「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

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

>>682
>茂木健一郎

金儲けは上手そうだけど、研究者としては二流、三流

京大の一流な研究者ならプール金で研究する。

>>686
https://youtu.be/cSvPIP9969Q?t=1
NeuralHegemony
116,578回視聴 2026/10/23
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次回の動画もお見逃しなく：
/ @neuralhegemony

フィールズ賞受賞者が、OpenAIが1日に722本の数学論文を投稿した夜に泣いたと語り、インターネットは彼の涙を数学の終焉についてのミームに変えた。真実はもっと奇妙だ。ヒューゴ・デュミニル＝コパン、テレンス・タオ、ジェイコブ・ツィメルマン、ティモシー・ガワーズ、ケン・オノ、トリスタン・バックマスター、ダニエル・リットが、実際に何が起こったのかを自らの言葉で説明する。論争の的となったナビエ・ストークスの証明、撤回された論文と符号エラー、リーンでチェックされた42%、そして数学の英雄の時代が終わろうとしている理由。そして誰も尋ねなかった疑問：なぜ数学が最初に衰退し、次に衰退するのはどの職業なのか？チャプター
0:00はじめに
2:05山脈
2:29ナビエ・ストークス方程式の証明
4:17 1日で722本の論文
5:39誤りと撤回
6:43洪水についてのタオ
9:19研究所がヒーローを雇う
10:06危険にさらされている若手研究者
12:58本当に死につつあるもの
13:23なぜ数学が最初に衰退したのか
15:28次世代 出典
Quanta Magazine、2026年9月8日 — https://www.quantamagazine.org/ai-has...
サイエンティフィック・アメリカン、2026年10月13日 — https://www.scientificamerican.com/ar...
OpenAIのGitHubリポジトリ、2026年10月6日 — https://github.com/openai/math
撤回監視、2026年10月8日 — https://retractionwatch.com/2026/10/0...
The Conversation、2026年10月9日 — https://theconversation.com/is-this-t...
BetaKit、2026年7月31日 — https://betakit.com/u-of-t-professor-...
クレイ数学研究所、ミレニアム賞問題 — https://www.claymath.org/millennium-p...

引用されたインタビュー（フェアユース、解説）：Numberphile（Hugo Duminil-Copin、Terence Tao）、Curt Jaimungal（Jacob Tsimerman）、EO（Ken Ono）、CNBC Television（Tristan Buckmaster）、Sky News（Timothy Gowers）、Breaking Points（Daniel Litt）。追加映像：Simons Foundation / International Mathematical Union Fields Medal films、ScienceEtonnante。

#AI #artificialintelligence