#数楽 go.jpとac.jpで"ベイズ統計" "ベイズの定理" "主観確率"を検索 https://t.co/PPypuJwbW9 既知の確率分布に基いたベイズの定理を用いた推論(これはベイズ統計ではない)と未知の確率分布を推定しようとするベイズ統計の混同がひどい。
#数楽 go.jpとac.jpで"ベイズ統計" "ベイズの定理" "主観確率"を検索 https://t.co/PPypuJwbW9 既知の確率分布に基いたベイズの定理を用いた推論(これはベイズ統計ではない)と未知の確率分布を推定しようとするベイズ統計の混同がひどい。
今日は楽しいパーティです。 白雪姫は、円形のケーキを作りました。 白雪姫 円形のケーキに上から１回だけ包丁を入れると、最大２分割できます。 ２回包丁を入れると、最大４分割までできます。 では、３回包丁を入れると最大で何分割できるでしょうか。そのまま考えると、６分割でしょうか？ 上図のように切れば、最大で７つに分割することができます。 ちなみに回包丁を入れると最大分割、回だと、回だと、そして回だと最大個のピースに分割できることがわかっています。なるべく多く線が重なるように切ればいいのです。実際にやって確かめてみたい感じありますが、しかし今回の本題はそこではないのでまたこんどにしましょう。 白雪姫は、王子様からもらった大切な包丁をあまり使いたくなかったので、ケーキに３回だけ包丁を入れて７つに分割し、それを７人のこびとたちに下図のように配ることにしました。 こびとたち しかし、このような切り方で
コメント欄 http://d.hatena.ne.jp/m-hiyama/20130318/1363563919#c1363614093 にて、emoyanさん曰く： >余演算は ...inc: Hidden×Integer→Hideen は許されないのです。 許されないというのはどういう意味ででしょうか？ inc: Hidden×Integer→Hideen とするとどう困るのでしょうか？ 色々な場面で、似たような質問が形を変えて現れます。 とりあえず上記の質問にツマラナイ答え方をするなら、「『許されない』とは、余代数の定義がそうはなってないこと」です。「定義」は「余代数の公理」といっても同じです。 公理系（理論の出発点にする大前提）に対して、「どうしてそう決めたんだ？」「他の形ではダメなのか？」というタグイの質問は、なかなかに答えにくいです。公理系が、膨大な実例や経験のなかから抽出され
うちの子供たちの話題といえば、サッカーかお笑いばっかり。最近だと「ワンピース」が少し入るくらい。 ところが、次男が『素数ゼミの謎』という本を読みだして、 素数ゼミの謎 作者: 吉村仁出版社/メーカー: 文藝春秋発売日: 2005/07/12メディア: 単行本購入: 6人 クリック: 85回この商品を含むブログ (66件) を見る 次男：「おにいちゃん、素数って知ってる？」 長男：「あー？ なんか、そんなん習った気もするなー」 次男：「約数って知ってる？」 長男：「なんか、あったような気もするなー」 次男：「あのね、…(説明)…」 それを聞いていて、最近話題の次のアニメーションを思い出して、iPadで見せてあげた。 Animated Factorization Diagrams - Data Pointed 予想よりずっとウケた。次男は「おーっ、素数きた！」「次くるぞ、素数うー」とか騒いでい
YouTube 上に公開された 「『フカシギの数え方』 おねえさんといっしょ！ みんなで数えてみよう！」 という動画が話題になっている。 http://youtube.com/watch?v=Q4gTV4r0zRs 下の図のようなNxNの格子を用意して、左上のスタート地点から、右下のゴール地点にたどり着くルートの数を数えてみよう、というもの。 この例は3x3の格子。 さて、何通りあるか？ ルートは最短ルートである必要はなくて、下から上に向かっても構わない。ただし、ルートは自分自身に交わってはいけない。 3x3の格子の例では、答えは184通りある。 意外とたくさんあることに驚かされる。 では、4x4の場合は？ 動画の中では「おねえさん」が手で数えているけど、答えは8,512通り。 5x5の場合は、もはや手で数えるわけにはいかなくなる。動画の中のコンピュータを使って求めた答えは1,262,81
教科書など 準備 数理論理学を習得するためには、その前に、数学の言葉を操り数学の考え方を駆使できるようになる必要があります。数理論理学は数学の一分野ですので、それについては数学の他の分野と変わることはありません。 幸い、数学の言葉と数学の考え方を学ぶことに特化して使える教科書が出版されています。目についたものを並べてみます。おそらく、他にもあるでしょう。 個人的に特に気にいっているもの 嘉田勝：論理と集合から始める数学の基礎，日本評論社, 2008. (版元による紹介) 鈴木登志雄：例題で学ぶ集合と論理, 森北出版, 2016. (版元による紹介) その他 渡辺治・北野晃朗・木村泰紀・谷口雅治：数学の言葉と論理, 朝倉書店, 2008. (版元による紹介) 中島匠一：集合・写像・論理—数学の基本を学ぶ—, 共立出版, 2012. (版元による紹介) 石川剛郎：論理・集合・数学語, 共立出版
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
Twitterのタイムラインに最近も出ていたのだが、1年位前にRコミュニティで流行ったこれは面白い。 Understanding “randomness” http://stackoverflow.com/questions/3956478/understanding-randomness I can't get my head around this, which is more random? rand() OR rand() * rand() I´m finding it a real brain teaser, could you help me out? これは質問者は"more random"と言っているように、この質問の時点では確率変数の概念を全く理解していなくて、その意味で教科書的というか額に入れて飾りたいようなナイスな間違えの一つである。一般的に普通のプログラム言語のra
削除提案中 現在、この項目の一部の版または全体について、削除の手続きに従って、削除が提案されています。 削除についての議論は削除依頼の該当のセクションで行われています（このページのノートも参照して下さい）。削除の議論中はこのお知らせを除去しないで下さい。 この項目の執筆者の方々へ： まだ削除は行われていません。削除に対する議論に参加し、削除の方針に該当するかをどうか検討して下さい。 著作権侵害のおそれこの項目は著作権侵害が指摘され、現在審議中です。 審議の結果、該当する投稿以降の版全てもしくはこの項目自体が履歴も含めて削除される可能性があります。編集は極力控えてください。著作権上問題のない自分の投稿内容が削除される可能性のある方は、早めに控えを取っておいてください。 該当する投稿をされた方へ： ウィキソースでは、著作権上問題のない投稿のみを受け付けることになっています。他人の著作物を使うと
『渋滞学』を最後まで読みきらずにいたのを思い出して読んでみた。 『渋滞学』によるとパイこね変換というアルゴリズムがあり、”コンピュータは原理的にこの計算はできない”らしい。 0 <= x <= 1 while True: if x < 0.5: x = 2x else: x = 2 - 2x print xこの計算は浮動小数点の誤差をどんどん大きくさせるのでだんだん誤差がひどくなりまともな結果にならなくなるらしい。 Pythonのインタプリタで確認した。 x = 0.1 >>> for _ in xrange(100): ... if x < 0.5: x = 2*x ... else: x = 2 - 2*x ... print x ... 0.2 0.4 0.8 0.4 0.8 0.4 0.8 0.4 0.8 0.4 0.8 0.4 0.8 0.4 0.8 0.4 0.79999999
グリゴリー・ヤコヴレヴィチ・ペレルマンまたはペレリマン（ロシア語: Григо́рий Я́ковлевич Перельма́н [ɡrʲɪˈɡorʲɪj ˈjakəvlʲɪvʲɪtɕ pʲɪrʲɪlʲˈman] ( 音声ファイル), Grigori Yakovlevich Perelman, 1966年6月13日 – ）は、ロシア出身の数学者。ロシア系ユダヤ人[1]。 ミレニアム懸賞問題の一つであるポアンカレ予想を、多くの数学者が位相幾何学（トポロジー）の観点から挑戦する中、微分幾何学や物理学的アプローチで解決したことで知られる。 サンクトペテルブルク生まれ。元ステクロフ数学研究所数理物理学研究室所属。専門は幾何学・大域解析学 (Global Analysis) ・数理物理学。電気技術者の父と数学教師の母の間に生まれる。幼少期に母親から数学の英才教育を受け、なおかつ自らも数学や科学を好
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
GRAPESのWebPageは引っ越しました． このままお待ちください。 5秒以上たっても切り替わらないときは，下記をクリックしてください． https://tomodak.com/grapes/
前回の不思議な式は、その昔オイラーがあれこれ無限級数をいじくって値を与えては美しがっていたのが始まりらしいです では早速探ってみましょう。 「オイラー、出でよ。」 THE EULER ARCHIVE http://math.dartmouth.edu/~euler/ うう、誰でも直接、原論文に突入できる時代になっていたとは．．．。 ちょろっと見ると、1768年のE352という番号で扱われている論文がそれっぽいです （pdfファイル、原文、英訳イロイロあり ） http://math.dartmouth.edu/~euler/pages/E352.html （日本は、田沼意次だか、平賀源内の時代．．．） ではちょっとだけ覗いてみましょう。 太陽と月の級数？？？とか不思議な事が書いてありますが ヘンな数値を導出するところを。 (1) は 初項１公比 -ｘの無限等比級数の公式とも、左辺が右辺のマ
ニコニコ最高記録。 倍率10^100倍です。 小さいはちゅねが作れないので、これで挑戦しましたw でっていうw ■ うpリスト [mylist/4517160] （追記）■ GMP(http://gmplib.org/)で多倍長計算しています。 ■ エコノミーになったかた済みません。こういう動画はビットレート的にとても厳しいのです。 昼間に学校か会社でご視聴ください。
私が初めてドラゴン曲線を見たのは、マイケル・クライトンの■ジュラシック・パークだった。 マイクル・クライトン著、「ジュラシック・パーク（上）」、早川文庫より引用 一見したところカクカクした線の集合に過ぎず、何が特別なのかよく分からないだろう。イアン・マルカム（小説の登場人物の一人で数学者）の言うように、「そこに秘められた数学構造への手がかりはほとんど現われて」いないからだ。引用したのは「第一反復」であるが、章が進むにつれ、「分岐線が派生し」「細部がより鮮明に」なっていく。最終的にはこんな感じになる。上のとだいぶ違うように見えるかもしれないが、細部に注目。 ドラゴン曲線の一例 細部をみると全体の形と似ており、要するにフラクタル図形の一種である。一連のドラゴン曲線を比べてみると、比較的簡単なルールで細部が複雑になっていくのがわかった。私のような素人プログラマでも、ドラゴン曲線を描くプログラムを
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
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