Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ビジュアライゼーションと数学 〜 すうがくむかしばなし 負の数・複素数編 〜 / Visual...
Search
北䑓如法
June 26, 2022
Science
0
520
ビジュアライゼーションと数学 〜 すうがくむかしばなし 負の数・複素数編 〜 / Visualization-and-mathematics-OSH2022
ビジュアライゼーションと数学 〜 すうがくむかしばなし 負の数・複素数編 〜
オープンセミナー2022@広島
2022/06/25(土)
#OSH2022
北䑓如法
June 26, 2022
Tweet
Share
More Decks by 北䑓如法
See All by 北䑓如法
初心者、電子工作に入門。 Python Charity Talks 2021.09 / A beginner started electronic handicraft - Python Charity Talks 2021.09
nyoho
0
12k
Next.js + Heroku + Dockerでも玉ねぎの汁で涙が出んように 〜PyCon mini Hiroshima サイト構築の一コマ〜 / Avoiding onion essence with Next.js + Heroku + Docker -- development of the site of PyCon mini Hiroshima
nyoho
0
330
SageMathで数学の力を上げます PyCon mini Hiroshima 2019 / Enlarge your ability of mathematics with SageMath
nyoho
1
640
Python初心者がPyTorchをいじって機械学習の計算してみた PyCon mini Hiroshima 2018 / Python-newbies machine learning learning with PyTorch
nyoho
2
1.1k
RubyKaigi 2017 の告知 / A notification of RubyKaigi 2017 at WTM100
nyoho
0
2k
数式の書けるMastodonその名もMathtodon を作った (#OSO2017 懇親会LT) / Introduction to Mathtodon
nyoho
2
1.4k
秋深しポッドキャストをやっていき / Yatteiking Podcast 2016 Autumn OSC 2016 Hiroshima
nyoho
0
630
まるポケサーチを作った。あるいは幾何・地図系JavaScriptライブラリの紹介
nyoho
0
1.5k
ぽまいらははてブを甘う見すぎちょるっ
nyoho
0
470
Other Decks in Science
See All in Science
Causal discovery based on non-Gaussianity and nonlinearity
sshimizu2006
0
260
Masseyのレーティングを用いたフォーミュラレースドライバーの実績評価手法の開発 / Development of a Performance Evaluation Method for Formula Race Drivers Using Massey Ratings
konakalab
0
100
構造設計のための3D生成AI-最新の取り組みと今後の展開-
kojinishiguchi
1
1.1k
04_石井クンツ昌子_お茶の水女子大学理事_副学長_D_I社会実現へ向けて.pdf
sip3ristex
0
310
私たちのプロダクトにとってのよいテスト/good test for our products
camel_404
0
280
理論計算機科学における 数学の応用: 擬似ランダムネス
nobushimi
1
420
Machine Learning for Materials (Challenge)
aronwalsh
0
260
The Incredible Machine: Developer Productivity and the Impact of AI
tomzimmermann
0
630
モンテカルロDCF法による事業価値の算出(モンテカルロ法とベイズモデリング) / Business Valuation Using Monte Carlo DCF Method (Monte Carlo Simulation and Bayesian Modeling)
ikuma_w
0
110
テンソル分解による糖尿病の組織特異的遺伝子発現の統合解析を用いた関連疾患の予測
tagtag
2
130
3次元点群を利用した植物の葉の自動セグメンテーションについて
kentaitakura
2
1.1k
システム数理と応用分野の未来を切り拓くロードマップ・エンターテインメント(スポーツ)への応用 / Applied mathematics for sports entertainment
konakalab
1
260
Featured
See All Featured
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
69
4.7k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
12k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
2.9k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
53
13k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.8k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
36
3.2k
Visualization
eitanlees
146
16k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1369
200k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.1k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
23
1.5k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
5
520
Transcript
ϏδϡΞϥΠθʔγϣϯͱֶ Φʔϓϯηϛφʔ2022@ౡ 2022/06/25() 㝳๏ (͖͍ͨͩΏ͖ͷΓ) ʙ͢͏͕͘Ή͔͠ͳ͠ෛͷɾෳૉฤʙ
ࣗݾհ
None
͋Μͨ͊୭ͳΜ? • 㝳๏ (͖͍ͨͩΏ͖ͷΓ) • (ʮ๏ʯΛԻಡΈͯ͠) ʹΐ΄͏, Nyoho • ༵ϓϩάϥϚ
• ֶ (ౡେֶେֶӃਓؒࣾձՊֶݚڀՊ) • ϋΠύɾϝσΟΞɾτϥϯεϨʔλ • ౡหਧ͖ସ͑γϦʔζ
ݕࡧ ৄ͘͠ iPad ౡห
ʮ͜Μͳײ͡ͷ͕ग़͖ͯ·͢ɻʯ
ݕࡧ ࠷ۙ ؟ڸࢢ ౡݶఆCM
ౡΧʔϓ ಊྛᠳଠબख
ࠓ: ϏδϡΞϥΠθʔγϣϯͱֶ
ಥવͰ͕͢
ݟ͑ΔΑ͏ʹ͢Δ͜ͱ = ՄࢹԽ = visualization
Visualization • visual (ϏδϡΞϧ, ܗ༰ࢺ) ʹݟ͑Δɺࢹ֮ͷ • visualize (ϏδϡΞϥΠζ, ಈࢺ)
ʹݟ͑ΔΑ͏ʹ͢Δɺࢹ֮Խ͢Δ • visualization (ϏδϡΞϥΠθʔγϣϯ, ໊ࢺ) ʹݟ͑ΔΑ͏ʹ͢Δ͜ͱ
visualization
visualization /vìʒuəlaizéiʃən/ [ͼ͡Ύ͋Β͍͍ͥ͠ΐΜ]
ՄࢹԽ
ࠓճ୯ͳΔϏδϡΞϥΠθʔ γϣϯͰͳ͘
ֶͱ ϏδϡΞϥΠθʔγϣϯͱͷ
ͷࢢຽݖ֫ಘͱ ϏδϡΞϥΠθʔγϣϯ
ෛͷ ෳૉ ຊͷϝχϡʔ
None
ϏδϡΞϥΠθʔγϣϯͱ ෛͷ
ෛͷ • ํఔࣜͷʮʯͱͯ͠ʮղʯͱͯ͠ͳ͔ͳ͔ड͚ೖΕΒΕͳ͔ͬͨɻ • ܭࢉํ๏ΒΕ͍ͯͨͷʹɻ
ෛͷͷܭࢉ • ݱͰɺ;ͱʮͯʯͱࢥ͏͜ͱɻ • (࣮͜͜໘ന͍ (ࠓলུ)) ( 1) ( 1)
= +1
3ੈل͝Ζ Τδϓτ • σΟΦϑΝϯτε 200–284 • ਖ਼ͷ༗ཧͷΈΛղͱͯ͠ೝΊΔɻ • ଞࣺͯΔɻ
7ੈلɾ12ੈل Πϯυ • 7ੈل • ਖ਼ͷΛࢿ࢈ɺෛͷΛआۚΛද͢ͷʹ͏ɻ • (आۚʹΘΕ͍ͯͨ!) • 12ੈل
όʔεΧϥ • ਖ਼ͷͷฏํࠜʹϓϥεϚΠφε྆ํ͋Δͱؾ͘ • ʮෛͷͷղෆదɻղͱͯ͠࠾͞Εͳ͍ɻਓʑෛͷͷղΛೝΊ ͳ͍ɻʯ
9ੈل Ξϥϒ • Πϯυֶͷෛͷͷԋࢉنଇਫ਼௨͍ͯͨ͠ɻ • ͔͠͠ɺෛͷΛड͚ೖΕͳ͔ͬͨɻ
17ੈل σΧϧτ René Descartes (1596—1650) • ҼఆཧͰଟ߲ࣜͷ࣍ΛԼ͛ΔͨΊʹෛͷղར༻ • ͔͠͠ෛͷͷղ false
root (ؒҧͬͨղ) ͱ͢Δ
17ੈل ύεΧϧ Blaise Pascal (1623—1662) • ʮ0 ͔Β 4 ΛҾ͘ͳΜͯφϯηϯεͩʯ
0 4 = 4
Ξʔϊϧυ(ύεΧϧͷ༑ୡ) • ʮൺʯΛߟ͑ͯΈΔͱ • ʮେ͖͍ : খ͍͞ʯͱ͍͏ൺͱʮখ͍͞ : େ͖͍ʯͱ͍͏ൺ͕͍͠ ͳΜ͓͔͍ͯ͠
by ύεΧϧ 1 : 1 = 1 : 1
ͳ͔ͳ͔ղͱͯ͠ೝΊΒΕͳ͍
ͦΜͳத……
16ੈل εςϏϯ Simon Stevin (1548–1620) • ෛͷͱͯ͠͏ • ෛͷͷղड͚ೖΕΔ •
ʮฏํࠜɺແཧɺෛͷͳͲͯ͢ʮʯͱͯ۠͠ผͤͣѻΘΕΔ ͖ʯ
17ੈل δϥʔϧ Albert Girard (1595 — 1632) • ෛͷʮޙΖʹΔ͜ͱʯΛද͢ɻ •
ʮϓϥεه߸Ͱલਐ͢Δͱ͖ɺϚΠφεه߸ͰΔɻʯ • ෛͷͷزԿֶతͳղऍ • ͭ·ΓෛͷͷϏδϡΞϥΠθʔγϣϯ
δϥʔϧ • ͨͿΜ͜͏ݴͬͨ Μ͡Όͳ͍͔ܶ
͔ͦ͠͠ͷޙ
19ੈل υŋϞϧΨϯ Augustus De Morgan (1806–1871) • ͕56ࡀɺଉࢠ29ࡀɻԿޙʹ2ഒʹ? • (2લ!)
• υŋϞϧΨϯʮෆ߹ཧͩ!ʯ 56 + x = 2(29 + x) x = 2
19ੈل υŋϞϧΨϯ • ͕56ࡀɺଉࢠ29ࡀɻԿલʹ2ഒʹ? • υŋϞϧΨϯʮ͜ΕͳΒOKʯ 56 x = 2(29
x) x = 2
17ੈل δϥʔϧ Albert Girard (1595 — 1632) • ෛͷʮޙΖʹΔ͜ͱʯΛද͢ •
ෛͷͷزԿֶతͳղऍ • ͭ·ΓෛͷͷϏδϡΞϥΠθʔγϣϯ
ෛͷ ෳૉ ຊͷϝχϡʔ
ෛͷ ෳૉ ຊͷϝχϡʔ
None
ϏδϡΞϥΠθʔγϣϯͱ ෳૉ
ෳૉͱ?
ෳૉ i2 = 1 i ڏ୯Ґ x2 = 1 (x2
+ 1 = 0) ͷղ Λ࣮ʹ͚Ճ͑ͨମܥ i
2ͯ͠ϚΠφε1?? • Ͳ͏͓͔͠ͳͩͳɻ • ͜ͷੈͷͷͰͳ͍ͳɻ • ͦΜͳߟ͍͍͑ͯͷ? • ͦΜͳʮ͋Δʯͷ? •
Ͳ͜ʹ͋Δͷ? • ܭࢉͰ͖Δ͚Ͳ… i2 = 1
ͦΜͳத……
ΞϧΨϯ Jean Robert Argand (1768 — 1822) • ͜ͷෳૉͷҧײΛݟࣄʹ১ɻ •
ͦΕ·ͰͳΜ͔Α͘Θ͔Βͳ͍ԾతͳͩͱࢥΘΕ͍ͯͨෳૉ͕Ұؾʹ ΘΕΔΑ͏ʹͳΔͷʹଟେͳӨڹΛ༩͑ͨɻ • ΞϧΨϯਤ (Argand diagram)
ΞϧΨϯਤ Argand diagram • ෳૉͷϏδϡΞϥΠθʔγϣϯ
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
( 1) ※ ͜͜Ξχϝʔγϣϯ͍ͯͨ͠ɻ
( 1) ( 1) =1 ͱ͍͏͜ͱʮϚΠφεഒʯͬͯ ճసͬͯ͜ͱͳΜ͡Όʜ ※ ͜͜Ξχϝʔγϣϯ͍ͯͨ͠ɻ
͡Ό͋iഒͬͯʜ ·͔͞ʜ ( 1) =i2 ※ ͜͜Ξχϝʔγϣϯ͍ͯͨ͠ɻ
i ͟Θɾɾɾ ͟Θɾɾɾ ͟Θɾɾɾ ͟Θɾɾɾ ͡Ό͋iഒͬͯʜ ·͔͞ʜ ※ ͜͜Ξχϝʔγϣϯ͍ͯͨ͠ɻ
i i = 1 ͡Ό͋iഒͬͯʜ ·͔͞ʜ ※ ͜͜Ξχϝʔγϣϯ͍ͯͨ͠ɻ
i ഒ = 90ճస
ࠓͷ·ͱΊ • ֶͷ֓೦ͷϏδϡΞϥΠθʔγϣϯ • ֓೦͕ड͚ೖΕΒΕΔ͔ɺࢢຽݖΛಘΔ͔ • ७ਮͳֶͷੈքͰ͢Βɺ֓೦͕ʮड͚ೖΕΒΕΔʯ͜ͱʹϏδϡΞϥΠ θʔγϣϯɺՄࢹԽ͕ॏཁɻ • ʮΘ͔ͬͨؾ͕͢ΔʯʮΘ͔ΔʯͱԿ͔
• ֶͬͯʮཧతʹਖ਼͍͠ʯ͚ͩͰͳ͍ • ͕͕ͪͪͷཧͰͳֶ͍ͷ࢟
ࢀߟจݙ • ଜढ़Ұ, ʰఱ࠽ֶऀ͜͏ղ͍ ͨɺ͜͏ੜ͖ͨʱ, ߨஊࣾબॻϝν Τ, 2001 • Morris
Kline, Mathematical Thought from Ancient to Modern Times, Vol. 1, Oxford University Press, 1990. • The MacTutor History of Mathematics archive, http://www- history.mcs.st-andrews.ac.uk/
͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ʔ
ࠓͷ·ͱΊ • ֶͷ֓೦ͷϏδϡΞϥΠθʔγϣϯ • ֓೦͕ड͚ೖΕΒΕΔ͔ɺࢢຽݖΛಘΔ͔ • ७ਮͳֶͷੈքͰ͢Βɺ֓೦͕ʮड͚ೖΕΒΕΔʯ͜ͱʹϏδϡΞϥΠ θʔγϣϯɺՄࢹԽ͕ॏཁɻ • ʮΘ͔ͬͨؾ͕͢ΔʯʮΘ͔ΔʯͱԿ͔
• ֶͬͯʮཧతʹਖ਼͍͠ʯ͚ͩͰͳ͍ • ͕͕ͪͪͷཧͰͳֶ͍ͷ࢟