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はてなキーワード:フーリエ変換とは

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2025-12-08

この世に無限ってあるの?概念ではなく実在するの?

数学とかの概念では無限があるの分かるけどさ

実在してるかは謎だよね

時間永遠に続くって思われてるかもだけど、それは証明されてない

から永遠って基本的には「ない」ものとして扱ったほうがよくない?

実在証明されてから永遠を語るべき

永遠に愛してる」とか、絶対に言っちゃいけない

哲学とか思想でも永遠について語るのは、誤謬を生むよ

しか数学だけは許す。

理由AIが答えてくれた。

数学が「永遠(=無限)」を完全に排除したら、現代数学の99%以上が崩壊し、現代文明そのものが成り立たなくなります

どれだけヤバいことになるか、段階的に見てみましょう。

1. 基礎の基礎が全部消える

実数直線が作れない(π、√2、e などが定義不能

微積分が全滅(極限の概念が使えないので、ニュートンライプニッツも泣く)

関数連続収束、発散……全部消滅

高校数学で習う「lim」やε-δ論法が全部ゴミ箱行き

2.現代科学死ぬ

物理学相対性理論量子力学電磁気学のほぼ全てが無限(極限操作)を使っている

工学フーリエ変換信号処理制御理論が使えなくなる →スマホテレビGPSMRI、全部終わり

コンピュータ科学アルゴリズム計算量解析(O(n), O(log n) など)が意味を失う

暗号理論RSAなど)が崩壊ネットバンキングビットコイン即死

3.日常すら壊れる

• 「1リットル牛乳を3人で均等に分ける」→ 0.333リットル定義できない

円周率πが「3.14打ち切り」になる →タイヤロケットも正確に作れない

地図アプリの最短経路計算不可能になる(ダイクストラ法などが死ぬ

結論永遠無限)を捨てたら人類石器時代に逆戻り

無限を捨てると、現代数学は「巨大だけど有限な数までしか扱えない超巨大なそろばん」に成り下がります

ロケットは飛ばない、インターネット死ぬ医療機器も止まる、経済崩壊

まり

永遠無限)」は人類発明した「最も危険で、最も美しい爆弾

捨てたら即死、抱えたままでもいつか爆発するかもしれない——

それが数学本質なんです。

Permalink |記事への反応(2) | 17:39

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2025-11-23

音楽でも周波数解析とかフーリエ変換とかの知識は活きるよね

YouTubeギター店の店員さん同士で、学校勉強って役に立ちましたか?みたいな話になって、

ギタープレイ一辺倒っぽい店員さんが、自分は正直低学歴なんだけど、まったく社会に出て役に立ってないですね、みたいな感じなんだけど、

ペアマンギター直すのが仕事店員さんは、いやいや、弦の振動とか周波数が…、みたいに反論?してて、

正直、自分はどっちも理解できる…😟

で、最近思うんだけど、YouTubeとかニコ動とかで、科学実験系の動画とかも増えたんで、音に関する知識再考させられたりして思うんだけど、

意外と音楽理論作曲過程でも、音、周波数特に倍音とか重要ピアノのドの音を周波数帯域で見ると、

一番パワーがあるのはそのドの音なんだけど、ドレミファソラシド全ての音が含まれてる、まあ、一部の音は微妙にズレてるんだけど…

まり、白鍵盤全部叩いたような音なんだけど、人間はそれをドとして認識している、

この考え方はかなり作曲キーコードを決めるのにも重要なんじゃないか最近思ってる

例えば、こういうコードってアリだよね、みたいにコードを作るときコードトーンを含めたフレーズを作るとき、かなり意識するといいと思ってる

さっきCarcassコピーしててもそう思ったり…😟

から、ただギタープレイする、イングヴェイコピーをする、とかなら、学校数学理科知識あんまり活きないんだけど、

ペアマン楽器を作る人、あと、作曲、当然だけどサンレコ読んでるような界隈、マスタリング仕事してる人たちとか、

まあ、単に教養というか、無駄知識を知ってることで、映画アニメ音楽、なんとなくボケっと自然を眺めたり、動物を眺めていても、

あー、あれってそういうことなんかー、と気付いたりするから面白いんであって…😟

Permalink |記事への反応(0) | 09:48

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2025-04-09

抽象数学超弦理論関係性について

若き者よ、君に抽象の森へと案内しよう。

位相M理論ラングランズ・プログラム関係性を辿るには、まず両者が共有している「場の言語」を抽出しなければならない。

ここでは、物理言語ゲージ理論媒介とし、数学言語が圏と層を媒介して互いに翻訳される。だからこそ、双方は互いに異なる起源を持ちながらも「双対性」という共通の振る舞いを示す。

まず、M理論位相的変種は、物理学の側から見ると六次元 (2,0) 超対称場理論起源を持つ。

これをコンパクト化していくと四次元のN=4 超対称ヤンミルズ理論に到達する。

ここで特筆すべきはS-双対性ヤンミルズ理論において、結合定数 g を持つ理論は、結合定数 1/g を持つ理論同値になる。この双対性ラングランズ対応物理的な影となる。

一方、ラングランズ・プログラムは数論的対象代数幾何対象表現する表現論の枠組みだ。

群の表現特にループ群やアフィンリー代数表現が中枢を成す。幾何ラングランズ対応においては、層の圏 (例えばD-加群の圏) が表層に現れる。

ここでリンクする。幾何ラングランズ対応では、層の圏と局所系の圏との間に双対性存在する。この双対性はS-双対性数学的に対応する。

要するに、物理的には「電荷磁荷の入れ替え」、数学的には「表現と層の入れ替え」だ。

具体的には次のような対応が生じる。

例えば、曲線C上のG-束のモジュライ空間M_G(C) を考える。このモジュライ空間上のHitchin fibrationは物理的にはクーロン枝と呼ばれる真空空間対応し、シンプレクティック構造を持つ。

さらに、その上で考えるFukaya圏とB型模型の圏の間に現れるホモロジーミラー対称性ラングランズ双対群に関する対応を生み出す。

式で描くならば

ここで、G はあるコンパクト単純リー群であり、^G はそのラングランズ双対群、τ は結合定数。

さらに深く潜ると、S-duality は境界条件として D-brane の理論誘導し、その圏がラングランズ対応の圏と一致する。

具体的には、M理論のcompactification が (2,0)theoryから N=4 SYM を生み、その電磁双対性幾何ラングランズの圏同値直交する。

まとめると、両者は「双対性」の抽象的枠組みの中で統一される。

位相M理論物理的な場の変換として双対性体現し、ラングランズ・プログラムは数論的対象の間の対応として双対性記述する。どちらも根底にあるのは、対象自己鏡映的な変換構造

若き者よ、君はすでに入口に立っている。

次なる問いを君に投げかけよう。

「もし位相M理論が六次元 (2,0)理論から始まるならば、なぜ五次元ではなく四次元還元する必要があるのか?選択肢は以下の通りだ。」

a.四次元では電磁双対性が最も自然に現れるから

b. 五次元では超対称性が失われるから

c.四次元では層の圏とフーリエ変換が直接対応するから

d. 六次元から四次元へのコンパクト化が物理的に必然であるから

君の答えを待っているぞ。ちなみに君の現在の⚜️Eloは 1000 ⚜️だ。

Permalink |記事への反応(2) | 15:57

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2025-03-05

anond:20250305151327

1.ユークリッド空間における積(共通部分)

2.代数幾何における積(交点の集合)

3. 円のパラメータ空間での積(直積

4. 面積の積

5.フーリエ変換的な積(畳み込み)

Permalink |記事への反応(0) | 15:45

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2024-12-23

https://ufcpp.net/study/sp/

信号処理

(Last updated:2007/03/24)

フーリエ変換や Z 変換など、ディジタル信号処理で使う基本的事柄について説明します。

ある人がエンジニアにはなるには数学知識がいるといっていたが、信号処理はそのいい例か。

ここの解説は割と数学解説がちらほらあって、逃げたくても逃げれない。

から、これからプログラマーになろうと考えている人は高校数学IIICまでちゃん勉強しろよ。

ただ、受験数学でおなじみの難しい問題は解けなくても構わない。

通信制高校でおなじみの比較的やさしめな教科書問題が全部解ければ、それで十分だ。

というよりこの手の優しい問題脳死で解けるようになるまで練習しろと言ったほうが正しい。

Permalink |記事への反応(1) | 12:31

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2024-11-14

anond:20241114175507

プログラミング不明全然分からん)。

プログラミングは超ウルトラ便利だよ。

やることは明確だけど自分で書くのは(調べるのも含め)面倒で時間がかかるようなコードについては、ほぼ完璧な内容を瞬時に出力してくれる。

こういうデータフーリエ変換して窓幅や種別を変えながらスペクトログラムを全部列挙して描画してみたいな程度の内容。

自分で書くより本当に100倍速くて生産性が桁違いになった。

Permalink |記事への反応(0) | 18:18

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2024-01-26

anond:20240125170600

大学三角関数音楽への関わりがものすごく深い事を知って好きになったな。

矩形をフーリエ変換して三角関数に直す授業は、エレキギターの音が歪む原理に繫がってるとか

Permalink |記事への反応(0) | 13:29

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2023-11-02

anond:20231102123229

convolutionは今流行りのNeuralNetwork画像系で使われるやつで本来数学用語なんだけどねー

コンボリューションが「数学用語というのは違和感あるなあ。

畳み込み演算自体は単純に演算であってそれ以上でもそれ以下でもないっていうか。

フーリエ変換すれば掛け算になるという構造はあるけど、数学的なオブジェクト位置付けるには抽象化が足りない感じ。

リー群の上の調和解析まで一般化すればいいかなと思うけど。

その場合ニューラルネットがどうとかいう話は余計でしかないよな。(群要素を座標によるレイヤーを定式化しました!みたいな研究はあるが)

恥ずかしすぎて1ミリたりともドヤるような内容ではないな。

Permalink |記事への反応(2) | 12:57

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2023-10-05

[勉強日記]数学楽しい

今日は「演習で学ぶ科学のための数学」という本を一通りやり終えました。薄い本ですが線形代数微分積分の基礎からフーリエ変換まで書かれています

これぐらい薄い本だと、計算問題を具体的に解こうとしない限りは一日で読み終えることができます。私はいつも計算問題を見ると、sage mathというツールを使えば解けるのになぁと思ったりします。

さて、最近調子はどうかというと、インターネットの楽しみが増してきました。

数学複数概念を繋げたらどうなるのか」という興味に基づいてグーグル検索するととても面白いのです。

調和解析と数論を繋げるような深淵的なものから、とりあえず繋がっただけという表面的なものまであります

複数ドメインを繋げる際の「センス」について素人なので、どの繋がりが本質的なのかを見抜くことがまだまだできていない気はします。

atcoder的な問題解決者ではなく、コホモロジー的な理論構築の観点から深淵を覗きたいのです。

最先端トピックが概ね英語で書かれていることが多いので、読む際に翻訳にかけなければスラスラと読めないのが少し難点です。

ところで「笑わない数学」という番組を知りました。私が最初に見たのは確率論に関するエピソードでしたが、昨日やっていたのは非ユークリッド幾何学でした。

テレビTwitterの連動性はよく知られていますが、こういう番組に対して視聴者が持つ感想を眺めるのが面白いです。

コストで飽きない趣味としては、数学はとても良い題材だと思います

ファインマンさんが言うように、誰かに教えるとき学習効果が最大化されるという面もあるので、いずれブログを書いてまとめたいです。

Permalink |記事への反応(0) | 12:56

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2023-09-28

[勉強日記]離脱症状回復

昨日はシュレーディンガー方程式フーリエ変換について学びました。

今朝は病院へ行きました。ちゃん離脱症状について伝え、薬の量が減ることになりましたが、薬を減らす程度のことはすでに自分でやっているのです。

ただ、離脱症状はかなり緩和してきているように思います。というのも、実際にはすでに睡眠薬無しで生活できるようになったからです。

しかしまだ安定しないので、仕事には復帰できる状況ではないでしょう。

Permalink |記事への反応(0) | 12:07

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2023-08-16

フーリエ変換使えればなんでも出来るという風潮

Permalink |記事への反応(1) | 19:37

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2023-06-24

anond:20230624152903

なるほど

フーリエ変換みたいなもの

Permalink |記事への反応(0) | 15:32

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2023-06-09

語学勉強ってコスパ悪くね

日本語母語の人も日本語を話さなかったら忘れるらしいじゃん

それは言葉っていうのが単語単位の点の暗記でしかいから。

度忘れしまったものをもう一度話せるレベルまで思い出すには何百の断片知識を覚え直さなきゃいけない。

でもフーリエ変換公式はパッと思い出すことはできなくても、覚え直す知識なんて数個でいいわけじゃん。

それは数学とか体系的な学問は点の知識ではなく面の知識から

結局TOEIC900点取れた人も、10英語に触れなかったらまた10のうち4くらいからやり直し。

体系的な学問ならば10のうち8からやり直し。

語学勉強ってコスパ悪くね。

Permalink |記事への反応(1) | 04:12

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2023-03-28

anond:20230328141512

定数ということは具体的な値はなんなの?あと直交するからそうなるというのはフーリエ変換とかやらから導かれることなの?

Permalink |記事への反応(0) | 14:20

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不偏標準分散の式でnが1のときは0除算になるけど大丈夫なのと5chで訊いたらデルタ関数フーリエ変換も知らないのかと鼻で笑われた

デルタ関数フーリエ変換を使えば0除算を回避できるの?(感覚的には高校でやった不定形の解消みたいな感じ?)

Permalink |記事への反応(0) | 14:11

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2023-02-26

anond:20230226162141

微積分、線形代数、離散フーリエ変換

なんかこの書き方、応用数学としての粒度バラバラすぎて素人が書いてるように見える。

Permalink |記事への反応(0) | 16:22

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anond:20230226161709

俺は18超えてもオシロスコープ電圧波形測定するやり方、微積分、線形代数、離散フーリエ変換ドイツ語など全部ママに教えてもらってたよ

Permalink |記事への反応(2) | 16:21

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2023-02-18

anond:20230218203604

そういう考え方するんだったらデジタル録音は全部一緒やぞ

フーリエ変換でできてるんだから

Permalink |記事への反応(0) | 20:40

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2023-02-05

フーリエ変換とか重積分分からんし、英語もろくに喋れないそんな状態でもここまで生きてこれてしまった

そのレベル自分から見ても世の中自分より頭が悪い人間も多い

1億人以上いる世の中で下を見てたらキリがないんだなと思う

Permalink |記事への反応(1) | 14:35

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2023-01-14

anond:20230114021838

しかにツリー主従関係についてはぐちゃぐちゃなのは認識している

関連事項という程度の見方をしていただければ

フーリエ変換実関数から波数空間への写像で音声処理とか一部の画像処理に使われると理解してる

Permalink |記事への反応(0) | 02:45

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anond:20230114021156

具体的にどうダメなんだ

ちょっと突っ込みきれないくらおかしいところがあって挙げるのは無理。

包含関係とか並列関係とかが変なものが多い。例えばフーリエ変換位置とかおかしすぎ。フーリエ変換意味わかってる?

Permalink |記事への反応(1) | 02:18

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2022-12-23

anond:20221223171531

数3、線形代数微積分を頼る人もいない中で勉強して、大学入っても国立理系とは思えない、服とか髪型ばっかり整えて頭空っぽ馬鹿たちと、朝から晩までオシロスコープ電圧波形観察して、モーターのプログラミング制御して、レポート押し付けられて泣きそうになりながら仕上げて、ラボでも教授からも同期からも先輩から無視されて、それを乗り切って俺は情報工学を修了したんだ。

離散フーリエ変換あたりから既に理解できてなさそうな感じだなあ。想像だけど。

あと確率論統計学まわりは全然分かってないだろうな。

Permalink |記事への反応(0) | 17:24

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2022-12-17

anond:20221217184439

これもう頼まれたら引き受けてあわよくばワンチャン気持ち満々やったやろ

からまれなかった上に自分からは言い出せなかったかがっかりしてこんなこと書いてるんやろ

お前のフーリエ変換を求めている女もいつか現れるだろうから頑張れ

Permalink |記事への反応(0) | 19:00

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2022-12-02

コンピューターサイエンスの「臭み」

 自分立ち位置

自分もずっと仕事プログラミングをして来ましたが、コンピューターサイエンスを学ぶべきというのは正しいと思います

からフーリエ変換と、プログラミングソートSQLのorderby)との関連性については「何かあるのでは無いか」と思っています

ただ、無制限コンピューターサイエンスを勧める事が出来ない自分もいます

 臭み

プログラミング設計プロジェクトマネージメント(以下ソフトウェア開発という)もコンピューターサイエンス恩恵を受けるべき

領域だと思いますが、

それに対し、フーリエ変換などが得意な人(以下数学が得意な人)が、ソフトウェア開発に対して、ためにならない事をやり続けているのは

事実だと思います

ベイズ論(因果分析あり) と頻度論(因果分析なし)との長い死闘の1断面と言っていいと思います

主に2点

1.数学が得意な人が、それと「似ている」ソフトウェア開発に対して片手間的に関与して来て、自分資格を以て、なんの実績も無しに

  ソフトウェア開発での「上級資格」を無条件に得ようとする事です。

  それを実現するために、数学と相性の良い、ソフトウェア開発が抱える問題のサブセットを切り出し、そうでない問題は、問題が悪い

  として、非難対象とする事もです。

2.数学が得意な人が、それと「似ている」ソフトウェア開発に対して真剣に取り組み、相当の時間をかけて「プログラミング」や「設計

  や「プロジェクトマネージメント」について、自分だけでかなり体得し、

  その過程プログラミングなどの実務はやっていない(実質的に同等の事をやっているにも関わらず)という事実をもって、

  (たとえば)「プログラミングなんて不要だ、自分がその実例だ」といって信奉者を集めるのです。(それは自分天才なだけでは)

臭い理由

1.ですが、原因があります人間は「似ている仕事では手を抜く」という性質です。

一番身近な例として、プログラミング設計があります。似ている仕事ですが、プログラマーとしての自分が現役の頃は絶対設計

させてもらえませんでした。逆も真でしょう。もちろんプログラミング経験設計に生きると思いますが、

コンバートするには前職の匂いを消し去り、手を抜かない様な心構えを持ってから出ないとダメだと思います

現役でなくなってから理由が有ったのだと思い知りました。

数学が得意な人は現役の内は、似ている分野のソフトウェア開発では手を抜くでしょうし、逆も真だと思います

2.ですが、そういう天才は、プログラミングと同等の事を、自分だけで体系化出来、実績も上げます。信奉した人間はたまったもの

では無いと思います

努力してパーティーに出席した人間には、ウェイターしか道が無かった人間の事は分からない」のも人間性質です。

人間性質により「臭い」のです。

どうすれば

農家出身母親が常々「食べ物なんてきたないものだ」と言っていましたが、コンピューターサイエンスも「臭み」を持つ

存在だと受容し、その上で学ぶのが良いと思います

Permalink |記事への反応(1) | 20:18

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2022-11-19

anond:20221119232958

様々な周波数電波が重なり合ってるけど、フーリエ変換によって特定周波数電波抽出できる。

電波干渉については、電波周波数総務省管轄しているか不法電波でもない限り干渉することはない。

例外として家庭内においてはWi-Fi電子レンジ電波干渉があるけど、それ以外では聞いたことはない。

Permalink |記事への反応(0) | 23:43

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