関数解析とフーリエ解析の深遠 〜線形非線形を架橋し概観する現代数理技術〜 独自企画・独自コンテンツ西園寺 貴文 小学校１年生で 抱いた疑問が 大学４年生で 解決するようなことが この世にはよくある 役に立つよくわからない話はまぁ、黙って飲み込めます。 しかし、「役に立たない」上に、「よくわからない話」に付き合うのは苦痛です。 私にとって役に立つ、の定義は昔から、 金が儲かる 女を抱ける に関係すること、あるいはそれに貢献することです。 &この情報へのアクセスはメンバーに限定されています。ログインしてください。メンバー登録は下記リンクをクリックしてください。既存ユーザのログインユーザー名またはメールアドレスパスワード ログイン状態を保存する パスワードを忘れた場合 パスワードリセット新規ユーザー登録ユーザー名*パスワード*パスワード確認*姓*名*国*県*市区町村*メール*メールアドレス確認※同じメールアドレスを確認の為、再度入力ください。**必須項目 この記事を読んだ人はこの記事も読んでいます 線形代数は何ができて、何のために使えるのか？→ ガチ最強。10個の用途を教えてやる 最近、20代で「機械学習」「データサイエンス」「AIエンジニア」やってる東京の受講生が増えてる！ データサイエンスに必要な数学のレベルは、（１）統計確率 （２）線形代数 （３）微積分 でしょう 【サトウ・スズキ】線形代数を何に使うか分かりやすく説明すると、「あれ？日本人の苗字って、最終、全員、佐藤とか鈴木になるんじゃないの？」ということを考えることに使います。 ヒルベルト空間と、バナッハ空間、ベクトル空間の違い 世界一わかりやすい特異値分解、線形代数（大学数学）の考え方 理系と文系の具体的な分かれ目 （おそらくこれがスタンダード） 理工系のための特異値分解 ▼：因数分解と線形代数は似ている、ジェフベゾスとラリーペイジ・セルゲイブリンと西園寺も似ている Ti amo 次元定理 かなり大事な考え方 「データサイエンス」の検索需要に対して、「アフィリエイト」の検索需要の方が4倍ある 株・銘柄・人口・ビジネス・思考法・データ分析 2022/03/14の読書 【ここに張っとけば美味しい？】宇宙開発、半導体、介護福祉、医療イノベ、3Dプリンタ住宅・木製ビル等住宅イノベ、メタバース、MaaS、ネット広告、AI、データサイエンス、Iot、EVシフト、ニューエネルギー、、、