「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

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？