「名誉教授」のスレ 10

「名誉教授」のスレ
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 9
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1792990921/

(参考)
(うわさ：一松信先生が名著と絶賛したという)
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 現代数学社 20240124

（関連 アマゾン）
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 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
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
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)

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.
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]

## 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
つづく

つづき

* 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]

* 「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

（やっぱり他人に次スレ作られたくないからこんな早くに作ってしまうか）

テンプレです
>・おサル「正則行列を知らない線形代数落ちこぼれ」https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1674527723/5
>　↓
>・私「零因子行列のことだろ？知っているよ」

>「正則行列くらい知っている」と平凡に答えずに
>ひねって 「零因子行列のことだろ？知っているよ」にした

テンプレです
>記号の濫用として a'2 ⊂UB1が ありか どうか？ ありでは？

テンプレです
>>UB1を小さくして a'2を含まないように分離できる
>小さくする仕方が不明
>>具体的な仕方は不要。
>>ハウスドルフだから 小さくして 分離可能の一言。
>ハウスドルフだからと書いたとしたら
>正則との違いを理解してない？と思われるだけかも
>>このスレには
>>位相空間論の初学者もいると思うので
>>はっきり否定させてもらうが
>>１）ハウスドルフは 空間の公理として普通に指定されるケースが多い
>>２）ハウスドルフ性は、良い性質を持つ
>>３）その肝が 分離性で 分離可能の一言 でだいたい片付くよ

テンプレです
>まず、確率分布Prを定義するには、確率空間から始めないと学部数学の確率論にならない
>確率空間をどう定義しているのか
>次に、Pr(Bn,b)=1/n n∈N ならば
>Σ n=0〜∞ Pr(Bn,b)＝Σ n=0〜∞ 1/n ＝∞（∵1/nの無限和が発散するのは有名な事実）
>なので、明白に Pr(Ω)≠1 ですよ(ここにΩは全事象)

テンプレです
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1774707956/626
>選択公理は存在のみなので 使えないので無視して、人の意思で代表をえらぶ

>・選択公理によって、任意同値類の代表の存在が言える。が、どんな代表を選ぶかは、各人の自由だ

テンプレです
>>どの無限列を入れるかは自由だが、確率変数にするかしないか、の自由はない
>>つまり、一回入れたら二度と変更できない
>>毎回の試行で変更することは決して許されない
>そこ、吉田大学の札付きでも同じだよ
>そこを読めてないのは おまえ

テンプレです
>>なぜなら箱入り無数目では箱の中身はすべて定数だから
>誤解ですよ
>箱の中身は、現代数学の確率論で扱えるよ
>「箱の中身はすべて定数だから」？
>あほか
>重川を読め

テンプレです
>　まず 先頭の幾つかをあける。株価で1円単位とすると 例えば下記ソニーで 3234 ・・・と出る
>　次に、かなり離れた 後のしっぽを全部開けると 2000代とか3000代の整数が分る
>　そこから 先頭側としっぽ側とで 狭めていって 先頭からD番目を残して 前後を開ける
>　もし、「株価かな？」と見当がつけば、ブラック–ショールズ方程式に乗せてみる
>　それ以外には、統計処理で平均値を出したり 標準偏差を計算したりもありだ
>　そして D番目を推察するのだ

テンプレです
>そこを 箱入り無数目のように 列の自由選択に変更すれば
>「1/2に出来る」と誤読している人がいるが
>しかしそれでは、数学ストーリーとしてヘンｗ
>数学ストーリーは、札付き定理の完全否定！■

テンプレです
>>そもそもQを構成した瞬間に有理数列全体の集合 Q^N も存在しており、作る必要など無い
>
>笑える。下記の東北大 尾畑研 第16章整数・有理数・実数 P249 「■実数論」を 百回音読してね
>『Qを構成した瞬間に有理数列全体の集合 Q^N も存在しており、作る必要など無い』か・・
>独自説だねぇ〜、ユニークで笑える、が面白すぎｗｗ（＾＾

テンプレです
>冪集合公理により 任意の有限集合の類に対して、デカルト積を定義することが出来る
>この対偶命題：
>冪集合公理により デカルト積を定義することが出来ない集合は、有限集合ではない

テンプレです
>>Nは無限集合ですからQ^Nは普通はデカルト積とは呼ばないでしょうね
>赤ペン
>１）”Nは無限集合ですから”がダメ
>２）デカルト先生は R^2でデカルト積 (r1,r2) ｜r1,r2∈R
>　を考えた故事をしらないんだね
>　”Rは無限集合ですから”って デカルト先生に言ってあげようｗ

テンプレです
>・一方、Dedekind Cutsを使うと なんらの選択公理は不要だが
>　完備であることの証明はできない

テンプレです
>可算選択公理さえ仮定しない ZFのみでは・・
>1）コーシー列とデデキントカットの同値は言えない（別物？）

テンプレです
>おかしいねよ？ 可算選択公理ACω なしで 実数の構成できると言った人がいたけど
>たしかに、形式的には デデキントカット、コーシー列も それらしい まねごとは出来たとしても
>ガウスやコーシー、リーマン、ワイエルシュトラス、デデキント、カントール、ヒルベルト
>らが思っている実数（それは我々が求めている実数でもある）とはほど遠いよね
>
>可算選択公理ACω なしで構成した 実数の責任は？
>だれが どうとる？

テンプレです
>Jech, T The Axiom of Choice. North-Holland. Jelonek 1973
>CH.2, THE COUNTABLE AXIOM OF CHOICE
>P21の画像 を見て貰えば分るが
>THE COUNTABLE AXIOM OF CHOICEは
>コーシー列の収束を証明するのに重要な役割をしている

テンプレです
>異なる自然数m,nをAが選びカードに書いて箱に入れる
>選び方はAの自由
>ここで
>Bは箱の中からランダムにカードを1つ取り出す
>Aは残った方を取る
>書かれている自然数の大きい方が勝ち
>さてA,Bの勝つ確率は？
>(引用終り)
>
>１）全体集合を場合分けする
>　ケース１ ある大きなしかし有限の自然数Mを取って 0〜Mのカードで考える
>　ケース２ 無限集合の自然数N全体を考える
>２）ケース１では、0〜Mのカードは 離散一様分布を成す（下記）
>　期待値（平均値）や 分散も存在する
>　この場合、A,Bの勝つ確率は おのおの1/2
>３）ケース２では、確率は考えられない
>　なぜならば、無限集合たる自然数N全体は、非正則分布を成すから（下記）

テンプレです
>(引用開始)
>偶数と奇数m,nをAが選びカードに書いて箱に入れる
>選び方はAの自由
>ここで
>Bは箱の中からランダムにカードを1つ取り出す
>Aは残った方を取る
>偶数を引いた方が勝ち
>さてA,Bの勝つ確率は？
>(引用終り)
>
>良い指摘だ
>いま、箱の中は 偶数1枚と奇数1枚の計2枚のみとする
>全体の数が2枚で有限だから
>普通に確率計算が可能で
>A,Bの勝つ確率は 各1/2ずつ

テンプレです
>・箱入り無数目 は、私が立てた
>・IUTのシン応援スレも 私
>・各種ガロアスレのうち
>　純粋・応用数学・数学隣接分野（含むガロア理論）21 (816)
>　ガロア第一論文と乗数イデアル他関連資料スレ19 (247)
>　の2つは私が立てた
>
>因みに、下記の数学勢いランキング
>1〜11で 4、5、7、10の4つを除く
>7個は 全部私が立てたんだよね

テンプレです
>>（ランダムってのは確率空間の話では？定義も無くてランダムとはね）
>
>素人か（＾＾
>下記乱数分かりますか？
>乱数も知らずに 箱入り無数目を論じるかね？ｗ
>
>箱入り無数目>>1 において 箱に 下記 乱数列を発生させて入れていく
>箱入り無数目で当てられるとすれば、乱数の定義に反する
>まさに 縦と矛 矛盾なり！
>
>真の乱数列とは？ 他の数を見ても 当てることはできない！！
>他の数を見て 当てることができるならば・・、それは真乱数ではない！！ｗｗｗ
>
>まあ、素人には理解できないだろうね
>（この議論は、１０年以上前 箱入り無数目の初期に書いている）

テンプレです
>”その「御大」も底が知れてる”？ まあ、そこは同意だよ。

テンプレです
>誤：（Setはモノイダル圏だけどテンソル圏とは呼ばれないみたい）
>　↓
>正：（Setは単なる集合の圏で積の定義なし。一方モノイダル圏即ちテンソル圏はテンソル積が定義された圏である。集合の圏Setは、なんらの積も定義されていないので、テンソル積が定義された圏であるモノイダル圏即ちテンソル圏とは、全く異なる圏である■）

テンプレです
>ところが、天才グロタンディクは 圏論を使う代数幾何には
>ZFCじゃ狭い！ だから 広くしようぜと言った
>それが グロタンディク宇宙で ちょうど研究されていた到達不能基数の理論とマッチングアプリ

テンプレかなあ？
>注＊）実話で おれの親父が 暮らしていた実家で（おれは家を出ていた）、少し離れたらところに 団地の八百屋さんがあって
>　八百屋のおかみさんから 綺麗な字の手紙 見ると「（おやじが）近所の人と一緒になって 自分を四六時中監視している 見張っているので やめろ」と書いてあった
>　すぐ ウソと分った（被害妄想）。おやじは、近所付き合いはあまりしないし、”一緒になって”とかありえなない（一人ならまだしも（＾＾）
>　あとで、ちょっとノイローゼ気味と聞いた。しばらくして 引っ越していった

>もう少し書いておくと 手紙は姉さんから見せられたと思う
>なんか夜中も含めて 一日中24時間ずっと みなが自分を監視しているみたく
>その首謀者が、おれの親父みたいなことが書いてあった
>仔細は知らないが 店は歩いて3〜5分のところの四つ辻の角で
>八百屋の向いが、たばこ屋さん 息子が ぼくと同窓生で同じ中学に通った
>（実は、小学校でも同窓だったが、彼の方が早く転校してきていたんだ。新しく開発された団地でね）

テンプレです
>”集合論では、超フィルターは、構成可能性の公理が可測基数 κの存在と両立しないことを示すために用いられる。”
>”ゲーデルによる神の存在論的証明は、すべての「肯定的性質」の集合が超フィルターであることを公理として用いている。”
>
>これらから導かれること
>１）”超フィルター（ultrafilter）"は、ZFC内に収まることもあれば、
>　ZFC内に収まらないこともある
>２）それは、”超フィルター（ultrafilter）"を使う人の立場による
>
>よって、”超フィルター（ultrafilter）"は
>常に ZFC内だと 倒錯している人が
>一人存在することが証明された■

テンプレです
>おそらく
>集合論論による代数幾何＋α → 圏論による代数幾何
>で、チョロと1回グロタンUをもってくれば 終り だと思う？ しらんけど

テンプレです
>ノイマン宇宙Vままだと 宇宙が狭い。Vの外に出ると そこは集合ではなく クラス（類）になる
>グロタンディク宇宙Uは、Vを広げて Vならクラス（類）になる対象を包含できるようにする
>後世の人「おまいら それ 到達不能基数の議論と同値じゃん」と指摘したらしい

テンプレです
>うむ いま Terence Tao“big picture”として 宇宙の包含関係を考える
>Vo⊂Vk⊂Vk+1⊂・・・
>ここで
>・k,k+1・・などは到達不能基数で この順に大きくなり Vkなどはkを含む宇宙で 到達不能基数kもまた集合である
>・Voは、到達不能基数を全く含まない 通常基数の宇宙
>
>これより
>・Vk+1が無矛盾ならば それより左のVo、Vkが無矛盾（∵ 包含関係で Vo、Vkが矛盾なら Vk+1が矛盾を含むので 背理法成立）
>・κの存在証明が不可能は、良いだろう
>以上