[過去ﾛｸﾞ] 純粋・応用数学・数学隣接分野（含むガロア理論）19 (1002ﾚｽ)
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69: キョエ [] 2024/09/08(日)09:22:45.28 ID:EYuTpwBr(4/25)
>>66
>歴史的に、カルダノとフェラリは、ラグランジュより前の世代
>従って、ラグランジュの分解式を知らないから、彼らは使いようがない
カァ〜
素人はこういう馬鹿なことを平気でいう
２次方程式の解法、カルダノの解法、フェラリの解法の中から
共通する論理を抽出したものがラグランジュの分解式
だ・か・ら、当然使っている
論理が分からん奴は、論理をまったく見ず、事柄の前後関係だけで脊髄反射する
点しか見ず線が見えない馬鹿に数学は無理 諦めろ
100: １３２人目の素数さん [] 2024/09/08(日)19:34:48.28 ID:EYuTpwBr(16/25)
>>99 ないよ
普通は理解すればそれで終わり 3分ネタだね
数時間も理解できずしかも間違うって、数学のセンス皆無だね
267: １３２人目の素数さん [] 2024/11/10(日)09:47:25.28 ID:zvgSRz4H(1/6)
これいいね
news.yahoo.co.jp/articles/ac869def7d20aaf9f411f360524204a23992c3e5
人工ニューラルネットワーク研究を牽引してきた日本。なぜノーベル賞を逃したか？
11/9(土) 津田 一郎
つづく
268: １３２人目の素数さん [] 2024/11/10(日)09:47:49.28 ID:zvgSRz4H(2/6)
つづき
〈なぜAI分野がノーベル物理学賞を受賞できたのか? 人工知能（AI）のブレークスルーを生み出した複雑物理系の理論〉 から続く
2024年度のノーベル物理学賞、ノーベル化学賞がともにAI関連の受賞であったことは驚きをもって伝えられた。なぜAI関連の受賞が相次いだのか? 人工ニューラルネットワークの概念を確立し、深層学習（ディープラーニング）の発展に大きく貢献したプリンストン大学名誉教授のジョン・ホップフィールドとトロント大学名誉教授のジェフリー・ヒントンのノーベル物理学賞受賞の画期性とは。
その背景には、まず2021年度の「複雑物理系」のノーベル物理学賞受賞があり、今回の受賞はそれと関連して分野を越境してもたらされたものであると日本における複雑系・カオス理論研究の第一人者の津田一郎氏は分析。3回にわたって解説記事をお届けする。（全3回の＃2）
複数のタスクを同時にできる人間の脳のすごさ。やがて生成AIを上回る技術革新が生まれる―― へ続く
(引用終り)
以上
449: １３２人目の素数さん [] 02/21(金)08:34:34.28 ID:G3dfMfG0(1)
数学書は理論theoryを書いている、つまり
「これこれの前提からこれこれの結論が論理によって導ける」
という書き方をしている
決して、受験参考書のように
「こういう問題は、こういうやり方で解く」
といった方法methodを示す書き方はしない
このことが分かってないと
どんな数学書を読んでも目が滑って読めない
方法methodが見つからないから
セタも乙もいまだに理論theoryとは何なのかが分かっておらず
いつまでも方法methodを探し続けるから大学数学が全く理解できない
入試の弊害といっていいだろう
571: １３２人目の素数さん [sage] 03/16(日)10:30:33.28 ID:FpcWYKOE(4/8)
>>568 岡潔は数学者 兼 カルト宗教の教祖
603: １３２人目の素数さん [sage] 03/18(火)11:05:31.28 ID:ScYEaygS(2/2)
>>601
> 訳本については、できるだけ原書をサイドリーダーとして読むべし
> 英→日 だと関係代名詞とか 英語独特の表現の訳し方が、
> 日本語にすると うまく訳すのが難しいときがあって、
> 原著を参照すると分かるときが多い
そもそも日本語の文章の論理も正しく理解できない奴が
英語の文章を読んでもやっぱり論理が理解できない
微分積分や線形代数の日本語のテキストの論理が読み取れない奴が
洋書についてしたり顔で語るのは滑稽極まりない
英語以前に日本語からやりなおせ
855(1): １３２人目の素数さん [] 04/25(金)07:19:37.28 ID:Cs3PUAuZ(1/5)
これ面白い
https://www.wired.com/story/google-ai-overviews-meaning/
Brian Barrett
Business
Apr 23, 2025 7:44 PM
‘You Can’t Lick a Badger Twice’: Google Failures Highlight a Fundamental AI Flaw
Google’s AI Overviews feature credible-sounding explanations for completely made-up idioms.
（google訳一部手直し）
「アナグマを二度舐めることはできない」：Googleの失敗はAIの根本的な欠陥を浮き彫りにする
Google の AI 概要には、完全に（デタラメ）創作の慣用句に対する信憑性を装った説明が掲載されます。
仕事の合間にちょっとした気分転換を。Google にアクセスして、作ったフレーズを入力し、「意味」という言葉を加えて検索してみましょう。すると、なんと！GoogleのAIオーバービュー機能が、あなたの意味不明な言葉が本当に使われているか確認してくれるだけでなく、その意味と由来まで教えてくれます。
これは本当に面白いもので、ソーシャルメディアでたくさんの例を見つけることができます。AI Overviewsの世界では、「放し飼いの犬はサーフィンをしない」というのは、「何かが起こりそうにない、あるいはうまくいかないということを冗談めかして言う言い方」です。
どれも揺るぎない自信に満ち溢れた、納得のいく説明に聞こえます。Googleは場合によっては参考リンクまで提供しており、回答にさらなる権威を与えています。しかし、これは間違いでもあります。
これらのフレーズに何か意味があるとすれば、その意味を説明するのが非常に得意です。繰り返しますが、実際には意味はありません。
「次の単語の予測は膨大な学習データに基づいています」と、ジョンズ・ホプキンス大学のコンピューター科学者、ジアン・シャオ氏は言う。「しかし、多くの場合、次のまとまりのある単語が正しい答えにつながるとは限りません。」
もう一つの要因は、AIが相手を喜ばせることを目指していることです。研究によると、チャットボットは相手が聞きたいことを言うことが多いことが分かっています。今回のケースでは、 「アナグマを二度舐めることはできない」というあなたの言葉をそのまま受け取ることが一般的です。また、シャオ氏率いる研究チームが昨年行った研究で実証したように、AIはあなたの偏見を相手に反映させることを意味する場合もあります。
「このシステムでは、個々のクエリやユーザーの誘導的な質問をすべて考慮するのは非常に困難です」とシャオ氏は言います。「特に、一般的ではない知識、利用可能なコンテンツが著しく少ない言語、そして少数派の視点の場合、これは困難を極めます。検索AIは非常に複雑なシステムであるため、エラーは連鎖的に発生します。」
これらの問題をさらに複雑にしているのは、AIが答えを知らないことを認めたがらないことです。疑わしい場合は、AIは答えをでっち上げてしまいます。
965: １３２人目の素数さん [sage] 04/30(水)06:37:13.28 ID:Rs9Gubfl(1/9)
線形代数におけるマトロイド
971(1): １３２人目の素数さん [sage] 04/30(水)06:41:26.28 ID:Rs9Gubfl(7/9)
また、Vámosマトロイド (Vámos matroid) は、
任意の体上で表現できないマトロイドの最も簡単な例である。
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