現代数学の系譜11 ガロア理論を読む30 [無断転載禁止]©2ch.net

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251(1): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)06:27 ID:rio6lBme(1/46) AAS
シカトー

252(1): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)06:30 ID:rio6lBme(2/46) AAS
>>1より、「小学レベルとバカプロ固定お断り！sage進行推奨（＾＾；」
聞き分けのないお子ちゃまだ>>250
いいかい、人にものを聞くときには礼儀というものがあるんだよ

253(1): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)06:34 ID:rio6lBme(3/46) AAS
小学生レベルだな
ここはガロアスレ

おれ、スレ主
ガロア理論以外のテーマを選ぶかどうかは、スレ主が決める

いや、別にガロア理論以外のテーマを書くのは各人の勝手さ。否定はしない
だが、人に強要しなさんな

254(1): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)06:40 ID:rio6lBme(4/46) AAS
あんた、時枝問題専用のスレを立てた 28をね
スレ主としては、認めていない。が、どんなスレを立てるかはあんたの自由だ。この２CH 数学板ではね

現代数学の系譜11 ガロア理論を読む28の7から抜粋、下記でしょ
2chｽﾚ:math
7 名前：１３２人目の素数さん[sage] 投稿日：2017/01/02(月) 20:02:42.58 ID:0caOih5s
(抜粋)
＊＊＊＊　このスレを訪れた方へ　＊＊＊＊

急ではありますが、このスレは
■時枝問題を語るスレ
になりました。
省1

255(1): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)06:45 ID:rio6lBme(5/46) AAS
>>250
あんたら（文系）High level people は、勘違いしている
数学はディベートじゃない

正しい証明を１本書けば、それが結論
それを、スレ28でやんなさいよ

理系のおれから見たら、スレ28の惨状はなんだ。
前提も不明確、論じている命題も不明確、論証の道筋も不明確、結論も不明確・・・

256(1): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)06:59 ID:rio6lBme(6/46) AAS
時枝記事が正しいというなら、その証明をスレ28書けばいい

”確率論の専門家”さんは、>>101-102引用より
「1に関していうと時枝氏の解法は，現在の測度論から導かれる解釈のほうが自然．（当てられっこないという直感どおり，実際当てられないという結論が導かれる）」
「2に関して言うとそもそも時枝氏の勘違い」
「時枝氏の方法は「確率は計算できない」が今の確率論の答えだと思う．」・・・「写像Nが可測で，また開けた箱から実数を決める写像Yが可測ならば P(X_N=x)=0が導かれるだろう」
と、2016/07/04(月) に書いていった

「（当てられっこないという直感どおり，実際当てられないという結論が導かれる）」「2に関して言うとそもそも時枝氏の勘違い」だ
これから導かれる結論は、時枝記事は￥さんのいう「”現在の確率論の定番、コルモゴロフの公理化”への問題提起」>>241は意味があるとしても、数学的意味はガセ（無価値）だ

257(1): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)07:07 ID:rio6lBme(7/46) AAS
（引用開始）
>>230
230 名前：１３２人目の素数さん[sage] 投稿日：2017/04/26(水) 00:18:44.84 ID:v5c3HVdH
トピ主は、コピペが多く多読してそうな割には基本的なことが分かってないというのはあると思う。
センスとか気にしている割にはズバリ、センスがない。まぁ、センスも勉強している間に
付いてくるものかもしれんが...
>>232
232 自分：現代数学の系譜11 ガロア理論を読む[sage] 投稿日：2017/04/26(水) 00:21:57.55 ID:HKIfusLx
>>230
センスがないには同意するよ（＾＾；
省4

258(1): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)07:37 ID:rio6lBme(8/46) AAS
で、このスレは、”多読してそうな割には基本的なことが分かってない”、”センスがない”、”能力と才能もない”・・を、大前提としたスレ主が立てたスレだ
いまさら、>>250みたいな重箱の隅をつついても、このスレの住民には面白くもなんともないだろう・・、あなたの個人的趣味は別として

さて、>>77 に下記を書いたね
「ところでさ、時枝記事がガセって、分かったか？　バカの壁とかいうことばが、以前流行ったね。時枝記事がガセも分からん人と、議論する気にならんだけさ」

なので、>>240 に書いたように、「まあ、 >>239 あたりを読んでください確率論の常識が分かったら議論しましょう」
ってこと

”確率論で見る自然現象数学アゴラ高校生向け講義ノートの改訂版原隆2003”ではちょっと足りない
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www2.math.kyushu-u.ac.jp

”確率論 I，確率論概論 I 講義のレジュメをまとめたもの (2002.10.08)”これくらいを読んで貰えればいいだろう
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www2.math.kyushu-u.ac.jp
省1

259(3): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)08:27 ID:rio6lBme(9/46) AAS
ここはガロアスレ

おれ、スレ主

ガロア理論以外のテーマを選ぶかどうかは、スレ主が決める

学会ではない

大学新入生もいると思うが、間違っても２ＣＨで数学の勉強なんて思わないことだ
省3

260(5): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)12:15 ID:rio6lBme(10/46) AAS
>>200 AIにもどる

外部ﾘﾝｸ:wired.jp
2015.12.05 SAT 19:00 グーグルは、なぜAIエンジンをオープンソース化したのか？
IMAGE COURTESY OF GOOGLE
TEXT BY CADE METZ
TRANSLATION BY SATOSHI KATAGIRI
WIRED NEWS (US)
(抜粋)
11月10日（現地時間）にグーグルが自らの人工知能エンジンをオープンソース化してそのコードを世界中に無料で共有したとき、しかしルーカス・ビーワルドは「フリーソフトウェア・ムーヴメントの勝利」だとは考えなかった。彼はそれを「データの勝利」とみたのだ。

彼の見方は、とりわけ驚くことでもない。ビーワルド氏はサンフランシスコのスタートアップ、CrowdFlower社のCEOで、同社はツイッターなどのネット企業の大容量データの通信支援をしている。彼にはスタンフォード大学のAIラボで学んでいたというバックグラウンドがあり、人工知能（AI）には造詣が深い。彼の言い分には根拠があるのだ。
省4

261(1): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)12:16 ID:rio6lBme(11/46) AAS
>>260 つづき

ビッグデータとAIブーム

ビーワルド氏は、これをIBMが最近行ったWeather Channelの買収になぞらえる。IBMはAI業界におけるシェア拡大のために、見込みのあるデータを獲得するのに数百万ドルを投じたといわれている。

「興味深いのは、企業が大量のデータを買い込むのと同時にアルゴリズムをオープンソース化しているということです」と彼は言う。「機械学習のために何が必要かという見方をすれば、これらの企業がいったい何に“はっている”のか、いかにも明白です」

TensorFlowは、いわゆるディープラーニングを使用している。
省7

262: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)12:17 ID:rio6lBme(12/46) AAS
>>260-261

グーグルは、なぜAIエンジンをオープンソース化したのか？・・か
知らなかったね～（＾＾；

263(1): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)12:24 ID:rio6lBme(13/46) AAS
>>260 補足

>グーグルはAIエンジン「TensorFlow」

Tensorは、日本語の「テンソル」さんなんだよね（＾＾；
まあ、マトリックスでは不足なのか？

ビッグデータとかいうそうですね？（＾＾；
「マトリックス」さんは２次元の数字の配置に対し、「テンソル」さまは多次元の数字の配置だからね～（＾＾；

「テンソル」さまなんてのが、庶民の日常会話に出てくるのかね？
天才小学生が、「TensorFlow」を使って、「テンソル」さまをプログラミングという時代になるかも・・（＾＾；
省2

264: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)13:01 ID:rio6lBme(14/46) AAS
>>260 関連

外部ﾘﾝｸ:japan.zdnet.com
グーグルのDeepMind、AI訓練プラットフォームをオープンソース化
Stephanie Condon （Special to ZDNet.com）翻訳校正：編集部 2016年12月06日 11時29分
(抜粋)
人工知能（AI）の発展に寄与している2つの機関が、自社のAI訓練プラットフォームを開放することになった。汎用人工知能の開発に役立てることが狙いだ。

Alphabetの人工知能部門であるDeepMindは米国時間12月5日、「DeepMind Lab」をオープンソース化することを発表した。DeepMind Labは、エージェントベースのAI研究のための3Dゲームのようなプラットフォームだ。

Elon Musk氏やAmazon Web Services（AWS）などが支援する非営利のAI研究機関OpenAIも、「Universe」をリリースすることを発表した。
Universeはさまざまなゲームやウェブサイト、アプリケーションで汎用人工知能を訓練するためのソフトウェアプラットフォームだ。Universeはあらゆるプログラムを、「Gym」に対応する訓練環境に変えることができる。Gymは強化学習アルゴリズムを開発および比較するためのOpenAIのオープンソースツールキットだ。

265: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)13:06 ID:rio6lBme(15/46) AAS
>>260 関連

外部ﾘﾝｸ:www.ossnews.jp
OSS×Cloud News ホーム> TensorFlowとは
オープンソースのAI・人工知能／TensorFlowとは
(抜粋)
TensorFlow(テンソルフロー)。Googleの機械学習/ディープラーニング/多層ニューラルネットワークライブラリです。データフローグラフを使用したライブラリで、複雑なネットワークを分かりやすく記述できます。

関連セミナー講演資料

基本説明
「TensorFlow」の読み方は、日本では「テンソルフロー」が多く、英語圏では「テンソーフロー」が多いようです。

「Tensor(テンソル)」とは、線形の量を表す概念で、多次元データ構造を表すものです。「TensorFlow」は、多次元データ構造を流れるように処理し、ディープラーニングを行います。
省3

266(1): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)13:20 ID:rio6lBme(16/46) AAS
>>3 関連

外部ﾘﾝｸ:d.hatena.ne.jp
グーグルがAI向けの半導体を開発した意味中央大学理工学部電気電子情報通信工学科竹内研究室 2016-05-21
(抜粋)
グーグルがディープラーニングを高速に実行するための、専用LSI（ASIC）を開発し、すでに囲碁AIの「AlphaGo（アルファ碁）」などにも使われていると発表しました。
米Googleが深層学習専用プロセッサ「TPU」公表、「性能はGPUの10倍」と主張中田敦＝シリコンバレー支局 2016/05/19 日経ITpro
外部ﾘﾝｸ:itpro.nikkeibp.co.jp

半導体の設計については億円単位のフォトマスク代はかかるものの、設計自体はエンジニアさえ集められればできますし、製造はファンドリに委託することができます。
従って、アップルやグーグルが手掛けている半導体の設計は、グーグルやアップルほどの巨大企業であれば、参入が（製造に比べれば）比較的容易な分野ではないかと思います。
こうしてアップルやグーグルのようなITサービスを手掛ける企業が半導体という部品まで手掛けるようになると、これはまるで一昔前の日本の総合電機メーカーのようです。
省7

267: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)13:22 ID:rio6lBme(17/46) AAS
>>3
>2016年5月にグーグルがこのカスタムプロセッサーを初めて発表した際、詳細はほとんど明らかにされなかった。だがいま、ジュピとチームのメンバーたちはプロジェクトの詳細を公開し、どのようにチップが動作し、どのような問題が解消されるかを説明している。

なるほど

268: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)13:23 ID:rio6lBme(18/46) AAS
いや、たまにこうして短いカキコを挟まないと、「埋め立てですか」なんて規制がかかる
ばかげた規制だと思うがね～（＾＾；

269(1): 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)13:52 ID:rio6lBme(19/46) AAS
>>266 関連

外部ﾘﾝｸ[html]:eetimes.jp
2017年04月07日 14時00分更新
機械学習に特化した「TPU」：
GoogleのAI用チップ、Intelの性能を上回ると報告
Googleが2016年に発表した、機械学習の演算に特化したアクセラレータチップ「TPU（Tensor Processing Unit）」が、IntelのCPUやNVIDIAのGPUの性能を上回ったという。Googleが報告した。
[Rick Merritt，EE Times]【翻訳：青山麻由子、編集：EE Times Japan】

Googleによると、同社の人工知能（AI）向けアクセラレータチップ「Tensor Processing Unit（以下、TPU）」が、機械学習のテストでIntelのサーバ向けプロセッサ「Xeon」とNVIDIA製のGPUを1桁以上も上回る結果を出したという。
17ページにわたる論文（外部ﾘﾝｸ:drive.google.com ）は、TPUとベンチマークについて深く掘り下げる内容になっている。具体的には、TPUが、上記のIntelおよびNVIDIAのチップに比べて15倍の処理速度を実現し、1ワット当たりの処理性能は30倍となっていることが示されている。

　GoogleがTPUを発表したのは2016年5月のことだ。TPUは、自社のデータセンター向けサーバ上の幅広いアプリケーションにおける推論プロセスを加速するために開発されたという。
省4

270: 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む 2017/04/27(木)13:54 ID:rio6lBme(20/46) AAS
>>269 いや、実は、17ページにわたる論文なるもの（原文）を見てみたいと思ったんだ～
で、たまにこうして短いカキコを挟まないと、「埋め立てですか」なんて規制がかかるし（＾＾；

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