あ1

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あ1
@VRIyfmn2dCDxKuV
Parody account
数理とMTGが好きです。興味: 制御理論、解析力学、ゲーム理論、マクロ動学、強化学習、最適輸送、etc...
ラビットハウスのε近傍

あ1’s posts

ああ、これね
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さら🐼
@sara_panda666
普通に生きてたらセックスっていうイベントを回避する方が難しくないですか?20超えて童貞のみなさんはどうやって回避してるんですか?
そりゃ単位取得だけを目的としてないからだろ
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赤ちゃん
@harison_0657
俺理系学徒だけど、こういう専門書買ってるやつ頭悪いというか要領悪い奴多くない?単位取得であれば、生成aiあるし、演習問題ぶち込めばだいだい理解できるのになぜ遠回りするのかよく分からんわ。 x.com/letsintegra1/s…
母「彼氏の趣味は?」 娘「数学」 父「良いじゃないか。父さんも昔、数学科だったんだ」 娘「『群は体』とか、『コラッツ予想を証明した』とか言ってる」 父「別れなさい」
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でもこれ近年まで正しいメカニズムが解明されてなくて、昔は大気圧の差によるものだと考えられていたみたいね(実際は大気圧による影響は殆どなく、重力ポテンシャルの差だけで殆ど決まるらしい)
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海鷹ひろ
@umitaka0911
ある事業所で水槽の水を全て排水するのに サイフォンの原理を使って中を水で満たしたホースを水槽に入れて排水溝に繋げ、 勝手に吸い出されていく水槽内の水を見て、 事業所員達が「なんで水槽を超えて水が流れていくのか解らない、、なんて気持ち悪いやり方なんだ」 ってざわついたの思い出しましたw x.com/kyodo_official…
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公立小中の明らかに家庭環境に恵まれていない子供や何らかの障害がありそうな子供を見てれば出ない意見ですき
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読図健人@Goetia ShockⅡ下10/20発売中
@DokuzuKento
あの…こう、社会は俺を救わなかったから何してもいい!みたいなタイプのヴィラン、「じゃあテメーが着てる服はなんだ? 食ってる飯はなんだ? 誰が作った? 誰が運んだ? その道路は? パッケージは? インクは?」みたいになって、多分自分の中で分類が『醜い』に入るから嫌悪感湧くんだろうな
数自体人間が勝手に作ったもので自然には存在しないものなのに何を言っているんだこの人は
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ちーくん(二つの月
@twins_eclipse
数学なんて iなんていうありもしない数字を定義してる そもそも、間違い ただそれを使うことで理解できる概念が存在するということ 数学は基礎じゃない 数学は応用の学問 数学がルールなんじゃない 自然がルールなんだよ
ε-δ論法が原因じゃなくて?
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日本経済新聞 大学取材班
@nikkei_daigaku
大学生も悩む「不登校」 背景に完璧主義やスマホ依存 nikkei.com/article/DGXZQO
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これは筋トレをしている人に「そんなにムキムキになったって意味ないよw」と言っているようなもの 必要単位だけ取得してとっとと就職決めて卒業するのも確かに賢いやり方だし、否定はしないけど、そうではない道もある
実は本当に必要なのは数理統計と確率論なんだよなぁ
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sho_yokoi
@sho_yokoi
機械学習の前に“線形代数”と“微積分”が必要マン、たぶん(多変量解析に必要な)行列計算と偏微分が必要という意味だろうし、そう書いて欲しい。単因子論をやらせたいわけでも極限を厳密に扱って高校までの微積分を再構成させたいわけでもないだろうし。真に受けて教科書に戻っても遠回りな気がする。
両津『これが「微分積分学の基本定理」、「グリーンの定理」、「ストークスの定理」、「ガウスの発散定理」』 感の良い中川『全部同じじゃないですか!?』
🤖「理系じゃなくて物理学徒って書けば炎上しなかったのに...」
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たかはしけい / Takahashi K
@KayT0309
「どの分野であれ、一つでもできなかったら理系じゃない」リスト ①線積分、面積分、体積積分 ②フーリエ変換 ③偏微分 ④積分形のガウスの法則の立式 ⑤一次元無限井戸型ポテンシャルのシュレディンガー方程式を解く
理系なら誰でも計算できる定期
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距離感100
@shinngodzilla
天才だとは思ってたけど想像以上だった📕 #有吉の世に出したい9割本 #影山優佳
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勝手に5を無次元量にするなよ... 一片が3cmの正方形の面積は9cmなんか?
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SUO Fujiya
@Ruins_Walkers
算数の体系における 3×5 の定義(ルール、きまり、規則、呼び方は何でもよいが)は 3+3+3+3+3 です。 3×5 という式に対し、「3箱×5個/箱」などという文字列情報(単位)を付加したとて、結局は「3箱+3箱+3箱+3箱+3箱=15箱」という解釈となる。 よって「15個」という答えはどうやっても出てこない。 x.com/sakura_osamu/s…
・関数解析で殴る(園田、積分表現理論) ・微分幾何で殴る(甘利、情報幾何) ・確率過程で殴る(拡散モデル、強化学習など) あとは最近だと最適輸送とかグラフ解析とか
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四次元多様体
@4_manifold
機械学習/深層学習のmathは、tanhと一次関数の合成を使って二つのベクトルが近いか測る、というのを繰り返すというのでほぼ尽きている、というので理解した気になっている。指摘、反論は歓迎。 x.com/Kammaage_0414/…
どこまでできれば「線形代数できます」と言えるのだろうか 基本的な計算(逆行列、行列式、固有値、固有ベクトルの計算)ができるのは当然として、それ以上だと? ベクトル空間とかKer, Im, dim, rankあたりの理解は必要だよな? 表現行列とかジョルダン標準形は微妙か?双対空間は?うーん...