現代数学の系譜11 ガロア理論を読む30 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む [sage] 2017/04/19(水) 21:48:01.49 ID:gLi5Ebjw

小学レベルとバカプロ固定お断り！sage進行推奨（＾＾；
旧スレが512KBオーバー間近で、新スレ立てる
このスレはガロア原論文を読むためおよび関連する話題を楽しむスレです
（最近は、スレ主の趣味で上記以外にも脱線しています。ネタにスレ主も理解できていないページのURLも貼ります。ガロア関連のアーカイブの役も期待して。）

過去スレ
（そのままクリックで過去ログが読める。また、ネット検索でも過去ログ結構読めます）

現代数学の系譜11 ガロア理論を読む
29 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1484442695/
28 (High level people が時枝問題を論じるスレ) http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1480758460/
27 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1483075581/
26 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1480758460/
25 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1477804000/
24 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1475822875/
23 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1474158471/
22 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1471085771/
21 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1468584649/
20 http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/math/1466279209/
19 http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/math/1462577773/
18 http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/math/1452860378/
17 http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/math/1448673805/
16 http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/math/1444562562/
15 http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/math/1439642249/
以下次レスへ

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1492606081/1

3: １３２人目の素数さん [sage] 2017/04/19(水) 21:50:52.73 ID:gLi5Ebjw

突然ですが、ちょっとこれアップしたかったんだ（＾＾；

http://wired.jp/2017/04/18/google-building-ai-chip/
かくしてグーグルは独自の「AI専用チップ」を開発した──音声認識や「AlphaGo」を支える驚異の技術 TEXT BY CADE METZ WIRED(US) 2017.04.18
(抜粋)
あらゆる領域で人工知能（AI）の可能性を探るグーグルが直面したのは、AIの性能が高くなればなるほど膨大な規模のデータセンターが必要になるということだった。彼らの解決策は「AI専用チップ」をつくること。巨大なインターネット帝国を支える小さなチップの、知られざる貢献とは？
約6年前、グーグルがアンドロイド携帯に新しい音声認識機能を搭載した際、同社のエンジニアたちは現状のネットワークの規模では全然足りないと悩んだ。世界中のアンドロイド携帯で1日たった3分でも新しい音声検索機能が使われると、現状の2倍のデータセンターが必要になると彼らは気づいたのだ。
当時グーグルは、膨大な量のデータ解析によって特定のタスクを学習できる複雑な数学的システム、ディープニューラルネットワークで音声認識サーヴィスを開始したばかりだった。

グーグルはデータセンターの面積を倍に増やす代わりに、「Tensor Processing Unit」（TPU）と呼ばれる、ディープニューラルネットワークを運用するためのコンピューターチップを自社で開発することにした。
「このチップによって、よりエネルギー効率の高いソリューションが提供できるようになるはずです」と語るのは、チップ開発に携わった70人を超えるエンジニアのうちのひとり、ノーム・ジュピだ。半導体の効率を計測する指標「TOPS/Watt」（電力効率指標）で考えると、このTPUの性能は標準のプロセッサーの30〜80倍である。

2016年5月にグーグルがこのカスタムプロセッサーを初めて発表した際、詳細はほとんど明らかにされなかった。だがいま、ジュピとチームのメンバーたちはプロジェクトの詳細を公開し、どのようにチップが動作し、どのような問題が解消されるかを説明している。
このチップの出現によって、コンピュータープロセッサー界にも大きな変化が現れることになる。グーグル、フェイスブック、マイクロソフトといった巨大インターネット企業がディープニュートラルネットワークを使用したサーヴィスをどんどん開発していくにつれ、AIモデルの訓練・実行のためのチップが必要になっていた。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1492606081/3

15: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む [sage] 2017/04/19(水) 23:22:14.75 ID:gLi5Ebjw

前すれより
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1484442695/494
494 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む[sage] 投稿日：2017/04/17(月) 18:01:02.76 ID:mNM7pqkU
前にも紹介したが、新入生もいるだろうから、下記再掲しておく。なお、信用できないに、私スレ主も含めること。定義から当然の帰結だが（＾＾；

https://note.chiebukuro.yahoo.co.jp/detail/n98014
Yahoo 知恵袋
数学の勉強法　学部〜修士
ライター：amane_ruriさん（最終更新日時:2012/8/6）投稿日：2012/8/4
ナイス！：5閲覧数：11594
(抜粋)
私は修士1年生ですので、正直に言いますとこの部分はあまり書いているのが正しいとは思えません。趣味で書いているものだと認識していただければ良いのではないかと思っております。大学3、4年に入ってまず怖いのが数学の本の氾濫でしょう。まず何を読んで何をすればいいのか分からなくなります。
そして、自分のやっていることがいかにちっぽけな存在なのかというのを実感させられます。（多分皆がそうでしょう。）そして、結果が問われてきます。ここで、数学科は「入るのは易しいけどプロになるのは難しい」ということが実感させられてきます。
2012年8月3日現在、書泉グランデで有名数学者の薦める本がありました。森重文先生を初めとして本の多さに圧倒されました。（足立恒雄先生は信頼と安心のブレなさ）

2.2ｃｈの内容は信用できるか？
基本的に信用できません。先生＞周りの人＞＞＞2ｃｈや知恵袋の人です。何故かというといつも同じことしか言っていないから。多分きちんと検証していないで想像で議論しているだけではないのかと私は思っています。（まあ、自分もあんまり信用できないけど）
数学をする場合は、問題が解けることも重要なのですが問題設定を作ることが大切です。そういう時に、どういう風に学んできたのかとか、正確な知識がどういう部分でどれだけ持っているのか、調和性や、生まれて来た環境っていうのが重要になってきます。
ただ、それがどうも2ｃｈの人は見られない（し、そもそも偉そうなことを言っている人が本当にできるかどうか分からない。）。こういう類のものは勉強不足ですとか、分かっていませんでしたで済まされるものではないと個人的には思うのですが。
(引用終り)

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1492606081/15

16: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む [sage] 2017/04/19(水) 23:35:43.73 ID:gLi5Ebjw

前すれより
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1484442695/534
534 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む[sage] 投稿日：2017/04/19(水) 12:36:08.82 ID:gLi5Ebjw

ともかく、石井先生のP94からの既約剰余類群の証明は、石井先生甘く見ていたんだろうね

>>518 https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q13170327928
「ガロア理論の頂を踏む」（石井俊全） qzaw55cn4cさん yahoo! 知恵袋 2017/2/10

（回答補足）
doahoyasanさん2017-02-10 19:39:10
大変失礼しました。かなり見当違いなコメントだったようです。

(Z/p^nZ)*は位数がp^(n-1)(p-1)の群なので、ｍはその約数です。ｍ＝s(p-1)とおいてるので、ｓはｐ＾iの形をしてますね。
mod pで考えるとｐ乗するのは何もしないことと同じなので
ｇ＝ｈ＾ｓ≡ｈ(mod p)
です。ｈが原始根であることから0≦k＜ｌ<p-1に対して
g^k≡h^kとg^l≡h^lは合同でないことになります。

質問者qzaw55cn4cさん 2017-02-10
1. (Z/p^nZ)*は位数が{p^(n-1)｝(p-1)の巡回群
2. フェルマーの小定理 a^p ≡ a(mod p)
の二つから h^s ≡ h (mod p) がいえるわけですね．
ただ，この教科書では，この二つとも現在の段階から後に（おそらくは現在の結果を利用して）証明するようですので，循環論法になるような気がします．
(引用終り)

所感：
１．解答者 doahoyasanさん レベル高いね
２．”(Z/p^nZ)*は位数がp^(n-1)(p-1)の群なので、ｍはその約数です。ｍ＝s(p-1)とおいてるので、ｓはｐ＾iの形をしてますね。
　mod pで考えるとｐ乗するのは何もしないことと同じなので ｇ＝ｈ＾ｓ≡ｈ(mod p) です。ｈが原始根であることから0≦k＜ｌ<p-1に対して g^k≡h^kとg^l≡h^lは合同でないことになります。”
　　は秀逸ですね。納得だな
３．だが、質問者が指摘しているように、”(Z/p^nZ)*は位数がp^(n-1)(p-1)の群なので、ｍはその約数”は、この命題を証明する過程での議論なので、この結果は証明に使えない。
４．石井先生は、P85でオイラー関数Φを使わない証明を考えたという。だが、P94辺りの証明は甘かったのでは？　そう思うスレ主です。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1492606081/16

57: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む [sage] 2017/04/21(金) 14:41:43.00 ID:fI8jm0e8

>>55 つづき
有限アーベル群[編集]
詳細は「有限アーベル群」を参照
整数全体のなす加法群の法 n に関する剰余類の成す巡回群 Z/nZ は有限アーベル群のもっとも単純な例として挙げることができるが、
逆に任意の有限アーベル群は適当な素数冪に対するこの形の有限巡回群の直和に同型であり、そのときそれら直和因子の位数は全体として一意に決定され、与えられた有限アーベル群の不変系 (complete system of invariants) と呼ばれる。
有限アーベル群の自己同型群はその不変系によって直接的に記述することができる。有限アーベル群の理論はフロベニウスとシュティッケルベルガー（英語版）の1879年の論文に始まり、のちに整理され主イデアル整域上の有限生成加群にまで一般化されて、線型代数学の重要な章を成すものとなった（単因子論）。
素数位数の任意の群は巡回群に同型であり、ゆえにアーベル群である。また、位数が素数の平方であるような任意の群はアーベル群となる[5]。
実は任意の素数 p に対して位数 p2 の群は、同型を除いて Z/p2Z と Z/pZ × Z/pZ のちょうど二種類しかない。

有限アーベル群の基本定理
任意の有限アーベル群 G は素冪位数の巡回群の直和に表される。
これは有限生成アーベル群の基本定理の特別の場合（階数 0 の場合）である。位数 mn の巡回群 Z/mnZ が Z/mZ と Z/nZ の直和に同型となるための必要十分条件は m と n が互いに素となることである（中国の剰余定理）。これにより任意の有限アーベル群 G が
{\displaystyle \bigoplus _{i=1}^{u}\mathbf {Z} /k_{i}\mathbf {Z} }
なるかたちの直和に同型となることが従うが、位数 ki に関しては標準的に二種類：
各数 k1, …, ku はそれぞれ適当な素数の冪である
k1 は k2 を割り切り、k2 は k3 を割り切り、… ku?1 は ku を割り切る
の仮定のうちの何れかを課すことで一意に定まる。

つづく

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1492606081/57

156: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む [sage] 2017/04/24(月) 16:20:44.81 ID:1RdECzzL

>>155 つづき
”次の命題は定理5.6 からの直接の帰結である．
命題8.3 m を2 以上の自然数とする． 法m に関する剰余類が逆元もつためには，零因子でないことが必要十分である．
また，このような剰余類はm と互いに素な整数a によってa と表される．”

http://nakano.math.gakushuin.ac.jp/~shin/html-files/Algebra_Introduction/
「代数入門」(2016)の資料 学習院大学理学部数学科・中野 伸 研究室
http://nakano.math.gakushuin.ac.jp/~shin/html-files/Algebra_Introduction/2016/05.pdf
「５　整数の合同」  最新版 09/12
(抜粋)
整数a, b の最大公約数が1 のとき，a, b は互いに素であるという． 次の命題は，法と互いに素な整数による割り算が可能なことを示している．
命題5.6 互いに素な整数a,m について次が成り立つ．
(1) a は法m に関して可逆である．
(2) b, c ∈ Z がab ≡ ac (mod m) をみたすならば，b ≡ c (mod m) が成り立つ．

証明
(1) gcd(a,m) = 1 よりax+my = 1 (x, y ∈ Z) と書けるが，
　これよりax−1 = −my はm の倍数，すなわちax ≡ 1 (mod m) であるからa は可逆である．
(2) ab ≡ ac (mod m) の両辺に，a の法m に関する逆元x を掛ければよい．

さて，a が法m に関して可逆ならば，逆元x を用いてax = 1 + my (y ∈ Z) と書けるが，このことは定理3.2 よりgcd(a,m) = 1 を意味する．
上の命題とあわせれば，法m に関するa の逆元が存在するためには，a,m が互いに素であることが必要十分であることがわかる．
式で書けば，gcd(a,m) = 1 ←→ ax ≡ 1 (mod m) をみたすx ∈ Z が存在する．
とくに，p が素数のときは，a ?≡ 0 (mod p) である任意の整数a に対して，法p に関する逆元が存在する．

一般に，gcd(a,m) = 1 のとき，ax にx = 1, 2,    を順々に代入していってm で割った余りが1 になるものを探すことで，a の法m に関する逆元のひとつが求まる．
実際に，m ≦ 20 くらいならばこの方法は実用的である．
しかし，大きなm に対しては効率が悪い．
命題5.6 の証明をみると，ax + my = 1 (x, y ∈ Z) のとき，x がa の法m に関する逆元になっているので，ユークリッドの互除法を用いてx, y を求めれば効率よく計算できる．
(引用終り)

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1492606081/156

160: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む [sage] 2017/04/24(月) 18:27:19.15 ID:1RdECzzL

>>130-131 関連
渡部　正樹 さん、”Preferred Networks, Inc. (Oct. 2016-)”か、外資企業へ就職したんやね。
Schubert polynomials, Kraskiewicz-Pragacz modules and highest weight categories (thesis)は、DOC論か

http://masakiwatanabe.github.io/ Masaki Watanabe
Graduate School of Mathematical Sciences, the University of Tokyo (-Sep. 2016)
Preferred Networks, Inc. (Oct. 2016-)

papers
9. Schur partition theorems via perfect crystal, preprint, arXiv:1609:01905, joint work with Shunsuke Tsuchioka.
8. Kraskiewicz-Pragacz modules and Pieri and dual Pieri rules for Schubert polynomials, preprint, arXiv:1603.06080.
7. Pattern avoidances seen in multiplicities of maximal weights of affine Lie algebra representations, arXiv:1509.01070, joint work with Shunsuke Tsuchioka.
6. Kraskiewicz-Pragacz modules and some positivity properties of Schubert polynomials, an extended abstract of the results in 3. and 4., FPSAC 2015, awarded Best Student Paper Award.
5. Kraskiewicz-Pragacz modules and Ringel duality, J. Algebra 468, pp.1--23, 2016.
4. Tensor product of Kraskiewicz-Pragacz modules, J. Algebra 443, pp. 422--429, 2015.
3. An approach toward Schubert positivities of polynomials using Kraskiewicz-Pragacz modules, Eur. J. Combin. 58, pp. 17--33, 2016.
2. On a relation between certain character values of symmetric groups and its connection with creation operators of symmetric functions, J. Alg. Comb. 41(2), pp. 257--273, 2015.
1. On a relation between certain character values of symmetric groups and its connection with creation operators of symmetric functions, Combinatorial Representation Theory and Related Topics, RIMS kokyuroku 1870, pp.84--97, 2013.

http://masakiwatanabe.github.io/D.pdf Schubert polynomials, Kraskiewicz-Pragacz modules and highest weight categories (thesis)
http://masakiwatanabe.github.io/fpsac2015.pdf Kraskiewicz-Pragacz module and some positivity properties of Schubert polynomials (FPSAC 2015 slide)

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1492606081/160

238: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む [sage] 2017/04/26(水) 08:02:04.60 ID:HKIfusLx

へんな人が棲み着いちゃったんだよね（＾＾；
まあ、それも私スレ主の不徳の致すところだが（＾＾；

自分でスレ立てて「出て行く」と言っておきながら、
スレ28 (High level people が時枝問題を論じるスレ) http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1480758460/ が寂れてだれも相手してもらえないと、戻ってきた（いつものことだが）

時枝問題は 過去スレ 20 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1466279209/ などにあるし
このスレ >>101-102 辺りにまとめている

>>142 より”時枝問題（「箱入り無数目」数学セミナー2015.11月号の記事） だったよね 発売が、2015.10月だ。つまり、雑誌発売後、およそ１年半前”
読み物としては面白いが、数学の理論としては、ガセ。それを >>101-102 辺りにまとめている

数学の理論として正しければ、それは定理だ。おそらく、どこかに関連論文が投稿されている。arxiv なども含めてどこかにね
数学の理論として正しそうだが、否定される場合は、パラドックスとして扱われる。この場合も、関連論文投稿か講義テキストねたになる

（参考） https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%91%E3%83%A9%E3%83%89%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9
パラドックス（paradox）とは、正しそうに見える前提と、妥当に見える推論から、受け入れがたい結論が得られる事を指す言葉である。

素人が数学の理論として正しそうと思っても・・、プロが一目見て否定される場合は・・、プロはパラドックスとしては扱わない。当然ゴミ。関連の論文投稿もないし、講義テキストねたにもならない
”時枝問題（「箱入り無数目」数学セミナー2015.11月号の記事） 2015.10月 雑誌発売後、およそ１年半前”、関連論文投稿もテキストねたにもならない状態

英語圏では下記が、2013年から出ているが、これに関して関連論文投稿もテキストねたにもならない状態だ （下記については、著者自ら”puzzle Games”と宣言している ）
http://www.ma.huji.ac.il/hart/index.html#puzzle
http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf
Sergiu Hart Choice Games

で、時枝問題が、正しいと思う方は
どうぞ、スレ28 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1480758460/ へ。存分に論じてください（＾＾；

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1492606081/238

240: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む [sage] 2017/04/26(水) 10:30:18.97 ID:HKIfusLx

>>239 補足
で困るのは、確率論の常識がないってこと

時枝問題（「箱入り無数目」数学セミナー2015.11月号） http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1466279209/2-6
・箱がたくさん，可算無限個ある
・そこに、私がまったく自由に実数を入れる
・もし閉じた箱の中の実数をピタリと言い当てたら，あなたの勝ち. さもなくば負け. 勝つ戦略はあるでしょうか?
・時枝記事の結論：勝つ戦略はある
・閉じた箱を100列に並べ、無限数列のしっぽで同値類分類する方法で。100列でなく、もっと増やせる

ところで、”まったく自由”だから、>>239で引用した確率論のランダム現象の数理と真っ向対立する
ランダム現象の数理を利用して、私が実数を入れたとする。当然、どの箱の数もランダムで、どう並べ替えようとランダムだろう
もし私が入れる実数を見ていないとか、あるいは、箱にはなんの目印もなく並べ替えたら外見からは違いが分からない・・
まあ、並べ替えたら、なにがなんだか、入れた私にも分からない・・。当てられるはずがない・・
とまあ、”まったく自由に”だから、>>239で引用した確率論のランダム現象の数理と真っ向対立するんだ

そういう、確率論の常識がないってこと
そこらの事情を端的に言ったのが、>>101-102引用の”確率論の専門家”さん
ところが、High level people たち、確率論の常識がないから、彼の言っていることが真に理解できてないんだろう。そのときは、平伏していたのにね・・

で、考えてみると、この記事のネタは、「無限数列のしっぽで同値類分類する方法」ってところが、笑いの肝（キモ）なんだろうね
大学数学科１年とか２年で、無限をおそわって代数の商集合（同値類分類）が、ちょっと分かってきたあたりの人に受ける
でも、大学数学科３年とか４年で、確率論の常識が分かると、もう面白くもなんともない
当時チョウチンをつけていた大学数学科１年とか２年たち、進級してレベルアップしていったんだろう

まあ、 >>239 あたりを読んでください
確率論の常識が分かったら議論しましょう
大学数学科など、良質な情報に触れる機会もないから、いつまでもそのままだ・・
それが分からない人たちは、どうぞ、スレ28 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1480758460/ へ

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1492606081/240

260: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む [sage] 2017/04/27(木) 12:15:05.08 ID:rio6lBme

>>200 AIにもどる

http://wired.jp/2015/12/05/google-open-sourcing-tensorflow-shows-ais-future/
2015.12.05 SAT 19:00 グーグルは、なぜAIエンジンをオープンソース化したのか？
IMAGE COURTESY OF GOOGLE
TEXT BY CADE METZ
TRANSLATION BY SATOSHI KATAGIRI
WIRED NEWS (US)
(抜粋)
11月10日（現地時間）にグーグルが自らの人工知能エンジンをオープンソース化してそのコードを世界中に無料で共有したとき、しかしルーカス・ビーワルドは「フリーソフトウェア・ムーヴメントの勝利」だとは考えなかった。彼はそれを「データの勝利」とみたのだ。

彼の見方は、とりわけ驚くことでもない。ビーワルド氏はサンフランシスコのスタートアップ、CrowdFlower社のCEOで、同社はツイッターなどのネット企業の大容量データの通信支援をしている。彼にはスタンフォード大学のAIラボで学んでいたというバックグラウンドがあり、人工知能（AI）には造詣が深い。彼の言い分には根拠があるのだ。

グーグルはAIエンジン「TensorFlow」のコードをオープンソース化することで、真の価値はソフトウェアやアルゴリズムより、AIを“より賢く”するために必要な「データ」にこそ宿ることを示したのだと、ビーワルド氏は言う。グーグルは「それ以外」を公開するが、データは公開しない。

「企業はデータ重視型になると、ソフトウェアをオープンソース化する傾向があります。自分たちが、他のどの企業もアクセスすることができない独自データを所有しているということを知っているのです」と、ビーワルド氏は言う。
彼はヤフーで検索エンジニアとして働いていたこともあり、マイクロソフトが買収したスタートアップ、Powerset社立ち上げを支援したこともある。「グーグルは自分たちのデータを公開しませんよ。この先も絶対に公開しないでしょうね」

つづく

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1492606081/260

411: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む [sage] 2017/05/01(月) 21:36:42.26 ID:nB6uL1P/

>>410 関連

脊尾詰 今週の詰み筋　（連載 Vol.4） 2017.5.1
http://panashogi.web.fc2.com/seotsume.html
(抜粋)
最終更新日 2017.5.1
脊尾詰ダウンロード 将棋所対応版
　　（２０１７年３月１４日リリース）

パナソニック将棋部の中心メンバーの一人である脊尾が、大学在学中にAI分野の探索アルゴリズムを研究した成果として、1997年に史上最長手数の詰将棋「ミクロコスモス」(1525手詰）をコンピュータソフトとして初めて解き、一世を風靡したあと、しばらく化石となってしまっていたあの「脊尾詰」が復活！

脊尾詰ダウンロード
下記リンクをクリックしてダウンロードし、圧縮ファイルを解凍してください。

今週の詰み筋　（連載 Vol.4） 2017.5.1
第27回世界コンピュータ将棋選手権が近づいてきました。5月3日(水)から5日(金)まで開催で、4日（木）以降はニコ生での中継もあります。
注目ソフトは何と言っても「Ponanza Chainer」です。電王戦第１局で佐藤天彦名人に勝った従来版のPonanzaに、ディープラーニングと呼ばれるAI最先端技術を組み合わせて、「見たこともないほどの強さを実現する」予定とのことです。
ハードウェアスペックも「CPU1000コア程度、GPU128基程度」とのことで、まさに化け物です。人間の名人を超えて、神の領域に近づこうということでしょうか。どんな将棋を指すのか、注目です。

今回取り上げるのは、こちらも大注目された「AbemaTV藤井聡太四段 炎の七番勝負第７局　VS羽生善治三冠戦」です。テレビニュースでも何度も取り上げられたので、背景の説明は割愛します。

この順は罠で、以下の手順で先手玉は頓死してしまいます。

△２六龍(27)　まで37手詰

（SeoTsume1.1　探索局面数740260 　思考時間3秒）

このように、先手が快調に攻めているようでも、一手間違えると逆転の可能性が生じるところに、将棋の怖さと面白さがあります。藤井四段がこうした変化も全て読み切った上で、終盤戦を乗り切っているとしたら、その読みの深さは流石と言えます。今期、藤井四段のタイトル戦登場はあるのか、注目です。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1492606081/411

566: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む [sage] 2017/05/04(木) 23:47:10.49 ID:x3HFcyPu

>>560 関連

ああ、やっと欲しい話がヒットしたね（＾＾；
http://www.math.sci.osaka-u.ac.jp/staff/sugita.html
大阪大学大学院理学研究科数学専攻・理学部数学科
杉田 洋 (Hiroshi SUGITA)  研究分野 確率論
URL http://www.math.sci.osaka-u.ac.jp/~sugita/

私の専門は確率論です。とくに無限次元確率解析、モンテカルロ法、確率論的数論といった分野に興味を持っています。ここでは、モンテカルロ法について書くことにします。
現代確率論が2年次で習う「確率・統計」よりどこが進歩しているか、を一言でいうと「無限個の確率変数を扱えるようになったこと」ということができます。たとえば「確率・統計」でN回のコイン投げの確率モデルが出てきますが、現代確率論では無限回のコイン投げの確率モデルを実現します。
じつは驚くべきことに、確率論のすべての対象は（非可算個の独立確率変数を考える、などというマニアックな場合を除いて）原理的には「無限回のコイン投げ」を基にして作り上げることができます。

この原理はモンテカルロ法において生かされます。すなわち、モンテカルロ法では、まず、シミュレートしたい確率変数Sをコイン投げのサンプルの関数として構成します。
そして、コイン投げのサンプル…疑似乱数生成器と呼ばれるコンピュータプログラムを用いて算出されます…をその関数に放り込むことによっ て、Sのサンプルを計算するのです。
そこで重要な問題は「疑似乱数生成器をどのように構成するか」ということです。長い間、ランダムな数列を生成するプログラムなど存在しない、という理由で、そもそも完全な疑似乱数生成器は存在しない、と信じられてきました。
それが1980年代に提案された「計算量的に安全な疑似乱数生成器」という概念は、完全でない疑似乱数生成器でも確率変数Sのシミュレートを事実上完全に実行し得る可能性があることを人々に信じさせました。

近年、私は大数の法則を利用して確率変数の平均値をモンテカルロ法によって求める場合に限っては、完全な疑似乱数生成器が存在し、実際にコンピュータで実現することができることを証明しました。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1492606081/566

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