「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

タジリサトシ

寄付したら褒章貰えるからガンバw

歴史に名を遺さなくてもほとんど全ての人は生きていけますが何か？

生きるだけの生きがい

幹夫先生は文化功労者に選ばれて同輩から羨ましがられた

米中間選挙、各地でトラブル報告　投票用紙不足、プリンターに不備…一部で投票時間延長も

マジレスすると、いくら大先生でも理学系で研究一筋の人は大学のサラリーだけだろう
現役中なら年収一千万はゆうに越えるだろうが、退職すれば年金は400万に届くかどうか
そんな実入りの薄い「名誉教授」にとって、非課税350万の年金収入は滅茶苦茶ありがたいはず

実益のない勲章だけなら、長らく公務員（国立大学教員も含め）をやってれば誰でも貰えるので、
名誉欲に取り憑かれた老人でもなければ、ありがたくもなんともない

勲章をもらって初めて
まわりから数学者だったんだと
認められる人がいてもよい

どの世界にもトップランクの人というのは
いるものだ

>>760
>勲章をもらって初めて
>まわりから数学者だったんだと
>認められる人がいてもよい

文化勲章レベルならそうだろうが、普通の勲章なら誰も気にかけないよ
秋だけでも４千人も叙勲されるんだから

毎年東大に3000人くらい入学するが、入れる気がしないw

勲章は毎年８千人だよ
東大入学より簡単かもねｗ

テレンス・タオが Math2.0という題目の講演をしてるね
https://www.youtube.com/watch?v=aHpPoNNTOKY

イマジネーション豊かにAIを利用することで、新たな数学が開けることに期待している

Caltech Mathathonの試みもどうなるか興味深い
すでに解決された問題の証明を、AIを使って人間に理解しやすいものにできるかという挑戦で、
「AIを使った人間の数学理解の強化」を課題にしている

日経平均午前2246円安、キオクシアついに1万円割れ　Apple下落も重荷

上院テキサス州でタラリコ候補当確（ABC）

米中間選挙 トランプ共和敗北
高市に逆風だろう

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN30CTH0Q6A031C2000000/
【速報中】民主の新星タラリコ氏、テキサス上院選を制す　共和牙城で38年ぶり
米中間選挙2026
2026年11月4日 日経

【正午】若年層が民主に傾斜、29歳以下は7割が支持　出口調査分析

日本もン年後には反自民の野党が過半数とって
自民維新国民が少数野党に転落するかね？

ビジネス保守の国賊は要らない

トランプ氏「選挙結果受け入れる」　アメリカ中間選挙

>>769
>日本もン年後には反自民の野党が過半数とって

15年前には民主党が自民党から政権を奪ったんだが、、、
そんなことも忘れるポンコツ脳こそ要らないｗ

トランプのオウンゴールだろう

関税政策もたいがいだったが、イラン戦争で石油価格を上げたのが致命的だった
アメリカ人は金にうるさいからねｗ

トランプ外交はどう変わるか

くらだん

>>771
そして今、自民党がポンコツ（笑）

>>765
>テレンス・タオが Math2.0という題目の講演をしてるね
>イマジネーション豊かにAIを利用することで、新たな数学が開けることに期待している

それいいね さすが テレンス・タオだね
下記のスライド図が面白い “big picture”、”メンタルピクチャー”の時代が来たようだ（＾＾

https://i.imgur.com/rgPzpJj.png
youtube t=540 Terence Tao Math 2.0 261103
https://youtu.be/aHpPoNNTOKY?t=540
SAIR
Outline
00:00 Why mathematics is moving from Math 1.0 toward Math 2.0
04:04 From proof scarcity to proof abundance
07:05 Looking beyond problem-solving and social-media success stories
10:48 Experimental mathematics and data-driven discovery
15:16 Pure and applied math: why understanding matters
21:27 Answers without insight and the search for fruitful problems
24:51 Using AI to strengthen human understanding in Math 2.0

(参考)
<big picture>
https://terrytao.wordpress.com/career-advice/theres-more-to-mathematics-than-rigour-and-proofs/comment-page-1/
There’s more to mathematics than rigour and proofs Terence Tao
3. The “post-rigorous” stage, in which one has grown comfortable with all the rigorous foundations of one’s chosen field, and is now ready to revisit and refine one’s pre-rigorous intuition on the subject, but this time with the intuition solidly buttressed by rigorous theory. (For instance, in this stage one would be able to quickly and accurately perform computations in vector calculus by using analogies with scalar calculus, or informal and semi-rigorous use of infinitesimals, big-O notation, and so forth, and be able to convert all such calculations into a rigorous argument whenever required.) The emphasis is now on applications, intuition, and the “big picture”. This stage usually occupies the late graduate years and beyond.
https://terrytao.wordpress.com/career-advice/
Career advice Terence Tao

https://note.com/katobungen/n/nccba3ef014f6
note.com
なぜ微分積分学は不完全なのか？
加藤文元20250223
メンタルピクチャー
私は数学や数学の理解に関するいくつかの概念とその用語を導入したいと思う。そのうちのひとつは「メンタルピクチャー（MP）」というものだ
形式化された理論
メンタルピクチャーの対極にあるのは、形式化（formalize）されコード化された理論だ
数学の研究論文における形式的●●●議論は、例えばLean4やCoqなどのコンピューター言語による形式化からすれば、まだまだ「非形式的（informal）」なものだろう。人間のやる数学はまだまだインフォーマルであり、行間が広く、とてもとても形式的議論とは言えない。
とはいえ、ここで「メンタルピクチャー（MP）」の対極にある概念としての「形式化された理論（FT）」は、人間の書いた論文の議論のようなものも含む、広い概念である。そして、数学の厳密化とか精密化とは、このような緩い意味での形式化
(*)MPーー形式化ー＞FT
のことである

今時自民党支持する奴って、バカか
バカをたぶらかす極悪人かのどっちか

>>776　高卒で数学終わった一般人の君には全く無関係

今時てw
いつなら良かったのか…。

>>777
ふっ

AI時代の数学は、コンピューターソフト開発の
バイブコーディングと同じ（下記）

数学科オチコボレさん <<　高卒＋数学AI = バイブmath！ ｗ（＾＾

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%90%E3%82%A4%E3%83%96%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0
バイブコーディング（英:Vibe coding、別名、雰囲気コーディング[1][2]）はAI支援ソフトウェア開発（英語版）の一種で、ソフトウェア開発者がプロジェクトやタスクを、コーディングに特化した大規模言語モデル（LLM）へのプロンプトとして自然言語で記述する。LLMによるソフトウェアの生成が可能となったことで、プログラマの役割は手作業によるコーディングから、AIがソースコードを生成する際のガイドと生成したコードのテスト・改良へと変化してきている[3][4][5]。そのためバイブコーディングの支持者は、これまでソフトウェア工学で必要とされてきた広範なトレーニング経験やスキルを持ち合わせていない素人のプログラマであってもソフトウェアを作成できると主張している[6]。

この用語は2025年2月に、OpenAIの共同創設者であり、テスラの元AIリーダーであるコンピュータ科学者のアンドレイ・カーパシーによって提唱された[7][8][9][10]。翌月にはウェブスター辞典の「スラングとトレンド」に名詞として掲載された[11]。また、2025年の『コリンズ英語辞典』における今年の言葉（Word of the Year）にも選ばれた[12][13]。

高卒＋数学AI = 高卒が自分の直感に反するAIの発言をハルシネーションと罵倒する狂態

>>779　白知騒ぐ

やまいだれをつけないのは、病気ではないから

>>782
他に支持してるとこあんの？

いつなら良かったのかに、明確に答えていないよね。
ずっとダメなのかねw

>>781
>高卒＋数学AI = 高卒が自分の直感に反するAIの発言をハルシネーションと罵倒する狂態

ふっ
前にも書いたが、大学数学科で アカデミックポストは 圧倒的に 東大京大卒が多い
それ以外の数学科卒の就職先は、AI時代の前は IT企業とかあったわけだ

ところが、AI時代は 下記
「マイクロソフト、全従業員の4分の1超に「退職の道」…報道の約6万人が示す異変とは？」
が、示すように 従来人間のプログラマーの仕事は AIに置き換わりつつあるってことで

これの類似が、いまいま数学のAI化で起こりつつあるってことだな
それが タオのMath2.0よ

数学科卒→プログラマー いらね
数学科卒→厳密思考できます いらね（数学AI+Leanでまにあっている）
東大京大→アカデミックポスト これは残ると思うが ポストの数は減るかも

(参考)
https://www.sbbit.jp/article/cont1/187925
ビジネス＋IT
会員限定 2026/10/29
マイクロソフト、全従業員の4分の1超に「退職の道」…報道の約6万人が示す異変とは？

マイクロソフトは10月26日（米国時間）、任意で期間限定の「Voluntary Exit Offer（自主退職オファー）」を導入したと発表した。カナダ、インド、英国、米国の参加組織で、レベル70以下の従業員が対象となる。公式ブログに人数の記載はないが、ロイターは関係者の話として約6万人、全従業員の4分の1超が対象と報じた。

マイクロソフトは自主退職オファーを公式ブログで発表した
（出典：マイクロソフト）
　マイクロソフトは10月26日（米国時間、日本時間では27日）、「Voluntary Exit Offer（自主退職オファー）」を導入したと発表した。同社の公式ブログで明らかにした。最高人事責任者（Chief People Officer）のエイミー・コールマン氏が社内に向けて伝えた連絡を、外部向けに編集して公開したものという。

　対象は、カナダ、インド、英国、米国の参加組織に所属するレベル70以下の従業員。期間限定の任意の制度で、対象者は金銭的な支援とキャリア計画の支援を受けて同社を離れる道を選べるという。参加する組織としない組織があり、各事業の優先事項や顧客との約束、人員の必要性によって異なると説明している。対象者には、条件の詳細へのリンクを記したメールを数時間以内に送るとした。

　同社は今年前半に実施した「Voluntary Retirement Program（自主退職プログラム）」で得た教訓を踏まえた制度と位置付けている。コールマン氏は、社外での将来を考えている従業員に、支援を受けながら今その転身を選べる新たな選択肢を示すとともに、参加組織にとっては人員を変化するニーズに合わせる別の手段になると述べた。

　公式ブログには、対象の人数や金額、応募期限の記載はない。一方、ロイターは同日、関係者の話として、約6万人が対象で、全世界の従業員の4分の1超に当たると報じた。

決算を発表したばかりの同社が、なぜ全従業員の4分の1超に退職の道を示したのか。公式ブログが語らない背景には、過去の施策との規模の落差と、巨額のAI投資の重みがある。

>>786 タイポ訂正

これの類似が、いまいま数学のAI化で起こりつつあるってことだな
　↓
これの類似が、いま数学のAI化で起こりつつあるってことだな

補足すると
・タオのMath2.0 の具体的内容が、固まっていないが
・いまのMath1.0 なら 「Math1.0の仕事は 数学AIで間に合う」という時代になるだろう
　（数学AIをエージェントとして使える人が Math2.0レベルってことだろうね）

>>786
>大学数学科で アカデミックポストは 圧倒的に 東大京大卒が多い

数学に限らず、たいていの分野でそうだよ
しかも、東大京大卒でもアカポスにつくのは一握りで、ほとんどの
学生は中高教員、公務員、一般企業といろいろだよ
医学部に入り直して医師になる人もわりといる

東大京大であろうがなかろうが、AIの登場で数学科の卒業生の就職状況が変わるとは思えん
影響があるとすれば情報系の学生だろう

あんたほんとになんにも分かってないなｗ
ポンコツすぎて笑えるわ

>>775
>そして今、自民党がポンコツ（笑）

野党はどれももっとポンコツだから救いがないｗ

やはり、結局全部否定するオチか。
分かりやす（）

消極的選択は有権者として当たり前の心構え

それが嫌なら自分が立候補するしかない

>>791
積極が無理なら当然消去法になる。
文句があるなら自分が立候補は正論だわな。

>>786
AI時代→大卒イラネ

大学全敗
令和の廃藩置県だな（笑）

>>787
数学は人間の仕事じゃなくなるな

御愁傷様

>>788
AIの登場で一般大学生＆大学卒が大量に無職になる
そして介護に大量転職　それしか仕事ないから

求められてる仕事をできない無駄にプライド高いヤツは・・・餓死

南無阿弥陀仏

>>789
そもそも投票選挙による議員制が民主的でない

民主的なのは抽選による議員制

>>791
そもそも立候補したがるヤツは詐欺師
一般人が抽選で選ばれるべき
議員なんて面倒な仕事くらいでちょうどいい
一般国民から毟る詐欺で儲けるとか最低最悪
投票制支持するのは毟られる馬鹿か毟る悪党か

>>792
投票選挙が民主的と思うのは物事を考えない馬鹿

コピペ馬鹿と同類（笑）

武士が失職した過去
大卒サラリーマンが失職する未来

ああ、実に素晴らしい（笑）

南無阿弥陀仏