1. はじめに こんにちは、はじめまして。東京大学 1 年生の米田優峻（E869120）と申します。私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や国際情報オリンピックなどの大会に出場しています1。2021 年 11 月時点で、AtCoder では赤色（レッドコーダー）です。また、2020 年以降、アルゴリズムを学べる以下のようなコンテンツや資料を作成してきました。 レッドコーダーが教える、競プロ上達ガイドライン 競プロ典型 90 問 50 分で学ぶアルゴリズム さて、このたびは技術評論社から、書籍を出版させていただくことになりました2。アルゴリズムと数学が同時に学べる新しい入門書です。 「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本 - amazon 発売日は今年のクリスマス、2021/12/25 です。電子書籍版も同時期に出る予定です。本記事では、この本の内容と想定読者について、

数学を8年間、コンピュータサイエンスを3年間教えたことのある著者が、自らの経験に基づき、これからの時代に必要な数学とプログラミングの能力を身につけてもらいたいと筆をとった意欲作。定義や命題から入る伝統的なアプローチではなく、プログラミングによる視覚的アプローチで直感的な理解を促します。数学の視点からプログラミングを眺め、また逆にプログラミングの視点から数学を眺めることで、退屈な計算問題は、さまざまな工夫が可能なプログラミングの課題になり、プログラミングの文法は、数学の問題を解く上での強力な武器となり、それぞれの新たな魅力に気づかされるきっかけとなります。代数、幾何学、三角関数などの高校レベルの数学を使った数多くの例題を盛り込み、実際にProcessingでPythonプログラムを動かしながら、AI時代に求められる数学の能力を磨いていきます。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気

ゲームプログラマになる前に覚えておきたい技術 作者: 平山尚出版社/メーカー: 秀和システム発売日: 2008/11/14メディア: 単行本購入: 112人 クリック: 3,473回この商品を含むブログ (193件) を見る C++でゲームを作る本ですが、これは良い本。って、まだ頭の方と最後の方しか読んでませんが。あとはぱらぱら眺めた程度。 そもそも、分厚い本（800ページ以上！）だし、あんまりゲーム開発そのものには興味ない（ゲームっぽいUIには興味あるけど）ので、買おうかどうしようかと迷ったんですが、それでも買うことに決めたのは、まえがきの「数学について」の最初の段落の一行。 ゲームを作るには数学が必要だ。 と書かれていたからでした。 この本は冒頭で、 この本の目的は、君が一人で3Dゲームを作れるようにすることだ。 3Dゲームと言ってもいろいろあるが、ここでは「某ロボットが弾を打ち合うゲ

3Dグラフィックスのための数学入門 クォータニオン・スプライン曲線の基礎posted with カエレバ郡山 彬,峯崎 俊哉,原 正雄 森北出版 2015-10-27 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに クォータニオン(四元数)とは 複素数平面の回転と四元数 四元数における回転 クォータニオンの良い所 1: 直感的である 2: 不連続点がない 3. 計算が早い 4. 回転の補間が簡単に計算できる クォータニオンの悪い所 1. クォータニオンの値だけを見ても、どのような角度なのかがわかりにくい。 ROSにおけるオイラー角⇔クォータニオンの計算 C++の場合 Pythonの場合 ROSが使えない環境でのオイラー角⇔クォータニオンの計算 C++: Eigenを使う Python オイラー角→クォータニオンの変換数式 クォータニオン→オイラー角の変換

【本書の特徴】 本書は，インタラクティブな3次元コンピュータグラフィックス (3次元CG) 映像における，キャラクタのアニメーション生成技術に焦点を当てた教科書です。対象とする読者は3次元CGの数理的な基礎知識を持っていることと，動的なキャラクタアニメーションを担うソフトウェアシステムに必要な技術要素とその構成方法について初めて学ぶことを想定しています。 その内容は後述のとおり，ゲームエンジンにおけるアニメーションシステムの位置付けから，各種アニメーション計算アルゴリズム，アニメーションシステムの基本構成，映像シーンに適応したアニメーションの生成，アニメーションシステムと外部のシステムとの連携，そしてキャラクタAIといったキャラクタアニメーション生成技術にわたります。3次元CGアプリケーションに特有の制作工程も踏まえつつ，著者自身が初学者のときに学びたかった基礎的知識を中心に説明しています

単行本 電子書籍（PDF版） 2018年10月13日 2版2刷発行 正誤表 Q&A POD個人出版アワード 窓の杜賞 受賞！ 大きな数を考えます。 ただひたすら、大きな数について考える本。 巨大数を作ってその大きさを評価するための巨大数論（グーゴロジー）の解説書。 >>> 続きを読む ------------------ ●巨大数とは 億：100000000 兆：1000000000000 無量大数：1の後に0が68個続く数 グーゴル：1の後に0が100個続く数 グーゴルプレックス：1の後に0がグーゴル個続く数 想像も絶する大きな有限の数が巨大数である。 全宇宙の物質をすべてインクに変えて1000...と書いても、グーゴルプレックスには届かない。 このように果てしなく大きいグーゴルプレックスも、巨大数論では入門レベルの大きさの数である。 ------------------ ●本書の構成

皆様、いつもご覧頂きありがとうございます。平岡麻奈です。日常を過ごす中で、規則正しく列を作ったり、順序良く物事を進める時、とても心地良さを感じます。乱雑ではなく、一定のリズムをとりながら、まるで音楽を奏でるようにしなやかである。そのリズムが崩れる時、なにかしらの問題が生じていたりするものですが、そういった問題自体にもリズムがあるものです。そしてそのリズムに「美しさ」をも感じます。この「美しさ」は規則正しい「方式」によるものであり、日常に溶け込んでいます。「方式」と表現すると、「算数」や「数学」といった科目が思い浮かびます。苦手意識があったり、専門分野で無かったとしても、『数』との関係は必要不可欠です。全てが規則正しく並べられた『数』ではなく、買い物での支払額や、会議資料データの『数字』等多岐にわたります。何気なく『数』と共に生きていますが、『数』を意識する生活は少し自由がないようにも感じら

・集合はそのある真部分集合と一対一対応があるとき，無限集合と呼ばれる ・集合間の大小関係は，その集合間の写像の存在に基づいた濃度で表す ・集合はその全ての要素を並べることができるとき，可付番集合と呼ばれる ・自然数，整数，偶数，奇数，有理数，自然数の直積集合などは可付番集合 ・実数は可付番集合ではない（カントールの対角線論法） ・実数の濃度は自然数の濃度よりも高く，自然数の冪集合の濃度に等しい ・冪集合の濃度はもとの集合の濃度よりも高くなる ・可付番無限集合の濃度をアレフ・ゼロと呼ぶ ・可付番無限集合は濃度が最小の無限集合であるRead less

撮影／矢野寿明 文／明道聡子 東京大学謎解き制作集団AnotherVisionの代表として団体を急成長させ、イベント、テレビ、書籍など、様々な分野で一大ブームを巻き起こしている“ナゾトキ”の仕掛け人、松丸亮吾さん。 そんな松丸さんが、今回、初の単独著書となる『東大 松丸式　数字ナゾトキ』を出版。 問題作りのこだわり、ナゾトキへの熱い想いからオフのときの過ごし方まで、伺いました！ 今回、数字に特化した『数字ナゾトキ』を出すことにしたのはなぜでしょうか？ サイン会とかイベントに遊びに来てくれるお子さんから「ナゾトキをやってみて、勉強しようと思えました」という話を聞くことがあって、ナゾトキが勉強の入口になるんじゃないかと思ったんです。つまり、ナゾトキをするためには、そこに載っている漢字とか、ある程度の常識や知識が備わっていないといけないですよね。中には、漢字辞典を持ちながらナゾトキの番組を見てい

教養として、あるいは実用のために数学を勉強しておきたいと考えたことはありませんか？　しかし、機械学習などいきなり高度な数学が必要な分野に手を出すと、結局は長続きしません。まずは忘れてしまった中学高校の数学を思い出すところから。そこで『数学大百科事典』（翔泳社）から、本書の使い方と重要な対数グラフの使い方を紹介します。 本書の目的は「数学が使えるようになる」ことです。現実の世界で、たとえば集客するとか、不良品を減らすといった問題に対して、数学を適用して解決することです。 それでは「数学が使える」ようになるためには何をすれば良いのでしょうか。「学校で習う問題が解けること」と答える人が多いでしょう。しかし、「学校で習う問題が解けること」と「数学を使えること」は意外なほどに一致しません。 たとえば、x5を微分すると、5x4になります。2x4を微分すると8x3です。つまり、xnを微分するとnxn-1

機械学習を支える大学数学の一分野、確率統計学。数学を学び直したいと思っているのになかなか始められない方のために、翔泳社では『技術者のための確率統計学』を9月18日に発売しました。『技術者のための基礎解析学』『技術者のための線形代数学』と合わせて学び直すことで、厳密な数学を通して機械学習を理解する土台ができ上がります。 『技術者のための確率統計学 大学の基礎数学を本気で学ぶ』は、直感的に理解しづらい確率空間の仕組みを理論的に理解することができる1冊。本書では確率モデルの目標を「コンピューターの乱数によるシミュレーションで現実世界の不確定な現象を再現する」ことと定めています。 本書では基礎となる確率モデルの考え方から解説し、確率モデルを数学的に表現する確率空間をきちんと定義します。そのうえで、条件付き確率などの基本的な計算や、確率変数、確率分布の考え方も説明していきます。離散型の確率分布（二項

www.shoeisha.co.jp 表題の書籍が翔泳社より出版されることになりました。査読に参加いただいた読者の方を含め、編集・校正・組版・イラストデザインなどなど、本書の作成に関わっていただいたすべての方々に改めてお礼を申し上げます。 これでついに（！）「技術者のための基礎解析学」「技術者のための線形代数学」とあわせた三部作が完成となりました。 「昔勉強した気がするけど、もうすっかり忘れちゃった」「あのカタイ数学の世界をもう一度、真面目に振り返りたい」―― そんな読者を想定したこれらの書籍を執筆するきっかけは、やはり昨今の「機械学習ブーム」でした。2015年に出版させていただいた「ITエンジニアのための機械学習理論入門」では、細かな数式を含む計算は、すべて「数学徒の小部屋」と題したコラム枠に押し込めていたのですが、その後、読者の方から「ここに書かれている数式を理解したくて、もう一度、数

日本科学未来館での「GAME ON ~ゲームってなんでおもしろい？~」展でご一緒させていただいたフジテレビジョンの神田さんから「はじまるよー」というお知らせをいただいた（GAME ONは未来館とフジと角川アスキー総研の共催だったのですね）。6月6日から上野の森美術館で「ミラクル エッシャー展」という催しが始まるというのだ。 これを読まれている人には説明の必要もないと思う、数学や理系のエンジニア、建築系の人たちにファンの多いオランダの画家・版画家M・C・エッシャー（Maurits Cornelis Escher、1898~1972）である。 私は、その作品の中でも「でんぐりでんぐり」（Wentelteefje、英語ではCurl-Up）が大好きで、なんともプログラミング的というかアルゴリズム的な仮想の生き物（？）なのである。人間の足みたいな脚が６本ついていて、そいつがゾロリと歩くうちに丸まって

「技術者のための」と冠した数学書の第2弾――線形代数学 「機械学習を支える『数学』をもう一度しっかりと勉強したい」方々に向け、理工系の大学生が学ぶ『線形代数学』を基礎から解説した書籍です。 ■本書の特徴 ・機械学習を支える大学数学の3分野のうち、線形代数学を順序立てて学習できる（既刊『技術者のための基礎解析学』、続刊予定『技術者のための確率統計学』との姉妹編。これら3冊で大学数学の3分野を学ぶことができる） ・定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している（再入門者に理解しやすい） ・各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意 ■対象読者 ・大学1、2年のころに学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア ※理系の高校数学の知識が前提となります。理工系の大学1、2年生が新規に学ぶ教科書としても利用いただけます。 線形代数学がテーマの本書では、実数ベクトルに限定して、「

こんにちは、石川（@Aidemy）です。はてなブログからnoteにちょっと浮気したつもりでしたが、noteのほうが書き心地が良いので今日もnoteです。 機械学習には数学の予習が必要なのか？　さて、以下のツイートがそこそこファボられまして。『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』の著者としては黙っておれん！ということで、noteにまとめます。結論としては（数学の参考書を執筆しておきながらw）「数学の予習は不要だと思う派」ではあります。 勿論、数学が完全に不要と言っているのではなく、入り口として数学は不要だよね、という趣旨です。概ね同意のツイートも多く、こんな感想が寄せられました。 もちろん、機械学習エンジニアとして腕を磨いていくなら、線形代数や微分・確率統計などのテーマは押さえておくべきと感じます。特にTwitter機械学習界隈はプロ意識の高いが多いので、数学をしっかりやるべき、と