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数学屋の憂鬱

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X/Twitter等から引越した記事をぶら下げていきます。 ちょっと数学屋的に、ちょっと雑に。昔そんなタイトルでブログしてたな…。
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音楽の数学的な理論、一度はちゃんと文献とか読んでみたいと思いつつ、良さげなものが見つからないなぁーのまま仕事の繁忙でついつい忘れてしまう とりあえず忘れないようにメモ📝 https://ja.m.wikipedia.org/wiki/%E9%9F%B3%E6%A5%BD%E3%81%A8%E6%95%B0%E5%AD%A6

懐かしくも面白いツールを見つけてメモ https://kpi-master.com/ その種の研究開発してた身としては加えたい機能が幾つかあるが、それを実装すると完全に車輪の再発明。どこで差異化してどう売るかは事業戦略もある、関連サービスの市場モニタリングも兼ねてウォッチしていこう

ずっと教育経済学って何と思ってた。対象は経済でなく、手法も統計学だが経済学か?と。でも計算の順番がどうとかいうツイートを何度も見るに、教育学者が科学的アプローチをできるはずもなく、見かねた経済学が教育ドメインを科学的に分析する行為に名前が付いたとの仮説に至る(偽であってほしい)

結局いま強い政党はどこなのよ(power indexという考え方)

個人的には「政権交代は手段、政策実現が目的」という国民民主党の考え方や姿勢は好きだが、政権交代と思われるマスコミの報道を見ると正直よくわからん状況やなぁと思う。 なので、議員数も踏まえつつ結局いま影響力が強い政党はどこなのかpower indexで見てみました。 power indexって何なの? 例えば3党21人で構成される議会(A党10人、B党1人、C党10人)を考えます。議員数で見ればACが圧倒的でBはたった1人しかいない。でも過半数11人で議決できるとしたら、AB

英語でAI、AIで英語、その前にビジョン…

以前も翻訳とか通訳とかのAIが進歩してるのは取り上げたのだけど、 そこから2年も立たずに凄いことになったな、ここまでの機能が安く手軽に使えるなんて。英語の翻訳や通訳に特化したアプリを頑張ってた人たち、どうするんだろ。。。 とはいえ専門的な表現とかはたまにちょっと違うことはあるから英語による数学表現は知っておいた方が無難かな。 あとは文化的なところを踏まえた話の仕方はJapanese culture - Web Japan、多言語の基礎知識についての入り口を知るならこれ

インドの数学者ラマヌジャン、数学的な証明は苦手だったとも言われるが、残した数式の美しさ、その発想力が彼の天才性を示してくれる。それで十分だ! https://mathlog.info/articles/WpyJcz7DjhhvWArh214T https://gigazine.net/news/20241024-srinivasa-ramanujan-still-catching-up/ http://www.zeta-institute.org/

データの所有権は?では問いが違う、というメモ

今後の仕事を念頭に調べ物をしていて以下のサイトにたどり着くまで僕も混同していたのだけど、確かにデータの所有権は?という問いが違うんだよな、と。 で、この記事のメモだけだと忘れてしまいそうなので、僕なりの解釈を以下に備忘録として。 まず上記サイトの通り、そもそもデータに所有権は民法上ない。民法で所有権は有体物(物理的に空間の一部を占める有形の存在)を前提にされていて、データは知財などと同じく無体物であるから。つまり別段の定めがなければ、特定のものに専属的に帰属し、当該者のみが

システム思考とシステムダイナミクス

デザイン思考とデータサイエンスはDXの両輪とか語られることもあって、手法の1つとしてデザイン思考についても整理していたけど、DXをビジネスとして着地させるためにはシステム思考だって必要だろうな。慶応なんかでもシステム思考とデザイン思考を両輪として考える大学院があったりするし。 システム思考とかシステムダイナミクスって 初耳なんですけどという人には、僕がイチから説明を書くよりは、こうした記事の方が良いかな。 システムダイナミクスのツールについては以下の記事で。 改めて活

紙と鉛筆の数学だったレヴィストロースの構造人類学から進歩! https://www.c.u-tokyo.ac.jp/info/news/topics/20240905140000.html https://doi.org/10.1371/journal.pcsy.0000001 https://togetter.com/li/2431275 日経の記事より東大のプレスの方が良い、論文の詳細は後で読もう、こういう仕事したい…

いまだに私「管理会計=ロジカルシンキング+財務会計の基礎的な知識」程度の理解ですww

今どき、コンサルや事業企画してる人ならITパスポート程度のIT知識ないとヤバいし、DXしたい企業の従業員ならMOS資格程度にはExcelやパワポ使えないとヤバい、というのは特に説明しなくとも理解できると思う。もちろん向き不向きはあるだろうけど、例えば会社から学習や資格取得の指示が出ても納得はできるだろう。 そんな施策の検討に付き合う中で、その昔とある日系コンサルファームで若手に簿記2級取得を義務化したバカな話を思い出した。 当時は内部統制の導入が盛り上がっていた頃で、業務で

いくつかの活動や団体への違和感の正体ww https://togetter.com/li/2416923 一定のルールさえ守らず自分の主義主張を不特定多数に押し付けたら反感しか得られないのは当然、これはコミケ側が正しい。 無論、誰も他人事ではない↓ https://note.com/qsgly/n/nd4abd74c4ad8

まぁ嫌なこと1万時間やらされるのは心が壊れるし https://www.moneypost.jp/1012264/2/ ・1万時間も努力できるのは好きだからであり、好きになるのは才能があるから ・検証実験「1万時間の法則」再現できない どれだけ努力しても「大谷翔平や藤井聡太になれない」ほぼすべての人たちへ

こうした事例が広がり、ハングリー精神とか根性論ではなく、健全に科学的に生活ができるようになると良い。 https://x.com/hinabe_ch/status/1817804934932582419 https://togetter.com/li/2406036 https://www.lifehacker.jp/article/2407_workhacks_strategic_rest/ 無理を美談にして常態化させないのが大事!

「仕事依頼」向け自己紹介(随時修正予定)

データサイエンティストの生息地は日本では凡そ以下の3つです。このうち私は前職の約20年間で1、現職が1かつ3という感じです。 コンサルファーム データ利活用による業務改善などをコンサルサービスとして提供、業務コンサルの延長線上にいる人たち 技術力があれば下記3をR&D業務的に受託することも SIer データ利活用に関するITシステムを提供、IT屋さんの延長線上にいる人たち むしろ機械学習エンジニアやデータエンジニア、データアーキテクト的な人の方が多くて、本来的な(