「常微分方程式」を含む日記

■数学の分類はこんな感じか

フェミニズムの分類が多すぎると聞いて

anond:20251020210124

0. 基礎・横断

集合論

公理的集合論（ZFC, ZF, GCH, 大きな基数）

記述集合論（Borel階層, Projective階層, 汎加法族）

強制法（フォーシング）, 相対的一致・独立性

数理論理学

述語論理（完全性定理, コンパクト性）

モデル理論（型空間, o-極小, NIP, ステーブル理論）

証明論（序数解析, カット除去, 直観主義論理）

再帰理論/計算可能性（チューリング度, 0′, 相対計算可能性）

圏論

関手・自然変換, 極限/余極限

加群圏, アーベル圏, 三角圏, 派生圏

トポス論, モナド, アジュンクション

数学基礎論・哲学

構成主義, 直観主義, ユニバース問題, ホモトピー型理論（HoTT）

1. 代数学

群論

組み合わせ群論（表示, 小石定理, 自由群）

代数群/リー群（表現, Cartan分解, ルート系）

幾何群論（ハイパーボリック群, Cayleyグラフ）

環論

可換環論（イデアル, 局所化, 次元理論, 完備化）

非可換環（アルティン環, ヘルシュタイン環, 環上加群）

体論・ガロア理論

体拡大, 分解体, 代数独立, 有限体

表現論

群・リー代数の表現（最高ウェイト, カズダン–ルスティグ）

既約表現, 調和解析との関連, 指標論

ホモロジー代数

射影/入射解像度, Ext・Tor, 派生関手

K-理論

アルバース–カルーアン理論, トポロジカルK, 高次K

線形代数

ジョルダン標準形, 特異値分解, クリフォード代数

計算代数

Gröbner基底, 多項式時間アルゴリズム, 計算群論

2. 数論

初等数論（合同, 既約性判定, 二次剰余）

代数的数論（代数体, 整環, イデアル類群, 局所体）

解析数論（ゼータ/ L-関数, 素数定理, サークル法, 篩法）

p進数論（p進解析, Iwasawa理論, Hodge–Tate）

算術幾何（楕円曲線, モジュラー形式, 代数多様体の高さ）

超越論（リンドマン–ヴァイエルシュトラス, ベーカー理論）

計算数論（楕円曲線法, AKS素数判定, 格子法）

3. 解析

実解析

測度論・ルベーグ積分, 凸解析, 幾何的測度論

複素解析

一変数（リーマン面, 留数, 近似定理）

多変数（Hartogs現象, 凸性, several complex variables）

関数解析

バナッハ/ヒルベルト空間, スペクトル理論, C*代数, von Neumann代数

調和解析

フーリエ解析, Littlewood–Paley理論, 擬微分作用素

確率解析

マルチンゲール, 伊藤積分, SDE, ギルサノフ, 反射原理

実関数論/特殊関数

ベッセル, 超幾何, 直交多項式, Rieszポテンシャル

4. 微分方程式・力学系

常微分方程式（ODE）

安定性, 分岐, 正準系, 可積分系

偏微分方程式（PDE）

楕円型（正則性, 変分法, 最小曲面）

放物型（熱方程式, 最大原理, Harnack）

双曲型（波動, 伝播, 散乱理論）

非線形PDE（Navier–Stokes, NLS, KdV, Allen–Cahn）

幾何解析

リッチ流, 平均曲率流, ヤン–ミルズ, モノポール・インスタントン

力学系

エルゴード理論（Birkhoff, Pesin）, カオス, シンボリック力学

ハミルトン力学, KAM理論, トーラス崩壊

5. 幾何学・トポロジー

位相幾何

点集合位相, ホモトピー・ホモロジー, 基本群, スペクトル系列

幾何トポロジー

3次元多様体（幾何化, 結び目理論, 写像類群）

4次元トポロジー（Donaldson/Seiberg–Witten理論）

微分幾何

リーマン幾何（曲率, 比較幾何, 有界幾何）

シンプレクティック幾何（モーメント写像, Floer理論）

複素/ケーラー幾何（Calabi–Yau, Hodge理論）

代数幾何

スキーム, 層・層係数コホモロジー, 変形理論, モジュライ空間

双有理幾何（MMP, Fano/一般型, 代数曲線/曲面）

離散幾何・凸幾何

多面体, Helly/Carathéodory, 幾何的極値問題

6. 組合せ論

極値組合せ論（Turán型, 正則性補題）

ランダムグラフ/確率的方法（Erdős–Rényi, nibble法）

加法的組合せ論（Freiman, サムセット, Gowersノルム）

グラフ理論

彩色, マッチング, マイナー理論（Robertson–Seymour）

スペクトルグラフ理論, 拡張グラフ

組合せ設計（ブロック設計, フィッシャーの不等式）

列・順序・格子（部分順序集合, モビウス反転）

7. 確率・統計

確率論（純粋）

測度確率, 極限定理, Lévy過程, Markov過程, 大偏差

統計学

数理統計（推定, 検定, 漸近理論, EM/MD/ベイズ）

ベイズ統計（MCMC, 変分推論, 事前分布理論）

多変量解析（主成分, 因子, 判別, 正則化）

ノンパラメトリック（カーネル法, スプライン, ブーストラップ）

実験計画/サーベイ, 因果推論（IV, PS, DiD, SCM）

時系列（ARIMA, 状態空間, Kalman/粒子フィルタ）

確率的最適化/学習理論

PAC/VC理論, 一般化境界, 統計的学習

バンディット, オンライン学習, サンプル複雑度

8. 最適化・オペレーションズリサーチ（OR）

凸最適化

二次計画, 円錐計画（SOCP, SDP）, 双対性, KKT

非凸最適化

多峰性, 一階/二階法, 低ランク, 幾何的解析

離散最適化

整数計画, ネットワークフロー, マトロイド, 近似アルゴリズム

確率的/ロバスト最適化

チャンス制約, 分布ロバスト, サンプル平均近似

スケジューリング/在庫/待ち行列

Littleの法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網

ゲーム理論

ナッシュ均衡, 進化ゲーム, メカニズムデザイン

9. 数値解析・計算数学・科学計算

数値線形代数（反復法, 直交化, プリコンディショニング）

常微分方程式の数値解法（Runge–Kutta, 構造保存）

PDE数値（有限要素/差分/体積, マルチグリッド）

誤差解析・条件数, 区間演算, 随伴法

高性能計算（HPC）（並列アルゴリズム, スパース行列）

シンボリック計算（CAS, 代数的簡約, 決定手続き）

10. 情報・計算・暗号（数理情報）

情報理論

エントロピー, 符号化（誤り訂正, LDPC, Polar）, レート歪み

暗号理論

公開鍵（RSA, 楕円曲線, LWE/格子）, 証明可能安全性, MPC/ゼロ知識

計算複雑性

P vs NP, ランダム化・通信・回路複雑性, PCP

アルゴリズム理論

近似・オンライン・確率的, 幾何アルゴリズム

機械学習の数理

カーネル法, 低次元構造, 最適輸送, 生成モデルの理論

11. 数理物理

古典/量子力学の厳密理論

C*代数的量子論, 散乱, 量子確率

量子場の数理

くりこみ群, 構成的QFT, 共形場理論（CFT）

統計力学の数理

相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差

可積分系

逆散乱法, ソリトン, 量子可積分モデル

弦理論と幾何

鏡映対称性, Gromov–Witten, トポロジカル弦

12. 生命科学・医学・社会科学への応用数学

数理生物学

集団動態, 進化ゲーム, 反応拡散, 系統樹推定

数理神経科学

スパイキングモデル, ネットワーク同期, 神経場方程式

疫学・感染症数理

SIR系, 推定・制御, 非均質ネットワーク

計量経済・金融工学

無裁定, 確率ボラ, リスク測度, 最適ヘッジ, 高頻度データ

社会ネットワーク科学

拡散, 影響最大化, コミュニティ検出

13. シグナル・画像・データ科学

信号処理

時間周波数解析, スパース表現, 圧縮センシング

画像処理/幾何処理

変動正則化, PDE法, 最適輸送, 形状解析

データ解析

多様体学習, 次元削減, トポロジカルデータ解析（TDA）

統計的機械学習（回帰/分類/生成, 正則化, 汎化境界）

14. 教育・歴史・方法論

数学教育学（カリキュラム設計, 誤概念研究, 証明教育）

数学史（分野別史, 人物研究, 原典講読）

計算支援・定理証明

形式化数学（Lean, Coq, Isabelle）, SMT, 自動定理証明

科学哲学と数学（実在論/構成主義, 証明と発見の心理）

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■数学とプログラミングを皆どうリンクさせてるのか

AIで線形代数やりなおせとか、常微分方程式とか、数式は変形できるがプログラムになおせん

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■anond:20220519163030

三角関数がないと「振動」という現象をグラフと数値で捉えることが出来なくなる(sin波を局所的に多項式で近似するしかなくなるため)。

振動現象は物理にしろ化学にしろ金融にしろ政治にしろ、世界と社会のあらゆる場面に現れる(簡単な常微分方程式の解のため)。

まあ、グラフと数値を一切扱わないなら三角関数勉強しなくてもいいと思う。

なんなら弁護士でも三角関数くらい知ってる方がいい(何かの設計図の特許の裁判とかあるでしょ)。

文学者でも三角関数知ってるだけで表現の幅は広がる。

Permalink | 記事への反応(1) | 19:04

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■その辺の技術者に知識で負けないくらいのふるすたっくえんじにあになりたい

・機械工学は大学で学んだ。機械系４力学のさわりだけなら大体やったがもう忘れている。

・切削加工はけがき、フライス盤、ボール盤、くらいならできるが複雑な形状は作れる気がしない。そういえば旋盤は使わなかった。耐久性を考えなければ３Dプリンタでなんでも作れるらしいが、３Dプリンタは触ったことがない。

・CADは大学の演習でSolidWorksを触った程度。もうすっかり忘れている。手書きの製図とかは調べて思い出せば簡単な形状ならできるかもしれない。

・シミュレータはANSYSをマニュアル通り触った程度。動力学解析とか連成解析とか仕組みは全くわかっていない。

・電気工学はだいぶ勉強不足。簡単な回路図はチップの製品情報を睨めっこしながらINとOUTと接地をどうすればいいかくらいはわかったが、複雑なものになるとダメ。ArduinoとRasberryPiは買ってみたが埃かぶっている。論理回路の読み方はすっかり忘れているが調べれば思い出せると思う。

・化学系は全くの無知。大学受験で知識は止まっている。物性物理的なところも無知。

・数値計算はPythonやMatlabでちょっとできる程度。ライブラリを使った行列計算や簡単なニュートン法くらいなら書けるが、精度や速さが必要だったり複雑になるとダメ。解析は微分積分や常微分方程式を調べて思い出せばできる程度。測度論とか特殊な積分とかいわゆる大学数学的な道具が必要になる解析はできない。

・競技プログラミングはちょっとかじったがやめてしまった。むずかしすぎた。

・機械学習や統計はなんとなく知識はついているが、手を動かして何か作ったことはない。この前統計検定１級落ちた。

・バックエンドはSQLをそれなりに書いてとりあえず動くものなら書ける程度。可用性とかパフォーマンスとか考えられるレベルではない。JavaはJavaEEを横展開的に書いた程度。理解できている自信はない。保守性高めたりデザインパターン的に綺麗な書き方とかできない。C++は一瞬だけ触ったことがあるが、環境構築ハマった＆謎のSegmentation Faultで苦手意識を残したまま。Go？Rust？なにそれおいしそうだね。

・クラウドはAWSをマニュアル通りに使っている程度。１から設計なんてできない。なのでAWSのソリューションアーキテクトを勉強中。AzureやFirebaseは触ったこともない。

・ネットワーク系とかセキュリティ系は全く勉強不足。応用情報をギリギリ合格できる程度の知識しかない。わかるようにはなりたい。

・フロントエンドはFlutterを勉強中。Flutterむずかしい、どんな言語でもそうだけどチュートリアルから業務レベルまでの乖離がありすぎてよくわからない。javascriptはjQuery一強時代にちょっと書いた程度。VueとかReactとかなにもわからない。TypeScript？なにそれおいしそうだね。

・ハード系だったりファームウェア系だったりコンパイラ系は何もわからない。わかるようにはなりたい。

全部中途半端だな、、、

Permalink | 記事への反応(0) | 02:09

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■http://anond.hatelabo.jp/20110720005831

まずはじめに断っておくと、私は大学の教員ではないので、こうやって愚痴を垂れることはできても、

「そうやって切り捨てないでください。やり方はあるんじゃないですか？」

に答えることは出来ないですし、答えられてもいい加減な素人考えの域を出ないですよ。

なのでもう興味ないかもしれませんが、思いがけず誠実なレスが帰ってきたので、問い掛けられた事柄に返答します。

小学生の喩えは意図を汲んでくれたようなのでそれでいいです。どう答えるべきか？ってのは簡単に結論の出る問題じゃないし、仰る通り算数教本をあたるのが最適でしょう。

例としてあげた2人の教員については、気持ちだけ解って欲しかっただけで。

常微分方程式(ODE)は大学2年次くらいで勉強するんじゃないかと思うんですけど、線形代数で習ったことが大活躍して面白いんですよ。ですから1年の線形代数の授業でもちょっと触れられたら授業面白くなるんじゃないかな、とは誰でも考えると思うんですけど、でもやっぱりそれは本来教えるべき内容を圧迫してまで詰め込むことではないんですよ。線形写像の例に微分がありますよ、ってのはどんな本でも出てくるんじゃないかと思いますが、その時にちょこっと微分方程式の雑談をするとか、それくらいが関の山でしょう、となる。でも、やっちゃった教員が居るんですよ。授業の半分か三分の一か知りませんが、とにかく授業のある程度の割合を使って、線形代数の授業でODEの授業した人が。それが一人目。（もう一つのジョルダン標準形というのは線形代数のやや発展的な内容です。）二人目はもっと過激派だと思ってください。

そういう例を知っているから、まぁやっぱり定められたカリキュラムを逸脱して「進んだ応用例」とか扱うのは難しいよね、って思っちゃうんですわ。

「大学数学教育は、不均一で落ちこぼれを量産するような体制にあって、

　そのような中で、ちゃんとわかるように説明してくれと言われても、それは無理です。

　せいぜい興味喚起する雑談程度です。

　君が試験前の雑談でわかったつもりになっていることも、

　それは数学体系の中のごく一部を、ごく限られた視点から見た物にすぎません」

私の愚痴はだいたいそんなところです。前半の部分ですけど、別に教育の体制を問題にしたつもりは無いです。出会う教員によってアタリハズレ激しすぎるのは問題かもしれませんがそういう話はしてないです。あなたの求める「俯瞰的な視点」とかを授業に全面的に盛り込むには、線形代数の先にはあらゆるものが待っているから、ちょっと説明しきれないよねってだけです。さらに「何となく分かった気にさせる」のも不誠実だと思っています（多分この点があなたの考え方と根本的に違う点かもしれません）。

ただ、講義中に少しレベルの高い話題について、教師の趣味でいいから題材をいくつか選んで雑談しておくことには価値があると思う。

と、私は最初に述べたんですけど、この時点であなたの意見は認めているつもりです。

Permalink | 記事への反応(0) | 04:05

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■http://anond.hatelabo.jp/20110719133024

もう特に言うことはないが、小学一年生の喩えで憤慨したと仰るので、なぜこの喩えを出したのかだけ付け加えておく。

この喩えを出したのは、そういうやる気のない小学生を想定してたんじゃなくて、

小学生の頃、友達がそういえばこんな感じの事言ってたなって思い出したからだ。（もちろん正確ではないけれど）

「算数って、お店やさんにならないと使わないでしょ？国語はみんな使うから、国語のほうが大事だよね。」

じゃあこの子にどう返事するの？ってのを、もし暇なら考えてみて欲しい。

私は小学生の時、確かこれに反論できなかった。その頃、算数がなぜ大事かっていう話を先生がするときはいつも、

「買い物するとき、計算できないと困るでしょ？」

みたいな事を言ってたからだよ。でもこれおかしいよね。レジに並ぶときカゴに入れた品物の値段を合計して小銭準備している奴って、まぁ居るには居るけれどそんな事しなくてもいいでしょう。私は当時そんな風に思ってて全く納得してなかったけど、まぁなんとなく算数は将来使いそうだなって思ってた。

結局小学一年生の手の届く範囲に、算数の具体的な使い道ってないわけだよ。大学一年の手の届く範囲で線形代数の使い道って、まぁそんなに無いけれどあるにはある。「例えばこれこれこういう使い道があります」って誤魔化しが効かないぶん、線形代数の場合より面倒だと思うんだ。

最後になんでこんなに否定的だったかって話。

行き過ぎた例として、

線形代数の授業でジョルダン標準形と常微分方程式しか教えませんでした。てへり

とか、

微積の授業でゲーデルの不完全性定理から始めて微分はフレッシェ微分教えました。てへり

とか、（なんでゲーデル教えるのかさっぱり分からん）

こういう伝説いくらでもあるのよ。

こういうの見ると、ああやっぱ線形代数は線形代数の領分守っとくべきだなーってしみじみと思うんですわ。

Permalink | 記事への反応(2) | 22:22

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■http://anond.hatelabo.jp/20101214153731

常微分方程式すら解けない障害者とか留数定理すら知らない障害者とかも多くて困るよな。

Permalink | 記事への反応(1) | 15:52

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■生命科学専攻からの専攻ロンダ　まとめ

専攻ロンダランキング

• 専攻ロンダランキング

超勝ち　医学部編入

大勝ち　機械、電気、 薬学部・歯学部・獣医編入

中勝ち 情報、化学工学、

勝ち　　 材料、応用化学、物理(物性)、ロースクール

普通　　農芸化学、 物理(理論)、 数学

負け 建築、土木、環境、 医歯薬獣無資格修士

大負け 分子生物学、文系院

• 専攻ロンダランキング（バイオから受けやすい専門科目の試験に絞ったランキング

SSS 【神大(国)、名大他医学部編入(国)】(難)..バイオ科目で受験可能、【群馬医】..面接重視

A　【慶大理工(私)、早稲田先進理工電気情報生命(私)】..バイオ科目で受験可能、【阪大基礎工(国)、東大京大化学(国)】...一部バイオ科目

B　【東大新領域(国)、東工大すずかけ(国)】...入試科目少、倍率低、【東北大医工学(国)】....バイオ科目で受験可能、【上智理工 (私)】...バイオ科目で受験可能、【名古屋大理学部物質理学専攻(化学系)A入試】...バイオ上等。他専攻はプレゼンのみ

C　【筑波大システム情報(国)】...入試科目少、倍率低、知能機能は実質機電系、【阪大情報科学(国)】...バイオで受験可能、【早稲田情報生産システム(私)】...専門科目なし

D　【NAIST(国)】...専門試験なし 【電通大IS(国)】...入試科目少、【豊田工業(私)】...入試科目少

E 　【JAIST(国)、前橋工科(公)、会津大(公)、産業技術大学院大学(都立)、九州工業大学生命体工学(国)(生体と機械の融合がテーマ。実質機電系)】...専門試験なし、【徳島大電電(国)】..数学と英語のみ

死亡フラグ　【そのまま入院 】

ロンダに有利な分野?

・電気回路(デジタル回路も足りないが、アナログ回路はもっと足りない)

・組み込みソフトウェア

・制御・ロボティクス

・半導体

・パワーデバイス

・信号処理

・機械設計学

・流体力学

・熱力学

・材料物性

・電力回路

・電力システム工学

・モーター

・有機合成

・化学工学

・高分子

専攻ロンダしやすいかもしれない大学院重点化した大学

• 独立研究科

　・東京大学大学院・新領域創成科学研究科・学際情報学府

　・東京工業大学大学院・ 総合理工学研究科・社会理工学研究科・イノベーションマネジメント研究科

　・京都大学大学院・エネルギー科学研究科・人間・環境学研究科・地球環境学舎

　・東北大学大学院・情報科学研究科・生命科学研究科・環境科学研究科・医工学研究科

　・名古屋大学大学院・ 国際開発研究科・情報科学研究科・多元数理科学研究科・環境学研究科

　・九州大学大学院・総合理工学研究院・システム情報科学府

　・北海道大学大学院・環境科学院・地球環境科学研究院

　・電気通信大学大学院・情報システム研究科

　・筑波大学大学院環境科学研究科（修士）・生命環境科学研究科（博士）・システム情報工学研究科

　・早稲田大学大学院 情報生産システム研究科

　・大阪大学大学院 言語文化研究科・国際公共政策研究科・情報科学研究科・生命機能研究科

　・九州工業大学大学院 生命体工学

　その他、広島と神戸、群馬大工学研究科が大学院重点化

• 大学院大学

　・ 北陸先端科学技術大学院大学 (JAIST)

　・ 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST)

　・ 産業技術大学院大学

専攻ロンダでお買い得（難易度に対するリターンが大きい）だと思う院

• 筑波大学大学院 システム情報工学研究科

倍率が異様に低い上、試験形式が面接での口頭試問(教養数学物理)+成績証明書重視なので

専攻ロンダにとっては非常に都合がいい。

東京へのアクセスが容易。

• 電気通信大学大学院 情報システム学研究科

MS専攻は倍率が高いが他はそうでもない。東京という立地が素晴らしい。

• 九州工業大学大学院 生命体工学研究科

地方国立の独立研究科なので倍率が低い。今年の筆記試験は１倍。

データ見る限り機電系研究室なら就職良好、小倉の近くなので地方国立にしては立地もよい

一応バイオ出身者が前提にカリキュラムが出来ている。

• JAIST 情報科学＋マテリアルサイサイエンス-

立地が悪いとか、Fランロンダばかりと陰口が叩かれてるけど

研究力もあるし就職もそこそこ。

ほとんど試験勉強が必要なく専攻ロンダが可能な点が素晴らしい。

• NAIST　情報科学＋物質創生科学

は研究力就職ともに共に良いが倍率が異様に高い。

• 東北大学　医工学研究科

今のところ、卒業生無し。

母体が工学部なので工学系の研究がほとんど。

専攻ロンダに成功した人の書き込み　その1

715 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 18:04:54

筑波首都横浜クラスの機電に専攻ロンダ成功したお

東工大すずかけの機電受けるつもりが受験対策に時間つくれなくて諦めたけど

東工大院試スレ見たら今年はありえない高倍率、高難易度だったみたい

筑波首都横浜クラスは機電も全入で就職最強

お得感異常だからこれから院試のやつに勧めておく

　

　

719 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 18:47:01

＞715が事実ならバイオに生気が戻るんだが

　　

722 ：715 ：2008/08/19(火) 19:16:38

釣りじゃねーよ

たしかに東大かつ学部生なら工学部より経済学部のほうが生涯収入も多いだろうよ

凡人の俺には関係ない話だが

　　

さて院試の話だが、筑波首都横浜（それに千葉とか電通農工）あたりの国公立は

宮廷大と違って外部から学生が全く入ってこない

院試は実質定員の概念がなく設定された足切りラインを突破すると合格なので

入試とは名ばかりの形式だけのものになってる専攻がたくさんある

機械電気は人気がないから教官は外からの学生をすごい欲しがってる感じだったよ

研究室の先輩にＦランクみたいな大学の人も普通にいた

俺は本格的に勉強したのは２ヶ月だけで間に合った

探すと受験科目の少ない専攻もたくさんある

特定されない範囲なら知りたいこと答えるよ

　　

723 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 19:28:57

＞722

どこらへんのランクのバイオから入ったの？学部と機電の専攻とのギャップは？

例えばバイオ系ロボやってるところとか志望したの？

筑波首都横浜機電院って文集もできる？

　　

　

725 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 19:46:06

＞723

大学は下位国立バイオ系だな

志望研究内容は普通にメカトロニクス、ロボティクス系

志望理由は単純に「興味がなくなったから」

文集は無理

ただし先輩の内定先はロンダ、専攻変え含め全員一流メーカーがずらり

うちの研究室だと松下や日立、NTT系など

推薦も充実してるし選び放題

　　

はやめに教官にコンタクトとって仲良くなるのが大事っぽい

メールで教官が外部をどう思ってるのか感じとれ

俺はTOEIC400で終わってたんだが教官が下駄履かせたかもしれん

　

　

727 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 20:05:07

＞725

今4年なの？

だったら脱バイオ第一号だぜ！

　　

　　

728 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 20:07:12

脱バイオｗ

ちなみに就活してた？もししてたらどんな状況だった？

　　

　　

731 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 20:26:07

＞727

４年

合格内定もらったばかり

このスレで脱出を決意した

　　

＞728

全くやらずに院試に集中

電通大の情報システム研究科はTOEIC100専門200の配点だが

専門で小論文を選べる＋半分弱がボーダーで倍率1.3程度だから滑り止めに使える

今からTOEICやっとけ（600でアドバンテージになる）

あと最悪に備えて確実にひとつ合格欲しいならJAISTかな

　　

バイオ→メカトロニクスロボティクスの鞍替えは

「生命について勉強するうち、生命の動きのメカニズム、

それを工業製品として実現することへ興味がわきました」でおっけー

人工知能系、制御シミュレーション系もこれで行ける

　　

　　

736 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 20:48:20

もう院試終わったから情報大公開だ

あと俺の知ってる有用情報は・・・

それぞれだいたいの合格ラインとか

電通大情報システム研究科→TOEIC500専門半分弱（小論文選択可）←就職良好

東北大機械→外部の倍率1.5倍の穴場（受験生はたいした学歴じゃない）

情報もホームページでフル公開

数学科目が多いけど専門は制御、機械力学が簡単で独学楽

TOEIC500、専門半分くらい

筑波システム→学部成績かなり重視、倍率かなり低い

専門知識全くいらない

TOEIC500ボーダーは謎だがかなり低い

首都大システムデザイン→航空以外かなり倍率低い、教養数学とほんのちょっとした専門

TOEIC500簡単な筆記六割

JAIST情報系→まじ全員、１回目で受けれ

NAIST情報→倍率二倍と少し大変、就職かなり良し、どんどん倍率上がるから受けるなら当然１回目

基礎数学３問について聞かれ二問答えれば良い

あとは英語（TOEIC600でアドバンテージに）

事前に書いていく小論文（実質志望理由書）を超重視

　

東京新領域→2ちゃんに騙されるな

外部倍率五倍の難関

自信あるならどうぞ

すずかけ→2ちゃんに騙されるな

人気専攻は普通に難しい（メカ、電、情系）

筆記で受ける時は実質外部倍率おそらく２～三倍

受けるなら入試科目と倍率要チェック

　　

バイオが数学勉強するなら石村園子のやさしく学べるシリーズが神

これで知ってることだいたい全部だ。

専攻ロンダに成功した人の書き込み　その2

250 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/09/29(月) 23:37:47

学部で就職できなかったので地底大学院の化学受けたら受かりました

　　さようならバイオｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ

　　

　　

　　

　　

　　

251 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/09/29(月) 23:41:27

おめ！！！！！！！！

研究室の分野は？

　　

　　

252 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/09/29(月) 23:44:10

専攻ロンダ成功者第二号だな

　　

　　

254 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/09/29(月) 23:59:14

＞251

合成系ですｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ

研究室は勝ち組なんですがｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ

　　

　　

ただ学部の学歴が駅弁バイオだから就職きついかもしれない

　　

専攻ロンダに成功した人の書き込み　その3

661 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 01:56:35

筑波生物資源→筑波知能機能にロンダ成功

　　

662 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 09:00:13

機電に行った奴が今までいるかどうかは重要じゃないだろ

　　

みんなと一緒の進路なんて言ってたらピペド一直線じゃないか

　　

663 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 09:01:10

＞661

おめ。

事実ならなんかアドバイス頼む

　　

669 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 20:05:10

＞661

まじか、おめ

しかも機械。すげー

　　

671 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 20:21:34

＞663

アドバイスって、知能機能に受かるためのアドバイス？

工学部へのロンダ一般？

　　

673 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 21:03:02

＞671

バイオからも入りやすい？入試対策どうした？知能機能の就職ってどう？

　　

676 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 22:25:55

＞673

入試はTOEIC(100点)、成績(200点)、口頭試問＋面接(300点)

口頭試問は

微積分（微分方程式含む）＋線形代数が必須

力学か情報基礎を選択

問題は簡単な割りに多少間違えたからと言って落ちない。

俺はTOEIC630／730、成績Aが３割強、Bが４割、口頭試問は３分の２ぐらい正答

で受かった。

就職はこれ↓

http://www.iit.tsukuba.ac.jp/about/job.html

　　

678 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/17(金) 00:12:58

＞676

よく口頭試問って言うけど、それってどんなこと聞かれるの？

用語の定義とか？それとも計算問題やらされたりするの？

　　

679 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/17(金) 00:28:58

＞678

覚えてるのは

∂e^(xy)／∂x

２階常微分方程式の簡単な問題

３×３行列の固有値、固有ベクトル、正規直行規定を求めよ。とか

力学は運動方程式を書いて解けとか、教科書の例題レベル。

専攻ロンダに成功した人の書き込み　その4

635 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/04/23(水) 21:30:01

東北大学の　理学部　生物から

京大の化学系のところにいった。もともと岐阜あたりの

生まれだったから、生まれ故郷に近くなってよかった。

学部の研究は・・・どうでもいいだろ。

院は物性よりの化学系かな。

　　

さて、就職ですが、私は物性よりの化学なので、就職が滅茶苦茶

いいというわけではないらしい。

それでも同期で就職に困ってる人はいませんでした。

修士卒業のころは、氷河期の真っ只中（2000～2001）でしたけどね。

　　

一番就職いいのは巷で聞くところでは、化学合成とからしいです。

まず、就職がないということは、絶対にありえないと。

専攻ロンダに成功した人の書き込み　その5

　　　

318 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/04/17(木) 07:10:11

奈良先の物質に専攻ロンダしました。

典型的な文系・生物系タイプの自分には量子力学が理解出来ません。

　　　

　　

138 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/06/20(金) 21:28:51

おれは去年NAISTに専攻ロンダしたものです。

今は物質系で研究がやっと始まったところです。

今は有機ELの研究に没頭しています。ほんとに楽しいです。

バイオのくだらん研究とは大違いです。

NAISTは他専攻から来た人のための教育が充実してますし

なんといっても全学生が他大からきてるっていうのが安心できます。

量子力学とか半導体工学とか最初は難しくて苦労しましたが今では

かなり理解できるようになりました。なんといってもウンコ生物より楽しい！！

　　

みなさんの専攻ロンダ成功を祈っています。

専攻ロンダに成功した人の書き込み　その6

369 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/10/20(月) 01:15:58

まだのとこもあるようだが、脱バイオ成功者が出た模様

　　

719 名前：就職戦線異状名無しさん[sage] 投稿日：2008/10/17(金) 23:01:36

その時は他分野からバイオに入るよ

jaistの化学は受かってて後は、naiの物質待ちだし

　　

これで何人目かな？　まあ、２ｃｈもそこそこ役に立ったのかねｗ

　　

378 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/10/22(水) 17:12:57

＞369

その書き込みをした人です

naistも受かって合格通知が届きました

http://www.seospy.net/src/up9595.jpg

http://www.seospy.net/src/up9596.jpg

これでうんこバイオにおさらばできそうです

名残惜しくはまったくないが、最後に挨拶をしておこう

さｗｗよｗｗうｗｗなｗｗらｗｗバｗｗイｗｗオｗｗ 　　

　

380 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/10/22(水) 17:33:11

＞378

おめ

意外と専攻ロンダ成功が多いなｗ

この調子で転部スレのやつも頑張ってくれろ

　　

382 ：378 ：2008/10/22(水) 17:39:08

わかりますた

naist物質については、小論と面接だけでTOEICは今年から廃止されましたので他分野からも入りやすいと思いますよ

ただし、大学院に入ってやりたいことと学部での研究内容についてかなり突っ込まれて聞かれます。

志望する研究室に入れるとは限りませんが、コンタクトは先にとっておいてやりたい研究テーマも具体的に決めておくといいと思います。

　　

383 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/10/22(水) 17:46:31

専門なしで入ったってことは、これから勉強すること

Permalink | 記事への反応(0) | 15:45

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■http://anond.hatelabo.jp/20090514010610

せめて線形常微分方程式の解き方くらいみんな知っといて欲しいもんだよな。マジで。

Permalink | 記事への反応(1) | 01:09

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■複素積分できねえｗｗｗｗ

久しぶりに複素積分やってみたらできなくて吹いたｗｗｗｗｗｗｗ

二階線形常微分方程式をｗｗｗｗフーリエ変換で解こうとしただけなのにｗｗｗｗｗｗ

orz

Permalink | 記事への反応(0) | 11:40

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■高校の物理の教育をやめてみてはどうか？

物理の時間を数学に使うとよろし。特にベクトル解析（sufix notationあたりも)と多変数の微分積分も視野に入れて。

で、そして幾何学の方は減らしてもいいのではないか。工学系で幾何学はあんまり使わない気がする（これは私の専攻のせいかもしれないが）

その代わりに、抽象数学に重きを置く。確率は選択にして、けど統計はやらない方向で。

どうせ文系理系なんてつまらない二分野に分けているのだから、そして学問自体も高度化しているのだから、理系は理系で理系にもっと偏重すればいいと思う。

ついでに地歴公民とか世界史は高校ではやらないで大学の一般教養にすればいいと思う。例えば大学で世界史を英語でやらせたりしてもいいんじゃない？英語でできないって云うのは単にできないって思いこんでるのとやらないからであってライティング偏重（かつ読書課題を読んだ上でエッセイを書かせる形にする）でいいと思うよ。英語教育は英語でじゃなく英語で何かを学ぶ形にすればいいんじゃないかな。国文とかは選択にして、けど現状のような授業に出なくても単位をとれるようなものにはしないこと。何度でも言うけどできないのはしないからであってできないからではないから。

大学は単位制にする。

高校は完全に理系大学への準備、すなわち大学教育の一年二年の数学の基礎をみっちりたたきこんでしまえばよろし。で大学入試はそれを試験する形にすればいいと思う。その代わり試験は従来のものより長くなるがしょうがないと思うよ。定員集めのために最低限必要な学力がない学生を大学に入学許可するのはどうかと思うけど、そういった最低限の知識がない学生については卒業に必要な単位を取るための必修コースとして数学のコースをとらせればいいと思うよ。まぁ４年以上かかっちゃうけどね。これぐらいに数学がわからないんだったらあきらめた方がいいということ。でも、本当に学びたい人には卒業に時間がかかってしまうけど門扉を開いておくようにしておく。（まぁどうせ留年するかやめていくことになるが）

で大学一年時に、初めて物理学の基礎（数学的に高度でかつ多様な演習を含む。できたら物理の実験の演習もとらせてレポートの書き方と物理学が確からしいことを確認するのにいいと思うよ。）で２－４年は専門課程と一般教養を並行してとりながらやればいいと思う。

化学については分からん。そもそも化学は量子力学なしでちゃんと理解できるのか疑問だけど化学は化学で高校の時面白かったから残してもいいかも。

文系は文系で適当にやらせておけばいいと思うよ。どうせモラトリアムなんだし。そのかわり文系に今理系がやってる物理と化学を必修にした方がいいと思うよ。文系涙目ｗ　どうせ大学で何も学ばないんだからもう高校でやらせちゃえよって感じ。高校の先生大変だなー

軽くまとめ

1. 今やっているような物理は高校ではやらない。
2. 数学に重きを置く。
   1. 一年時前半：微分積分（一変数の微分をはじめにやる）
   2. 一年時後半：他変数の微分積分
   3. 二年時：ベクトル解析、線形代数、常微分方程式は同時にやる。（順序に工夫は必要）
   4. 偏微分方程式、確率、抽象数学、化学は選択（抽象数学は一年でも十分理解できる内容だと個人的には思う。確率も一年で理解できるはず）
   5. ３年時は物理学（特に古典力学、古典電磁気学、動力学、静力学あたりで広く浅く拾ってくる感じ。University Physics with cotemporary physicsだったかな？その本みたいな感じで）あとはひたすら数学の演習をさせる。少なくとも大学でこれらを学び直す必要性がなくなるくらいには演習をする。
3. 地歴公民、倫理、世界史などは大学の一般教養課程にする。高校ではやらない。（できたら世界史と日本史は必須で）
4. 英語は分からん。現状維持で。
5. 国文（古典、漢文、現国）は大学に移す。もしくは現国のみ高校で必修にして、古典と漢文は大学の一般教養の選択にするといい。けど必要以上に現国は必要ない。
6. 文系には物理と化学（今の理系の学生が取っているもの）を必修にする。

もう少し大学の内容を高度化すべし。以上。

Permalink | 記事への反応(3) | 04:51

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