「名誉教授」のスレ 9

（あ、しまった）

>>511
サンクス

>>511
ご苦労さまです（＾＾

検索で下記 桂田祐史先生 明治大
「佐藤超函数の紹介」が、初心者向き
参考書案内の”山中健：線形位相空間と一般関数,共立出版(1966)”は
>>509 Gelʹfand (1964). Generalized Functionsの流れで
『Schwartz の distribution との関係も解説』とある通り
細かい点は読めてないが、Schwartz の distribution との関係がよくわかった
いまなら Gelʹfand (1964). Generalized Functionsの系統の英文資料が検索で見つかると思う

(参考)
https://nalab.mind.meiji.ac.jp/~mk/lecture/
桂田祐史の講義のサポート・ページ
https://nalab.mind.meiji.ac.jp/~mk/lecture/applied-complex-function-2026/
2026年度 応用複素関数
授業メモ
14 (2026/7/21) 佐藤超函数の紹介
https://nalab.mind.meiji.ac.jp/~mk/lecture/applied-complex-function-2022/hyperfunction.pdf
佐藤超函数の紹介
桂田祐史2017年7月6日, 2022年6月21日
「複素関数」は数学的にかなり厳密な議論をしたのに比べると、「応用複素関数」は少々ゆるい議論に止めているけれど(同じレベルで厳密な議論をするための準備が無理なため)、この文書は輪をかけて緩い基準になっている。
1 初めに—超関数超入門微分積分は便利であるが、微分が出来ない関数は多く、また極限の順序交換も出来ない場合が多い。
1.1 超関数前史 —デルタ関数(あやしい、しかし役に立つ)
略
4 参考書案内
原論文である佐藤[5]を入手して、眺めてみることは、意外とオススメである(オリジナル、日本語、ネットで入手可能、予備知識なくても読めるところ多い、良いことづくめ)。
日本語で読める重要な数学論文の筆頭に上げたい論文である。
京都大学数理解析研究所を紹介している内村[6]の多くの部分は、佐藤幹夫先生の話がしめていて面白く読める。
現在、比較的入手しやすいテキストは(いずれも新刊では買えないが…)、森本[7],金子[8]である。実は[8] の第1章がこの文書の種本である。
今井[9] は、超函数に流体力学的イメージ(渦層)がつけられるという話で、筆者は最初に読んだとき鮮烈な印象を持った。まるまる2巻、1変数超函数の話で、具体的な計算例を色々知りたい場合に一推しである(計算例の多くはSchwartz 超関数としても導出できるが、佐藤超函数でやった方が簡単、ということが多い)。
1 変数の部分をやさしく読み解き、Schwartz の distribution との関係も解説した山中 [10]は、便利であるが、入手しにくいのが難点である。
参考文献
[5] 佐藤幹夫：超函数の理論, 数学, Vol. 10, No. 1, pp. 1–27 (1958年10月), https://www. jstage.jst.go.jp/article/sugaku1947/10/1/10_1_1/_pdf から入手可能である。タイトルで検索すれば見つけられる。
[6] 内村直之：古都がはぐくむ現代数学,日本評論社(2013/11/20).
[7] 森本光夫：佐藤超函数入門,共立出版(1976, 2000復刊).
[8] 金子晃：新版 超函数入門, 東京大学出版会 (1996), もともと二分冊で出版されたものの復刊。
[9] 今井功：応用超関数論I, II, サイエンス社 (1981).
[10] 山中健：線形位相空間と一般関数,共立出版(1966).

結局複素変数の佐藤超関数のようなものは考えてないんだね

多変数の佐藤超関数はR^n⊂C^nで同様に考えるけれど
C=R^2⊂C^2で2変数x+iyを云々みたいなのはないのか

>>515-516
>結局複素変数の佐藤超関数のようなものは考えてないんだね
>多変数の佐藤超関数はR^n⊂C^nで同様に考えるけれど
>C=R^2⊂C^2で2変数x+iyを云々みたいなのはないのか

・実佐藤超関数→複素数関数版 は、見た記憶が無い
・だれでも素朴に思いつくが、複素数関数は
　単純な R^2→C でなく コーシーリーマンの式とか絡むから
　簡単でない気がする
・英語の数学サイトで質問したら なにか教えてくれるかも
　？ 5ch？ そんなことが分るのは 御大ことＯ親分くらいだろう（＾＾

>>516
Vector valued Fourier hyperfunctions
Yoshifumi ITO
URI:projecteuclid.org/journalArticle/Download?urlid=10.1215%2Fkjm%2F1250519536

難しいぞ、多変数複素解析の知識がいる

C⊂Hで非可換な解析学とかはないのかな

数学もコンピュータも落ちこぼれなのでわかりません

>>520
最近は
中国の若い人がやっている

複素領域 Ω⊂CをR^2の実多様体として考えてその複素化X⊂C^2を考える。そこで楔の刃型定理を使って極限を考える。シーフは省略

実領域ではクザンの第一問題を解くので同じようにやればいいのかな

https://archive.li/GRtDa
https://archive.li/maedakyu.doorblog.jp
https://archive.md/EcXTY
https://archive.md/https://note.com/wonte/*
https://archive.li/1rOHx
https://archive.md/d7mff
https://archive.li/https://note.com/13zeti/*
https://archive.li/https://ameblo.jp/horihori232/*
https://archive.li/RFfdw
https://archive.li/1rOHx
https://archive.li/flJo7
https://archive.li/JTDNA
https://archive.li/RFfdw
https://archive.li/YLq0A
https://archive.li/Xx3Og
https://archive.li/wip/28rk2
https://archive.li/wip/o2kzB
https://archive.li/wip/F1DO3
https://archive.li/wip/nGWuy
https://archive.li/wip/tWUyI
https://archive.li/wip/azydw
https://archive.li/wip/RcbSk
https://archive.li/XCudk
https://archive.li/2GUX6
https://archive.li/osko2
https://archive.li/JtNTD
https://archive.li/J5f2l
https://archive.li/dr1Cu
https://archive.li/ll6P3
https://archive.li/CWSed
https://archive.li/h5D0l
https://archive.li/eu2a2
https://archive.li/Wkz7g
https://archive.li/xiHQC
https://archive.li/JGabj
https://archive.li/jBCTY
https://archive.li/wAxnn
https://archive.li/d7mff
https://archive.li/0RuaA
https://archive.li/eAkAk
https://archive.li/98IWi
https://archive.li/0KLP3
https://archive.li/JLsAB
https://archive.li/Z0PTI
https://archive.li/a2T9m
https://archive.li/wip/EcXTY
https://archive.li/wip/iSLk1
https://archive.li/XF3IR
https://archive.li/G7Xlo
https://archive.li/OGzVq

https://archive.li/4Eh3Z
https://archive.li/MlgoR
https://archive.li/G7Xlo
https://archive.li/3zjEe
https://archive.li/wip/I0OuI
https://archive.li/wip/3zjEe
https://archive.li/wip/tCOh0
https://archive.li/wip/XRZB7
https://archive.li/wip/NQOT4
https://archive.li/wip/QnlNr
https://archive.li/wip/vul6t
https://archive.li/Z0PTI
https://archive.li/MlgoR

>>524
conic neighbourhoodを考えなくてはいけない

「くさびの刃定理」と「超函数の特異性の分解」 (佐藤の超函数論とその周辺)
森本光生
URI:hdl.handle.net/2433/106356

>>523
佐藤の切除定理（Excision Theorem）によりwell defined

>>517 参考
デルタ関数の複素数版 AI回答
”3. 佐藤超関数（Hyperfunction）としての捉え方”は、多分ハルシで ウソ
(話は逆で δ関数を複素関数で考えたのが佐藤先生)

(google検索)
ディラック デルタ関数の複素数版は？
＜AI概要＞
ディラックのデルタ関数 δ(x) を複素数（複素平面）に拡張した複素デルタ関数 δ(z) は、一般に次の2つのアプローチで定義・表現されます。
最も実用的な定義は、実部と虚部の2次元デルタ関数の積として表す方法です。
δ (z)=δ (Re(z))δ (Im(z))

1. 2次元デルタ関数としての定義（実部と虚部の分離）
複素数 z = x + iy （x, y は実数）に対して、複素平面上の原点 z=0 （すなわち x=0 かつ y=0）にのみ無限大のピークを持つものとして定義します。
複素平面上の全領域（全平面 C）での積分に対して、テスト関数 f(z) から原点での値を取り出す（基本特性）性質を持ちます。
∬ C f(z)δ (z) dxdy=f(0)
この性質を満たすため、実2次元のデルタ関数と同様に、実部 x と虚部 y のそれぞれのデルタ関数の積として書き表されます。
δ (z)=δ (x)δ (y)

2. 複素微分（∂/∂ Z¯）を用いた表現
複素解析や量子場 schedule、文字列理論などの物理学では、複素デルタ関数はコーシー・リーマン関係式の破れ（特異点）として次の形で頻繁に登場します。
∂/∂ Z¯(1/z)=π δ (z)=π δ (x)δ (y)
ここで ∂/∂ Z¯ = 1/2(∂/∂ x + i∂/∂ y) はウィルティンガーの微分（複素共役微分）です。
関数 1/z は原点 z=0 を除いて正則（∂/∂ Z¯ = 0）ですが、原点における特異性をガウスの定理（ストークスの定理）の複素版を用いて評価すると、上記のように複素デルタ関数が現れます。


3. 佐藤超関数（Hyperfunction）としての捉え方
数学的に厳密に複素数への拡張を扱う場合、佐藤超関数の理論が用いられます。
実軸上のディラックデルタ関数 δ(x) は、複素平面上の正則関数（上半平面と下半平面で定義された関数）の「境界値の差」として定義されます。
δ (x)=-1/(2π i) (1/{x+i0}-1/{x-i0)
このアプローチでは、デルタ関数そのものが複素数領域から実軸へのアプローチ（複素解析的な構造）によって生み出されるものとして綺麗に正当化されます。

複素デルタ関数をどのような文脈（量子力学のコヒーレント状態、共形場理論、あるいは純粋数学）で扱おうとしていますか？
必要であれば、特定の物理・数学の文脈に沿った具体的な計算例や応用方法についてもさらに詳しく解説できます。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A6%E3%82%A3%E3%83%AB%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%AC%E3%83%BC%E3%81%AE%E5%BE%AE%E5%88%86
ウィルティンガーの微分

https://note.com/keshitan_6631/n/nf7a95e1ce824
複素解析の寄り道（ウィルティンガー微分/複素偏微分）�A
Keshitan＠『量子力学の勘所』
2025年1月25日

>>530 追加

ディラックは、量子力学にδ関数を持ち込んだわけですが
量子力学のシュレージンガー方程式では複素数解が出てきます
そのAI解説です

(google検索)
シュレージンガー方程式の複素数解
AI概要
シュレディンガー方程式の解（波動関数 ψ(r, t)）は、本質的に複素数をとる関数です。

なぜ複素数解になるのか？

• 1階の微分方程式であるため： 時間についての微分が1階であるため（ih¯ ∂/∂ ψ = H^ψ）、初期状態 ψ(r, t=0) を指定すれば一意に定まり、複素数（オイラーの公式 e^iθ = cosθ + isinθ）を用いた形が自然に現れます。

• 確率の保存と波の性質： 粒子の存在確率を |ψ|^2（絶対値の二乗）で表すボルン解釈において、時間経過で確率の総和が変化せず（確率保存）、波の干渉や位相を正しく記述するためには虚数 i が不可欠となります。

シュレディンガー方程式について、さらに知りたい内容はありますか？
自由粒子の平面波解の具体的な数式
規格化や確率密度の計算方法
虚数を使う物理的な意味（ド・ブローイ波との関係）
知りたいポイントを教えていただければ詳しく解説します。

https://note.com/mnishi99/n/nd0809d07015f
なぜシュレディンガー方程式に「虚数」が必要なのか〜複素数で波を扱う意味〜
mnishi99
2026年5月16日

>>531 追加
小松彦三郎先生の講演録が面白い
下記ご紹介。百回音読する価値がある（＾＾

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%A9%E3%83%83%E3%82%AF%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%AB%E3%82%BF%E9%96%A2%E6%95%B0
ディラックのデルタ関数
ディラックのデルタ関数はデルタ超関数（英: delta distribution）あるいは単にディラックデルタ（英: Dirac's delta）とも呼ばれる。この関数の起源はジョゼフ・フーリエにある[1]
脚注
[1]小松彦三郎「Heaviside の数学」『総合講演・企画特別講演アブストラクト』第2003巻Spring-Meeting、2003年、57頁、doi:10.11429/emath1996.2003.Spring-Meeting_55。

https://www.jstage.jst.go.jp/article/emath1996/2003/Spring-Meeting/2003_Spring-Meeting_55/_article/-char/ja/
総合講演・企画特別講演アブストラクト/2003 巻 (2003) Spring-Meeting 号/書誌
https://www.jstage.jst.go.jp/article/emath1996/2003/Spring-Meeting/2003_Spring-Meeting_55/_pdf/-char/ja
Heaviside の数学
小松 彦三郎
2003 年 2003 巻 Spring-Meeting 号 p. 55-65

Laurent Schwartzは彼の超函数の教科書[14]の導入部の冒頭で「50年以
上前、技術者Heavisideは大胆な論文[9]で記号的な計算規則を導入し、そこ
では、とうてい正当化できそうにない計算方法が物理学の問題を解くために使
われた。この記号的な計算法、即ち、演算子法は以後絶えず発展して、電気技
術者の理論研究の基礎に役立っている。技術者達はそれを組織的に使うが、各
人は自己流の解釈をしながら、多少とも気がとがめている;そして演算子法は
'厳密ではないがいつもうまくゆく'手法とな
った。」と書き、次いでDiracのδ
函数に言及した後、次のように言っている。「このように矛盾したことが起きたと
き、物理学者達の言葉を、多少形を変えて、正当化する新しい数学理論ができな
いことは珍しい;そこにこそ数学と物理学の進歩にとっての重要な源泉がある。」

その後、Schwartz[15]はSchwartz超函数のLaplace変換を使って演算子法の正当化を行い、エコール ・ポリテクニークの講義でも使っていた。それでHeavisideが行なった計算が全て正当化されたかというと、残念ながらそうはなっていない。ここでは、佐藤超函数、及び佐藤超函数とSchwartz超 函数の中間に位置するウルトラ超函数を用いて解釈すれば、全く良心のとがめなく演算子法が使えることを示したい。

中略
幸い、直後の1887年Heinrich Hertz(1857-1894)による電磁波の発生と
検出の実験の成功が報じられ、イギリスでも追試が行われてMaxwell理論の正
しさが立証された。1889年にはWilliam Thomson[7]がHeaviside理論を公
認し、1891年Heavisideは王立協会のフェローに選出された。この年Maxwell
理論の初歩から始まるThe Electricianの連載が再開された。それをまとめたも
のがElectromagnetic Theory[8,10,12]である。こうして現在われわれが大
学で学ぶベクトル解析、教科書版Maxwell理論、演算子法などができ上がった。
1892年にはそれまで発表した論文をまとめた論文集Electrical Papers[4,5]
も出版された。
3.演算子法

略

2003年の小松先生の講演は東大であった

>>532
>それをまとめたも
>のがElectromagnetic Theory[8,10,12]である。こうして現在われわれが大
>学で学ぶベクトル解析、教科書版Maxwell理論、演算子法などができ上がった。

余談ながら
線形代数では
ベクトル、行列、行列式の順で学ぶが
歴史の順は
行列式が一番早く
次が行列で
ベクトルは このヘビサイド・ギブスらの研究がもとで 19世紀末で最後だった
（なお 最初 電磁波のMaxwell理論には四元数が使われていた）
ベクトルよりテンソルの方が歴史的には早い

>>533
ID:vC75Bv4Gは、御大ことＯ親分か
巡回ありがとうございます（＾＾

>>520
クリフォード代数

>>532 追加
>その後、Schwartz[15]はSchwartz超函数のLaplace変換を使って演算子法の正当化を行い

演算子法を発展させたものがD加群
（常微分方程式のLaplace変換による解法は、大学の講義であった）

＜AI概要＞
D-加群（D-module）は、数学において微分作用素の環 D 上の加群のことです。線型偏微分方程式や線型常微分方程式の理論を、代数的・幾何学的にアプローチするための強力な枠組みとなっています

主な特徴と概要
• 定義: 複素多様体や代数多様体上の構造層とベクトル場から作られる微分作用素の環の層 \(\mathcal{D}_{X}\) 上の加群を指します。
• 歴史: 1960年代〜1970年代に日本の数学者・佐藤幹夫の代数解析のアイデアを基に、柏原正樹らによって理論が大きく発展・構築されました。
• 佐藤・ベルンシュタイン多項式: 佐藤幹夫とヨゼフ・ベルンシュタインによる初期の重要な成果です。
• 柏原の定理: 柏原正樹による「柏原の構成定理」や「柏原の指数定理」などが知られています。柏原正樹氏はこのD加群理論の建設などの業績により、アーベル賞を受賞しています。
• リーマン・ヒルベルト対応: D-加群の特別なクラス（正則ホロノミック加群）が、幾何学的な「偏屈層」と1対1に対応するという美しい理論です。
詳しい解説や定義は、WikipediaのD-加群ページでご覧いただけます。
D-加群についてさらに知りたい場合、例えば以下のような点についてお答えできます：
• 具体的な例（ワイル代数や構造層など）を知りたい
• 線型偏微分方程式とのつながりを分かりやすく知りたい
• 柏原正樹らの代数解析の歴史的背景を知りたい
どの部分を掘り下げたいか教えてください。

https://math.jp/glossaries/Yf5YznHfCDOhxFVdcdMR
Mathpedia
D加群

https://ja.wikipedia.org/wiki/D-%E5%8A%A0%E7%BE%A4
D-加群
D-加群(D-module)は、微分作用素の環 D 上の加群である。そのような D-加群への主要な興味は、線型偏微分方程式の理論へのアプローチとしてである。1970年ころ以来、D-加群の理論は、主要には代数解析上の佐藤幹夫のアイデアがまとめられ、佐藤・ベルンシュタイン多項式（英語版）についての佐藤とヨゼフ・ベルンシュタイン(Joseph Bernstein)の仕事へと発展した。

初期の主要な結果は、柏原正樹の柏原の構成定理（英語版）と柏原の指数定理（英語版）である。D-加群論の方法は、層の理論から導かれ、代数幾何学のアレクサンドル・グロタンディークの仕事から動機を得たテクニックが使われている。D-加群のアプローチは、微分作用素を研究する伝統的な函数解析のテクニックとは異なっている。最も強い結果は、極大過剰決定系（英語版）（ホロノミック系（英語版））に対して得られ、表象により特性多様体が定義される。特性多様体は余接バンドルの包合的部分集合であり，その中で最良の例が、最小次元の余接バンドルのラグラジアン部分多様体である（フロベニウス包合）。テクニックは、グロタンディーク学派の側からゾグマン・メブク (Zoghman Mebkhout) により開発された。彼は、すべての次元でのリーマン・ヒルベルト対応（英語版）の導来圏の一般的なバージョンを得た。

>>537

知ったかぶりで検索結果をコピペしても、なんにも頭に入ってない

研究者になれずに終わった成れの果てが、コピペを貼りまくる数学板汚しって、
情けなさすぎるんじゃね？ｗ

「無知の知」とは、古代ギリシャの哲学者ソクラテスが提唱したとされる概念です。「自分が何も知らないということを自覚していること」を意味します。
☆基本的な意味と仕組み
・知ったつもりにならない: 自分は物事を知っていると思い込んでいる（無知を自覚していない）状態よりも、知らないことを自覚している人の方が知恵において勝っているという考え方です。
・探求の出発点: 「わからない」と認めることが、本当の学びや真理を求めるためのスタートラインになるという教えです。
・「不知の自覚」という呼び方: 近年の研究や教科書などでは、より正確な訳として「不知の自覚（ふちのじかく）」という表現が使われることも増えています。

能力とやってることの乖離

しかし今更勉強できない、する気もない

>>538
研究者になれずに終わったというのは
研究者を目指していてドロップアウトしたという意味かと思うが
彼の人は数学の研究者を目指した節が無い

コピペするだけで
これほどの注目を受けるのは
特異な才能かもしれない

10年以上コピペを続ける気力は他を寄せ付けない

巨額暗号資産盗難に北朝鮮関与　FBIが発表、取引大手バイナンスから1兆円推計

>>543
御大に褒められてうれしいね

気力を生むのが体力

10年以上便所の壁にコピペを続ける瀬田爺さん、ドーパミンがでてるだけ

>>542
>研究者になれずに終わったというのは

御本人が研究所に配属されたけど、その後現場に回されたと言ってたよ
現場っていうから、土木か建築系かもしれんが、研究には向いてなかったんだろうね
（オブラートにくるんだ言い方だけどｗ）

コピペ爺さんって、トンデモ系の人にありがちなデータ収集癖があるよねｗ
でも、基本をちゃんと理解してないから、寄せ集めのガラクタ知識で変な方向に議論が向かうというパターンに陥る

こういうトンデモさんは、自説に固執して他人の言うことを聞かないので、説得するのは無理なんだよね
懇切丁寧に説明してもどこ吹く風で、絶対に自分の間違いを認めない

トンデモさん認定していいんじゃないかな

>>493
(引用開始)
>>478
＞あんたは 数学科出身なんだろ？
そういうあなたは数学科出身ではない？
そして数学科出身者に数学で勝ちたい？
何故数学でそんなにムキになる？
精神　大丈夫？
(引用終り)

ふっ
話は真逆
・数学科でオチコボレさんほど、非数学科に突っかかる
・数学科優等生は、プロ数学者になったり それなりのその道のプロになって
　非数学科に突っかかったりしないものだ
・ところが、数学科のオチコボレさんは、それ以外に誇るものがないから
　「おれ 数学科出身だ」だけが、唯一誇れるもので 非数学科と見ると
　必死にマウントヒヒごっこする
・だけど、オチコボレさんは やっぱりオチコボレさんで
　すぐ馬脚（あれ？ マウントヒヒだと思ったら 馬か鹿だったになるｗ（＾＾）

まったく馬鹿な話よｗｗ（＾＾

数学科の落ちこぼれ：数学をやって落ちこぼれる
瀬田爺さん：数学をやったことがない、やろうともしない

なのになぜか数学でマウント取りたがる

>>549
>御本人が研究所に配属されたけど、その後現場に回されたと言ってたよ
>現場っていうから、土木か建築系かもしれんが、研究には向いてなかったんだろうね
>（オブラートにくるんだ言い方だけどｗ）

ありがとね
補足しておくと
数学でもあると思うが

会社ではピラミッドの組織で
頂点から 下に広がる
研究所の組織で言えば
研究所長が一人 副所長が数人
その下に研究部がいくつかあって 部長が多数
部の下に研究室があって 室長一人（課長クラス）
室の中に係長が何人かいて 係長の下に研究員の部下がいる

このピラミッド階層を頂上まで登れる人は、数十人に一人いるかいないか
そして 慣例的に ピラミッド階層の途中で 製造現場に間引きされるのが人事の通例

研究所は、全体で1000人くらいだったが
それ以外では 当時会社全体で数万人の人がいたから
研究所のピラミッドより 圧倒的に大きな組織だから 居場所はあった

研究所から出て正解だったと今でも思う
（当時も未練は無かった）

数学でもあるだろう
数学の研究室で 教授で室長が一人いて 准教授が数人 その下に
講師、助教、助手
これ以外に ポスドク、DR生、修士、学部生
このピラミッドの頂点の 教授さまに 数学科出身で1クラス50人として
果たして 何人がなれるのか？（＾＾

>>552-553
>数学科の落ちこぼれ：数学をやって落ちこぼれる
>瀬田爺さん：数学をやったことがない、やろうともしない

その言い方 来年から通用しないだろうね
数学AI時代の 数学科出身者の価値とは何か？
いや もちろん 大学の教授になれる（なれた）人は 関係ないだろうが
来年卒業とか いま修士だとか・・
数学AIチャッピーさんの方が 気が利いていると
言われる数学科生 多数じゃないのかな？ 他人事ながら 心配しますｗｗ（＾＾

>なのになぜか数学でマウント取りたがる

話は真逆
数学科オチコボレさんで 必死にマウントヒヒやるやつがいる
たたき落として 徹底的に さらに叩くだけ
数学科オチコボレさんだから、数学の力が弱い弱いｗｗ（＾＾
到達不能基数、ガロア、箱入り みんな同じ構図ｗ

君そういう話好きだね
君にはまったく無縁なのに

>>550
>トンデモさん認定していいんじゃないかな
みんなそうしてると思うよ
言わないだけで

>>549
>>538
>研究者になれずに終わった成れの果て
の研究者は数学の研究者のことを言っているのかと思ったから>>542
>彼の人は数学の研究者を目指した節が無い
と書いたけれど
オレが研究者の意味を狭く捉えすぎてたってことか
いずれにせよ
数学ではないどっかの研究所で戦力外通知を受けたかとかには全く興味ないな

>>554
>そして 慣例的に ピラミッド階層の途中で 製造現場に間引きされるのが人事の通例

あんたはよっぽど下の階層で追い出されたんだろう
大学に転出すらできなかったんだから、論文も書いてないはず
まぁ、英語ができないからそもそも無理かｗ
せいぜい修士止まりで博士の学位も取れてないと推察する

>>555
>数学AI時代の 数学科出身者の価値とは何か？

もともと数学科出身で数学を職業とする人は多くはないんだからそんな問いかけには
まったく意味がない
旧帝レベルの数学科出身でも、中高の数学教員になるくらいが関の山なんだから
数学科の学生がみんな数学者を目指してると思ったら大間違いだよ

そもそも学部や学科の専攻と関係のある進路が選択できるのは、国家資格のある
医学、薬学、法学とか、企業と繋がる工学部（おまえもそうだろう？）くらい
理学系だとバイオ系くらいなもの

>>557
>>トンデモさん認定していいんじゃないかな
>みんなそうしてると思うよ

やっぱそうなんだｗ

トンデモさんって、工学系の人に多い印象なんだよなぁ
ここでもそのサンプルが一つ増えたわｗ

>>555
>>数学科の落ちこぼれ：数学をやって落ちこぼれる
>>瀬田爺さん：数学をやったことがない、やろうともしない
>その言い方 来年から通用しないだろうね
>数学AI時代の 数学科出身者の価値とは何か？

補足説明
・下記 「兄達は頭が悪いから東大へ行った。自分は頭が良いから将棋指しになった」
　（米長 邦雄）は、有名だが
・もし いまの2026年なら「そういいますが、将棋の強さは PCにある将棋ソフトが上ですよ」
　だろう。つまり、”PCにある将棋ソフトの方が 頭が良い”
・これと同じ話が 来年2027年から数学でおきる
　「私は 数学科出身で 厳密に考える訓練を受けました」では 世間で通用しない
・数学で 厳密さ、正確さ、知識量・・ そのどれも 人間の数学科生を上回る 数学AIのご登場
　従来なら それでも腐っても鯛だったろうが これからは 単なるくさった鯛

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%B1%B3%E9%95%B7%E9%82%A6%E9%9B%84
米長 邦雄（よねなが くにお、1943年〈昭和18年〉6月10日 - 2012年〈平成24年〉12月18日[1]）は、将棋棋士。タイトル獲得数19期は歴代7位。
人物
家族
「兄達は頭が悪いから東大へ行った。自分は頭が良いから将棋指しになった」という言葉は有名である。

数学者の価値を否定しても、瀬田爺さんが数学を勉強しない理由にはならない
子どもかよ

>>563
>瀬田爺さんが数学を勉強しない理由にはならない

理解しようとする気がないから無理でしょう

トンデモさんは切れ切れのクズ知識を集めるのは好きですが、
基本を理解しようとはしないものです

>>562
>・もし いまの2026年なら「そういいますが、将棋の強さは PCにある将棋ソフトが上ですよ」

将棋の強さを競うのは人間同士なのだから、はい、AIは強いですね、で終わり
兄より俺のほうが頭が良いという放言をやりこめたことにはならない

>「私は 数学科出身で 厳密に考える訓練を受けました」では 世間で通用しない

もともとそんな言葉が通用するわけがないんだから、まったく無意味

ほんと、どうしようもなく頭が悪い人だな
書き込む前に、まっとうな内容かどうかAIに確認してみたら？ｗ

将棋と数学は違うものなんだから比較しても意味なし

将棋の永世棋聖である米長邦雄が残した、非常に有名な逆説的・挑発的な名言です。
☆発言の背景と意味
・3人の兄： いずれも東京大学を卒業したエリートでした（米長は4人兄弟の末っ子）。長兄は高校時代に毎日7時間（延べ約6000時間）も受験勉強をして東大に入ったとされています。
・米長自身の経歴： 中央大学を中退して将棋の道（プロ棋士）へ進み、のちに将棋界の最高峰である「名人」や日本将棋連盟会長にまで上り詰めました。
・言葉の真意： 「ガリガリと机に向かって暗記し、努力と時間で試験を突破しなければいけない東大は、本当に頭が良いとは言えない。本当の天才・頭の良さとは、前例のない勝負の世界（将棋）で直感を頼りに切り拓くものだ」という、米長特有の強烈な自負とユーモア、あるいは皮肉が込められています。

数学関係ないじゃん、瀬田爺さんの薄っぺらい発言

瀬田爺さんの将棋の腕前は？

>>554
>研究所から出て正解だったと今でも思う
>（当時も未練は無かった）

では
数学板から出ても正解と思うはず
未練も何も無いはず

やってみんさい

>>555
>>数学をやったことがない、やろうともしない
>その言い方 来年から通用しないだろうね
>数学AI時代の 数学科出身者の価値とは何か？
>いや もちろん 大学の教授になれる（なれた）人は 関係ないだろうが
>来年卒業とか いま修士だとか
>数学AIチャッピーさんの方が 気が利いていると言われる数学科生
>多数じゃないのかな？ 他人事ながら 心配します

数学科卒業者の大半は大学教授以外のものになってるけどね
昔なら中学・高校の教師だが、今はそれ以外の会社員とかが多い

法学部や経済学部の卒業者が、
企業で法学や経済学の知識で使うか？
まあ、使わないでしょう

その意味では数学も同じこと
別に工学部の連中のように職業訓練のために大学にいくわけではない
工学部卒業者こそチャッピーのおかげで失業するんじゃないかな
現場のスキルとかまるでないとしたら、ね
ま、現場のスキルで生きてきたんなら、今更数学とか要らんでしょ

研究所は事業部から見ると金食い虫、嫌われている。

>>562
>「兄達は頭が悪いから東大へ行った。自分は頭が良いから将棋指しになった」（米長 邦雄）

将棋指しのところを、農民、漁師、工員、商店主、等々に置き換えても問題ないかもね（マジ）

>いまなら「そういいますが、将棋の強さは PCにある将棋ソフトが上ですよ」だろう。
>つまり、”PCにある将棋ソフトの方が 頭が良い”

機械ができることをやるのは「頭が悪い」
だったら学問も将棋指しも頭が悪い

自分の身体を使う仕事は機械では置き換えられない
そういう仕事をするほうが「頭が良い」

>これと同じ話が 来年から数学でおきる
>「私は 数学科出身で 厳密に考える訓練を受けました」
>では 世間で通用しない

じゃ、君、いますぐ数学板を去ったほうがいい
数学板でレスバトルに勝っても、世間で通用しないから

>数学で 厳密さ、正確さ、知識量・・
>そのどれも 人間の数学科生を上回る 数学AIのご登場
>従来なら それでも腐っても鯛だったろうが これからは 単なるくさった鯛

いえばいうほど、君、自分がくさりまくった鯛って自嘲してることになるけど
君が勝つ唯一の方法、それは、この数学板から去ること

だって君の主張では数学は無意味なんだから

大阪大学の資源工学（当時の資源工学科・資源工学専攻、現在は改組・統合）における1986年頃（40年前）の修士課程修了者の主な就職先は、当時の日本の産業構造を反映して非鉄金属メーカー、石油・エネルギー会社、重工業・プラントメーカー、鉄鋼業、建設・ゼネコン、化学メーカーが中心でした。
☆主な業界と企業例（1980代半ば頃）
・非鉄金属・鉱業系
住友金属鉱山、三菱マテリアル（旧三菱金属・三菱鉱業セメント）、同和鉱業（現DOWAホールディングス）、日鉱金属（現JX金属）など
・石油・エネルギー・ガス・電力系
新日本石油（現ENEOS）、出光興産、コスモ石油、帝国石油、大阪ガス、関西電力など
・鉄鋼業
新日本製鉄（現日本製鉄）、住友金属工業（現日本製鉄）、神戸製鋼所、日本鋼管（NKK、現JFEスチール）など
・重工業・プラント・機械系
三菱重工業、川崎重工業、石川島播磨重工業（IHI）、日揮、千代田化工建設、東洋エンジニアリングなど
・化学・素材系
住友化学、三菱化成（現三菱ケミカル）、旭化成、東レ、宇部興産（現UBE）など
・建設・プラント・エンジニアリング系
大林組、鹿島建設、清水建設などの大手ゼネコン（土木・基礎・資源開発関連）
☆時代の背景
・1980年台半ば（昭和61年頃）は、日本の重厚長大産業が成熟期を迎えつつあった時期です。
・資源工学専攻（鉱山・採掘・選鉱・冶金・材料・エネルギー資源など）の修士課程修了者は、素材の精錬・リサイクル、プラントエンジニアリング、資源開発、新素材・セラミックス、半導体関連の基盤材料を扱うメーカーや、エンジニアリング会社に多く進んでいました。
・その後、日本の産業構造の変化や大学の学部・学科改組（資源工学科は、のちに地球総合工学科などの環境・都市・マテリアル系へと名称・組織が変化）に伴い、就職先のすそ野も情報・電機・自動車部品・コンサルティングなどへと大きく広がっていいます。

>>572
>研究所は事業部から見ると金食い虫

研究は山師仕事なので、コストだけで見るなら無駄仕事

ただ、研究をカットすれば、新規開発はなくなるけどね

まあ、新規開発も要らない、成長も要らない、という考え方は実は正しいかもね

今、チャッピーに
「資源工学科って、ぶっちゃけどの程度の数学学んでるの？」
って聞いたら
「まあ、常微分方程式、偏微分方程式、ベクトル解析は学んでるかもしれんけど、複素解析はどうかな？」
って言われた

ちなみに代数方程式の数値解析について聞いたら
「まあ、知ってると思うけど、複素数の解もニュートン法で求まるから
複素解析とか知らなくてもＯＫ　偏角の原理とか知らんかも」
って言われた

マジかー　それ高専と何がちがうんだー（笑）

事業部は売れてるものだけを作ってるわけではない、新規開発もやっている
NECの元事業部長から聞いた話
>研究所は事業部から見ると金食い虫

>>575-576
>>研究所は事業部から見ると金食い虫
>研究は山師仕事なので、コストだけで見るなら無駄仕事
>ただ、研究をカットすれば、新規開発はなくなるけどね

研究開発にもいろいろある
山師仕事から 現場密着の研究までね

ところで 例えば
・IUTの数学者山下剛氏 東大数学科DRからトヨタ中央研究所→望月IUTの研究でRIMS講師
・別に 小澤登高氏 RIMSの研究者だが 進振りで理物も考えたが 結局作用素空間の研究者に
・さらに、望月 拓郎氏下記 多分 学部は物理系だと思うが 飛び級で京大数学修士から数学者へ

人生いろいろだねｗ（＾＾

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B1%B1%E4%B8%8B%E5%89%9B_(%E6%95%B0%E5%AD%A6%E8%80%85)
山下 剛
経歴
大阪府出身。灘中学校・高等学校[1]、東京大学理学部数学科卒業。東京大学大学院数理科学研究科修士課程修了。東京大学大学院数理科学研究科博士課程修了。現在は、京都大学数理解析研究所講師を務める[2]
https://www.math.okayama-u.ac.jp/H2011.html
岡山大 集中講義・談話会・シンポジウム 2011 年 6 月 23 日
講演会 : 山下 剛 氏 (トヨタ中央研究所)
題目：Bcrysに値を持つp進多重ゼータ値

https://www.nikkei-science.com/201408_010.html
日経サイエンス　 2014年8月号
フロントランナー挑む　第41回
「作用素環」の密林を切り開く：小澤登高
内村直之（科学ジャーナリスト）
アロハシャツの数学者は，小気味よい切れ味で
幾何・代数・解析すべての要素を含む「作用素環論」の
もつれた世界に新たな見通しをもたらし，世界に注目されている
　2000年2月，パリ第六大学に来たばかりの小澤登高は，年初めからずっと持ち歩いていた1編の論文を改めて読んでいた。ふっと，その著者たちがとても重要な事実を見落としていることに気づいた。「どうしてだれも今まで気づかなかったんだ？」小澤は不思議だった。一晩寝た後にまた論文を読んだ。落ち着いたアタマで考えると，それは大変なことだった。（文中敬称略）
　「著者たちの主張よりずっといいことが証明できるとわかったんです。そのとき私が頑張って何かしたとかそういうことではなかった。証明に必要な技術は，テキサス大学時代にキルヒバーグ（Eberhard Kirchberg）の論文で学んでいた。あんな書き方の難しい論文はだれも読んでいなかったので，そんな技術はだれも知らなかっただけなんです」と小澤は振り返る。（続く）

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%9B%E6%9C%88%E6%8B%93%E9%83%8E
望月 拓郎
京都大学に進学[1]。理学部にて学んでいたが[1]、在学中にトポロジーの本を読み[3]、「計算で答えを出す高校までの数学からガラッと変わった」[3]と述懐している。大学院の理学研究科に飛び入学で進学するため、1994年（平成6年）に理学部を中途退学[1]

>>573
>だったら学問も将棋指しも頭が悪い

少なくとも、将棋は人間同士で競うの観戦して楽しむ需要があってビジネスが
成立してるので、いくらAIが強くなっても関係ない

自動車ができても徒競走がなくならないのと同じ事

>>576
>ちなみに代数方程式の数値解析について聞いたら
>「まあ、知ってると思うけど、複素数の解もニュートン法で求まるから
>複素解析とか知らなくてもＯＫ　偏角の原理とか知らんかも」
>って言われた
>マジかー　それ高専と何がちがうんだー（笑）

まあ 以前にも書いたが
テレ東の番組で クレーンの会社
設計者のおっちゃん（高専？）が 3Dの画面で クリック一つで 有限要素の応力解析が瞬時にカラーマップ
で設計者が「この赤くなっているところが 応力が集中しているので 少し修正します」
と画面操作して また クリック一つで再計算していたので ビツクリ

佐藤超関数を勉強したのは、常微分・偏微分方程式を解くための技術の一つとしてだったのだが
いま、そういうの 必要ないんだろうね
かつ Mathematicaとか（これに限らないが） 持っていたら 工学で必要な大概の数学は
数学ソフトで解決しそうだ

そういう時代の大学の数学科って、何を教えるんだろうね？
フーリエ変換？ それ Mathematicaで間に合うでしょ（＾＾

まあ、一握りの大学数学科の教員養成は必要なのだろうが・・
昨年までは 情報系に数学科就職の受け皿があったが
来年以降は どうなることか・・

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/Mathematica
Mathematica

瀬田爺さんはマスコミ御用達の数学解説者、新聞の科学部の記者もないのに偉そうに数学を解説するんだろう

知識もネットに転がってる情報と現場の情報では違うのよ

>>579
(引用開始)
>だったら学問も将棋指しも頭が悪い
少なくとも、将棋は人間同士で競うの観戦して楽しむ需要があってビジネスが
成立してるので、いくらAIが強くなっても関係ない
自動車ができても徒競走がなくならないのと同じ事
(引用終り)

御大ことＯ親分が 囲碁と数学の両分野に詳しいだろうが
将棋で 言いたかったことは 将棋が強い＝あたまが良い
だったのが
AI時代は 将棋が強い≠あたまが良い になったってこと
（将棋を囲碁に置き換えても そのまま成り立つ）

そして それが いま数学界でも起きようとしているってこと
すなわち 数学ができる＝あたまが良い だったのが
AI時代では 数学ができる≠あたまが良い の時代が
もうすぐ そこまで来ているってことだ

もしかしたら瀬田爺さんの知識は一次元かな

>>583
お前はどのくらい強いんだ？

藤井システムは六冠が考案したものではない。

>>581-582
>知識もネットに転がってる情報と現場の情報では違うのよ

数学評論家 ご苦労さまです（＾＾
で あなたは？ どなた？
どこかの 大学数学科の教授さまか？

ん？ ただの 5ch便所板の住民だと？ｗ（＾＾
君の 5ch便所板のカキコに 何の信憑性と価値がある？
信憑性なし！ かつ 無価値！！
おれ？ おれも同じさｗｗ（＾＾

>>587
数学の落ちこぼれだよ

>>578
>人生いろいろだねｗ（＾＾

企業の研究所を追い出されて閑職へ
暇にあかして5chでコピペを貼りまくる毎日

確かに人生いろいろで、泣けてくるねｗ

コピペ三昧する暇があったら、いまからでも大学院に入り直せば？
最悪、放送大学なら入れると思うよ

広瀬さんが王座になったね。
まあ、強い方だと思っていたからそこまで驚かないけど。

>>587
お前と根本的に違うところは分かってること分かっていないことは区別してることだよ

>>583
>棋が強い＝あたまが良い
>だったのが

そんな風に思ってるやつは、米長も含めてだれもいないよ
米長のレトリックを真に受けるバカはお前くらいなものだｗ

コピペしまくり＝あたまが悪い
ってことだけはみんなが認めてるけどなｗ

辿り来て未だ山麓
富士山麓オウム鳴く

>>580
>佐藤超関数を勉強したのは、
>常微分・偏微分方程式を解くための技術の一つとしてだったのだが
>いま、そういうの 必要ないんだろうね

なんかこういってそう
「ガロア理論を勉強したのは、
代数方程式を解くための技術の一つとしてだったのだが
いま、そういうの 必要ないんだろうね」

数学者が数学を研究するのは
方程式を解くためではないって
わかるかな？わかんないだろうなあ

>>583
>すなわち 数学ができる＝あたまが良い だったのが
>AI時代では 数学ができる≠あたまが良い の時代が
>もうすぐ そこまで来ているってことだ

100mを10秒で走れる＝足が速い
だったのが、バイクだと5秒で走れるようになったから、
100mを10秒で走れる≠足が速い
ではなくなったってか？ｗｗw

ポンコツすぎて話にならん

六冠は実は足が速い。

藤井六冠

渡辺さんは膝の調子が悪い。

かまって欲しいの？

結局（＾＾が、
数学へのこだわりを捨てて
数学板から去れば
幸せになれる

ぜひそうしたまえ
数学したくてやってる
物好きのことは
気にせんでいい

米長8段が現役だった頃、高校、大学と将棋部だった。落ちこぼれだけど

将棋世界、近代将棋を買って米長さんの棋譜並べて勉強した

株の桐谷さんは元棋士

昔桐谷八段という人がいたけど係累？

2025年に八段

引退棋士昇段規定

>>603
>株の桐谷さんは元棋士
米長に婚約者を寝取られたとかなんとか

>>604
桐山清澄（1975-1984まで八段）は強かったけど、ごっちゃにしてない？

将棋には全く興味ない

将棋は数学と関係ない

将棋が強くなっても数学は理解できない

>>607
桐谷広人で検索してみたら？

数学板で囲碁将棋の話を
ハァハァしながらしたがる人は
数学には全く興味がないのだろう
自覚はまったくないみたいだけど

evans

伊藤清三

これを擦り続けるw

SDE

＞テレ東の番組で クレーンの会社
＞設計者のおっちゃんが
＞3Dの画面で クリック一つで
＞有限要素の応力解析が瞬時にカラーマップ
＞設計者が
＞「この赤くなっているところが 応力が集中しているので 少し修正します」
＞と画面操作して また クリック一つで再計算していたので ビツクリ

そういうのが好きな人が数学板に来ても何も得るものがないよ
来る場所を間違ったね　どこに行けばいいかは・・・AIに訊けば？

最近一番書き込んでいて、一番数学の話をしていない人w

>>607
その人、昔の話をしている混同してはいない

やっぱりひねたおっさん、かまってちゃん

>>617
2025年は昔かい？

桐谷さんは七段で引退

2007年のこと

指摘されたら調べてみよう。

前スレより 転載 （＾＾

https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789890738/983-985
• 書名：孫子算経から高木類体論へ―割算の余りの物語
• 著者：大沢 健夫
• 出版社：現代数学社
• 発売日：2024年1月24日（単行本・全189〜198ページ）

類体論へ至る道 改訂新版: 初等数論からの代数入門
足立 恒雄 (著)2010年

雑学家
星5つ中3つうれしいことに最近の下記の動画でも学べます
2019年2月5日に日本でレビュー済み
中略
You tube動画で,【マスハラ】素数pに対しp=x^2+y^2を満たす整数x,yは存在するか？
：【p進数】実数と対をなす世界へのイントロダクション、これは素晴らしい動画。
：類体論の系譜　はすごい内容

https://www.youtube.com/@akito4829
AKITOの特異点@akito4829
チャンネル登録者数 6.17万人
1060 本の動画
https://youtu.be/CtFmk8q3Zlc?t=1
【マスハラ】素数pに対しp=x^2+y^2を満たす整数x,yは存在するか？
AKITOの特異点 2017/09/13
68 件のコメント
@クッキー缶-g4t 7 年前
全く異次元の世界でチンプンカンプンだけどそれを楽しそうに解説してるのを見るのが、何故か好き
一種の変態かも知れない(笑)

AkITOは真性か極か除去可能か。

>>623
雑学家（苦笑）

>>615
(引用開始)
＞テレ東の番組で クレーンの会社
＞設計者のおっちゃんが
＞3Dの画面で クリック一つで
＞有限要素の応力解析が瞬時にカラーマップ
＞設計者が
＞「この赤くなっているところが 応力が集中しているので 少し修正します」
＞と画面操作して また クリック一つで再計算していたので ビツクリ
そういうのが好きな人が数学板に来ても何も得るものがないよ
来る場所を間違ったね　どこに行けばいいかは・・・AIに訊けば？
(引用終り)

分ってないね
時代によって、数学者に求められるものが変化するって話だよ

例えば、オイラーやガウスが 小惑星の軌道計算をしたことは有名で
ナポレオン時代は、大砲の弾の弾道計算とかも 数学者の仕事

いま、それらは全部計算機がやる
公式は、すでに知られているから 数式をプログラミングすれば良い

数学者ノイマンが、原子爆弾の開発にかり出されたことは有名な逸話
彼の数学能力（および物理の能力もだろう）が求められたのだが

さて、これを 2026年のいまの数学界の情勢から
来年2027年以降の数学界の未来予測はどうなるのか？ という話よ

どこまでが、数学AIの役割で どこからが人間の役割か？
そして プロ数学者とアマ数学者の線引きは どうなる？

例えば、高校生がある本で 「数学未解決問題」を見つけて
チャッピーに教えたら ”チャッピーが解いちゃいました”の時代が 来ているのでは？

>>626
馬鹿だね、なんないよ
>例えば、高校生がある本で 「数学未解決問題」を見つけて
>チャッピーに教えたら ”チャッピーが解いちゃいました”の時代が 来ているのでは？
爺さんがいくらコピペしても数学が分かったことにならないようなもの

「数学の未解決問題が本当に解けた」と公に認められるためには、査読付きの国際的な欧文専門誌（Peer-reviewed Journal）に論文が掲載（アクセプト）され、第三者の専門家による厳しい検証をクリアすることが絶対の条件です。

>>626
ついでに
https://youtu.be/Pw6T73an83g?t=1
【AI×数学】フィールズ賞数学者ヴィラニさんが語る、OpenAIの衝撃発表と数学者たちの批判声明 / AIで数学はどう変わる？【フランス潜入】
安野貴博の自由研究
チャンネル登録者数 32万人
393,619回視聴 2026/10/16

🕐チャプターリスト（目次）
0:00 オープニング
0:50 対談VTRの前に抑えておくこと「OpenAIの発表と数学者たちの反発」
9:19 安野貴博×セドリック・ヴィラニ対談開始
10:28 科学とAI、数学への影響
20:13 9月8日の経緯と先取権
31:40 学生・PhD・教育への影響
39:05 大学と数学の未来
46:01 現地・振り返りトーク（安野貴博×志水彰太）
50:08 ヴィラニさん書籍紹介
50:27 後編の内容紹介
＜セドリック・ヴィラーニ　プロフィール＞
フランスの数学者、政治家。
2010年にフィールズ賞を受賞。2017年フランス議会総選挙で当選し、国民議会の議員を務めた。
＜安野貴博　プロフィール＞
「テクノロジーを通じて未来を描く」活動をしてきたエンジニア&起業家&SF作家。
コメント
@jow-fl8cn
2 週間前
44:54 こんな数学界の大物がパヤオとカワンゴの「極めて何か…生命に対する侮辱を感じます」の逸話を知っているというのが一番面白い

ビラニは政治家

LANAプロジェク（）

ブーメラン

瀬田爺ネタ切れで逃げた

元AI研究者、落ちこぼれだけど（笑）

あーあ、薄っぺらいやり取り（）

はいはい
もっと薄っぺらさんが ありま〜す！

https://youtu.be/nGasbc1EtM8?t=1
【数学の死】AIが超難問を88時間で証明！引用元はブラックボックス…？数学者の仕事はなくなる？AI進化の功罪を考える｜アベプラ
ABEMA Prime #アベプラ【公式】
チャンネル登録者数 213万人
1,434,993回視聴 2026/10/17

◆キャスト
MC：EXIT(兼近大樹、りんたろー)
野村泰紀(倫理物理学者 カリフォルニア大学バークレー校教授)
柴田阿弥(フリーアナウンサー 公共政策修士)
南和行(弁護士 大阪なんもり法律事務所)
ウスビ・サコ(京都精華大名誉教授)
司会進行：平石直之(テレビ朝日アナウンサー)
ナレーター：榎本温子

2,005 件のコメント
@らんるーyt
2 週間前
野村先生すごいわかりやすいねー。
AIによってメリットのほうが大きいけどいかにデメリットの部分をコントロールするかということだよね。

>>636
倫理物理学者(爆笑)

OpenAIがナビエ-ストークス方程式のミレニアム懸賞問題に関する成果を発表したことに対し、数学界や研究者からは発表プロセス、功績の帰属（データ盗用疑惑）、そして検証のあり方をめぐり、強い懸念や反発の声が上がっています。
主な懸念事項は以下の通りです。
1. 先行研究の「先取り」と功績の帰属を巡るトラブル
・未発表データの使用疑惑: ニューヨーク大学のトリスタン・バックマスター教授らがAnthropicのレヴェント・アルポーグ氏と非公式に進めていた研究（強制項付きのブローアップに関するアプローチ）に対し、OpenAIがAIツール（Codex等）に入力されたデータや情報を基に先回りして証明を出したのではないかという「成果の横取り・データ窃盗」の疑いが浮上しました。
・著者の除外や圧力の懸念: 共同研究のクレジット（著者名）を巡り、OpenAI関係者が特定の研究者（アルポーグ氏）を著者から外すよう示唆したのではないかという対立や、関係者への対応をめぐる不信感が広がりました。
2. 伝統的な科学的手続きの軽視と「スピード競争」
・論文ではなくブログやGitHubでの一括公表: 査読付きの学術論文として発表するのではなく、企業によるブログやGitHubでの突然の大量公開（数百件に及ぶ数学成果）という手法が採られたため、数学者コミュニティが内容を十分に精査・咀嚼するプロセスが無視されました。
・企業のPR・マーケティングへの利用: 数学の未解決問題が、OpenAIやAnthropicといったAI企業の間で「自社モデルの性能を誇示するマーケティング（ベンチマーク）の道具」として消費されていることへの強い反発があります。
3. 証明の範囲と「本当の未解決部分」の乖離
・限定的な解決（選択肢CおよびD）: OpenAIの主張は「滑らかな外力がある特殊なケース（ブローアップ証明）」に留まっており、真の核心とされる「外力のない3次元ナビエ–ストークス方程式の大域正則性またはブローアップ（選択肢AおよびB）」は依然として未解決のままです。
・独立検証の未了: 形式化証明（Lean 4）や原稿は公開されているものの、クレイ数学研究所や専門家による厳密な査読と検証には長い時間がかかるため、手放しで「問題が解けた」と受け取るには時期尚早との指摘がなされています。

ポイント
・同時期にアンソロピックが同様の方法をオイラー方程式に使っている
・条件がミレニアム問題と違っていること

>例えば、高校生がある本で 「数学未解決問題」を見つけて
>チャッピーに教えたら ”チャッピーが解いちゃいました”の時代が 来ているのでは？

数か月前に見た上海の知り合いからのメールには
「院生に与えた修論のための問題が
全部AIを使って解かれてしまった」とあった。

EXISTENCE AND SMOOTHNESS OF THE NAVIER–STOKES EQUATION
CHARLES L. FEFFERMAN
URI:www.claymath.org/wp-content/uploads/2022/06/navierstokes.pdf

>>640
＞「院生に与えた修論のための問題が全部AIを使って解かれてしまった」

AI時代には修士は不要ってことか　ハハハ（乾いた笑い）

みんな ありがとう

>>637
>倫理物理学者(爆笑)

ああ、”野村泰紀(倫理物理学者 カリフォルニア大学バークレー校教授)”ね
これ ハルシでなく タイポ→誤変換かな？
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%87%8E%E6%9D%91%E6%B3%B0%E7%B4%80
野村 泰紀（のむら やすのり、1974年〈昭和49年〉1月21日 - ）は、日本の物理学者。理学博士（東京大学、2000年）。専門は、素粒子論、宇宙論。
カリフォルニア大学バークレー校教授、バークレー理論物理学センター所長[1]。ローレンス・バークレー国立研究所上席研究員。理化学研究所客員研究員。東京大学カブリ数物連携宇宙研究機構連携研究員。

>>638-639
>・条件がミレニアム問題と違っていること

ありがとさん
重要ポイントだね

>>640
>数か月前に見た上海の知り合いからのメールには
>「院生に与えた修論のための問題が
>全部AIを使って解かれてしまった」とあった。

数学科で 宿題を出したら 多くが AI使って
レポート書いた の修論版かな
そして、来年からは このDR論版が始る（＾＾

>>641
ありがとう

>>642
>＞「院生に与えた修論のための問題が全部AIを使って解かれてしまった」
>AI時代には修士は不要ってことか　ハハハ（乾いた笑い）

上で書いたが
「そして、来年からは このDR論版が始る」
でも、個人的には 数学教育は必要だと思うし
プロ数学者も必要だと思うんだよね
”じゃあ どうすんの？”の部分が 不明だが
それを考えるしかないよね
PS
野村泰紀氏の理論物理でも 類似が起きるだろうが
理論物理には、多少の救いはある
物理用のAIが 理論物理問題解いても それはそれだから

>>643
>個人的には
>数学教育は必要だと思うし
>プロ数学者も必要だと思うんだよね

根拠ゼロ　🐎🦌か？

>”じゃあ どうすんの？”
>それを考えるしかないよね

数学教育も数学者も不要なら
考える必要ないけど

君　🐎🦌🐒？

🐎🦌🐒は
一方で、AI使えば素人が全く理解なしに数学の成果が得られる！と絶叫し
もう一方で、数学教育も数学者も必要と絶叫する

数学を理解しない教育？　
数学を理解しない数学者？

そんな🐒要らんだろ

🐎🦌🐒は肉体労働とセックスでもしてろ
健康にいいぞ（笑）

>>640
ID:J2WrZweX は、御大ことＯ親分かな
巡回ありがとうございます（＾＾

>>644-645
>根拠ゼロ

ふっ 根拠は単純な話だが
１）数学AIが進歩しても ハルシネーションは皆無にはできない
　（ゲーデルの 数学AI 不完全性定理より（＾＾）
２）なので、数学AIのハルシをチェックする人はほしい
　（一次審査として 別の数学AIを使って良いが やはり人間数学者養成はいるだろう）

別の問題で
数学AIに何をやらせるか？ がある
GIGO：Garbage in, garbage out:「意味のない入力からは意味のない出力しか返ってこない」
時間は有限であり 資源も有限
人間にとって 意味ある”問い”を インプットしないと
ゴミのアウトプットになる

インプットの精度を上げる 数学者も必要になるだろうね （＾＾；

>>648
＞数学AIが進歩しても
＞ハルシネーションは皆無にはできないので、
＞チェックする人はほしい

チェック出来ると思うヤツが🐎🦌

>>648
＞AIに何をやらせるか？
＞GIGO：Garbage in, garbage out:
＞「意味のない入力からは意味のない出力しか返ってこない」
＞時間は有限 資源も有限
＞意味ある”問い”をインプットしないと、ゴミのアウトプットになる

人類は何をしたほうがいいか？
これこそ大事
人生の時間は有限
有意義なことしないと
コピペに埋もれるだけの
空疎な人生で終わる

瀬田爺さんのコピペはGoogle検索で代替え可能（苦笑）

瀬田爺さん：SJ
落ちこぼれの数学者：OS
「名誉教授」："PE"

>>648
瀬田爺さんも頭を使って検索しようｗ

>>649
>＞数学AIが進歩しても
>＞ハルシネーションは皆無にはできないので、
>＞チェックする人はほしい
>チェック出来ると思うヤツが🐎🦌

簡単な確率計算

数学AIの正解率 9割→誤り率 0.1
数学者正解率 8割→誤り率 0.2
　↓
両者が同時に誤る率 0.02
つまり 0.2％
　↓
数学AIの結果を
数学者がチェックすることで
信頼性が上がるよ■

>>650
(引用開始)
＞AIに何をやらせるか？
＞GIGO：Garbage in, garbage out:
＞「意味のない入力からは意味のない出力しか返ってこない」
＞時間は有限 資源も有限
＞意味ある”問い”をインプットしないと、ゴミのアウトプットになる
人類は何をしたほうがいいか？
これこそ大事
人生の時間は有限
有意義なことしないと
コピペに埋もれるだけの
空疎な人生で終わる
(引用終り)

・『君たちはどう生きるか』（下記）
・富山の数学少年が、東大→京大→名大と流れて
　数学と囲碁三昧の人生。なんか小説も結構よんだ 教養人らしい
・それを評価する ”L^2評価式”は、まだない！ｗ（＾＾

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%90%9B%E3%81%9F%E3%81%A1%E3%81%AF%E3%81%A9%E3%81%86%E7%94%9F%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%81%8B_(%E6%98%A0%E7%94%BB)
『君たちはどう生きるか』（きみたちはどういきるか、英語: The Boy and the Heron）は、2023年7月14日に公開されたスタジオジブリ制作の日本のアニメーション映画。宮崎駿の原作・脚本・監督による冒険活劇ファンタジー

コピ平君はAIにこの質問をしたほうがいいかと

「数学の専門用語を検索した結果を棍棒と称してコピペでぶちのめす癖が治りません
そのときは快感なんですが、そのあと猛烈な量の反論が来てどん底に叩き落されます
どうしたらやめられますか？」

>>654
＞数学AIの誤り率 0.1
＞数学者の誤り率 0.2
＞両者が同時に誤る率 0.02
根拠もなく独立と思うのが素人のあさはかさ

素人ハルシネーションという奴か？
玄人には簡単にわかるが、
素人に分からせるのは至難・・・

＞『君たちはどう生きるか』（下記）
＞富山の数学少年が、東大→京大→名大と流れて
＞数学と囲碁三昧の人生。なんか小説も結構よんだ 教養人らしい
＞それを評価する ”L^2評価式”は、まだない！

神戸出身で大阪の某私大出身の一般人

数学書も読めん人がAIで数学者になれると妄想
でもそれなら誰でもできるのだから勝負にならない
まずそこに気が付くべきなのに気付かない

「自分だけは違う」と思い込む自己本位は人間を愚かにするね

Amazonの書籍レビューにおいて「雑学家」を名乗るレビュアーは、理系（数学・物理学・情報工学など）の専門書や学習参考書のレビュー欄に大量に出没することで知られていますが、ネット上の評判は極めて悪く、批判的な意見が大半を占めています。
主な評判や指摘されている問題点は以下の通りです。
☆主な評判と批判点
・内容のデタラメさと的外れな批判: レビュー対象の本を正しく理解して書かれているとは言い難く、5ちゃんねるなどのコミュニティでも「専門書に対してまったくデタラメなレビューを書いている」と酷評されています。
・本と無関係な宣伝やコピペ: レビューの記述が本自体の解説や評価になっておらず、対象の本とは関係のない別の書籍の紹介や、特定のYouTube動画への誘導・コピペなどが目立つと指摘されています。
・「おすすめ本」の紹介記事などでの注意喚起: 数学や物理の独学者向けのブログや Noteの紹介記事 などでは、「この分野の本を検索すると"雑学家"というレビュアーをよく見かけることになるが、自分はあの人物とは無関係である」と、わざわざ断り書き（注意書き）が入れられるほど警戒されています。
総じて、書籍選びの参考になるような信頼できる書評家ではなく、独自の目的やでたらめな文章でレビュー欄を荒らしている「有名かつ悪評の目立つアカウント」として認知されています。
もし専門書を探す際にこの名前を見かけた場合は、その評価（星の数）やレビュー内容は真に受けず、他の購入者の具体的なレビューや専門の書評サイトを参考にすることをおすすめします

瀬田爺さん、お前の首の上についてるものは何だ（苦笑）

検索結果を鵜呑みにする瀬田爺さん、分からないからそうするしかないｗ

他人から指摘されても勘違いに気づけない人もいる。

桐谷さんと桐山さん

お前の言いたいことはわかった（）

>>654 補足
(引用開始)
>＞数学AIが進歩しても
>＞ハルシネーションは皆無にはできないので、
>＞チェックする人はほしい
>チェック出来ると思うヤツが🐎🦌

簡単な確率計算
数学AIの正解率 9割→誤り率 0.1
数学者正解率 8割→誤り率 0.2
　↓
両者が同時に誤る率 0.02
つまり 0.2％
　↓
数学AIの結果を
数学者がチェックすることで
信頼性が上がるよ■
(引用終り)

補足しておく
１）数学者が 数学AIの結果を チェックして 「何かおかしい」と思ったとき
２）第一にやることは、数学AIに入れた 問いが 適切かどうかのチェックだろう
　もし 問いが不適切だと分かったら 問いを修正して 再度 数学AIの出力を見てみる
３）もし 問いが 適切なのに 出力の回答がヘンだとする
　その場合 問いの入力→出力の回答の過程をチェックするべし
　例えば、AIが ５ｃｈ数学板のカキコを鵜呑みにしていたり 影響されているとするとｗ（＾＾
　”５ｃｈ数学板のカキコ”は、信用できないと 教える必要がある（＾＾
　それ以外にも、数学用語で 時代により 使われる定義が変わっていることがある
　例えば ”体”が、昔は 可換に限らなないのが普通だったが
　2026年現在では ”体”は 可換が普通だとか
　そういう混同があると 正しい答えにはならない
４）”５ｃｈ数学板のカキコ”は、信用できないぞとか
　数学用語の時代による変遷などは
　これを修正する役割は 人間の数学者だろう（＾＾

>>663
数学分からん瀬田爺さんが言っても信頼性0

S⁶の複素構造に関する
Engelの解説論文には
Apögeらの結果が
30年前の
Campana-Demailly-Peternellの結果と
矛盾すると指摘されているが
Engelの論文は10月30日までには
取り下げられていない。

訂正
Apögeーー＞Alpöge

>>663 タイポ訂正

両者が同時に誤る率 0.02
つまり 0.2％
　↓
両者が同時に誤る率 0.02
つまり 2％

（中学生もくるから訂正な（＾＾）

>>665
ID:0qqCxZ/Bは、御大ことＯ親分か
巡回ご苦労様です（＾＾

糞スレには来ない
>（中学生もくるから訂正な（＾＾）

じゃあ中学生の害になる君は来ない方が良い

もう中学生

為になったね～w

切れた

ナイフ

ヤバいよ、ヤバいよw

>>663
>”５ｃｈ数学板のカキコ”は、信用できないぞ

そりゃ素人の君が嘘書くから

オウンゴール？

数学に関する日本語版Wikipediaの信頼性は、「基礎的・標準的な定理や公式の確認には一定程度使えるが、専門的・発展的な内容や出典のない記述をそのまま真実として鵜呑みにするのは危険」というのが一般的な評価です。
☆良い点（信頼できる側面）
・標準的な定義・歴史・基本定理： 四則演算の性質、有名な定理（ピタゴラスの定理など）や基本的な数式・記号の意味など、世界的にコンセンサスが取れている枯れた基礎知識については、概ね正確です。
・辞書代わりの索引： 「この用語はどういう意味だったか」を思い出したり、概要をざっくり掴んだりするためのリファレンス（目次・辞書）としては便利です。
☆課題・注意点（信頼できない・気を付けるべき側面）
・情報の量と質の不足（英語版との差）： 数学や科学分野の記事は、英語版に比べて日本語版は記述が薄いか、翻訳途中のまま放置されているものが少なくありません。高度な内容になるほど情報が欠落しています。
・出典（参考文献）の有無が鍵： 出典が明記されていない記述は、執筆者の勘違いや誤読、あるいは不正確な解釈が含まれているリスクがあります。
・専門家による厳密な査読の限界： 論文や学術書のように専門の数学者全体による厳格な査読を経て公開されているわけではないため、厳密な定式化がされていなかったり、ニュアンスが正確でなかったりする場合があります。
・初学者にとっての「わかりにくさ」： 数学の記事は、教育的な「わかりやすさ」よりも、定義や一般論から入る「数学者・研究者目線」で書かれていることが多く、初学者には誤解を招きやすい表現になっていることがあります

結論
瀬田爺さんのコピペには信頼性がありません

特別教授のスレはないのか

スレの立て方知らないの？

>>663
根拠は？
>数学AIの正解率 9割→誤り率 0.1
>数学者正解率 8割→誤り率 0.2
理由は？
>両者が同時に誤る率 0.02
>つまり 0.2％

>>663
お前が言うな
>”５ｃｈ数学板のカキコ”は、信用できないぞとか

>>636
(引用開始)
https://youtu.be/nGasbc1EtM8?t=1
【数学の死】AIが超難問を88時間で証明！引用元はブラックボックス…？数学者の仕事はなくなる？AI進化の功罪を考える｜アベプラ
ABEMA Prime #アベプラ【公式】
チャンネル登録者数 213万人
1,434,993回視聴 2026/10/17
(引用終り)

はいはい
”数学の死” 茂木健一郎先生
追加しておきますねｗ（＾＾

なお、私個人は「数学自身は そう簡単には くたばらない」とは思っておりますが・・
”数学科”だけしか無い人には ”数学の死”ありでしょうね

(参考)
https://youtu.be/i_WkzKpokQQ?t=1
数学の死
茂木健一郎の脳の教養チャンネル
チャンネル登録者数 12万人
59,142回視聴 2026/10/15

コメント
@ホンドタヌキ-b4d
2 週間前
しかし、生きている間に数学の死が議論される日が来るとは思わなかった…。

>>682
胡散臭い脳科学者（苦笑）
茂木健一郎先生

茂木健一郎氏を脳科学者として信頼できるかどうかについては、「一般向けの科学解説者・啓蒙家」としての評価と、「アカデミア（研究者コミュニティ）における専門的研究者」としての評価の間で、見方が分かれています。
☆経歴・実績（ファクト）
・学歴・学位: 東京大学理学部・法学部卒業、東京大学大学院理学系研究科物理学専攻課程修了（理学博士）。
・所属: 理化学研究所、ケンブリッジ大学などを経て、現在はソニーコンピュータサイエンス研究所シニアリサーチャーを務める。
・主な活動: 「クオリア（感覚の持つ質感）」をキーワードに脳と心の関係を研究し、著書『脳と仮想』で小林秀雄賞を受賞。テレビ番組の出演や多数の一般向け書籍を通じて、脳科学という分野を広く一般に浸透させた功績がある。
☆肯定的な見方（信頼する意見）
・わかりやすさと知見の広さ: 専門用語が多い脳科学や認知科学の概念を、一般人に向けて分かりやすく解説する能力に優れている。
・多ジャンルへの造詣: 文学、芸術、教育、社会問題など幅広いテーマに言及し、ポジティブな思考法や読書術などを通じて読者に気づきやインスピレーションを与えている。
☆批判的・懐疑的な見方（信頼しない・割り引いて見る意見）
・研究者としての実績への疑問: 脳科学の分野において、国際的な学術誌で高く評価されるような体系的・決定的な研究成果や、学会をリードするような大発見を残しているわけではないという指摘がある。
・科学と持論の境界: テレビやSNS、コラム等での発言には、厳密な科学的エビデンスというよりは、自身の価値観や独自の解釈（エッセイやライフハックに近いもの）が含まれることが多く、専門家から「科学的正確性に欠ける」あるいは「飛躍がある」と批判されることがある。

瀬田爺さんのレベル（）

>>682
ああ、こんなのもあるな

https://youtu.be/EYrlyxuyFbs?t=1
What Really Happened When AI Solved a Million-Dollar Math Problem
New Scientist
チャンネル登録者数 64.2万人
2026/10/29
(google訳)
人工知能の台頭は、数学を危機的状況に追い込んでいます。最新の動画では、世界トップクラスの数学者であり、『Six Maths Essentials』の著者でもあるテレンス・タオ氏にインタビューし、数学の現状を分析し、自動化の進展に直面しても数学に未来はあるのかを探ります。なぜ今、ペンと紙を使って数学を学ぶ必要があるのでしょうか？抽象的思考の力とは何でしょうか？そして、私たちはそれを失う余裕があるのでしょうか？現代で最も多作で数々の賞を受賞している数学者の一人であるタオ氏の研究の希望リストには何が載っているのでしょうか？急速に変化する科学を案内する最高のガイドの一人と共に、現代数学の壮大な旅に出かけましょう。数学研究の根本的な性質、そしてこの分野を導く原理と問い、そしてAIがそれらとどのように矛盾する可能性があるのか​​を探ります。詳しくはこちら ➤ • 素数は結局ランダムではないかもしれない

>>678
今日の天気の方がいいんじゃね

１４℃
☁

下らん

ｸﾞﾗﾀﾝを200℃で調理