Help us understand the problem. What are the problem?

はじめに 皆さんはエクセル方眼紙が好きですか？ エクセル方眼紙で設計書や手順書を作っている現場は未だに多いですよね。 私は好きではありません。正直つらいです…。やめたいです…。 なにがつらいのか 目次を自動生成できない 項番を振り直せない 相互参照機能がない 条件付き書式や名前定義がすぐに壊れる1 Gitホスティングサービスでプレビューできない Git上で差分が見れない 好きなツールでgrepできない 本来の表計算ソフトとしての使い方をした上で補足文章を記載する程度に留めたり、 作りっぱなしでメンテしなくていいような場合はエクセル方眼紙でも別段かまわないのですが、 メンテを考えると上記のような問題点が浮き彫りになります。 大規模システムのテーブル構造に変更があったときの影響範囲調査のために エクセルファイルを一つ一つ開いて確認したことがありましたが、あれは中々に地獄でした…。 代替案を考え

Markdown記法のチートシートです。 記法はGitHub Flavored Markdownに準拠し、一部拡張しています。 Qiitaでシンタックスハイライト可能な言語一覧については、 シンタックスハイライト可能な言語 をご覧下さい。 Code - コードの挿入 Code blocks - コードブロック たとえば、「Ruby」で記述したコードをファイル名「qiita.rb」として投稿したいときは、 バッククオート（`） か チルダ（~） を使用して以下のように投稿するとシンタックスハイライトが適用されます。 コードブロック内でコードブロックを書きたい場合は異なる記号を使うことで書けます。

こういう人間です ・ 文系（英文学科） ・ Webエンジニア ・ 統計を勉強中モチベーションここ２年ほど統計を勉強しているのですが、そこで毎回立ちふさがるのが数学の壁でした。わたしは文系ということもあって数ⅡB（しかも途中まで）しか履修していなかったため、微分積分や線形代数などが出てくると理解することが難しく時間がかかってしまいます。 でももっと統計を知りたいし理解したい 😭 という気持ちをずっと感じていて今回数学をやり直すことにしました。 高校３年分と考えるとなかなか決心するのに時間がかかりましたが、やってよかったと思います。スケジュール感や実際使った本などを共有することで同じような方の参考になればよいなあ、と思います。 実際使用した本 ・ 講座■ よくわかる数学シリーズ 主にMY BESTシリーズを使用しました。カラーで説明もわかりやすく、目にも心にもやさしい仕上がりになっております

Haskellを学ぶと、モナドの説明で圏論の話が出てきますよね。 で、圏論の本を読むと、例として集合の話が出てきます。 集合論を理解していないと、集合で例え話をされても意味が分からないですｗ 集合論は、数学の体系の中では基礎に属するの話ですが、地味に役立つのでちゃんと勉強しておきたいところ…。 新入生ではないけどすごく参考になりそうなタグだったので、オススメされていた本をいくつか買ってみました😊#新入生に勧める数学書2020 ルベーグ積分の本を読んで集合と位相の重要性を認識したので、基礎から再出発して勉強します。 pic.twitter.com/zDkWQMFonV — Lillian (@Lily0727K) 2020年3月12日 ※「集合と位相をなぜ学ぶのか」の最初のところ（ちょっとだけ）を怪しいねこにすると、こんな感じでした（実際は、もっと丁寧に素晴らしいことが書いてあります）#新

新入生ではないけどすごく参考になりそうなタグだったので、オススメされていた本をいくつか買ってみました😊 #新入生に勧める数学書2020 ルベーグ積分の本を読んで集合と位相の重要性を認識したので、基礎から再出発して勉強します。 https://t.co/zDkWQMFonV

プログラミングに必要な素質は数学力よりも言語能力という研究結果プログラミングの学習は第2外国語の学習と同じ脳の場所を使う プログラミングに馴染みのない人にとって、プログラム言語は非常に厄介に感じるものです。 特にこれまでの通説では「プログラミングは数学力に通じる」とされており、文系出身者にとっては、より一層の苦手意識を感じさせる要素になっていました。 しかし今回、アメリカの研究者らによって行われた研究によって、プログラム言語の学習効率は主として言語能力に依存していることがわかりました。 数学の専門知識や計算能力の介在する余地は想像より遥かに少なかったのです。 小説や詩の文面にキラリと光るセンスを感じ取る能力がある人は、プログラマー適性があるかもしれません。 しかし研究者たちは、どのようにプログラミング適性と言語能力の相関関係をみつけだしたのでしょうか？ 研究内容はシアトルにあるワシントン大

プログラミングといえば、高い数学の能力が必要、というのはよく耳にする。プログラマーになるには数学ができなくてはいけないというイメージを抱いている人も多いのではないだろうか。 しかし、アメリカのワシントン大学の研究チームは、数学的知識よりもむしろ言語能力のほうがプログラマーには必要であるという研究結果を発表した。 ・プログラム初心者の能力を測定研究チームは、36人のプログラミング経験のない初心者を集め、言語能力、計算能力、推論能力、記憶力などを測定。その後、オンラインコースを使用し、プログラミング言語の「Python」の講座を受講してもらい、講義終了後にテストを実施した。 その結果、プログラミング言語の成績と言語能力との間に相関関係がみられたことを発見。 ・プログラミングと言語能学習力は類似？また、テストの実施にあわせ脳波の測定も行われたが、プログラミング言語を正確に迅速に習得できた人たちの

どうも、木村（@kimu3_slime）です。 大学数学の各分野、一般的なロードマップを紹介したいと思います。 東京大学数学科のカリキュラムを参考に、自分なりに図を作りました。 このマップに合わせて入門書を紹介しています：「趣味の大学数学」おすすめ入門書籍・教科書・参考文献 この画像の分野名をクリックすれば、その分野のまとめ記事へ飛びます（一部分のみ対応）。 教養数学微積分学、線形代数学は、大学で数学をする人はもちろん、自然科学や工学、社会科学や人文科学を学ぶすべての人が身につけて損はない数学です。高校数学から大学数学への接続をするきっかけとなります。 統計学は、特に数学以外への応用に役立つ分野です。ただし、数学の（諸分野の）基礎としての役割は、微積分や線形代数に比べると小さいでしょう。 数学基礎論理学は、通常数学科のカリキュラムに明示されていませんが、集合論や教養数学で教えられるので明示

大学と大学院の，理工系の講義ノートPDFのまとめ。 PDF形式の教科書に加え，試験問題と解答，および授業の動画も集めた。 学生・社会人を問わず，ぜひ独学の勉強に役立ててほしい。 内容は随時，追加・更新される。　（※現在，６０科目以上） カテゴリ別の目次： （１） 数学の講義ノート （２） 物理学の講義ノート （３） 情報科学の講義ノート （４） 工学の講義ノート ※院試の問題と解答のまとめはこちら。 （１）数学の講義ノート 解析学： 解析学の基礎 （大学１年で学ぶ，１変数と多変数の微分・積分） 複素解析・複素関数論 （函数論） ルベーグ積分 （測度論と確率論の入門） 関数解析 （Functional Analysis） 代数： 線形代数 （行列論と抽象線形代数） 群論入門・代数学 （群・環・体） 有限群論 （群の表現論） 微分方程式： 常微分方程式 （解析的および記号的な求解） 偏微分方程

去年の12月頃から数学の学び直しを始めた。 職業柄少し専門的な、特に機械学習の方面の書籍などに手を出し始めると数式からは逃れられなかったりする。とはいえ元々自分は高校時代は文系で数学1A2Bまでしか履修していない。そのせいか少し数学へ苦手意識があり「図でわかるOO」とか「数学無しでもわかるOO」のような直感的に理解出来る解説に逃げることが多かった。実務上はそれで問題ないにしてもこのまま厳密な理解から逃げているのも良くないなと感じたのでもう少し先の数学に取り掛かることにした。 巷には数学の学び直しについての記事が既にたくさんある。それに自分の場合は何かの受験に成功した！とか難関の資格を取得した！というような華々しい結末を迎えている状態ではない。そんな中で自分が何か書いて誰の役にたつかもわからないが、少なくとも自分と似たようなバックグランドを持つ人には意味のある内容になるかもしれないので、どの

すさまじい数学的証明｢MIP*=RE｣が予言する、量子コンピューターが可能にすること2020.02.28 12:3028,845 Ryan F. Mandelbaum - Gizmodo US ［原文］ （ 山田ちとら ） 学校で習った数学とはまるっきり違う世界へ、ようこそ。 ここは洞窟のなか。暗い地下道を進んでいくと、つきあたりに鍵のかかったふたつの部屋が現れます。中には、全知全能の仙人がひとりずつひっそりと佇んでいます。あなたが質問すれば、仙人たちはひとりずつ答えてくれます。 ところが困ったことに、仙人たちが常に真実を語ってくれるとは限りません。そして仙人同士は互いに意思疎通を図れないものの、あなたの問いかけに返してくる答えそのものはもつれ合い、連動しています。ですから、あなたが知りたい問題の答えを導き出すには、よく考えて賢く質問しなければなりません。質問によって、そしてその答えによっ

高校での勉強で一番の鬼門は、数学だと思います。 高校数学を攻略できるかどうかで、高校生活、大学入試さらには、その先の針路まで大きく左右されます。 高校数学を攻略するための最良の攻略本は、「チャート式」と呼ばれる参考書シリーズだと思います。 www.chart.co.jp 塾講師として、高校数学でひとつしか参考書を選べないとしたら、間違いなく「チャート式」を選びます。 この「チャート式」をうまく使いこなせるかどうかが、高校数学を攻略できるかどうかを決める大きな要因のひとつと言っても過言ではありません。 この記事では、高校数学を攻略するために、「チャート式」の特徴、使い方についてご紹介したいと思います。 この記事を読んで頂ければ、高校数学の攻略法が分かっていただけるかもしれません。 高校数学が鬼門な理由 「チャート式」の特徴 数研出版とは 「チャート式」の使い方 問題集として使う 辞書として使

一般的なイメージとして金融や経済はお金を扱うのだからデータ中心で科学的なのではないかと思われがちです。しかし、一般的なイメージとは裏腹に、経済学は「科学」だと認識されていません。ノーベル経済学賞も通称であってノーベル賞ではありません。金融や経済は理論はあるものの、実際は経験と勘がモノをいう世界でした。 そんな金融の世界でアルゴリズムで市場の謎を解いたのがジム・シモンズです。少なくとも数多くいる数学者の中で金融において特筆すべき実績を作った一人です。だって、メダリオンファンドの年率は80％ですよ。驚異的です。今回紹介する"The Man Who Solved the Market"は普段は表に出てこないジム・シモンズと彼が率いるルネッサンス・テクノロジーズの発展の歴史を膨大なインタビューから構築しています。ルネッサンス・テクノロジーズがいかに世の中から距離を取っているのかもっとも表れているの