アカウント名:
パスワード:
> 数学がまったくわからないというわけでもないのだが、完全に理解しているといえるのは割り算の筆算が限界だ。
どうもこの御方、手続き的なものしか理解できてないのではないか
割り算の筆算って...日本だと小学校だよね。微分方程式...日本だと高等学校だったかな?大学の教養課程だったかな?いずれにせよ割り算しか理解できない頭に微分方程式は無理があると思う。
微分方程式が出てくるのは、大学の専門過程です。高校で学ぶ微分積分とは全くの別物。ある種のシミュレーションやるなら必須かもしれないけど、普通は使う機会なんてないと思う。当たり前だけど、必要かどうかは仕事によるとしか言えませんね。
# 大学では数学系の学科だったけど、微分方程式は学ばずに卒業しました。(苦笑)
高校の物理では「微分方程式がパーティの仲間になりたそうな顔でうずくまってい」たり、高校の数学では(わたしの頃は数学IIIと言ってた)一番簡単そうな微分方程式がちょこっと紹介されていたりしたけど紹介だけで試験で問われることはなかったのだけど、あの中途半端さ何とかならないんでしょうかね?
専攻ではなかったけど、数学っぽい課目のうち大学でいちばんつまらなかったのは線形代数で、微積分の方がよっぽど気休めになった。さらに単位にも何にもならならい輪読会で読んだ前原昭二の論理学の教科書やファン・デル・ベルデン の代数の方がはるかに楽しかった。
なんですと。 (T_T)
> いちばんつまらなかったのは線形代数で、
線形代数は自分で使うようになると面白くなってきますよ。(学校の授業では確かに面白くないかも)
コンピュータ・サイエンスで関係有りそうな項目を挙げると、
・周波数解析 信号処理 画像処理・情報量 圧縮(JPEG、MPEG)・コンピュータ・ビジョン・AI・機械分類(からの、今流行りのビッグデータ)
まあ、いろんなことの基礎になってますよ。もともとは量子力学のために整えられたものなので、比較的新しい分野と言えます。
私が最初に手がかりを掴んだのはフーリエ変換で、そこを突破すると徐々に世界が広がっていきました。ただしお金になる仕事に繋がるかはまったく別の話。
他の例にあげたものに比しててっとりばやく有用な手段・手法であることは承知していました、後になってからではなく当時から。徒弟時代だったので疎ましいと感じた程度に受け取ってくりゃれ。
> てっとりばやく有用な手段・手法であること
このへんですかね。線形代数に今ひとつ人気がないのは。まあ、たしかに「実直に役に立つ」という感じで、深遠な雰囲気はありませんな。
より多くのコメントがこの議論にあるかもしれませんが、JavaScriptが有効ではない環境を使用している場合、クラシックなコメントシステム(D1)に設定を変更する必要があります。
クラックを法規制強化で止められると思ってる奴は頭がおかしい -- あるアレゲ人
全くわかっていません (スコア:1)
> 数学がまったくわからないというわけでもないのだが、完全に理解しているといえるのは割り算の筆算が限界だ。
どうもこの御方、手続き的なものしか理解できてないのではないか
Re: (スコア:1)
割り算の筆算って...日本だと小学校だよね。
微分方程式...日本だと高等学校だったかな?大学の教養課程だったかな?
いずれにせよ割り算しか理解できない頭に微分方程式は無理があると思う。
Re: (スコア:2)
微分方程式が出てくるのは、大学の専門過程です。
高校で学ぶ微分積分とは全くの別物。
ある種のシミュレーションやるなら必須かもしれないけど、普通は使う機会なんてないと思う。
当たり前だけど、必要かどうかは仕事によるとしか言えませんね。
# 大学では数学系の学科だったけど、微分方程式は学ばずに卒業しました。(苦笑)
Re:全くわかっていません (スコア:1)
高校の物理では「微分方程式がパーティの仲間になりたそうな顔でうずくまってい」たり、高校の数学では(わたしの頃は数学IIIと言ってた)一番簡単そうな微分方程式がちょこっと紹介されていたりしたけど紹介だけで試験で問われることはなかったのだけど、あの中途半端さ何とかならないんでしょうかね?
専攻ではなかったけど、数学っぽい課目のうち大学でいちばんつまらなかったのは線形代数で、微積分の方がよっぽど気休めになった。さらに単位にも何にもならならい輪読会で読んだ前原昭二の論理学の教科書やファン・デル・ベルデン の代数の方がはるかに楽しかった。
Re:全くわかっていません (スコア:1)
なんですと。 (T_T)
> いちばんつまらなかったのは線形代数で、
線形代数は自分で使うようになると面白くなってきますよ。
(学校の授業では確かに面白くないかも)
コンピュータ・サイエンスで関係有りそうな項目を挙げると、
・周波数解析 信号処理 画像処理
・情報量 圧縮(JPEG、MPEG)
・コンピュータ・ビジョン
・AI
・機械分類(からの、今流行りのビッグデータ)
まあ、いろんなことの基礎になってますよ。
もともとは量子力学のために整えられたものなので、
比較的新しい分野と言えます。
私が最初に手がかりを掴んだのはフーリエ変換で、
そこを突破すると徐々に世界が広がっていきました。
ただしお金になる仕事に繋がるかはまったく別の話。
Re:全くわかっていません (スコア:1)
他の例にあげたものに比しててっとりばやく有用な手段・手法であることは承知していました、後になってからではなく当時から。
徒弟時代だったので疎ましいと感じた程度に受け取ってくりゃれ。
Re: (スコア:0)
> てっとりばやく有用な手段・手法であること
このへんですかね。線形代数に今ひとつ人気がないのは。
まあ、たしかに「実直に役に立つ」という感じで、深遠な雰囲気はありませんな。