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2024年度は、微分方程式(前半)とカーブフィッティングの理論(後半)について講義します。
「微分方程式」では、いわゆる「解法」そのものについての理解を深めることを目的にしています。本講義を収めるとアドリブで微分方程式が解けるようになります。また、物理学の多くの法則が、微分方程式の形で与えられる理由などもにも触れます。
「カーブフィッティングの理論」では、カーブフィッティングの問題が連立方程式を解く問題に帰着することを示し、行列を用いた比較的簡単な記述法を導入することで、最小二乗法を「たったの3行」で導出します。その後、最小二乗法の性質や改良法を議論し、そこから最新のフィッティング理論に至ります。最終的には人工知能(機械学習)がカーブフィッティングと本質的に「同じもの」であることを指摘します。
- Teacher: 幸宏 西川
- Teacher: MARIN ELIA
- Teacher: GIUSEPPE PEZZOTTI
- Teacher: 英行 中西
- Teacher: 勉 今野
- Teacher: 晴彦 八尾
- Teacher: 智久 則末
- Teacher: 耕治 前田
- Teacher: 剛司 塩野
- Teacher: 昇久 寺澤
- Teacher: 治樹 小林
- Teacher: 文亮 朱
- Teacher: 雅人 橋本
- Teacher: 朋子 水口
- Teacher: 克史 田中
- Teacher: 信行 竹内
- Teacher: 三郎 細川
- Teacher: 徹 菅原
- Teacher: 進 藤原
- Teacher: 幸宏 西川
- Teacher: 創一 辰巳
- Teacher: 克己 高廣
- Teacher: 緑 髙﨑