SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  20
Télécharger pour lire hors ligne
量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼
1 原 健太郎
1 東京理科大学 理学研究科
11/2018
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 1 / 20
自己紹介
1
身分 :大学院生
、非常勤講師(高等学校)
2
専攻:物理学、数学
3
大学で非常勤講師(物理学、
数学)をやりたいのですが、
厳しいです。
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 2 / 20
Talk plan
1
古典力学、シンプレクティック幾何学
2
量子化
3
量子力学:無限次元の線形代数
4
無限次元⇒有限次元
5
量子n体系(2状態系)
6
k-ベクトル空間の圏
7
強モノイド圏
8
モノイド対象
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 3 / 20
古典力学、シンプレクティック幾何学
Definition (Hamiltonian vector field XH ∈ ΓTM)
(M, ω):symplectic manifold
dH = ω (XH, · )
Fact (Hamilton’s equations and Darboux coordinates)
∃ (q, p) : M −→ U ⊂ R2n
s.t.
dq
dt
=
∂H
∂p
,
dp
dt
= −
∂H
∂q
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 4 / 20
量子化
Remark (quantization)
canonical quantization:
q −→ ˆq, p −→ ˆp, [ˆqi, ˆpj] = i δij
Deformation quantization:
(C∞
(M) , · ) −→ (C∞
(M) [[ ]] , ∗ )
Path integral formulation:
δS = 0 −→
∫
[Dφ] eiS(φ)
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 5 / 20
量子力学:無限次元の線形代数
Definition (Schr¨odinger equation)
ˆHψ = Eψ
where
ψ ∈ L2
(
C3
)
, ˆH =
ˆp · ˆp
2m
+ V (ˆq) ∈ B
(
L2
(
C3
))
Remark
ψ:vector,ˆH:matrix
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 6 / 20
無限次元⇒有限次元
Definition (L2
norm space)
L2
(C) =
{
f ∈ C∞
(C)
∫
C
f (z) f ∗
(z) dz < ∞
}
Remark (Fourier series)
f (z) =
∞∑
n=−∞
cneinz
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 7 / 20
無限次元⇒有限次元
Example (vector space)
CN
= {a1e1 + a2e2 + · · · + aNeN|a1, · · · , aN ∈ C}
L2
(C) =
{
· · · + c−1e−iz
+ c0e0×iz
+ c1eiz
+ · · ·
}
Remark (2状態系)
L2
(
C3
)
−→ C2
, B
(
L2
(
C3
))
−→ B
(
C2
)
∼= M2C
Two-dimensional linear algebra
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 8 / 20
量子 n 体系 (2状態系)
Remark (many-body system)
C2
−→
(
C2
)⊗n ∼= C2n
, B
(
C2
)
−→ M2nC
2n-dimensional linear algebra
Definition
ˆHψ = Eψ
where
ψ ∈
(
C2
)⊗n
, ˆH ∈ M2nC
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 9 / 20
圏
Example
1
Set
2
Grp
3
R-Mod
4
K-Vect
5
Top
6
Manp
7
TopMfd
8
Func(A, B)=BA
9
Coh(X)
10
Ord
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 10 / 20
k-ベクトル空間の圏
Definition (FdVect as a category)
X ∈ Ob (FdVect) :⇔ X:vector space on k
ˆH ∈ Hom
(
X, ˜X
)
:⇔ ˆH:linear operator over k
Definition (tensor product⊗)
⊗ : km
× kn
−→ km×n
⊗ (ea, fb) := ea ⊗ fb
Remark
k1
⊗ X ∼= X
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 11 / 20
強モノイド圏としての k-ベクトル空間の圏
Fact ((FdVect, ⊗, k))
A, B, C ∈ Ob (FdVect) =⇒
(A ⊗k B) ⊗k C = A ⊗k (B ⊗k C)
A ⊗k k = k ⊗k A = A
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 12 / 20
強モノイド圏
Definition ((C, ⊗, I):strict monoidal category)
A, B, C ∈ Ob (C)
=⇒ (A ⊗ B) ⊗ C = A ⊗ (B ⊗ C)
A ⊗ I = I ⊗ A = A
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 13 / 20
強モノイド圏の例 (集合の圏)
Example (Set)
(Set, ×, {x}) , Ob (Set) {x}
X, Y , Z ∈ Ob (Set) =⇒
(X × Y ) × Z = X × (Y × Z)
X × {x} = {x} × X = X
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 14 / 20
強モノイド圏の例 (アーベル群の圏)
Example (Category of abelian groups)
(Ab, ⊗Z, Z) , Ob (Ab) Z
A, B, C ∈ Ob (Ab) =⇒
(A ⊗Z B) ⊗Z C = A ⊗Z (B ⊗Z C)
A ⊗Z Z = Z ⊗Z A = A
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 15 / 20
強モノイド圏の例 (自己関手の圏)
Example (Endofunctor category)
(
CC, ◦, id
)
, Ob
(
CC
)
id
f , g, h ∈ Ob
(
CC
)
=⇒
(f ◦ g) ◦ h = f ◦ (g ◦ h)
f ◦ id = id ◦ f = f
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 16 / 20
モノイド対象
Definition (Monoid object)
Monoid object : (M, µ, η) , M ∈ Ob (C)
µ ∈ Mor (M ⊗ M, M) , η ∈ Mor (I, M)
µ ◦ (id ⊗ µ)
= µ ◦ (µ ⊗ id) : M ⊗ M ⊗ M −→ M
µ ◦ (η ⊗ id) = id : I ⊗ M −→ M
µ ◦ (id ⊗ η) = id : M ⊗ I −→ M
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 17 / 20
モノイド対象 (集合の圏):モノイド
Example ((Set, ×, {x}):Monoid)
Monoid : (M, ·, η) , M ∈ Ob (Set, ×, {x})
µ (m, ˜m) := m · ˜m, η ({x}) := e
µ ◦ (id ⊗ µ) = µ ◦ (µ ⊗ id)
µ ◦ (η ⊗ id) = id : I ⊗ M −→ M
µ ◦ (id ⊗ η) = id : M ⊗ I −→ M
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 18 / 20
モノイド対象 (アーベル群の圏):
Example ((Ab, ⊗Z, Z):Ring)
Ring : (R, ·, η) , R ∈ Ob (Ab, ⊗Z, Z)
µ (r,˜r) := r · ˜r, η (Z) := 1
µ ◦ (id ⊗ µ) = µ ◦ (µ ⊗ id)
µ ◦ (η ⊗ id) = id : I ⊗ R −→ R
µ ◦ (id ⊗ η) = id : R ⊗ I −→ R
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 19 / 20
モノイド対象 (FdVect):
Example ((FdVect, ⊗k, k):Algebra)
Algebra : (A, ·, η) , A ∈ Ob (FdVect, ⊗k, k)
µ (a, ˜a) := a · ˜a, η (k) := 1
µ ◦ (id ⊗ µ) = µ ◦ (µ ⊗ id)
µ ◦ (η ⊗ id) = id : I ⊗ A −→ A
µ ◦ (id ⊗ η) = id : A ⊗ I −→ A
1
原 健太郎 (Tokyo University of Science,Math)量子力学って何だ?∼幾何学と数学の視点∼ 11/2018 20 / 20

Contenu connexe

Tendances

Coq関係計算ライブラリの開発と写像の性質の証明
Coq関係計算ライブラリの開発と写像の性質の証明Coq関係計算ライブラリの開発と写像の性質の証明
Coq関係計算ライブラリの開発と写像の性質の証明Yoshihiro Mizoguchi
 
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第3部・微分方程式に関する話題 第11回 振動と微分方程式 (2018. 11. 27)
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第3部・微分方程式に関する話題 第11回 振動と微分方程式 (2018. 11. 27)2018年度秋学期 応用数学(解析) 第3部・微分方程式に関する話題 第11回 振動と微分方程式 (2018. 11. 27)
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第3部・微分方程式に関する話題 第11回 振動と微分方程式 (2018. 11. 27)Akira Asano
 
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第4部・「その先の解析学」への導入 第12回 複素関数論(1) 複素関数・正則関数 (2018. 12. 11)
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第4部・「その先の解析学」への導入 第12回 複素関数論(1) 複素関数・正則関数 (2018. 12. 11)2018年度秋学期 応用数学(解析) 第4部・「その先の解析学」への導入 第12回 複素関数論(1) 複素関数・正則関数 (2018. 12. 11)
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第4部・「その先の解析学」への導入 第12回 複素関数論(1) 複素関数・正則関数 (2018. 12. 11)Akira Asano
 
Takuya Tsuchiya
Takuya TsuchiyaTakuya Tsuchiya
Takuya TsuchiyaSuurist
 
情報幾何学の基礎 第2章 4.5
情報幾何学の基礎 第2章 4.5情報幾何学の基礎 第2章 4.5
情報幾何学の基礎 第2章 4.5Tatsuki SHIMIZU
 
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2016. 11. 17)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2016. 11. 17)2016年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2016. 11. 17)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2016. 11. 17)Akira Asano
 
2021年度秋学期 統計学 第7回 データの関係を知る(2) ― 回帰分析(2021. 11. 9)
2021年度秋学期 統計学 第7回 データの関係を知る(2) ― 回帰分析(2021. 11. 9)2021年度秋学期 統計学 第7回 データの関係を知る(2) ― 回帰分析(2021. 11. 9)
2021年度秋学期 統計学 第7回 データの関係を知る(2) ― 回帰分析(2021. 11. 9)Akira Asano
 
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは,変数分離形 (2016. 10. 27)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは,変数分離形 (2016. 10. 27)2016年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは,変数分離形 (2016. 10. 27)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは,変数分離形 (2016. 10. 27)Akira Asano
 
2021年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2021. 12. 3)
2021年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2021. 12. 3)2021年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2021. 12. 3)
2021年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2021. 12. 3)Akira Asano
 
Jokyonokai130531
Jokyonokai130531Jokyonokai130531
Jokyonokai130531nwpmq516
 
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第8回 2階線形微分方程式(2) (2016. 11. 24)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第8回 2階線形微分方程式(2) (2016. 11. 24)2016年度秋学期 応用数学(解析) 第8回 2階線形微分方程式(2) (2016. 11. 24)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第8回 2階線形微分方程式(2) (2016. 11. 24)Akira Asano
 
情報幾何の基礎輪読会 #1
情報幾何の基礎輪読会 #1情報幾何の基礎輪読会 #1
情報幾何の基礎輪読会 #1Tatsuki SHIMIZU
 
コンピュータービジョン最先端ガイド2 3.4ベクトルデータに対するカーネル法(SVM)
コンピュータービジョン最先端ガイド2 3.4ベクトルデータに対するカーネル法(SVM) コンピュータービジョン最先端ガイド2 3.4ベクトルデータに対するカーネル法(SVM)
コンピュータービジョン最先端ガイド2 3.4ベクトルデータに対するカーネル法(SVM) Takahiro (Poly) Horikawa
 
2021年度秋学期 画像情報処理 第10回 Radon変換と投影定理 (2021. 11. 19)
2021年度秋学期 画像情報処理 第10回 Radon変換と投影定理 (2021. 11. 19)2021年度秋学期 画像情報処理 第10回 Radon変換と投影定理 (2021. 11. 19)
2021年度秋学期 画像情報処理 第10回 Radon変換と投影定理 (2021. 11. 19)Akira Asano
 

Tendances (17)

RUPC2017:Aの解説
RUPC2017:Aの解説RUPC2017:Aの解説
RUPC2017:Aの解説
 
Coq関係計算ライブラリの開発と写像の性質の証明
Coq関係計算ライブラリの開発と写像の性質の証明Coq関係計算ライブラリの開発と写像の性質の証明
Coq関係計算ライブラリの開発と写像の性質の証明
 
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第3部・微分方程式に関する話題 第11回 振動と微分方程式 (2018. 11. 27)
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第3部・微分方程式に関する話題 第11回 振動と微分方程式 (2018. 11. 27)2018年度秋学期 応用数学(解析) 第3部・微分方程式に関する話題 第11回 振動と微分方程式 (2018. 11. 27)
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第3部・微分方程式に関する話題 第11回 振動と微分方程式 (2018. 11. 27)
 
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第4部・「その先の解析学」への導入 第12回 複素関数論(1) 複素関数・正則関数 (2018. 12. 11)
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第4部・「その先の解析学」への導入 第12回 複素関数論(1) 複素関数・正則関数 (2018. 12. 11)2018年度秋学期 応用数学(解析) 第4部・「その先の解析学」への導入 第12回 複素関数論(1) 複素関数・正則関数 (2018. 12. 11)
2018年度秋学期 応用数学(解析) 第4部・「その先の解析学」への導入 第12回 複素関数論(1) 複素関数・正則関数 (2018. 12. 11)
 
Takuya Tsuchiya
Takuya TsuchiyaTakuya Tsuchiya
Takuya Tsuchiya
 
情報幾何学の基礎 第2章 4.5
情報幾何学の基礎 第2章 4.5情報幾何学の基礎 第2章 4.5
情報幾何学の基礎 第2章 4.5
 
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2016. 11. 17)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2016. 11. 17)2016年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2016. 11. 17)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2016. 11. 17)
 
2021年度秋学期 統計学 第7回 データの関係を知る(2) ― 回帰分析(2021. 11. 9)
2021年度秋学期 統計学 第7回 データの関係を知る(2) ― 回帰分析(2021. 11. 9)2021年度秋学期 統計学 第7回 データの関係を知る(2) ― 回帰分析(2021. 11. 9)
2021年度秋学期 統計学 第7回 データの関係を知る(2) ― 回帰分析(2021. 11. 9)
 
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは,変数分離形 (2016. 10. 27)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは,変数分離形 (2016. 10. 27)2016年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは,変数分離形 (2016. 10. 27)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは,変数分離形 (2016. 10. 27)
 
2021年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2021. 12. 3)
2021年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2021. 12. 3)2021年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2021. 12. 3)
2021年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2021. 12. 3)
 
Jokyonokai130531
Jokyonokai130531Jokyonokai130531
Jokyonokai130531
 
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第8回 2階線形微分方程式(2) (2016. 11. 24)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第8回 2階線形微分方程式(2) (2016. 11. 24)2016年度秋学期 応用数学(解析) 第8回 2階線形微分方程式(2) (2016. 11. 24)
2016年度秋学期 応用数学(解析) 第8回 2階線形微分方程式(2) (2016. 11. 24)
 
大規模凸最適化問題に対する勾配法
大規模凸最適化問題に対する勾配法大規模凸最適化問題に対する勾配法
大規模凸最適化問題に対する勾配法
 
情報幾何の基礎輪読会 #1
情報幾何の基礎輪読会 #1情報幾何の基礎輪読会 #1
情報幾何の基礎輪読会 #1
 
コンピュータービジョン最先端ガイド2 3.4ベクトルデータに対するカーネル法(SVM)
コンピュータービジョン最先端ガイド2 3.4ベクトルデータに対するカーネル法(SVM) コンピュータービジョン最先端ガイド2 3.4ベクトルデータに対するカーネル法(SVM)
コンピュータービジョン最先端ガイド2 3.4ベクトルデータに対するカーネル法(SVM)
 
統計概論 isseing333
統計概論 isseing333統計概論 isseing333
統計概論 isseing333
 
2021年度秋学期 画像情報処理 第10回 Radon変換と投影定理 (2021. 11. 19)
2021年度秋学期 画像情報処理 第10回 Radon変換と投影定理 (2021. 11. 19)2021年度秋学期 画像情報処理 第10回 Radon変換と投影定理 (2021. 11. 19)
2021年度秋学期 画像情報処理 第10回 Radon変換と投影定理 (2021. 11. 19)
 

Similaire à 181105 (1)

2022年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2022. 11. 10)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2022. 11. 10) 2022年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2022. 11. 10)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2022. 11. 10) Akira Asano
 
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第6回 変数分離形の変形 (2022. 10. 27)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第6回 変数分離形の変形 (2022. 10. 27) 2022年度秋学期 応用数学(解析) 第6回 変数分離形の変形 (2022. 10. 27)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第6回 変数分離形の変形 (2022. 10. 27) Akira Asano
 
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第11回 振動と微分方程式 (2022. 12. 8)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第11回 振動と微分方程式 (2022. 12. 8) 2022年度秋学期 応用数学(解析) 第11回 振動と微分方程式 (2022. 12. 8)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第11回 振動と微分方程式 (2022. 12. 8) Akira Asano
 
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは・変数分離形 (2022. 10. 20)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは・変数分離形 (2022. 10. 20) 2022年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは・変数分離形 (2022. 10. 20)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは・変数分離形 (2022. 10. 20) Akira Asano
 
多端子情報理論のマトロイド的構造
多端子情報理論のマトロイド的構造多端子情報理論のマトロイド的構造
多端子情報理論のマトロイド的構造Joe Suzuki
 
20200605 oki lecture3
20200605 oki lecture320200605 oki lecture3
20200605 oki lecture3Takuya Oki
 
相互情報量を用いた独立性の検定
相互情報量を用いた独立性の検定相互情報量を用いた独立性の検定
相互情報量を用いた独立性の検定Joe Suzuki
 
大学数学の工学応用 LT
大学数学の工学応用 LT大学数学の工学応用 LT
大学数学の工学応用 LTNagi Kataoka
 
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第12回 複素関数論ダイジェスト(1) 複素関数・正則関数 (2022. 12. 15)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第12回 複素関数論ダイジェスト(1) 複素関数・正則関数 (2022. 12. 15) 2022年度秋学期 応用数学(解析) 第12回 複素関数論ダイジェスト(1) 複素関数・正則関数 (2022. 12. 15)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第12回 複素関数論ダイジェスト(1) 複素関数・正則関数 (2022. 12. 15) Akira Asano
 
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第15回 測度論ダイジェスト(2) ルベーグ積分 (2023. 1. 19)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第15回 測度論ダイジェスト(2) ルベーグ積分 (2023. 1. 19) 2022年度秋学期 応用数学(解析) 第15回 測度論ダイジェスト(2) ルベーグ積分 (2023. 1. 19)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第15回 測度論ダイジェスト(2) ルベーグ積分 (2023. 1. 19) Akira Asano
 
Hayashi tutorial ne2017
Hayashi tutorial ne2017Hayashi tutorial ne2017
Hayashi tutorial ne2017yukisachi
 

Similaire à 181105 (1) (12)

2022年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2022. 11. 10)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2022. 11. 10) 2022年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2022. 11. 10)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2022. 11. 10)
 
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第6回 変数分離形の変形 (2022. 10. 27)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第6回 変数分離形の変形 (2022. 10. 27) 2022年度秋学期 応用数学(解析) 第6回 変数分離形の変形 (2022. 10. 27)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第6回 変数分離形の変形 (2022. 10. 27)
 
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第11回 振動と微分方程式 (2022. 12. 8)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第11回 振動と微分方程式 (2022. 12. 8) 2022年度秋学期 応用数学(解析) 第11回 振動と微分方程式 (2022. 12. 8)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第11回 振動と微分方程式 (2022. 12. 8)
 
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは・変数分離形 (2022. 10. 20)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは・変数分離形 (2022. 10. 20) 2022年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは・変数分離形 (2022. 10. 20)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは・変数分離形 (2022. 10. 20)
 
多端子情報理論のマトロイド的構造
多端子情報理論のマトロイド的構造多端子情報理論のマトロイド的構造
多端子情報理論のマトロイド的構造
 
20200605 oki lecture3
20200605 oki lecture320200605 oki lecture3
20200605 oki lecture3
 
相互情報量を用いた独立性の検定
相互情報量を用いた独立性の検定相互情報量を用いた独立性の検定
相互情報量を用いた独立性の検定
 
大学数学の工学応用 LT
大学数学の工学応用 LT大学数学の工学応用 LT
大学数学の工学応用 LT
 
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第12回 複素関数論ダイジェスト(1) 複素関数・正則関数 (2022. 12. 15)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第12回 複素関数論ダイジェスト(1) 複素関数・正則関数 (2022. 12. 15) 2022年度秋学期 応用数学(解析) 第12回 複素関数論ダイジェスト(1) 複素関数・正則関数 (2022. 12. 15)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第12回 複素関数論ダイジェスト(1) 複素関数・正則関数 (2022. 12. 15)
 
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第15回 測度論ダイジェスト(2) ルベーグ積分 (2023. 1. 19)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第15回 測度論ダイジェスト(2) ルベーグ積分 (2023. 1. 19) 2022年度秋学期 応用数学(解析) 第15回 測度論ダイジェスト(2) ルベーグ積分 (2023. 1. 19)
2022年度秋学期 応用数学(解析) 第15回 測度論ダイジェスト(2) ルベーグ積分 (2023. 1. 19)
 
Topological data analysis
Topological data analysisTopological data analysis
Topological data analysis
 
Hayashi tutorial ne2017
Hayashi tutorial ne2017Hayashi tutorial ne2017
Hayashi tutorial ne2017
 

181105 (1)