えたのだろう？ この点について、述語論理の創始者でもあるフレーゲの議論を参照しながらかみ砕いて見ていきたいと思う。かなり理論的かつ哲学的な話になるので、興味ない方は読み飛ばしてもらってかまわない。とくにSQLの理解に支障のある話
150 分で学ぶ高校数学の基礎
[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在，スライドの p.10 に不十分な記述があります．ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが，ルート 9 は -3 ではありません)．なお，現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので，修正は 1 週間後となります． [目次] 第1章 数学の基礎知識（p.5～） 第2章 場合の数（p.31～） 第3章 確率と期待値（p.56～） 第4章 統計的な解析（p.69～） 第5章 いろいろな関数（p.103～） 第6章 三角比と三角関数（p.141～） 第7章 証明のやり方（p.160～） 第8章 ベクトル（p.187～） 第9章 微分法と積分法（p.205～） 第10章 その他のトピック（p.240～） スライドのまとめ（p.254～）
AI・機械学習のための数学超入門 ～中学数学からのおさらい編～
AI／機械学習、ディープラーニングを学び始めると、どこかで数式を読むことになる。それも偏微分や線形代数など大学レベルの数学である。この壁にぶつかって、数式を理解できないままスルーしたり、学ぶこと自体を諦めてしまったりする人も少なくないのではないだろうか？ 本書は、主にAI／機械学習の教材などに書かれている数式でつまずいたことがある初学者に向けた、「AIに最低限必要な数学を基礎の基礎からしっかりと、しかも効率的に学ぶ」ための電子書籍の第1部である。具体的には連載『AI・機械学習の数学入門 ― 中学・高校数学のキホンから学べる』を構成する、 という全4部の中の「第1部 中学数学からのおさらい編」を電子書籍（PDF）化したものである。 数学を学んでから10年以上のブランクがある場合は、本人が考えている以上に数学を忘れているものだ。偏微分や線形代数などのAI（特にディープラーニングのニューラルネッ
数学を知ればゲーム制作の幅が広がる Unity社エンジニアが解説するグラフの意味とゲームへの応用
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・ジャパンの安原氏は、ゲーム制作に使う数学について解説しました。Part1では、グラフの意味とゲームへの応用について。 安原祐二氏：Part1です。「数式とグラフ」というタイトルを付けました。まず、Part8まで行く前に、このおさらいをさせてください。これ見ていただいて、どうかな。どうお思いでしょうか？ パッとこれが何のことかわかる方と、「あれなんだっけな」「これどうなったんだっけな」と思う方と、「ダメ、全然わからん」という3通りの方がいると思います。 僕の勘ですが、ここに来ている半分ぐらいの方は、「ちょっとわかんない気がするけど、たぶんあれだな」ぐらいの感覚を持っているんじゃないかなと思っています。具体的な数値がどうこうではなくて、この意味がわかるかですね。そのぐらい
実務で必須！２変数の関連性を正しく評価できるよう関連知識をまとめてみた - ABEJA Tech Blog
こんにちは、ABEJAの真壁孝嘉（@Takayoshi_ma）です。変数Aと変数Bにどれくらいの関連性があるの？このデータから何が言える？みたいなニーズって至る所にあるかと思います。その時に活用される様々な数学的指標たち、（自分含め）名前を知ってるだけだと危険だよなあって場面が近頃多い気がしたので、改めてメモ的な意味でブログを書いてみました。前半に（ピアソンの積率）相関係数に関する注意点を列挙したのち、後半にそれ以外の数学的指標の概要を列挙していこうと思います。 尚、このブログで度々登場する相関係数とはピアソンの積率相関係数を表すこととします。 相関係数の注意点 相関係数の概要 相関関係と因果関係は異なる概念 無相関であることと、独立であることは異なる概念 相関係数は外れ値に影響されやすい 選抜効果 相関係数の標準誤差 標本相関係数は母相関係数の不偏推定量ではない 2つの指標の関連度を測る
AI・機械学習のための数学超入門 ～第2部 偏微分～
AI／機械学習、ディープラーニングを学び始めると、どこかで数式を読むことになる。それも偏微分や線形代数など大学レベルの数学である。この壁にぶつかって、数式を理解できないままスルーしたり、学ぶこと自体を諦めてしまったりする人も少なくないのではないだろうか？ 本書は、主にAI／機械学習の教材などに書かれている数式でつまずいたことがある初学者に向けた、「AIに最低限必要な数学を基礎の基礎からしっかりと、しかも効率的に学ぶ」ための電子書籍の第2部である。具体的には連載『AI・機械学習の数学入門 ― 中学・高校数学のキホンから学べる』を構成する、 という全4部の中の「第2部 偏微分」を電子書籍（PDF）化したものである。ちなみに偏微分は本連載でも一番人気のパートとなっている。 微分や偏微分は、AI（人工知能）やデータサイエンスにおける機械学習の理論を理解する上では避けて通れない必修の数学項目だ。機械
数式がある文書作成に役立つ資料まとめ | Math Relish
なかなか上手い表題を考えるのが難しかったのと， 置かれた状況によって「役立つ」の尺度が変わる． また技術文書に限るものでもないように思ったので， 単に文書とした． なんとも正確ではないが， 何も知らずに数式を書き連ねていくよりはよいだろうということで， この表題で本稿を書くことにした． ご容赦願いたい． はじめに 今やテクノロジーは高度に進化して， 様々な分野で数式を用いたコミュニケーションが必須となっている． しかし一方で数式と聞いて，その「書き方」に関して注意が払われることは意外に少ない． 清書する！ 普段，数式に馴染みのある人でも，以下の時間が大部分を占めるのではなかろうか． 計算用紙に式を書く (宿題などの)レポートを書く 板書する これらはそれこそ学生や教員の垣根なく，日々体験していることだろう． だが次の機会がそうそうない． 清書する これは「不特定多数の人に向けて投稿する」と
1年生の数学演習
牛腸 徹 & 清野 和彦 数理科学研究科棟 5階524号室 牛腸が 数学の魅力#05 ―女子中高生のために― で講演しました。 講演題目 : 「行列」ってなに？おもしろいの？ 講演要旨 配付冊子 このサイトの目的は、 牛腸徹及び清野和彦が現在担当している、および過去に担当した 演習や全学ゼミナールのために作成した問題や解説の資料を、 PDF（および DVI）形式のファイルとして提供することです (が、事情により清野の作成した資料は未公開としています）。 2023年度 (今年度) 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度 2018年度 2017年度 2016年度 2015年度 2014年度 2013年度 2012年度 2011年度 2010年度 2009年度 2008年度 2007年度 2006年度 2005年度 2004年度 2003年度 2002年度 2001年度 2000
Microsoft Math Solver - 数式問題解法&計算機
\left[ \begin{array} { l l } { 2 } & { 3 } \\ { 5 } & { 4 } \end{array} \right] \left[ \begin{array} { l l l } { 2 } & { 0 } & { 3 } \\ { -1 } & { 1 } & { 5 } \end{array} \right]
どう解く？中学受験算数
---------------------------------------------------- アニメーション解法はこちらに！ ---------------------------------------------------
Manim Community
class ContinuousMotion(Scene): def construct(self): func = lambda pos: np.sin(pos[0] / 2) * UR + np.cos(pos[1] / 2) * LEFT stream_lines = StreamLines(func, stroke_width=2, max_anchors_per_line=30) self.add(stream_lines) stream_lines.start_animation(warm_up=False, flow_speed=1.5) self.wait(stream_lines.virtual_time / stream_lines.flow_speed) class OpeningManim(Scene): def construct(self): title = T
nLab
This is a wiki for collaborative work on Mathematics, Physics, and Philosophy — especially (but far from exclusively) from the higher structures point of view: with a sympathy towards the tools and perspectives of homotopy theory/algebraic topology, homotopy type theory, higher category theory and higher categorical algebra. Contents Purpose The nLab records and explores a wide range of mathematic
数学×Pythonプログラミング入門 ― 中学・高校数学で学ぶ
中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによる数学×プログラミングを学んでみよう。数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学べる連載。 第1回 中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩（2021/07/05） 1. 問題解決の方法を学ぶための最強のツールとは 2. 文法からアルゴリズムへ ・コラム 良いアルゴリズムと数学の知識 3. 数学×Pythonを学ぶことの相乗作用 4. 前提知識と目標 5. Pythonプログラミングの準備と便利なライブラリ 第2回 中学数学だけでフェルマーの小定理をプログラミングしてみよう（2021/07/26） 目標： フェルマーの小定理をプログラミングしてみる 1. サンプルプログラム（演算子の利用） ・【まとめ】演
中学校数学・学習サイト
Index正負の数要点素数・素因数分解正の数・負の数 正負の加法、減法 加法減法の混ざった計算 正負の数の乗法除法累乗 四則計算、分配法則例題正の数 負の数 数直線 絶対値正負の数の大小正負の数の大小2加法減法3数以上の加法加法減法の混じった計算3数以上の加減 分数かっこのある加法減法乗法除法逆数と除法累乗逆数３数以上の乗法乗法除法の混ざった計算累乗を含む乗法除法四則計算累乗を含む四則計算累乗とかっこを含む四則計算分配法則素数・素因数分解 整数の平方にする 最大公約数・最小公倍数 最大公約数・最小公倍数応用 正負の数の利用(平均)正負の数の利用(平均２)正負の数の利用(正負の判定) 正負の数の利用(累乗の指数と一の位) 素因数分解の応用 整数の2乗工夫して計算する最大公約数と最小公倍数 応用大小の比較練習問題実力確認テスト(計算) 整数の性質・正負の数_基礎の確認 加法減法_基礎の確認 乗
算数星人のWEB問題集
★☆☆☆☆☆(小学1〜3年生対象) ★★☆☆☆☆(小学4〜5年生対象) ★★★☆☆☆(中学入試標準レベル) ★★★★☆☆(中学入試難関校レベル) ★★★★★☆(算オリ・灘中受験生レベル) ★★★★★★(大人レベル)
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