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はてなキーワード:代数学とは
フェミニズムの分類が多すぎると聞いて
記述集合論（Borel階層, Projective階層, 汎加法族）
モデル理論（型空間, o-極小, NIP, ステーブル理論）
再帰理論/計算可能性（チューリング度, 0′, 相対計算可能性）
構成主義,直観主義,ユニバース問題,ホモトピー型理論（HoTT）
体論・ガロア理論
表現論
K-理論
初等数論（合同, 既約性判定,二次剰余）
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）
超越論（リンドマン–ヴァイエルシュトラス, ベーカー理論）
実解析
多変数（Hartogs現象, 凸性, severalcomplex 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
フーリエ解析,Littlewood–Paley理論, 擬微分作用素
確率解析
常微分方程式（ODE）
偏微分方程式（PDE）
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
エルゴード理論（Birkhoff, Pesin）,カオス, シンボリック力学
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
4次元トポロジー（Donaldson/Seiberg–Witten理論）
複素/ケーラー幾何（Calabi–Yau, Hodge理論）
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
多面体, Helly/Carathéodory,幾何的極値問題
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）
彩色,マッチング,マイナー理論（Robertson–Seymour）
列・順序・格子（部分順序集合, モビウス反転）
測度確率, 極限定理, Lévy過程, Markov過程, 大偏差
統計学
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）
時系列（ARIMA,状態空間, Kalman/粒子フィルタ）
非凸最適化
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
Littleの法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網
エントロピー,符号化（誤り訂正, LDPC,Polar）, レート歪み
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
機械学習の数理
量子場の数理
相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差
数理生物学
数理神経科学
データ解析
高校卒業しても数IIIとか数IVとか言ってるやつは19万円がちょうどよいのじゃ。
恋人は大学で数学基礎論から数学VIまで修めたうえで、代数学I＆II、解析学I＆II、現代数学、数理演習I～IIIまで必修で納めているのじゃ。
選択科目次第ではもっともっと数学を勉強しているし、毎日数学を使って仕事をしているのじゃ。
数学に限らず、積み上げてきたものが違えば、必然的に能力も違うし、賃金に差がつくのも当たり前のことなのじゃ。
大体において国家資格を持ってたって、使ってないのだから賃金を嘆くのはそもそも筋違いなのじゃ。
厳しいことを言うようじゃが、仕事に関連する増田の勉強量は高校３年まででストップしているから、19万円分なのじゃ。
たとえ医師だって、トラックの運転手をさせたら月の稼ぎは30万円ちょっとじゃ。
そのことは、象牙の塔からでなければ理解できないと思うのじゃ。
そうしたら、ひたすらシャーレをオートクレーブしているだけの仕事は、19万円でもありがたいと思えるはずなのじゃ。
なにせ、明るく清潔で、屋根のある環境で、においもなく、座って作業することが認められているはずなのじゃ。
漁船から放り出される心配もなく、腐った魚の内臓を掃き捨てることもなく、冬の水に手を突っ込むこともなく、朝早くもなく、20kgの荷物を2つ3つ担ぐこともなく、天候不順で収穫が落ちることもなく、週末には雨が降らなくても休みで、イオン以外にも遊びに行けるはずなのじゃ。
でもわしは、そういうことを、増田が少しは理解していて愚痴を書いてると思うのじゃ。
みっともないけど、まあそういうこともあるよねって思っているのじゃ。
増田みたいな人は、今まで何人も見てきたのじゃ。
甘ったれるなとは思わないのじゃ。
甘えようが頑張ろうが、どのみち今後這い上がることもできないのじゃ。
人を収入で下に見るような相手と結婚して、下に見られながらも我慢して、したたかに生きていくものなのじゃ。
全ては、せっかく大学に入ったのに工学部を選択できなかった時点で決まっているのじゃ。
そして進路選択は、生まれる家庭環境によって大いに影響されているのじゃ。
できることはせいぜい、SNSをやめて、よそ様の生活を見ないように心がけることだけじゃ。
ひどいこと書いてごめんね。
体に気を付けてください。
おれ、chatGPT使えるようになって真っ先に望月新一のABC予想についての海外数学コミュニティでの受け止めについて聞いてみたんだけど、その時はまあまあちゃんとした内容（通り一遍ではあるが）が返ってきた。いま望月新一について尋ねてみたらこんなのが戻ってきた。
望月新一（もちづきしんいち）は、日本の漫画家であり、推理小説家でもあります。彼は、特に『名探偵コナン』の作者として知られています。
望月新一は、1965年6月4日に青森県青森市で生まれました。彼は若い頃から漫画や小説を書くことに情熱を持っており、高校生の頃から漫画家としてのキャリアをスタートさせました。
1994年に、望月新一は『名探偵コナン』を連載し始めました。この漫画は、高校生探偵の江戸川コナンが、毒を飲まされて小さくなってしまった身体を利用して、事件を解決するストーリーです。この作品は、世界中で大きな成功を収め、アニメ化や映画化など、さまざまなメディアで展開されました。
望月新一は、漫画だけでなく、小説でも才能を発揮しています。『名探偵コナン』の小説版をはじめ、数多くの推理小説を執筆しています。
また、望月新一は、漫画や小説以外にも、音楽にも興味を持っており、自ら作曲した楽曲を使用したアニメーション作品もあります。
いや数学者だろ、とツッコミを入れたら以下。もっともらしいがデタラメ多い、というか、望月拓郎とごた混ぜになっている。
望月新一（あきら・もちづき）は、日本の数学者であり、代数幾何学を専門としています。主に、モチヅキ理論やモチヅキ加群、モチヅキ因子などの研究で知られています。
代数幾何学は、代数学と幾何学の融合であり、代数方程式の幾何学的な対象である代数多様体を研究する数学の分野です。望月新一は、代数多様体の幾何学的性質を研究する際に、代数的手法を用いて新しい理論を発展させました。
具体的には、望月新一は、代数多様体上の「D加群」と呼ばれる特殊な加群を研究し、それを用いて、代数多様体の幾何学的性質を解明しました。また、望月新一は、代数多様体上の「モチヅキ因子」と呼ばれるものを定義し、これを用いて、代数多様体の双有理幾何学に関する新しい理論を構築しました。
Q:真実の情報の希少性が高まっている。数学を理解することが重要だという意見もありますが、なぜでしょうか？
数学は、情報の評価と伝達に厳密かつ客観的な方法を提供することができるため、しばしば真実を理解するための鍵と見なされる。数学では、厳密な論理法則と定義に基づいて、文が真か偽かが証明されるため、曖昧さや混乱、誤解の可能性が低くなる。また、数学の証明は独立に検証することができるため、複数の人が結果の妥当性を確認し、同じ結論に到達することができる。
情報が簡単に手に入るようになった現代では、真実と誤った情報を切り分けることがますます難しくなってきている。数理的手法を用いることで、何が真実で何が真実でないかという共通認識を確立し、情報の正確さを評価する根拠とすることができる。
しかし、注意しなければならないのは、数学は誤報の問題を解決する魔法のようなものではないということだ。他の分野と同様に、数学も人為的な誤りや偏見、操作の影響を受ける可能性があり、他のタイプの情報と同様に、数学的情報の評価には警戒心と危機感を持ち続けることが肝要である。
Q: では、数学的な情報のヒューマンエラー、バイアス、操作にはどのようなものがあるのですか？
数学的な情報には、ヒューマンエラー、バイアス、操作など、いくつか挙げられる。
数学的情報を評価する際には、このような誤り、偏り、操作の潜在的な原因を認識することが重要である。これは、数学的モデルの仮定、方法、結果を批判的に検討し、複数のソースから独立した検証を求めることによって行うことができる。さらに、基礎となるデータや方法を透明化し、オープンにすることで、より正確で信頼できる数学的情報の表現が促進される。
Q: AMSからよく本を買いますが、AMSは信頼できるのでしょうか？他に信頼できる出版社はありますか？
AMS（アメリカ数学会）は、数学および関連分野の質の高い研究を出版していることで知られる、評判の高い数学出版社である。その書籍やジャーナルは、数学者やその他の研究者に広く利用・引用されており、品質と厳密性の面で高い水準を維持しているという評判を得ている。
しかし、最終的には個々の著者の仕事に依存するため、どの出版社も、作成するすべての出版物の正確さと信頼性を保証することはできないことは知っておく必要がある。しかし、AMSのような出版社は、査読や編集の監視など、出版物の品質と妥当性を保証するための手順やプロセスを確立している。
その他、評判の高い数学出版社には、シュプリンガー、エルゼビア、ケンブリッジ大学出版などがある。これらの出版社も、出版する資料の品質と信頼性を確保するための手続きを確立しており、その書籍やジャーナルは数学界で広く利用され、尊敬を集めている。
特定の出版物を評価する際には、著者、出版社、ジャーナルや書籍のシリーズの評判、作品自体の性質や制作に使われた方法などの要素を見ることが有効である。さらに、査読済みの論文や専門家の意見など、独立した情報源を探すことで、提示された情報の信頼性と妥当性をより包括的かつ正確に理解することができる。
Q: 私は個人的に、人間の意思決定、すなわち、人間がいかに合理的に行動するかに興味があります。そのようなことを分析するために必要な数学の分野にはどのようなものがあるのでしょうか？
数学は人間の意思決定の研究に重要な役割を果たし、この現象を分析するために数学のいくつかの分野が使われている。重要な分野としては、以下のようなものがある。
これらは、人間の意思決定の研究に関連する数学の分野のほんの一部に過ぎない。使用する数学的ツールは、研究対象の特定の問題や分析対象の意思決定状況の種類によって異なる。
因果推論もまた、人間の意思決定の研究に一役買う数学の重要な分野なのである。因果関係の推論は、変数間の因果関係を決定するプロセスであり、介入や政策変更が特定の結果に及ぼす影響を研究するためによく使用される。
人間の意思決定という文脈では、経済成長、健康上の成果、政治的成果などの結果に対するさまざまな意思決定や行動の因果関係を理解するために、因果推論を用いることができる。これにより、研究者は、異なる意思決定の潜在的な結果を理解し、証拠に基づいてより多くの情報を得た上で意思決定を行うことができる。
観察研究、ランダム化比較試験、道具変数法などの手法がある。各手法にはそれぞれ長所と短所があり、どの方法を選択するかは、質問される特定の事柄と利用可能なデータの種類によって決まる。
線形回帰モデル、構造方程式モデル、ベイジアンネットワークなどの数理モデルは、変数間の関係を表し、データに基づいて予測を行うために、因果推論でよく使用されるものである。これらのモデルにより、研究者は因果関係の強さと方向を定量化し、介入や政策変更の効果について推論を行うことができる。
Q:想像力を高めるために、量子力学を勉強した方がいいという話もあります。一方で、いろいろなことをやろうとすると時間が足りません。効率よく数学を勉強するコツはありますか？
数学の勉強は、確かに視野を広げ、想像力を高めることができ、効率的にアプローチする方法もたくさんある。ここでは、役に立つかもしれないいくつかのヒントを紹介する。
これらのヒントを参考にすることで、数学を勉強している間の時間と労力を最大限に活用し、より深く理解することができる。
Q:数学の知識を使いたいのですが、一部の人は大学を卒業していないので、自分の能力を証明する形で数学を使うことはできません。社会的弱者が数学を武器に生き抜くとしたら、どのような方向性を提案しますか？
数学は、伝統的な大学の学位を持っていない人にとっても、個人的・職業的な成長のための貴重なツールとなりえる。
学歴に関係なく、人生やキャリアを向上させるために数学の知識を活用する方法はたくさんある。重要なのは、自分の数学的スキルを実用的かつ有意義な方法で応用する方法を見つけることである。また、データ分析やファイナンシャルプランニングなど、興味のある分野のオンラインコースを受講したり、資格を取得したりして、スキルをさらに伸ばし、雇用の可能性を高めることも検討できる。
Q:ギャンブルで勝つ、Youtuberになる、など、変わったキャリアを目指す人たちがいます。この人たちはどうやって数学を活かせるでしょうか？
数学の強い理解が役立つ型破りなキャリアはたくさんある。以下はその例。
ああいや、俺の言葉の使い方が怪しいのかもしれん。学際というのは複数の分野にまたがることを前提として作られた学問って意味合いで言ってる。
超ひも理論などはもっぱら数学を活用した物理のための学問だろう。別に他の学問に一切活用されてない学問を所望してるわけじゃないし(そんなこと言ったら代数学できないし)、それにしても物理学で数学に対抗するのはなんか力士に野球で決着をつけようとしてるようで違うかなーって。
数学の現段階での(数学という系譜上に)最終到達点としての学問領域って数論幾何以外になんかあるのかなとシンプルに疑問に感じただけ。たとえばルベーグ積分を学ぶのを最終目標にしようって全体じゃそんなのは数論幾何の踏み台としての解析学のしかも中間地点あたりの成果の技法でしかないわけだしねえ。
別に本気で学びたいとか言ってるんじゃなくて数論幾何がもてはやさてるなかでの、他になんかないのかっていう素朴な興味やら反発心混じりの疑問ってだけだよ。
数学の分科のうち数論幾何は研究にあたって必要な知識が最も多いと言われていますが、必要な知識量がこれに匹敵してするものはありますか？ある場合はその中でももっとも数論幾何の場合とは研究に要する前提知識において重複が少ない分科をあげてください。
↓
数論幾何に匹敵すると言われている学問としては、代数学や解析学があります。また、数論幾何とは別の枠組みで研究されている分科としては、トポロジーや微積分学などがあります。数論幾何とは研究に要する前提知識において重複が少ないと言われている分科としては代数学やトポロジーが挙げられます。
…
いや数論幾何にはトポロジーどころかホモロジーとか普通に必要じゃん何言ってんのこのクソアホAiは。
俺は数論幾何とは結構研究対象が食い違ってる中でそれを研究してたら天才と言われる数論幾何とタメを張れる数学の学問領域はあるかって聞いてるんだよ
解析学も、代数学も、トポロジーも、数論幾何という高みから見たらそれを理解するための踏み台たたき台でしかねえ。下位互換の学問を勉強等の最終目標にしたって仕方ねえんだよ。大は小を兼ねるってやつだ。
同じような知識を必要とする学問だと多少異なってても現に天才と言われてるやつに実績で敵う可能性は低いからな。毛色の異なる分野で対抗する方が賢明だし、それを探すには前提知識の重複具合を基準に考えるのが手っ取り早い。
0の0乗 -Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/0%E3%81%AE0%E4%B9%97
0 の 0 乗（れいのれいじょう）は、累乗あるいは指数関数において、底を 0、指数を 0 としたものである。その値は、代数学、組合せ論などの文脈ではしばしば 1 と定義される[注 1]一方で、解析学の文脈では二変数関数 xy が原点 (x, y) = (0, 0) において連続とならないため定義されない場合が多い。
https://www.google.com/search?q=0%5E0
話ずらしてるのはお前だってことに気づいてないのか？お前はかわいそうな脳を持ってんだな。
お前の書いてることにはマウンティング要素以外には何もないぞ。
よく見ろ、これら↓はお前が書いたことだぞ。
数学知ってる人間からすると算数をわかってなさそうな人間に数学の説明するのだるいんよ
この気持ちだけを、わかってくれ
それだけで俺は満足
俺は、明らかに掛け算をわかってない人相手に、代数学の話をするのは面倒だという気持ちは理解できるか？しか聞いてないんだけど
数学→学歴→代数学→知的障害者、マウンティングですらすぐに話をズラしてるような低能が何をホザいてんだ。
数学でも学歴でもマウンティングできそうにないからって逃げんなよwww
三角関数が角度のみに依存する比の値なのはわかります。それが何に応用できるのでしょうか？また比の値というところもピンとこない理由の一つでもあります。 -Yahoo!知恵袋https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q11149301191?fr=and_other
数学が何の役に立つのかわからなくなってきました。先月の末頃に思い立って代数学をはじめ、今日までに複素数まで学習しました。
しかし学習が先に進むに連れて自分… -Yahoo!知恵袋https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1387428788?fr=and_other
https://news.yahoo.co.jp/articles/9e776725cf93fd3a12c05e95ee45769cc7a3c1bb
俺はさっきまで知らなかった。これはやばすぎるので増田に書いて広めようと思う。（追記にも書いたが、公式の英語字幕があるので聞き取れなくても心配しないでほしい。）
リンク先を見ればすぐ分かると思うが、驚くべきは、カバーしている分野の広さだ。アメリカのMOOC(Udacityだの、Udemyだの)は、表層的な、「すぐ使える技術」の講座ばかりで、オペレーティングシステムやコンピュータネットワーク、あるいは偏微分方程式や代数学といった、コンピュータサイエンスや数学等の基礎学問のような分野はあまりカバーされていない。（主観だが、恐らく正しいはずだ。Udacityのジョージア工科大のコンピュータサイエンスの授業は別だが、数は少ないし、それにしても数学はカバーしていない。）
しかし、この「NPTEL」では、自分に関わりのあるコンピュータサイエンスや数学等の基礎学問だけでも、合わせて400近い講義が公開されていて、10個ほど目を通してみた限り、どれも良質な授業だ。
後、自分にはよく分からないが、航空力学系の授業で、ミサイルについての授業もあるようだ。（ビデオ講義でないのが残念だが、斬新な授業だ。日本でもこういうのあるのかな？）とにかく幅広い。
自分はジョージア工科大のオンラインのコンピュータサイエンスの修士コースに入れたらと思い、英語の勉強も兼ねて無料公開されているジョージア工科大の授業を見ていたが、公開されていない授業も多く、そのうち教材が尽きてしまうのを心配して色々あさっていたらこのサイトを見つけた。このサイトがあれば教材が尽きる心配とは無縁でいられそうだ。(TOEFL ibt90点が必要とされるそうで、自分の実力的には（受けたことないが恐らく）いいとこ50-60くらいだろうと思っている。(40-50かも)90を取るのには少なくとも5年くらいはかかりそうだし、教材が尽きないかが心配だった。頑張るぞー。）
プログラマだからだろうが、コンピュータサイエンス系の授業はとにかく面白い。いくらでも聞けるので、英語学習には最適だ。残念ながらゴールデンウィークは終わってしまったが、はてなの皆もこういうの好きだと思うし、見てみたらどうだろうか。
旧帝大の数学科出身の準委任で派遣される量産型雑魚プログラマ(27歳)で、社会に出てからは、「すぐに役に立つ」技術ばかりが要求されて、うんざりしていた（それもとても大事だけど。）が、久々に基礎学問の面白さに触れられてとても嬉しい。インドが好きになった。日本もこういうのすればいいのになあ。（インドみたいに全部英語で。）
やっぱりコンピュータサイエンスの基礎はプログラマなら誰にでも必要だと思うんだよね。
ただ、基本的に誰でもアカウント登録さえすれば試験を受けたり成績証明をしてもらったりは出来るようだが、試験会場は基本的にインドみたいだから、日本だと成績証明は難しいのかもしれない。日本のユーザーが増えて日本でもできるようになったらいいな。
ー＞追記。コメントによると、もしかすると東京でも試験は受けられるのかも。もうちょっと調べてみます。(どこで試験を受けるにしても一定の(5000円くらい?)の受験料は必要みたいだけど。)
後、アカウント登録をしたはずなのに、「Sorry, Your emailid doesnt matches our record!」と出てきてログインできない。なんでだろう。そのうちサポートに問い合わせしないとな。
インドパワーを感じた一日だった。
・NOC:Introduction toOperating Systems
https://nptel.ac.in/courses/106106144
である。（コメントにリンクを張ってくれた人ありがとう。確かにリンクも張っておいたほうが良いですね。）
更に追記
ちなみに、英語が聞き取れなくても心配しなくてよい。自分も半分くらいしか聞き取れないが、多分全部の動画に公式の英語字幕(NPTEL-Officialと書いている。)が付いているので、それを読めばよい。
リスニングの練習も兼ねているので最初の1,2週くらいは頑張って聞き取ろうとはしているが。
それでも分からない場合は字幕を手打ちしてDeepL翻訳を使おう。（自分もちょくちょくそうしている。）
ー＞あ、コメントにある通り、動画内だけでなく、動画の真下にも英語字幕は表示されてるんだった。手打ちしなくてもいいね。
ー＞NPTEL-Officialと書いてある字幕設定でも、英語にならないことあるな。後、動画の真下に英語字幕が必ず表示されているわけでもないみたい。ただ、何かしらの形で英語字幕を表示させることは多分流石にできるはず。動画ごとに色々いじるしかないな。
ちなみにNPTELというのは、「National Programmeon Technology Enhanced Learning」の略みたいです。なんて呼べばいいんだろ。勝手にエヌピーテルと呼んでたけど。
んでその2つを認めるなら論理的には女性より男性の方が数学とかガチで得意になりやすいって結論も出るけどこれは否定されがちだよね
それ否定してる人なんているか？？？数学なんも知らないド文系のフェミが喚いてるだけじゃね？？
外見や立ち居振る舞いにはほとんど無関心で伝記作家は彼女は彼女の研究に焦点を当てたと提唱する。名高い代数学者 Olga Taussky-Todd（英語版） は次のような昼食を記述した。その昼食でネーターは、数学の議論に完全に没頭して、食べる時に "gesticulated wildly"（しきりにジェスチャーを交え）、"spilledherfood constantly and wipedit off fromherdress, completely unperturbed"（絶えず食べものをこぼし、彼女の服で拭き、全く動じなかった）[53] 。外見を意識する学生は、彼女がブラウスからハンカチを回収し講義の間髪がどんどん乱れるのを無視することに畏縮した。2人の女性学生はある時彼女に2時間の授業の休憩中に彼女らの懸念を伝えるために近づいたが、彼女らは彼女が他の学生たちとしていた精力的な数学の議論を打ち破ることはできなかった[54]。
エミー・ネーターの姉貴を見よ。
小説だって何巻というのを無視して途中の巻から読めば作中特有の概念や人物を示す固有名詞でつまづくのは普通で、そうならないように何巻とか上下巻みたいな目印がある。
しかし数学書はそういうのがなく仕方なく手に取ってみても行単位で見知らぬ固有名詞がぼんぼん出て来る。予備知識を手に入れようにも「前の巻」という概念自体がどうにもならない。
岩波基礎(!?)数学叢書だかいうのに微分多様体の本があったと思うけどはしがきには基本的な解析数学と代数学と微積分学を既知のものとして扱っていると書いてあったと思う。
しかしたとえばお前の言う基本的な代数学とは具体的にどこまでの範囲を指しているんだ？ていうか何の本を読めばいい？てかお前が大学生時代読んできた本のなかでその範囲に属するものを列挙すりゃそれで済むし確実なのになぜそうしない？という言葉がつい漏れる。
だって同じ岩波基礎の本でもアフィン代数みたいな本があってこれが大学数学に代数のスタートラインにあたるものなのは確実だろうがそこのはしがきにはその応用は標準形は別の本にまとめられてると書いてあって確かにジョルダン標準形とか二次形式は別の本になっている。
しかしこれらもそれなりのボリュームがあるわけで読んでやっとのことで理解した後に「実はそこまで代数を掘り下げて学ぶ必要はなかった」と言われたんじゃ遅いわけ。
興味ある分野へ最短経路で学べるようになりたい人も当然多いわけで、実は不必要なのに無駄な学習に時間注ぎたくないわな。そわそわしてもこれは必要な学習だということだから頑張れるわけで。
高校みたいに数１とか数２とかなってて高校行ってなくて道筋が明瞭でどうとでも独学できるのとはわけが違う。しかも全てのはしがきに予備知識として学ぶべきものが書いてあるわけじゃなくこのはしがきを頼りとした芋づる式で学ぶべき順番に見当をつける方法をもってしても袋小路に入ることもあるという…。んでどうでもいいことだが俺の学びたいものにベクトル解析が必要なのかいまだに判断がつかない。
日本語に一家言ある人や政治的な思想がある人は検索してるうち日本語学や法律学の論文に当たることもあるだろうけど、そもそも興味があるのもあって字面は難しそうでもじっくり読めば理解できなかったということはなかったはず。でも数学は知識が無い人を門前払いです…。
ドラクエだかでファルスでコクーンなんていうスラングに象徴されてる現象もプレイすればゲーム展開に沿って難なく解消されるわけで要するにそんなのよりずっとタチが悪いのが大学数学の現状
劣等感ほどは無いんだけど、
高校の同級生の天才が東大理１から東大数学科博士を出て、旧帝大で数学のポストについている。
僕は普通に社会人になって、でもコツコツと数学自体は勉強している。
数学のレベルだが、自分は一応は大学レベルの数学は理解している。
代数学は雪江先生とかハーツホーン、幾何学は多様体と数え上げ幾何学、解析はルベーグ、関数解析とか。
佐藤幹夫先生の数学が好き。工学の微妙な数学を数学に昇華してくれてて溜飲が下がるっていうか。
適当な修士とか博士論文をコツコツ読んでるけど、それすら難しい。
普通は数学科の人は２５くらいには研究レベルには到達してるんでしょうね。
僕は人より時間がかかるみたいです。
＞数学の研究者になるような人はみんなフィールズ賞とか取れるチャンスはある。
そう言われると、そりゃ可能性って言えばゼロじゃないけど・・・くらいの受け止め方になってしまうな。
理Iに入れる人は頑張れば数学者になれる、っていうのは、まあ頑張れば数学の修士取るくらいは出来るよね、
というのと、ポスドク重ねつつもどこかでどこかで大学の教員になって研究職として生活していけるよね、
というのでは意味合いがかなり変わってくるというか、後者も確かに頑張れば可能かもしれないけど、
本当にそれ頑張っちゃう？自分の適性はよく考えた方がいいよ？ という感じ。
努力も才能のうちみたいな面もあるけど、数学に限らず研究職を続けていくには「情熱」が欠かせないというのと、
個人的な経験として東大理Iは受験数学としての一通りのことをミスの無いレベルで身に付ければいいだけで（二次試験で全問完答できる必要もない）、
そこから先の数学的な概念操作についていけるかは、かなり相性に左右されるところだと思う。
特に受験数学では置換群のさわり位しか出てこない代数学(群・環論)は、受験の微積や行列計算とはかなり異なる世界なので、
大学で解析と代数の両方を抵抗感無く楽しめるなら、その「楽しい」を伸ばしていって数学専攻するのも適性あるかもね。
苦手意識ありつつも努力してちゃんと克服できるなら、それはそれでタフネスとガッツがあって素晴らしいんだけど、
その強みは数学に限らず広く役に立つ武器なので研究職に思い入れが無ければ就職したら？ と思ってしまう。
自分は理I入った時は数学好きだったけど、その後に東大数理(修士)まで行ったうえで、これ以上数学を専攻していくのはムリだな、
周りの人が優秀だし真面目だし自分はそこまで数学好きじゃなかった、研究に情熱を傾けられるほどの思い入れが無い・・・
文化人類学とか社会系の学問だと未開の社会も現代の先進国も思考能力や
文化のレベルはかわらないっていうのがレヴィストロース以降の基本的な考で、
ムルンギン族の婚姻ルールが近代ヨーロッパで発見された代数学と同じってことを発見して以降そこに賢さの違いはないって言うのが現代の文系学問の到達点の一つでしょ。
例えば、中世ヨーロッパの治療法で「武器軟膏」っていう治療法があったんだけど、
これがどういう治療法かという武器に軟膏を塗って患部は治療しないという現代から見ると意味不明の治療法だけど、
当時の公衆衛生の基準だと、下手に治療するより患部をほっといたほうが感染症を起こさないのでちゃんと合理性があったんだね。
当時と現代だと社会の違いによって現代から見ると非合理的な行動をしているように見えるけど、そこにはどんな理由があったか研究するって言うのが現代の史学なんだよね。
今年、数学と小説に関することで「やっておけばよかった」と思ったことがふたつあった。
1つ目。
『年刊SF傑作選 超弦領域』に収録されている円城塔の短編「ムーンシャイン」に
とあるのだけど、これを読んだ時に
ここの「可換」って「可解」の間違いだよな出版社に知らせておいた方がいいかな
と考えたのだけど、ストーリーには何の影響もないディテールだしすぐ知らせる必要もないなと放おって忘れていたら、
今年出た伴名練 編『日本SFの臨界点[恋愛篇] 死んだ恋人からの手紙』に
「ムーンシャイン」が収録されていてこの部分がそのままだった。
2つ目。
奥泉光の長編小説『雪の階』で、数学を愛好する主人公笹宮惟佐子に関して
微積分の初歩を終えたばかりの惟佐子には手が出せそうになかった。
と描写されるところ(一章 七)があるのだけど、その直後に
初歩の参考書からはじめて高木貞治『代数学講義』、ミハエル・グラッスス『高等数学入門』、竹内端三『函数論』と云った著作を惟佐子は独習し、いまは山畑氏から借りた解説書で解析学も少しずつ勉強をはじめていた。
竹内端三『函数論』は上巻(函数論. 上巻 - 国立国会図書館デジタルコレクション)だけでも関数論(=複素関数論)のかなり詳しい部類の本で、
下巻(函数論. 下巻 - 国立国会図書館デジタルコレクション)までいくと楕円関数論について詳しく扱っているような本なので、
それを「独習し」というのは「微積分の初歩を終えたばかり」という描写と齟齬をきたしていると思う。
竹内端三『函数論』は現在でもわりと読まれていて数年前に復刊もされている本なので、誰も気にしないにしても記述を修正した方がいいじゃないかな、
と思うだけ思いながら特に何もしていなかったら、
つい先日『雪の階』が文庫化されて上にあげた部分はそのままだった。
変更されていたかは分からないけど、一応どこかに言っておけばよかったとちょっと後悔した。
そもそも、本のミスや誤字脱字を見つけた時どのくらいの人が指摘・報告をしているのだろう？と思った。おわり。
現在発売中の数学セミナー2021年1月号の特集が「SFと数理科学」で、
円城塔による総論で数学との絡みのある小説をいろいろあげていて、
同じく現在発売中のSFマガジン2021月2月号の小特集に伴名練が寄稿した文章の中で
というか、そもそも俺が質問したのはシマウマ先生の教育スタイルについてではない。
生徒が自分の意図を理解していないと嘆く割に、あっちも生徒を理解できていないじゃないか。
「先生、代数学の意義についても結構ですが、それで丸印をつけてくれるテストを俺はやっていません」
俺は彼のコンテクストを真似つつ、改めて本題に対する答えを要求した。
「計算式だけ書いてテストで100点取れるならば、解答用紙なんて資源の無駄でしょう。先生を環境主義者だと思ったことはありませんが、少なくとも浪費家ではない。そう思いたいです」
この意趣返しは予想以上に効いたようで、シマウマ先生は得意の言い回しを介さず答えた。
「あの時のマスダには覇気があった。明らかに答えられる自信に満ちて、教師を出し抜こうという強かさも垣間見えた。私の授業はやる気がない生徒に釘を刺し、学ぼうとする姿勢と考える力を研ぎ澄まさせる。その必要がない生徒に、わざわざ労力を課さない」
彼の挙げた理由は実際のところ誤解で、俺にはそんな気概も意図もなかったのだが、重要なのは“彼にはそう見えた”という点だ。
行動の模倣に意識が向きすぎて、俺はあの時あったような無気力さ、倦怠感まで再現できていなかった。
それが周りにも何となく伝わっていたんだ。
「あと……」
とどのつまり、後付けでそれっぽいことを言ってはきたが、実際は大した理由がないってことらしい。
尋ねた際の過敏な反応にも納得がいく。
回りくどさを好む彼からすれば、大した理由もない選択に答えを求められるのは煩わしかったのだろう。
しかし、そんな単純な理由にこそ、根源的な手がかりは隠されている。
「昨日、昨日か……なるほど！」
この検証で見落としていた要素も、気づいてみれば単純だ。
俺は昨日の出来事を再現することにばかり固執していたが、一昨日のことを、ひいては過去の出来事を過小評価していた。
こうなってくると、より徹底して遡る必要がでてくる。
俺は少し高揚した。
考えなければいけないことは増えたが、分からないままじゃなかったからだ。
