2019年の開始以来、多様な最新論文を取り上げている連載「Innovative Tech」。ここではその番外編として“ちょっと昔”に発表された世界中の個性的な研究論文を独自視点で厳選、解説する。執筆は研究論文メディア「Seamless」（シームレス）を主宰し、日課として数多くの論文に目を通す山下氏が担当。イラストや漫画は、同メディア所属のアーティスト・おね氏が手掛けている。X：＠shiropen2 アニメ「涼宮ハルヒの憂鬱」の視聴順を巡るネット上の議論が、数学の未解決問題に歴史的な進展をもたらした。4chanの匿名ユーザー、SF作家、そして数学者たちの考えが結びつき、長年謎だった「最小超置換問題」の正体に迫った話を紹介する。 「1、2、3」という3つの数字をすべて1回ずつ使った並べ方は、「123」「132」「213」「231」「312」「321」の6通りある。これらすべてを単に横に繋げると
２０２６年が明けてすぐに「人工知能（ＡＩ）が未解決の数学の定理を証明した」とする論文の公表が世界で相次いだ。近年のＡＩの進化はめざましく、数学者が長年答えを出せなかった問題が次々と解かれている。専門家は「２０２６年はＡＩが安定して数学の未解決問題を解けるようになった最初の年といえる」と話す。 この勢いで超難問とされるリーマン予想も攻略してしまうのか？ ＡＩによる数学の可能性を探った。（共同通信＝浅見英一） ▽世界的数学者が「ＡＩが自律的に証明した」と宣言 １月、米カリフォルニア大のフィールズ賞数学者、テレンス・タオ氏が自身のＳＮＳで、約５０年も未解決だった「エルデシュ問題７２８番」という数学の予想について「ＡＩが自律的に解決した」と宣言した。 エルデシュ問題は、２０世紀ハンガリーの大数学者ポール・エルデシュが生涯に残した問題の数々を指し、千近くある。７２８番はその一つで、（ａ＋ｂ－ｎ）の階
RSI（相対力指数）とは、相場の過熱感（買われ過ぎ、売られ過ぎ）を示すテクニカル指標のことです。 RSIは主にレンジ相場での逆張りの売買タイミングを分析する目的で用いられますが、トレンド相場での順張りに利用する考え方もあります。 本記事では、RSIの意味や使い方、設定方法などを詳しく解説します。 目次 1．RSIとは2．RSIの基本的な見方3．RSIの活用方法 4．RSIと他のインジケーターを組み合わせた取引手法5．RSIの設定方法6．RSIの注意点7．RSIに関するQ&A8．OANDAが提供する「OANDA_Multi_RSI」の紹介9．【まとめ】RSIとは｜基本の見方・使い方・設定方法などをわかりやすく解説 RSIとは ここでは、RSIの意味や計算式、一般的な期間について解説します。 ・RSIの意味・RSIの一般的な計算式・RSIの一般的な期間（パラメーター） RSIの意味 出典：Tr
0〜100の数値は折れ線グラフによって、以下のチャートのように表示されます。 出典：MT4 MT4・MT5には標準搭載されていないため、利用する場合はカスタムインジケーターを入手する必要があります。 「ボリンジャーバンド％b」については、以下の2記事でより詳しく解説しています。 > ボリンジャーバンドの派生指標「ボリンジャーバンド％b」 > ボリンジャーバンド％Bとは？計算方法や使い方、設定方法を紹介 BandWidth BandWidth（バンドウィドゥス）は「ボリンジャーバンドの幅を1本のラインで示した指標」で、日本語で「バンド幅」の意味です。 以下のチャートの通り、バンド幅が狭ければBandWidthの数値は低く、バンド幅が広がるとともにBandWidthの数値が高くなります。 出典：MT4 こちらもMT4・MT5には標準搭載されていないので、利用する場合はカスタムインジケーターを入
こんにちは。 実家が全焼したサノと申します。 僕は普段、Twitterで切ない出来事をつぶやいている会社員です。 今回関数電卓の記事制作の依頼をいただき、現在本記事を執筆しているわけですが、記事制作にあたって編集者から「導入部分では、電卓にまつわる面白いエピソードを絡めてください」という指示を受けました。 しかしどれだけ振り返ってみても、僕の人生で、面白いタイミングで電卓が現れたことは1度もありませんでした。どうして僕は、電卓と板チョコを間違えて食べたことがないのだろうと、後悔しました。電卓は、面白いというより、むしろ複雑な計算や検算をするときなど、しんどい時にいつも側にいました。僕だけでなく、多くの人にとってもそうではないでしょうか。だから今回は、電卓を使うのが少しでも楽しくなることを目指し、この記事を書くことにします。 まずは、関数電卓の基礎を学ぶため、カシオ計算機 教育BU 関数戦略
割と素直な子供だったので、親の言うことはよく聞いていたのを覚えている。特に、「先取りして学習すれば貯金ができて後で楽をできる」という価値観は個人的に今も昔も正しいなと思っていて、学校の勉強を先取りしたり、こうして社会人になってからも休日にプログラミングの勉強をしている。苦労の前借りのおかげで、一旦軌道に乗りさえすれば、ギリギリで生きている感覚はなくなる。 ただこうして休日にプログラミングの勉強をしていると何かを失っているのも感じる。時間は固定された箱のようなもので、詰められるものは限られている。外に遊びに行く機会が少なくなったり、今自分が長期的に興味を持っているプログラミングとかの話題以外の分野の情報を取りこぼしていたり。 ただ、自分が間違ったことをしている感覚はなく、戦略的には割と正しく生きているように思う。 本当にそうか？と考え続けて色々な人のブログを読み続けて、今のところ得た結論を書
In mathematics, a smooth maximum of an indexed family x1, ..., xn of numbers is a smooth approximation to the maximum function meaning a parametric family of functions such that for every α, the function is smooth, and the family converges to the maximum function as . The concept of smooth minimum is similarly defined. In many cases, a single family approximates both: maximum as the parame
abstract 誤差関数は正規分布の累積分布関数として知られる重要な関数です。このnoteでは、誤差関数をsinc関数とガウス関数の掛け算を広義積分することで定義する方法を示し、このことが正規分布の特性関数と関係があることを示します。 1 Introduction以下のように定義される関数 $${\mathrm{erf(x)}}$$ を誤差関数（error function）といいます。 $$ \begin{align*} \mathrm{erf}(x) &:= \frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{0}^{x}\exp(-t^2)dt \end{align*} $$ 誤差関数という名前と $${\mathrm{erf}(x)}$$ という表記は1871年にJ. W. L. Glaisherが論文[G]で導入したといわれています。 誤差関数は正規分布の累積分布関数を表現する
2023年11月19日に統計検定1級を受験し，統計数理，統計応用(社会科学)にダブル合格しました。 勉強期間半年(半分ダラダラ)で一発合格できた経験をもとに主観込み込みで綴っていきたいと思います。 結論 結論からいいます。統計検定1級に受かりたければやることはただひとつ。 現代数理統計学の基礎を完璧にする。 現代数理統計学？統計検定準1級ワークブック？過去問？いりません。 現代数理統計学の基礎，この本を仕上げ切るまでは手をつけなくていいです。 なぜこう言い切れるのか軽くですが説明していきたいと思います。 簡単な自己紹介 大学3年生。大学の授業で線形代数，微積，確率統計の基礎を履修。受験期は理系で数3も勉強していたためそこまで数学に対する抵抗はない。というか数学に抵抗のある方は統計検定1級に向いてないと思う。 なぜ現代数理統計学の基礎だけでいいのか 統計応用の勉強はどうするの？そう思いますよ
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