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ベクトル

(サイエンス)
【べくとる】

ベクトル(vector):

  1. [数学]ベクトル,動径,方向量
  2. [航空]方向,進路
  3. [生物]媒介動物保菌生物
  4. 大きさと向きを有する量
  5. 複数のスカラー集合
  6. 線形空間ベクトル空間)の元
  7. 物事の方向性

*リスト:リスト::数学関連

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ウラのウラはオモテ

宇良の裏は表。 うそです。相撲の話ではありません。 時たま、人に聞かれます。 「何でー(マイナス)にー(マイナス)掛けたら+(プラス)になるの?」 と。 「じゃぁ+にー掛けたら?」 「それは分かる。ーだ」 そこで諭す。 「ーを掛けるとね、向きが逆になるんだよ。 新聞紙があるとすると、 ウラのウラはオモテになる。そう言う事だ」 どういうことだ??? ここで宿題。 ウラのオモテはどっち? ランキング参加中雑談・日記を書きたい人のグループ

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保有株の再評価、点検(6058 ベクトル)

師走となりましたので、保有株の再評価、点検作業を行っています。今回、再評価、点検作業を行うのは6058 ベクトルです。 現在、株価は1,135円(11/26/ 14:27)。取得価格は1,155円 △1.73%です。 再評価作業は、銘柄発掘の方法と同じ手法で行って現在価値と株価、さらにテクニカル分析で最終決定を行います。この銘柄に関しては、以前に銘柄分析を行っているのでその作業をなぞる形になります。以前の銘柄分析の記事はこちら ↓ koumuin43.hatenablog.com それではさっそく、作業を行います。 第1段階:取得価格に対しての「配当利回り2.5%以上」 → 2.85% 合格 …

数学ログ #1:線形代数ってなに?ベクトルと「当たり前の法則」のすごさを考えてみた

こんにちは。いーかです。 今日は Python からちょっと離れて、**「線形代数」**の本の話です 昨日、線形代数の本を読んでいて、たった 2ページ で頭がフル回転した話をそのままメモとして書きます。 線形代数って、一言でいうと何なんだろう? 本を読みながら、自分なりにいったんこう言い換えてみました。 「ベクトルを扱うための“きちんとした足し算・掛け算ルールのセット」 ベクトルという「矢印」みたいなものを どう足すか、どうスケールするか(伸ばしたり縮めたりするか) そのとき、どんなルールが守られていてほしいか それを言語レベルでちゃんと決めたのが線形代数なんだな、という感覚です。 交換法則・…

ぶたかわ的『AIはなぜ間違えるのか?』 ~概念空間を三角測量する~

1. はじめに:AIも間違える 生成AIを使っていると、時々「え、そこ外す?」という回答に出会います。ネット上の膨大な情報を学習しているはずなのに、なぜか基本的な取り違えをすることもあります。 この「AIはなぜ間違えるのか?」という素朴な疑問は、多くの人が一度は抱く感覚でしょう。そしてこの疑問は、AIの限界ではなく、AIの“構造”を知る入口になっています。 本稿では、ぶたかわ的にこの謎を読み解きながら、 AIと人間がどのように協働できるのか どうすればAIを誤解せずに使いこなせるのか を「概念空間の三角測量」というキーワードを使って考えていきます。 2. 生成AIの思考を理解する ― 高速・高…

受験数学、別解のススメ

皆さんこんにちは二乗です。 ↑のような内分された図形問題一度は見たことあると思います。 教科書通りにベクトルを用いてs:(1-s)などと置いて解いてもいいですが受験においては時間短縮が命です。 今回は個人的に早く解けると思う別解を紹介します。 図の中の☒は気にしないでください!! それではどうぞ! 個人的にはこれが早いと思います。 皆さんの別解も是非教えてください!! ↓のボタンから読者になる(無料)ことで私の記事が新たに投稿されているか確認しやすくなります! おすすめの記事です↓ ランキング参加中数学 ランキング参加中雑談 ランキング参加中数学・科学・工学 ランキング参加中なんでもオッケーグ…

割安株の研究(6058 ベクトル)

僕は、個別株の組入比率は3%程度と非常に少ないのですがその場合の銘柄選別は、もっぱら割安株を探していますがその行程は下記のとおり。第一段階:四季報をめくって、条件「配当利回り2.5%以上、経常収益が上昇傾向、赤字計上が原則的に無いもの」を探す。 ↓ 第二段階:同業他社と比べる。条件「配当利回り2.5%以上で且つ、他社よりPER、PBRが安い」場合は、第三段階へ。 ↓ 第三段階:その企業のWEBサイト、証券会社の投資ツールを見て情報収集。お眼鏡にかなう企業なら投資候補先リストへ。 ↓ 第四段階:マーケットスピード2に登録、テクニカル的に投資妙味が出た段階で買い注文。 今回から第2段階を超えた株に…

ーを付けたら逆ベクトルになる理由を解説!

↓の記事を読んだ後だとより深く楽しめるかもです。 つまり逆向きのベクトルも向きを合わせたいならcosθ(θ=180)を掛ければよいので掛けてみるとaベクトルの逆ベクトルは-aベクトルと分かります。 つまり-をつけると逆ベクトルというよりかはcos180を掛けると逆ベクトルと解釈できます。私の考えなので間違っていたらコメントで教えてください!!別の考え方がある人も是非教えてください! ↓のボタンから読者になる(無料)ことで私の記事が新たに投稿されているか確認しやすくなります! おすすめの記事 ランキング参加中数学 ランキング参加中雑談 ランキング参加中数学・科学・工学 ランキング参加中なんでもオ…

「内積」なぜベクトルの掛け算は 普通の掛け算と違うのか

今日はベクトルの掛け算「内積」について解説します。 普段の掛け算は2×3=6みたいに2と3どちらもスカラー(大きさだけを持つもの)ですがベクトルではこのように掛け算できません。何故かというとベクトルには大きさ(スカラー)のほかに「向き」があるからです。では掛け算するにはどうすればいいか?それは「向きをそろえる」です。向きが同じなら掛け算しても向きは変わらないので向きを考える必要はなく長さの掛け算、つまり普段の掛け算になります。 つまり内積の式は向きをどちらか一方に合わせるためにcosθが出てきたんです。そして向きは2つのベクトルの一方と同じで大きさ(スカラー)が変わるんです。この解説でわかって…

生成AIの研究が成し遂げた発見〜ChatGPTとの対話(3)

前回のつづきです。これが最後です。 ベクトルを利用していることはわかった。画像の認識も、ベクトルで表すことによって実現していると理解した。そこで面白いなと思ったのが、この理論を考えた人が、画像のピクセルではなくて言語を選んだというところなんだ。人間の認識、伝達のメディアとして最も優れている、根底にあるのが言語、というところからスタートしているように思ったんだよね。 まさにおっしゃる通りで、言語というのは人間の知的活動の根幹にあるメディアなんですよね。だから、AIの研究者が「言語を理解させること=人間の知能に近づくこと」と捉えたのは、自然な流れだったとも言えます。 画像処理の分野では、ピクセルを…

生成AIとベクトル〜ChatGPTとの対話(1)

ChatGPTのような生成AIは、大規模言語モデルと呼ばれる仕組みが用いられている。このため、言葉でのやり取りには非常に強く、人間との会話もスムーズだ。しかし、画像解析や動画生成などにも利用されている。これはなぜだろう?とChatGPTに質問したところ、とても面白いことがわかったので、そのやりとりをご紹介したい。長いので3回に分けます(赤文字が私です)。 いま話題の生成AIは、大規模言語モデルというものが使われているよね?でもマルチモーダルで、画像や映像も扱える。言語を利用したAIがマルチメディアをどうして扱えるの? いい質問です。実は「言語モデルなのに画像や映像まで扱えるってどういうこと?」…


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