>>466
>私は生きてるだけで奇跡ですから。
>ただ、仕事で数学は結構使ってきましたよ。
>まあ、プライベートに関することはこの辺で。

了解。プライベートは、それだけで十分だ

さて
・仕事はしている。仕事で数学は結構使ってきた。
　いいことだね。で、おそらく 歌は世につれ世は歌につれ
　時代により 流行る歌は変わる。同様に 使われる数学も変わるだろう
・新しい時代の数学をキャッチアップしていく
　それは 数学科での勉強が生きるよ きっとね
・例えば 下記 ”aiのテンソルフローの テンソル”（下記）
　だれかが 君にそれを質問してきたとする
　即答できればいいが、「ちょっと調べます」と時間をもらって回答してあげれば 君の株はあがるよ
・ちなみに、下記”aiのテンソルフローの テンソル”は伝統的数学のテンソルのつまみ食いでね
　だから アインシュタインの使った テンソル解析とは 全くの別物なんだ
　それを 素人さんは知らないから 数学の”テンソル”で掘っていくと 別の場所に出る モグラになるｗ （＾＾

(google検索)
aiのテンソルフローの テンソルとは わかりやすく
AI による概要
TensorFlow（テンソルフロー）における「テンソル（Tensor）」とは、一言で言うと「AIが計算するためにデータを並べた、多次元の配列」のことです。
難しい数学の定義は置いといて、データの次元数に合わせて呼び方が変わる「データの塊」だと考えてください。
1. テンソルをわかりやすく言うと？
数値の箱が、0次元（点）、1次元（線）、2次元（面）、3次元（立体）…と増えていくものをテンソルと呼びます。
0階テンソル（スカラー）：ただの数字1つ（例: 3）
1階テンソル（ベクトル）：数字を一列に並べたもの（例: [1, 2, 3]）
2階テンソル（行列）：数字を縦横に並べたもの（例: Excelのシートのようなもの）
3階以上のテンソル：行列をさらに重ねたもの（例: カラー画像データ）
2. なぜテンソルが必要なのか？
AI（ディープラーニング）は、画像や音声、文字などの大量のデータを一度に計算します。
その際、データを「数値の並び」として統一的に扱うことで、高速に計算できるためです。
画像（カラー）の場合：[縦の画素数] × [横の画素数] × [色(RGBの3色)] の3次元配列（3階テンソル）として扱います。
音声データの場合：[時間] × [周波数] の2次元配列（2階テンソル）として扱います。
3. TensorFlowの「Tensor」と「Flow」
名前の由来でもある通り、このライブラリは以下の意味を持ちます。
Tensor（テンソル）：データを表す多次元配列
Flow（フロー）：そのデータが計算の層（ニューラルネットワーク）を流れていく
4. テンソルのイメージ図
画像データ（3階テンソル）を例にすると、以下のようになります。
text
[ [ [R, G, B], [R, G, B] ], <-- 行1
[ [R, G, B], [R, G, B] ] ] <-- 行2
（これが大量に集まってAIが認識する「入力データ」になります）
まとめ
テンソル ＝ 数字を多次元に並べた「データの塊」。
AI用 ＝ 画像や音声を計算するために必須の形式。
TensorFlow ＝ テンソルを流して計算するAIフレームワーク。

つづく