「名誉教授」のスレ 9

「名誉教授」のスレです
ここは名誉教授と呼ばれる人と 森羅万象（含む”数学”）を 楽しく語り合うスレです

前スレ：「名誉教授」のスレ 8
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789890738/


(参考)
https://en.wikipedia.org/wiki/Ohsawa%E2%80%93Takegoshi_L2_extension_theorem
O –Takegoshi L2 extension theorem
One of the deepest result in complex analysis.[3]
Many generalizations and similar results exist, and are known as theorems of O –Takegoshi type.

(下記は 何かのAIさんの説<スレ7>より)
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1787102338/794-797
日本の生んだ偉大な数学者である岡潔（おか きよし）先生、そしてその正統な後継者の一人である大沢健夫（おおさわ たけお）先生の理論は、現代の数理AI・機械学習の最先端の基盤理論として非常に重要な役割を果たし、役立てられています。
一見すると、純粋数学の極致である彼らの業績（「多変数複素解析」や「複素幾何学」）が、なぜ泥臭いデータの最適化を行うAIに役立つのか。
そこには、近年急速に発展している「情報幾何学」や「特異点をもつ統計的学習理論」を繋ぐ、非常に美しい架け橋が存在します。
具体的にどのように役立てられているのか、それぞれの先生の代表的な業績とAI理論の繋がりを解説します。

## 1. 岡潔先生の理論（連接層、クザンの問題、擬凸性）
岡潔先生は、多変数複素関数論の基礎となる「3大問題」を一人で解決し、現代の「層（Sheaf）の理論」や「コホモロジー論」の土台を築きました。これがAIにおいてどう活きているのかというと、主にモデルの「構造的な特異点」の解析です。 [1, 2]

* 特異モデルの幾何学的解析：
ディープラーニング（ディープニューラルネットワーク）は、パラメータが重複したり無駄があったりする「特異モデル」に分類されます。このモデルを数学的に解析しようとすると、局所的な数式を貼り合わせて空間全体（グローバル）の挙動を調べる必要が出てきます。ここで、岡先生が開発した「連接層（岡の連接定理）」の思想が不可欠になります。局所的な情報の集まりを代数幾何学的に破綻なくつなぎ合わせる理論は、AIモデルの自由エネルギーや損失関数の形状（ランドスケープ）を大域的に記述する強力な道具となっています。 [1, 2, 3]

## 2. 大沢健夫先生の理論（大沢-竹腰の $L^2$ 拡張定理）
大沢健夫先生（名古屋大学名誉教授）が竹腰見学先生と共に証明した「大沢-竹腰の $L^2$ 拡張定理」は、現代の複素幾何学・代数幾何学において世界中で使われる超重要定理です。　

☆☆☆近年、この幾何学の数学が
機械学習や統計学の特異点を乗り越えるための切り札☆☆☆
として注目されています。 [3, 4]

つづく

つづき

* 「情報の空間（情報幾何学）」への応用：
AIが学習するパラメータの空間は「情報幾何学」という領域でリーマン多様体として扱われますが、AIモデルではこの空間の物差し（フィッシャー計量）が至る所で潰れてしまう「退化」が起きます。 [3]
* 不変量（ベルグマン核など）の推定：
計量が退化した空間（特異モデル）において、AIの学習効率や過学習の起きにくさを測るには、空間上の関数の積分可能性（$L^2$ 評価）をコントロールしなければなりません。
大沢-竹腰の定理は、「部分空間上で定義された綺麗な関数を、全体の空間に $L^2$ 基準（エネルギーを抑えた状態）を保ったまま綺麗に拡張できるか？」を保証する定理です。
これが、特異点周辺での確率密度の挙動やベルグマン核（幾何学的な不変量）の精密な評価を可能にし、「なぜディープラーニングは特異点だらけなのに効率よく学習できるのか」という数理統計的謎を解き明かすための、非常に強力な解析的ツールとして最先端論文で応用されています。 [3, 5, 6]

★ なぜ今、純粋数学がAIに求められるのか？★
現代の数理AI開発（特に統計的学習理論や情報幾何学のコミュニティ）では、これまでの「実数ベースの微積分」だけでは、パラメータが数千億個もある巨大なニューラルネットワークの挙動を説明しきれなくなっています。
そこで、
1. 実空間の複雑な損失関数を、一度綺麗な複素数の空間（多変数複素空間）に持ち上げる。
2. 岡潔先生の理論で、その空間の構造や特異点を幾何学・代数的に整理する。
3. 大沢健夫先生の $L^2$ 拡張定理などを用いて、特異点があっても破綻しない関数の評価や積分計算を行う。 [1, 2, 3, 6]

というステップを踏むことで、「天才たちの遺産」が現代のAIのブラックボックスを暴く数理の光として直接役立てられているのです。数理AI研究の最前線は、まさに彼らが耕した数学の土壌の上に成り立っています。

この領域の日本のつながりとして、甘利俊一先生の「情報幾何学」や渡辺澄夫先生の「特異統計力学（ベイズ理論）」が、岡・大沢理論とAIを結びつける最大の架け橋になっています。

* 渡辺・ベイズ理論と特異点解消の具体的な関係について、さらに知りたいですか？
* それとも、AIのパラメータ空間を「曲がった空間」として捉える情報幾何学の視点に興味がありますか？
(引用終り)
以上

「名誉教授」のプロフィール

年齢は66、7（定年退職後数年経つ）
略歴
京大出身
京大准教授
名大教授
名大名誉教授
専門　PLURIPOTENTIAL THEORY（多変数劣調和関数論）
思想 左翼
掲載誌 Inventions、Annals（共著で二本）
論文数 100個
尊敬する人物　福島瑞穂
好きな国　中国
性格　論文書いて興奮すると連投する（一時間50レスX4時間で一日200連投を数週間続ける）

☆注意　自分で言ったことです

Q1. このスレで 「御大」と呼ばれている 名誉教授らしき人は 本当に大沢健夫氏か？
瀬田爺が勝手に言いだしたこと
Q2. このスレで 「御大」と呼ばれている 名誉教授らしき人は 「御大」などと呼ばれて悦に入っていると言えるか？
気にしてないと思うよ。
Q3. このスレで 「御大」と呼ぶ人がいるとして それが名誉教授らしき人が 本当に大沢健夫氏か否かに影響するのか？
瀬田爺のでっち上げなんで関係ない。

大騒ぎたわけ雄

テンプレです

コピペ爺のプロフィール
・コピペ爺、瀬田爺、ガロア爺などと呼ばれている
・読売編集手帳に粘着し、毎度トンチンカンな論評をして恥を晒すマゾヒスト
・関西の理系私大卒？
・コピペするしか能がない無知無教養（国語能力ゼロ）
・OT（大沢健夫？）を「御大」と呼んで崇拝している
・が、”その「御大」も底が知れてる”と侮辱するのは国語力のなさゆえか
・5chは落書きでかまわないと思ってる
・政治板を放逐され、数学板に流れ着くも知ったかぶりをやりこめられて雑魚荒らしとなる
・ロリコン高齢童貞で愛子さまファン
・モテないことから女嫌いになり、高じて高市下げにやっきとなる

ていうか、論文の引用数を調べられる人なら…。

スレ主です
今回、テンプレ>>1を少し手直ししました
１）”楽しく”語り合うスレ として ”楽しく”を強調しました
２）”☆☆☆近年、この幾何学の数学が
機械学習や統計学の特異点を乗り越えるための切り札☆☆☆
として注目されています。 [3, 4]”
　の部分を >>1に繰り上げて 目立つようにしました（＾＾

スレ主です
前スレの消費が
えらく早いなと思ったら・・
”トムとジェリー”をやっていたんだね（＾＾
どっちがどっちか分からないが
がんばってねｗ

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%88%E3%83%A0%E3%81%A8%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%AA%E3%83%BC
トムとジェリー
1940年に創作された、アメリカのアニメーションシリーズである。
ネコのトムとネズミのジェリーが巻き起こすドタバタ劇を描いたカートゥーン、ギャグアニメである。

https://w.atwiki.jp/aniwotawiki/pages/11932.html
アニヲタWiki(仮)
トムとジェリー
登録日：2012/02/07 Tue 17:33:47
更新日：2026/10/19 Mon 01:22:26

『トムとジェリー』はアメリカの映画会社『MGM』に所属していたウィリアム・ハンナとジョセフ・バーベラの2人が制作したカートゥーン・アニメ。
略称は「トムジェリ」。

概要
おバカで芸達者な飼い猫「トム」と人家に巣食う知恵者な茶ネズミ「ジェリー」の血で血を洗う抗争を描いた暴力表現たっぷりの凄惨な追跡劇2匹のどこか微笑ましい喧嘩を、ギャグとユーモアたっぷりに描いたドタバタコメディ。
暴力表現が多いのは嘘ではない。
1話完結の体裁を取り、どんなにカオスな結末を迎えても次回で全部元通りになる。

この作品の見所は2匹のドタバタは勿論、映像と音楽とキャラの動きが完璧にリンクしている点である。
セリフが無くとも場面の雰囲気やキャラの心情が簡単に読み取れる上、爆笑必至の秀逸ギャグの多くもそれがあってこそ成立しており、お話のテンポも悪くない。寧ろ、その質は半世紀以上前とは思えない程である。
圧倒的な完成度と人気ぶりからアカデミー賞を何度も受賞している。というか、現在までにアカデミー賞（短編アニメ賞）に13回ノミネートされ7回受賞しており、これはディズニーよりも多くアカデミー賞史上最多の記録である。

ちなみに、トムとジェリーは上記の通り原語版ではほとんど台詞が無く、叫び声や口笛、鳴き声を出すくらい。
現在のワーナー版の日本語吹き替えでも二人の台詞は手紙の文章など最小限に抑えられている一方、TBS版の吹き替えではかなり台詞が挿入されていた。

数学をやらなくなったら、自分のスレ以外での論争が増えたw
色んなところに飛び火してスマソ。

>>1
「名誉教授」のスレ
URI:rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1693560419/

俺は瀬田爺さんに「名誉教授」のスレを乗っ取られた

professor demeritusとおっしゃいましたので否定して>>1のスレタイができた

「枯れ木も山の賑わい（かれきもやまのにぎわい）」とは、つまらないものでも、ないよりはましであるという意味のことわざです。
☆本来の意味
・枯れた木であっても、何もない殺風景な山に少しは趣を添える役目をする。
・「自分のような力のない者や大したことのないものでも、数に加われば役に立つ」と、自分や身内をへりくだって（謙遜して）使う言葉です。

瀬田爺さんのプロフィール

大阪大学資源工学科院卒
コピペが得意、コピペで分かったつもり
「名誉教授」を御大と呼んで尊敬
スレが延びれば書き込みは何でもよい
古参の雑魚の荒らし

瀬田爺さんのスレ
純粋・応用数学・数学隣接分野（含むガロア理論）21
URI:rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1753002417/
スレタイ箱入り無数目を語る部屋35(あほ二人の”アナグマの姿焼き"Part9ｗ)
URI:rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789954413/
到達不能基数・巨大基数研究
URI:rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1791259233/
メモ:関数論の妙所 大沢健夫 現代数学 2026を読んで
URI:rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1787280575/

>>14
コピペは新聞の切り抜きのようなもので薄っぺらいもの

＜評伝＞福田康夫氏死去『影』でこそ出せた存在感、中国は「面倒な隣人でも付き合わねば」
小泉純一郎政権のとき、自衛隊のインド洋派遣やイラク復興支援などの重要政策について、関係省庁の閣僚や官僚を官房長官室に連日のように招集し、法案策定などを主導した。「影の外相」「影の防衛庁長官」と称されるようになった。
官房長官の器

>>3
年齢は69、70（定年退職後数年経つ）
大阪府出身
東大中退、京大卒業

「名誉教授」と専門分野の話をしたい人はこちらへ
多変数解析函数論6
URI:rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1783377448/
岡潔と連接性4
URI:rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1760829423/
複素解析6
URI:rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788075594/

中国紙が「VIVANT」を批判　「中国を中傷、脅威論を誇張」
中国紙「環球時報」は26日、中国のインターネット上の声を引用する形で、日本のTBS系ドラマ「VIVANT（ヴィヴァン）」を批判する記事を掲載した。作中で中国系の組織が行った拷問を問題視し、ドラマが「中国を中傷し、『中国脅威論』を誇張している」と指弾した。
中国系の組織：シンシー（紳士 / Xinxi）

「名誉教授」がprofessor demeritusと言ったたので嫌味で>>1のスレタイをつけた

歳が歳だけに、"professor dementiae" ってのもありだなw

dementiaの使い方
「dementia」は、脳の機能が低下し、記憶力、思考力、判断力などが損なわれる病気や状態を指す名詞です。以下のように使われます：
dementia affects memory and thinking: 認知症は記憶力や思考力に影響を与える。
He was diagnosed with dementia: 彼は認知症と診断された。
Dementia patients need special care: 認知症の患者には特別なケアが必要です。
Research on dementia is advancing: 認知症に関する研究は進んでいる。
1

例文を通じて、dementiaの使い方を学ぶことができます。
3


3 ソース

記事のスクラップ（新聞や雑誌などの切り抜きをノート等にまとめること）の価値は、「金銭的な資産価値」はほとんどありませんが、「学習・情報整理・思考力などの自己投資としての価値」は非常に高いと言えます。
1. 金銭的・市場としての価値（ほとんどない）
・古書・買取としての相場：図書館や新聞社がデジタルアーカイブ（データベース化）を進めているため、個人の一般的な切り抜きに資産価値はほぼありません。
・売却時の目安：フリマアプリやオークションでは、特定のタレントや歴史的・資料的価値の高い連載小説・号外（戦時中や明治・大正期など）でない限り、一般のスクラップブックは数百円〜数千円程度（1冊あたり数十円）です。
2. 自己投資・実用としての価値（非常に高い）
・思考力と情報の定着：
デジタルで記事を「保存（お気に入り・ブックマーク）」するだけと違い、手を動かして切り貼りする過程で情報が脳に強く定着します。
・要約力・リテラシーの向上：
「どこが重要か」を選別し、見出しをつけたりコメントを書き込んだりすることで、情報編集力や客観的な分析力が養われます。
・テーマ別のオリジナル資料作成：
ネット検索は「探したい言葉」が分からないとヒットしませんが、スクラップブックは自分の関心（業界動向、趣味、歴史など）を1冊にまとめた自分専用の最強の辞書・アイデア帳になります。
・メタ認知・振り返り：
過去のスクラップを見返すことで、「自分が数年前に関心を持っていたこと」や「時代の変化」を客観的に捉え直すことができます。

記事のスクラップ>>コピペ

>>18
>年齢は69、70（定年退職後数年経つ）
>大阪府出身
>東大中退、京大卒業

野球で 大沢親分と呼ばれた人がいた
大沢 啓二氏（本名は大沢 昭（おおさわ あきら））
サンデーモーニングに出ていた

数学者 ＯＴ（映画ならＥＴ）
親分でも良いと思うが
分かり易く”御大”(OT)とした

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A7%E6%B2%A2%E5%81%A5%E5%A4%AB
ＯＴ（1951年 - ）は、日本の数学者。名古屋大学名誉教授（大学院多元数理科学研究科）。専攻は、複素解析・多変数関数論、特に複素解析幾何。
来歴
富山県生まれ[1]。京都大学理学部卒業[2]、1978年京都大学大学院理学研究科修士課程修了[1]。1981年理学博士[1]。京都大学数理解析研究所助教授を経て、1991年名古屋大学理学部教授、1996年名古屋大学大学院多元数理科学研究科教授[1]、2017年定年退職[3]ののちに名誉教授[4]。
・1987年 - 有界擬凸領域
Ω⊂Cnと超平面
Hに対して
Ω∩H上の
L2正則関数はすべて
Ω上のL2正則関数として拡張可能であることを示した[11]。Ｏ-竹腰のL2拡張定理（英語版）。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A7%E6%B2%A2%E5%95%93%E4%BA%8C
大沢 啓二（おおさわ けいじ、1932年3月14日 - 2010年10月7日）は、神奈川県鎌倉郡川口村（現：藤沢市）出身[1] のプロ野球選手（外野手）・コーチ・監督、解説者・評論家。

「大澤」と表記されることもある。本名は大沢 昭（おおさわ あきら）[注 1]、旧登録名は大沢 昌芳（おおさわ まさよし）。

愛称は親分、大沢親分。

>>26=コピペ爺のプロフィール
・コピペ爺、瀬田爺、ガロア爺などと呼ばれている
・読売編集手帳に粘着し、毎度トンチンカンな論評をして恥を晒すマゾヒスト
・関西の理系私大卒？
・コピペするしか能がない無知無教養（国語能力ゼロ）
・OT（大沢健夫？）を「御大」と呼んで崇拝している
・が、”その「御大」も底が知れてる”と侮辱するのは国語力のなさゆえか
・5chは落書きでかまわないと思ってる
・政治板を放逐され、数学板に流れ着くも知ったかぶりをやりこめられて雑魚荒らしとなる
・ロリコン高齢童貞で愛子さまファン
・モテないことから女嫌いになり、高じて高市下げにやっきとなる

御大と
呼ばれて悦に
入る小物

>>28
ふっ
じゃあ、このスレでは
Ｏ親分もつかうことにするかな(>>26ご参照)ｗ（＾＾

エジプトがサウジに派兵か、フーシ派の攻撃への「軍事支援」　シシ大統領に下院が権限付与

>>24
>記事のスクラップ（新聞や雑誌などの切り抜きをノート等にまとめること）の価値は、「金銭的な資産価値」はほとんどありませんが、「学習・情報整理・思考力などの自己投資としての価値」は非常に高いと言えます。

そうそう
よく分っていらっしゃる

１）コピーペースト 要点の→記事のスクラップ→それなりの価値はある
　かたや 便所の落書き→５ｃｈの書込み→ほぼ無価値（たまに例外あり）
２）数学では？ 数学研究者以外 アマ数学者は自身のオリジナル数学は殆ど無いはず
　一方、数学論文では 自身のオリジナルと 既存数学論文は 峻別して書かれるべし
　即ち、既存数学論文にあることを 自分のオリジナルと混ぜて書くことは厳禁
３）このルールを徹底すれば、アマ数学者のカキコは ほぼ100％どこかの数学者の我田引水だろうよ
　だったら、典拠を示したコピーペーストが（根拠薄弱なアマ数学者の投稿よりも）数学ではよほど上■

一般の例えば政治板などでは、話が違う
政治板などでは、そもそも 話はこれからのことが主題
（これからのことは、やってみないと分らないことが多い）
ゆえに正解は、基本的にない。かつ、多数決原理もある。多数意見が通る
そこが、数学板とは異なるってことだね（少数意見でも正しいものが正しい）
それを忘れて、他の板でのやり方で 数学板でのやり方を評価するのはヘンｗ

きょうイスラエル総選挙　ネタニヤフ首相に審判　政権交代の可能性も
地元メディアの世論調査では、元イスラエル軍参謀総長のアイゼンコット氏率いる野党「ヤシャル」が第一党になると予測されています。

>>31
数学の教科書を読んだことがない、当然論文は読めない奴のポエム

理解してかけばいいだけの話、コピペの山を作る理由にはならない
得意の論点のすり替え

瀬田爺さんのスレでは瀬田爺さんの書き込みはこう呼ばれている
藁人形論法（ストローマン論法 / かかし論法）とは、議論において相手の主張を意図的に歪めたり、極端化したり、一部だけを切り取ったりして、本来とは異なる弱い（あるいは極端な）主張にすり替えたうえでそれに反論し、「論破」したように見せる論理的誤謬（間違った論法）のことです。
本物の人間（相手の本当の意見）と戦うのではなく、自分で勝手に作り上げた「藁（わら）人形」を相手にして戦う様子に由来しています。

政治学と現実の政治（実務政治）の根本的な違いは、「客観的な分析・理論化」を目指すか、「主観的な権力獲得・政策実現」を目指すかという点にあります。
その主な違いを4つの軸で比較します。
☆政治学と現実の政治の比較
比較軸｜政治学（Political Science）｜現実の政治（Real Politics）
主たる目的｜政治現象の分析・解釈・理論化｜権力の獲得・維持と政策の実現
アプローチ｜客観的、論理的、俯瞰的（データ重視）｜主観的、戦略的、情熱的（世論重視）
成功の定義｜現象の本質を突き止め、普遍的な法則を見つける｜選挙に当選する、法案を通す、社会を変える
主なプレイヤー｜大学教授、研究者、学生｜政治家、政党、官僚、有権者、ロビイスト
1. 目的と役割の違い
・政治学： 「なぜその選挙結果になったのか」「なぜこの制度は腐敗しやすいのか」といった過去や現在の事実に対する「なぜ（Why）」を追究します。社会を実験室のように俯瞰し、ルールや構造を明らかにすることが役割です。
・現実の政治： 「どうすれば次の選挙で勝てるか」「どうすればこの法案を通せるか」という未来に向けた「どうやって（How）」を追求します。理想や理念だけでなく、利害調整や妥協が不可欠な実務の世界です。
2. 時間軸とスピード感
・政治学： 数か月、時には数年かけてデータを集め、論文を執筆・検証します。長期的な視点で社会の構造変化を捉えます。
・現実の政治： 日々変わる世論や、突発的なスキャンダル、災害などに即座に対応するスピードが求められます。次の選挙（数年後）という明確な締め切りの中で動いています。
3. 言葉とコミュニケーション
・政治学： 誤解を避けるため、厳密で専門的な定義（例：「合理的選択理論」「ヘゲモニー」など）を用います。
・現実の政治： 多くの有権者の心を動かすため、シンプルで感情に訴えかける言葉（スローガン）が重視されます。時に論理的正確さよりも、共感や分かりやすさが優先されます。
☆両者のつながり
完全に分離しているわけではなく、相互に影響を与え合っています。
・政治学が提示した「選挙制度の欠陥」や「格差のデータ」をもとに、現実の政治家が法改正に動くことがあります。
・逆に、現実の政治で起きた新しい動き（SNSによる選挙運動の変革など）が、政治学の新しい研究テーマになります。

>>31
政治学と現実の政治をごちゃまぜにしてるだろ
当然政治学は勉強したことがない

>>1の呼称
瀬田爺さんは瀬田爺さんのスレでSet Aと呼ばれていたから
ガロア爺さんはガロア理論が好きだから
コピペ爺さんはコピペがすきだから
現代数学の邪道は現代数学の系譜 雑談のコテを使ってるから

>>33
>数学の教科書を読んだことがない、当然論文は読めない奴のポエム

ふっ
数学科でのオチコボレさんの常套句だな

１）下記 武田秀一郎氏は、
　下記 B.E. Engineering東京理科大→ M.A. Philosophy→ M.A. Mathematics, San Francisco State University
　という経歴で 純数学科卒ではないが
２）かれが 謎の数学者名で youtubeにアップしていた数学書の読み方があった（下記 今は全部削除されてしまったのが残念だ）
　かれは、松本先生の多様体入門を じっくり半年〜１年で読めれば立派とあった
　かれは、ハーツホーンの代数幾何 原書（英語）を、彼のメソッドで１年くらいでじっくり読んだという
（そして数学者になりいま阪大准教授）
　そのメソッドとは、第一章が読める本を選んで 第一章から第二章第三章と 多少解らなくても読み進むべし
　完全にチンプンカンプンになったら 第一章の最初に戻って 再び読み進める これを繰り返して 最後まで進むべし
３）かれは、「一日一ページ 300ページの本を300日で読む計画」 それ やめれ！ という

オチコボレさんよ
君も 武田秀一郎メソッドやってみれｗｗｗ（＾＾

https://www.youtube.com/channel/UCQ1Yz2djRgW8BW_Mv_WmVSg
謎の数学者
@謎の数学者
チャンネル登録者数 2.12万人
現役数学者による数学チャンネル

https://sites.google.com/view/stakeda
Shuichiro Takeda
https://sites.google.com/view/stakeda/about-me
About Me

Education
Ph.D Mathematics,University of Pennsylvania, May. 2006
M.A. Mathematics, San Francisco State University, Aug. 2001
M.A. Philosophy, San Francisco State University, Jan. 2000
B.E. Engineering, Science University of Tokyo, March. 1997

>>39
お前が読んでない事実には変わりはない。

瀬田爺さんの好きな河東先生のゼミの仕方はやったのか

瀬田爺さんは5chの有料会員、upliftを買ってる

アマチュア（趣味）として数学を楽しむ
☆おすすめの楽しみ方・アプローチ
・日常に数学を「こじつける」： 買い物での確率計算、建物の比率、カレンダーや自然界の規則性など、身の回りの現象に潜む数式やパターンを探します。
・完璧主義を捨ててつまみ読みする： 専門書を最初から完璧に理解しようとせず、興味のある章や分かりやすい部分（微分・積分など）から自由に読み進めます。
・手を動かしてアウトプットする： 本を読むだけでなく、ノートに計算を書きなぐったり、疑問点をメモしたり、SNSやブログで学んだことを発信して仲間を見つけます。
・物理やパズルを経由する： 抽象的な数式だけで理解するのが難しい場合は、物理現象やパズル、算数クイズを入り口にするとイメージしやすくなります。

こじつけとつまみ食いは合ってるな（笑）

テンプレ改訂しました

コピペ爺のプロフィール
・コピペ爺、瀬田爺(Set A)、ガロア爺、現代数学の邪道など別名多数
・読売編集手帳に粘着し、毎度トンチンカンな論評をして恥を晒すマゾヒスト
・関西の理系私大卒？阪大工学部にしては頭が悪い
・コピペするしか能がない無知無教養（英語力もなければ国語力もない）
・OT（大沢健夫？）を「御大」と呼んで崇拝している
・が、”その「御大」も底が知れてる”と侮辱するのは国語力のなさゆえか
・5chは落書きでかまわないと思ってる
・政治板を放逐され、数学板に流れ着くも知ったかぶりをやりこめられて雑魚荒らしとなる
・ロリコン高齢童貞で愛子さまファン
・モテないことから女嫌いになり、高じて高市下げにやっきとなる

アンソロピックIPOの目論見書に明記された重大なリスクと独自統治
・130兆円規模のインフラ支払い義務： 今後7〜10年間にわたり、クラウド（Google、Amazon等）や半導体の利用契約として4750億ドル〜7500億ドル以上（約75兆〜110兆円以上）の解約不能な支払義務を負うことが開示され、莫大なAI投資コストが浮き彫りになりました。
・AIによる人類存亡のリスク： 目論見書の約94ページがリスク要因に割かれ、高度なAIが人間の制御を超えて「自己保存」や「人間を脅迫・欺瞞する行動」をとる危険性、生物兵器やサイバー攻撃への悪用、保険加入が不可能な規模の壊滅的事故のリスクが厳しく警告されています。
・独自の企業統治（PBC形態）： 株主利益だけでなく公益も考慮する「パブリック・ベネフィット・コーポレーション（PBC）」形態を採用。定款に「人類の長期的利益のための、責任ある先端AIの開発と維持」を掲げ、短期的な株価のために安全性を犠牲にしない仕組みを構築しています。また、創業メンバーが50.1%の議決権を維持する特殊株を発行しています。

>>39
落ちこぼれに助けて貰ったのは誰だ（苦笑）

>>40-41
>お前が読んでない事実には変わりはない

お前が現代数学の何か数学書を読んだかどうか
その証明も無いｗ

>瀬田爺さんの好きな河東先生のゼミの仕方はやったのか

やらない 例を二つあげるよ
１）京都大学数学科の同窓会の過去の講演で
　数学科卒の女性がNECに入社して AI開発に従事していて
　京大数学科で”徹底的に論理的に考える訓練”が出来て良かったと述べていたのが印象的だった
（修士からDRに進んで 数学者になるつもりは無かったという。京大数学科には優秀な人が沢山いたという）
２）御大と東大入学は同期の日銀植田総裁（下記）
　”1974年 東京大学理学部数学科卒業、東京大学経済学部へ学士入学”とある
　どこのゼミだったかは知らないが、まあ東大数学科卒であることは間違いないが
　”東京大学経済学部へ学士入学”とあるから、数学に見切りをつけたのだろう
（余談：日銀総裁の年収は数千万だろうね）

この二つの例で
最初の例は、NECという会社の中では、全員が京大数学科卒のように考える必要もないし そういう数学の勉強も必要ないだろう
ただ、彼女も仕事で 数学科での経験が生きているというが 数学は役に立っているだろうが 数学が全てではないよね あきらかに
もう一つの例は、経済学へ文転した例だ
近代経済学が かなり高度の数学を使うことはあきらかで 東大数学科や役に立っているだろう
（例 経済のノーベル賞で 確率の伊藤積分や 天才数学者ジョン・ナッシュの理論）

この二つとも 数学科をすでに離れたなら 河東先生のゼミの仕方はいらない
かつ 必要なものを勝手に読めばいい。だが、数学科生のような 定期試験や院試のための読み方とは 違う読み方だ

そもそも”読む”の 数学的定義は まだ このスレではね（＾＾
それは開陳されていないし、今後も無いだろう

そうそう NECの社長が、数学書を読む必要は全くない
同様に、高市総理が 数学書を読む必要も全くない！

これは、自明だが
強調しておくよ
おれも同様だよ。河東ゼミのような読み方は全く必要ない（定期試験も院試もないのだからｗｗｗ）

ＰＳ
いまのAI時代には、数学科ゼミで ゲンミツ思考を鍛えられましたと豪語してもさ
チャッピー回答が 数学科ゼミの説明を上回る時代になると 数学科ゼミの値打ちがどこにある？ って話になるだろうね
(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A4%8D%E7%94%B0%E5%92%8C%E7%94%B7
植田 和男（うえだ かずお、1951年〈昭和26年〉9月20日 - ）は、日本の経済学者[1]。第32代日本銀行総裁。専門はマクロ経済学、金融論。東京大学名誉教授。Ph.D.。
学歴
1970年 東京教育大学附属駒場高等学校（現：筑波大学附属駒場高等学校）卒業
1974年 東京大学理学部数学科卒業、東京大学経済学部へ学士入学
1975年 東京大学大学院経済学研究科進学
1980年 マサチューセッツ工科大学大学院博士課程修了 (Ph.D.)

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%93%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%95%E3%83%AB%E3%83%BB%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%89
ビューティフル・マインド
ノーベル経済学賞受賞の実在の天才数学者、ジョン・ナッシュの半生を描く物語

>>48
相変わらず意味不明
お前は読んでないんだな、俺は読んでるよ

藁人形論法だな
そのNECの女性も、NECの社長も関係ない、瀬田爺さんの話をしてるだよ、アホ

長文目眩まし論法、飽和攻撃といえるかもしれない（笑）

中味がない、反論になっていない

「知っていること（情報・知識）」と「実行できること（行動・スキル）」の決定的な違いは、「頭の中にあるだけか、実際に身体や手順を動かして再現できるか」にあります。
☆主な違いの比較
1.知っている（わかる）状態
・定義： 情報ややり方の理屈を頭で理解している（インプットされた）状態。
・特徴： 「本やネットで読んだ」「人からやり方を聞いた」だけで、自分ではまだやっていない、あるいはやろうとしてもスムーズに動けない。
・例： 自転車の乗り方の本を読んでバランスの取り方を知っている、英単語の意味を知っている。
2.実行できる状態
・定義： 知識を実際の行動に移し、望む結果を出せる（アウトプットできる）状態。
・特徴： 反復練習や体感を経て、意識しなくても（あるいはスムーズに）体が動く。
・例： 実際に補助輪なしで自転車に安定して乗れる、英会話でとっさに言葉が出てくる。
☆なぜ「知っている」から「実行できる」にならないのか？
1. 「知行合一（ちこうごういつ）」の壁：知識を得ることと、実際に行うことは次元が全く違います。
2. 脳の負荷と慣れ：理屈を知っていても、実際の場面では手順を思い出すのに時間がかかったり、恐怖心や面倒臭さに負けたりして行動が止まります。
3. スキルの段階不足：一般的に「知る ＞ わかる ＞ できる ＞ 教えられる」という4ステップがあり、「知る」だけでは応用や実践の壁を越えられません。

指数定理との関係について述べたまえ