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はてなキーワード:数値計算とは
「ぶっちゃけ日本のIT技術者のレベルが元々低いだけ」論、読んだけど、雑に日本叩き→雑に海外持ち上げの“気持ちよさ”に全振りしてて、論としては穴だらけだよ。順に潰す。
“発明”って規格？論文？OSS？製品？この区別を曖昧にして「思い浮かばない＝ない」をやるのは主観の事実化。
反例を淡々と置く（全部2010年代以降の「世界で通る」技術・成果）：
HTTP/3 / QUIC系仕様・QPACKの主要貢献者のひとりは日本人エンジニア（例：Kazuho Oku）。IETFのRFCはまさに“世界標準”。「世界で通用」どころか世界の土台。
Chainer / CuPy（Preferred Networks）は動的計算グラフ系フレームワークの先行例。PyTorch隆盛の流れに技術的影響を与えた。CuPyはいまも広く使われてる。
ソニーのCMOSイメージセンサは世界シェア筆頭。これは“ハード”に見えて、設計・製造・信号処理・ツール群までソフトの塊。スマホのカメラ品質＝AI前処理の土台。
日本人が中心メンテに関与した高性能HTTPサーバ（H2O等）はCDNや低レイテンシ配信に採用例多数。
産業用ロボット（FANUC、安川）周辺の制御・通信・ツールチェーンは世界の現場で常用。表に出にくいB2B領域は“見えないだけ”。
「LINEが～」みたいなB2Cの派手さだけが“発明”じゃない。基盤を握るのは地味仕事。あなたが気づかない＝存在しない、ではない。
Winny／一太郎／CD-ROM／MIDIを“国民的知名度”で持ち上げて、以後は「思い浮かばない」って、知名度＝技術力の誤用。
2000年代以降、ITは不可視化（クラウド、プロトコル、ライブラリ、半導体、サプライチェーン）へシフト。見えないところほど難しくなった。派手なガジェットが減ったからレベル低下、ではない。
問題領域で言語は変える。Webは「5歳児でも」動かせる？今のWebは、
CD/CI、IaC、K8s、SRE、ゼロトラスト、分散トレーシング、暗号化、フロントの再レンダリング戦略……
これらを運用で落とさないのが本番。Cが偉い／Webが軽い、は90年代の教養で止まってる。
起業に国の試験？それ、フィルタにはなるけどイノベーションの十分条件じゃない。
トップダウンは国家プロジェクトやインフラ敷設には強い。しかし、
分野で強弱は揺れる。制度の一軸で「勝ち負け」を断ずるのは幼い。
それ、犯罪としてのサイバー強盗の話でしょ。規制準拠の金融基盤と国ぐるみのハッキングを同じ土俵で比べるのは、
「百メートル走で銃使えば最速」って言ってるのと同じ。比較の土俵設定から破綻。
日本のITが伸び悩んだ要因は複合要因：内需の構造、調達・多重下請け、英語コミュニケーション、ストック報酬の弱さ、エクイティ文化、大学と産業の距離、IPO市場の質、人口動態、為替…
これを全部「技術者のレベル低い」で片付けると、説明力を失う。制度と資本設計の問題は制度と資本で解くのが筋。
「勝ってる」を“B2Cでバズるアプリ”だけに限定するから見落とす。
最後に一個だけ。
一般人のよくある言い回しとして「大学の数学科でやっているのは数学ではなく哲学だ」というものがあります。これは実態を誤解したものと考えます。数学と哲学の論理構造や依拠する原理の違いに着目し、どのように誤解であると言えるかを解説してください。
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多くの人が「大学の数学科は“哲学的なこと”をしている」と感じるのは、次のような体験的印象に基づいています。
**抽象度の高さ**
学校数学は数値計算や図形、方程式など具体的な操作が多いですが、大学では集合・位相・群・環などの抽象概念が中心になります。実体がない記号を扱うため、「思弁的で現実離れしている」という印象を受けやすい。
**証明の重視**
高校までの数学では、公式や定理を使って問題を解くことが主でした。大学数学では定理を“証明する”こと自体が中心になります。演繹的に進むため、哲学の論証と混同されやすい。
**直感に反する結果**
カントール集合やゲーデルの不完全性定理など、常識を裏切る結論に出会うと「これはもはや哲学では？」と感じがちです。
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数学ではまず**公理系**（集合論・論理体系など）を定め、そこから**形式的に定義と定理を導く**ことが中心です。
証明は論理的整合性のもとに、有限の推論ステップで厳密に完結します。
「真偽」は定められた公理系の内部で決まる（たとえば ZFC の下での定理かどうか）。
哲学では「公理」や「定義」の選び方自体が主要な思考対象です。
例：真理とは何か、存在とは何か、数学の基盤は何に依拠するか。
推論自体は論理を用いますが、**議論の目的は推論よりも前提や概念の意味を吟味すること**にあります。
証明可能性よりも「概念的・認識論的な一貫性」を探ります。
### 要するに：
数学は**選んだ前提の内部で閉じた演繹体系**。
哲学は**前提や体系そのものを開かれた問いとして扱う**。
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数学 哲学 ----- ---------------- ---------------- 基盤 公理・定義・形式論理 推論＋概念分析・経験・メタ理論 真理の基準 公理系内の定理性 妥当性・合理性・批判的検討 方法 定義→補題→定理→系の形式的構築 問題設定→概念批判→異論との対話 ゴール 内部一貫性と定理の発見 前提の吟味と概念の明確化 ---
数学の抽象化は「より多くの具体例を統一的に扱う」ための道具です。たとえば群論は「対称性」という実際的な現象を一般化しています。現実逃避ではなく応用力の拡張です。
哲学的議論は自然言語の意味に依存しますが、数学の証明は形式言語に還元可能なレベルまで精密化されます。
哲学は「数学の基礎は何か」「無限とは何か」を問うかもしれませんが、数学科の学生が行うのは、すでに受け入れた公理体系の中で定理を立てる作業です。
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## 5. まとめ
抽象度の高さや証明重視の新鮮さを「哲学的」と感じているに過ぎない
実際には**数学は厳密な公理体系の中での定理の探求**であり、前提の批判や概念の意味そのものを問う哲学とは方法も目標も異なる
どうしても低血糖でふらふらする、と言うことがあるというのが気になる。
既に糖代謝異常（≒糖尿病）の可能性があるので、医師に相談したほうがいいと思う。
健康な人や、糖尿病でも適切に血糖値がコントロールできている人は、身体に異常をきたさないと低血糖にはならないと覚えてほいてほしい。
実は、薬を使っておらず、ノックダウンになるようなハードな運動をしている訳でもないのに、頻繁に自覚するような低血糖状態というになるというのは、病気のサインである可能性がある。
糖尿病は、2010年代からCGM(注)が普及してデータが積み貸さなり、色々な事が分かってきている。
例えば、
この場合、HbA1Cは後者の人の方が低いが、ヤバさでいったら後者の方がヤバイと言うこと。もちろん前者も投薬が必要だが、後者は見逃されるケースが多くてヤバイ。
後者は、今の健康診断レベルの検査だと「異常なし」またはせいぜい「予備軍」扱いで引っかからないことがあるからだ。
さらに（まだ確定的にガイドラインに反映されるレベルではないが）合併症リスクは後者の方がより高いかも知れない、少なくとも寿命は後者の方が短くてフレイル状態になりやすい、というのが言われ始めていてヤバイ。
後者の人は急激に高くなった血糖値を抑えようと、ドバッとインスリンが出過ぎて、急激に血糖値が下がっている。基準値以下まで言っている事もあるし、そうでなくても相対的に低血糖症状が出ている可能性が高い。その後に即効性のある甘いもの（ブドウ糖やショ糖）をとると回復するというのは、その後再び高血糖になっている可能性が高く、上がったり下がったりを繰り返しているかもしれない。
そして、膵臓はかなり無理をしている。膵臓をしばき倒している可能性が高いので、できるだけ早く膵臓を保護した方がよい。よいのだが、気付かないままに推移し、ある日突然痩せ始めて、喜んでいたら重度の糖尿病と診断され、教育入院＋インスリンとなるケースがかなりある。
「糖尿病にならないことが大事だ」と言って自分で診断して抑え込む、これはすごい大事だし立派だけど、医者にかかることは悪い事じゃないと思ってほしい。
最近は、2型の患者のなかにも1型に近い性質を持つ患者が多くいることが分かってきていて、そういう場合は早期に発見した上で、週1回のインスリンを打つ（まず膵臓を休める療法。その後インスリンは不要になる）、効き目が穏やかで膵臓の保護作用のある安い薬（メトホルミンとか。薬価1錠10円とかで怪しい健康サプリより安い）を使っていく方が良いとされることも多い。
健康診断で血糖値が高いと診断されたと胃って、自分で改善して医者に行かない人がいるが、こう言う事を見逃すかもしれないので、ちゃんと医者には言った方が良い。
また、その場合はできるだけ専門医にかかる事をオススメします。
正直、最近の医療の発達具合をみると、完全無欠で医者に全くかからない人というのは、単に持病を見逃しているだけではないかと思うことも多く感じる。早期に見つけて、3ヶ月とか、半年にいちどとか定期的に検診を受けるぐらいが理想だと思った方がいいかもしれない。
ContinuousGlucose Monitoring 持続血糖測定器のこと。
血を採らなくても継続してグルコース値（ほぼ血糖値と言って良いものだが、誤差はある）を簡単に計測できると言う機器。代表格はAbbottのFreeStyle Libre 2 と言う装置。（厳密な分類ではCGMではないとかも言われるけどここではCGMとして扱う）
大きさは500円玉ほどで、厚みも500円2枚分ぐらい。上腕、方の横あたりに貼り付けて、スマホに入れた専用アプリとペアリンクすると、2週間グルコース値を測定し続けてくれる。
データは15分間隔で記録されており、ユーザ登録することにより、専用サイトで分析レポートをPDFでダウンロード出来る。ここで「TIR」と「CV」も自動計算してくれる。
普通の血を採る血糖値測定の試験紙がネット通販じゃ買えないのに。
いきなり病院にいくのはどうかなと思う人は、まずはこれを買ってつけてみるのもあり。
ただ、日本の糖尿病学会のガイドラインではまだ完全に取り入れられておらず、HbA1cがメインになってるほか、従来の診療方法が標準だ。
なので、この装置で測ったグルコース値をそのまま血糖値と読み替えて、各種基準と合わせて素人判断するのも危険なので気をつけよう。
ベストは、CGMを使った指導検査をやってくれる専門医を探して受診することかもしれない。CGMはインスリン治療をしている人しか保険適用にはならないが、選択療養費制度になっているので自費で払えば病院から買う事ができる（普通はAmazonより安い）
gemini) 421,412,321 × 343 を計算します。
421,412,321×343=144,534,443,003
したがって、421,412,321 × 343 は 144,534,443,003 です。
自分) 本当ですか？
gemini)はい、本当です。
421,412,321×343=144,534,443,003
この計算結果は正しいです。
自分) では、144,534,443,003/343はいくつでしょうか？
gemini) お尋ねの計算は、先ほどの逆算ですね。
144,534,443,003÷343 を計算すると、元の数に戻るはずです。
144,534,443,003÷343=421,412,321
したがって、144,534,443,003 を 343 で割ると 421,412,321 になります。
自分)上記を計算したところ、421383215.752となりました。なぜでしょうか
gemini) 以前の計算結果と、あなたがお試しになった計算結果が異なる原因は、私が最初に提示した積が間違っていたことにあります。大変申し訳ありませんでした。
正しい計算は以下の通りです。
421,412,321×343=144,544,426,103
この正しい積を使って逆算すると、
144,544,426,103÷343=421,412,321
となります。あなたが計算された「421383215.752」という結果は、おそらく私が最初に間違って提示した積「144,534,443,003」を343で割ったためだと思います。
私の最初の計算ミスにより混乱させてしまい、大変申し訳ございませんでした。今後はより正確な情報を提供するよう努めます。
自分) 生成AIでは、どのようにこのような計算を行うのでしょうか。実際に計算をしてるのか、もしくはそれらしい値を列挙しているだけなのでしょうか？
gemini) 生成AIがこのような計算を行う方法は、AIの設計や利用されているモデルによって異なりますが、基本的に「それらしい値を列挙しているだけ」というよりは、何らかの形で「計算」を行っています。ただし、人間が行うような「筆算」をしているわけではありません。
多くの大規模言語モデル（LLM）は、学習データから数値間の関係性や演算のパターンを学習しています。簡単な計算であれば、その学習されたパターンに基づいて推論を行い、直接答えを生成できます。これは、大量の文章を読んで「2 + 2 = 4」のような記述を繰り返し見てきた結果、「2 + 2」が来た時には「4」という出力が最も確率が高いと判断するようなものです。
しかし、桁数が多く複雑な計算になると、この内部的な推論だけでは精度が落ちる傾向があります。モデルが学習した知識の範囲内で近似的な処理を行うため、正確な答えを導き出すのが難しい場合があります。これが、私が最初の回答で誤った計算結果を出してしまった原因の一つです。モデルが複雑な数値を正確に処理する能力には限界があるのです。
ツール利用（外部の計算機やPythonインタープリタなど）:
より確実な計算結果を得るために、多くの生成AIは、必要に応じて外部のツールを利用するように設計されています。これは、AIが「この問題は計算が必要だ」と判断した場合に、以下のプロセスを実行するものです。
計算式を抽出:ユーザーの質問から、計算式（例: "421412321 * 343"）を認識します。
ツールへ渡す:認識した計算式を、内部的に接続されているPythonインタープリタや外部の電卓APIなどの計算ツールに渡します。
ツールからの結果を受け取る:計算ツールが正確な結果を返します。
結果を整形して提示: 受け取った結果を、自然言語でユーザーにわかりやすく提示します。
私が今回の質問で正しい答えを導き出すために、この「ツール利用」の機能を使用しました。具体的には、Pythonインタープリタを呼び出して計算を実行しています。これにより、手計算や人間の脳で行うような複雑な計算を、コンピューターの正確な計算能力を利用して行うことができます。
まとめると：
簡単な計算:AIの内部的な推論能力で処理されることがあります。
複雑な計算: 精度を保証するために、多くの場合、外部の計算ツール（Pythonインタープリタなど）を呼び出して計算を行っています。私が以前に誤った回答をしてしまったのは、おそらく内部推論の限界だったか、あるいはツール連携のプロセスに何らかの不備があった可能性が考えられます。
私が誤った回答をした後、訂正できたのは、より正確な計算を実行できるメカニズム（今回の場合はツール利用）に切り替えることができたためです。生成AIは常に進化しており、このような数値計算の精度も向上し続けています。
以下のテクニックを適切に組み合わせることで、Pythonコードのパフォーマンスを向上できます。
テクノロジードライバーが、ゲームとモバイルだったので、出来る範囲のことで実現出来ることでなんとか間に合わせていたが、
AIが出てきて裏の計算が科学技術の数値計算と変わらんので、性能が足りていない。
Web見るくらいだと性能はいらないが、AIを絡めて動かしたいとなったら金を出しても世の中にないとなっている。
排熱についても、Web見るくらいだとファンレスでもよくなったが、
データセンター向けだが、NVIDIA DGX B200を見るとヒートシンクの高さが凄い。
RTX5090も冷却が凄いことになると噂が出ている。
RTX4090の時点で、電源端子が溶けたり、PCIeスロットがGPUの重さに耐えられなくなったりとなっている。
GPUのVRAMが足りないのに増設出来ない状態もずっと続いている。
VRAMだけ追加でボードに挿して、GPUと専用ケーブルで接続といったことが出来ないのだろうか。
CPUのDRAMは仮想メモリ技術があり、DRAMが足りなくても動くが、VRAMが足りないと動かない、増設も出来ない。
メモリだとDRAMの速度が限界で、CAMM2をデスクトップPC用のマザボが参考展示として出てきたが、
平面になってヒートシンクによる冷却が出来るそうな反面、増設が厳しい。
パソコンのケースは、GPUがボードは小さい割にヒートシンクが長いため、大きなケースでなければ入らず、
5インチベイ、3.5インチベイの拡張というのはなくなって中はスカスカなわりに、拡張性がない。
指数関数 \( y = e^x \) を x で0.5回微分することは、一般的な整数次数の微分とは異なり、一般的な微積分の範囲を超えた「分数微分」という特殊な概念に関わる。
分数微分の定義や計算にはいくつかの方法があるが、一つの広く使われる手法はリーマン-リウヴィルの分数階微分である。この方法を用いて \(\frac{d^{0.5}}{dx^{0.5}} e^x\) を計算することができる。
\[ D^{\alpha}f(x) = \frac{1}{\Gamma(n-\alpha)} \left( \frac{d}{dx} \right)^n \int_0^x (x-t)^{n-\alpha-1} f(t) \,dt \]
ただし、 \(\alpha\) は分数階（ここでは0.5）、 \(n\) は \(\alpha\) より大きい最小の整数（ここでは1）、 \(\Gamma\) はガンマ関数を表す。
簡略化して言えば、分数階微分は膨大な計算を伴うが、\(\frac{d^{0.5}}{dx^{0.5}} e^x\) の場合、結果としてまた別の指数関数と特殊関数に帰着することが多い。具体的な結果としては複雑な式になるが、代表的な特殊関数である「ミッタク・レフラー関数」が利用されることがある。
このように、個別に詳細な計算をするには高度な数学的手法が必要となり、具体的な数値計算は専用の数値解析ソフトウェアを用いることが推奨される。
結論として、指数関数 \( e^x \) の 0.5回微分は一般的な関数にはあまり見られない特殊な形を取り、分数微分の特殊な理論を用いる必要がある。
もともとPythonは世界的に見ればとても成功した言語だった（Python2のころ）。
PythonにはPEPという言語の仕様を決めるための文書があってこいつがOSS開発者の中では非常に受けが良かったんだ、Pythonの開発者であるGuideは「優しい終身の独裁者」などと揶揄されていた。
この時代に作られた多くのPythonによる資産が多くのOS（特にLinux派生のOS）に組み込まれたために、OSにはPythonがプリインストールされることになり、そして未だに存在し続ける理由となったんだ。
プリインストールされているPythonのバージョンを確認すると2系であることが分かるはずだ。
しかしPythonは2から3へのバージョンアップで多くのユーザーを失って死に体になってしまったんだよね、Railsが台東したあたりからプログラミングに興味を持った人からみると死に体のPythonとイケイケのRubyを初めに見てしまったからRubyのインパクトが強くなってしまうのは仕方ないね、でも、もともとはPythonのほうが圧倒的にユーザーもシェアも多かったんだよ。
しかし、PythonにはPythonによる優秀な資産があるので簡単には死ななかったんだ。
中でも数値計算に使えるライブラリを持つ言語としてはPythonが最もポピュラーだったことから機械学習とセットで一気に息を吹き返すことになる。
とはいえ、この頃からは当初のPythonの理念とはかけ離れた金の臭いにつられたようなユーザーが多く参入してきたためにGuideも疲れ果ててしまい開発者の座を退くことになってしまう。
今やPythonは多くのメディアによる祭り上げによって金の臭いにつられた人間が集い金を稼ぐ手段として用いられており、そういった理由からPythonの本やらなんやらが多く夜に出回っているんだよ。
あぁ、私の好きだった頃のPythonはもう帰ってこないのだ！
製造業は古い、時代はソフトだ、サービスだ、GAFAだと言っている間に、ハードもソフトも強くなければどうしようもなくなった気がしている。
そして、製造装置の最適化だったり、OSや、OS開発に耐えられる開発環境（ハード・ソフト両方）必要だったりしている。
あと、抜けているのは製造業のためのソフトではないだろうか。TSMCだと「cuLitho」のようなリソグラフィのためのソフトのようなものだ。
物理法則をコードに起こし、数値計算して、ハードを差別化するためのソフトだ。
日本だとソフトというと、ユーザーが触るアプリ、Webといったのになりがちだ。
検算しろとは言うけど必ずしもできるとは限らないんだよな。そもそも計算できないからコンピューターにやらせてる処理もある。理論的には正の値になるはずだけど、ごく稀に誤差でゼロや負になった時に、バグるみたいなのも再現難しくて辛い。
メモリーまわりは、高速化のために生ポインタでアドレス計算してる時はどうしてもミスる時がある。偶然ゼロ初期化されてるところを見てればそのまま動いちゃうけど、実行環境が変わると違うとこ見てて落ちるみたいなパターンも辛い。
ランダム性を持たせた処理というのは、ある種の最適化とか数値計算とか。そもそも答えを出すために処理してるから、正解がわからないしなかなか再現しないこともあって辛い。
