Download free for 30 days
Sign in
Upload
Language (EN)
Support
Business
Mobile
Social Media
Marketing
Technology
Art & Photos
Career
Design
Education
Presentations & Public Speaking
Government & Nonprofit
Healthcare
Internet
Law
Leadership & Management
Automotive
Engineering
Software
Recruiting & HR
Retail
Sales
Services
Science
Small Business & Entrepreneurship
Food
Environment
Economy & Finance
Data & Analytics
Investor Relations
Sports
Spiritual
News & Politics
Travel
Self Improvement
Real Estate
Entertainment & Humor
Health & Medicine
Devices & Hardware
Lifestyle
Change Language
Language
English
Español
Português
Français
Deutsche
Cancel
Save
Submit search
EN
大グ
Uploaded by
大好きbot グレブナー基底
PDF, PPTX
12,635 views
グレブナー基底を食べよう
2016/12/24 に開催されたロマンティック数学ナイトで発表したグレブナー基底大好きbotの「グレブナー基底を食べよう」のスライドぶな!!
Science
◦
Read more
17
Save
Share
Embed
Embed presentation
Download
Download as PDF, PPTX
1
/ 47
2
/ 47
3
/ 47
4
/ 47
5
/ 47
6
/ 47
7
/ 47
8
/ 47
9
/ 47
10
/ 47
11
/ 47
12
/ 47
13
/ 47
14
/ 47
15
/ 47
16
/ 47
17
/ 47
18
/ 47
19
/ 47
20
/ 47
21
/ 47
22
/ 47
23
/ 47
24
/ 47
25
/ 47
26
/ 47
27
/ 47
28
/ 47
29
/ 47
30
/ 47
31
/ 47
32
/ 47
33
/ 47
34
/ 47
35
/ 47
36
/ 47
37
/ 47
38
/ 47
39
/ 47
40
/ 47
41
/ 47
42
/ 47
43
/ 47
44
/ 47
45
/ 47
46
/ 47
47
/ 47
More Related Content
PPTX
【解説】 一般逆行列
by
Kenjiro Sugimoto
PDF
Autoware: ROSを用いた一般道自動運転向けソフトウェアプラットフォーム
by
Takuya Azumi
PDF
最適輸送入門
by
joisino
PDF
第四回 全日本CV勉強会スライド(MOTS: Multi-Object Tracking and Segmentation)
by
Yasunori Ozaki
PDF
Graphic Notes on Linear Algebra and Data Science
by
Kenji Hiranabe
PDF
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
by
Preferred Networks
PDF
[DL輪読会]ICLR2020の分布外検知速報
by
Deep Learning JP
PDF
POMDP下での強化学習の基礎と応用
by
Yasunori Ozaki
【解説】 一般逆行列
by
Kenjiro Sugimoto
Autoware: ROSを用いた一般道自動運転向けソフトウェアプラットフォーム
by
Takuya Azumi
最適輸送入門
by
joisino
第四回 全日本CV勉強会スライド(MOTS: Multi-Object Tracking and Segmentation)
by
Yasunori Ozaki
Graphic Notes on Linear Algebra and Data Science
by
Kenji Hiranabe
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
by
Preferred Networks
[DL輪読会]ICLR2020の分布外検知速報
by
Deep Learning JP
POMDP下での強化学習の基礎と応用
by
Yasunori Ozaki
What's hot
PDF
Data-Centric AIの紹介
by
Kazuyuki Miyazawa
PDF
Transformer メタサーベイ
by
cvpaper. challenge
PPTX
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
by
Deep Learning JP
PPTX
【DL輪読会】Factory: Fast Contact for Robotic Assembly
by
Deep Learning JP
PPTX
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
by
Yusuke Uchida
PDF
ドメイン適応の原理と応用
by
Yoshitaka Ushiku
PPTX
SakataMoriLab GNN勉強会第一回資料
by
ttt_miura
PDF
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)
by
Masaya Kaneko
PDF
Attentionの基礎からTransformerの入門まで
by
AGIRobots
PDF
最適輸送の解き方
by
joisino
PDF
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
by
tmtm otm
PDF
21世紀の手法対決 (MIC vs HSIC)
by
Toru Imai
PDF
SSII2021 [TS2] 深層強化学習 〜 強化学習の基礎から応用まで 〜
by
SSII
PDF
関数データ解析の概要とその方法
by
Hidetoshi Matsui
PPTX
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
by
Deep Learning JP
PDF
最適化超入門
by
Takami Sato
PDF
深層生成モデルと世界モデル
by
Masahiro Suzuki
PPTX
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
by
Akira Masuda
PPTX
報酬設計と逆強化学習
by
Yusuke Nakata
PPTX
Generative Adversarial Imitation Learningの紹介(RLアーキテクチャ勉強会)
by
Yusuke Nakata
Data-Centric AIの紹介
by
Kazuyuki Miyazawa
Transformer メタサーベイ
by
cvpaper. challenge
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
by
Deep Learning JP
【DL輪読会】Factory: Fast Contact for Robotic Assembly
by
Deep Learning JP
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
by
Yusuke Uchida
ドメイン適応の原理と応用
by
Yoshitaka Ushiku
SakataMoriLab GNN勉強会第一回資料
by
ttt_miura
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)
by
Masaya Kaneko
Attentionの基礎からTransformerの入門まで
by
AGIRobots
最適輸送の解き方
by
joisino
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
by
tmtm otm
21世紀の手法対決 (MIC vs HSIC)
by
Toru Imai
SSII2021 [TS2] 深層強化学習 〜 強化学習の基礎から応用まで 〜
by
SSII
関数データ解析の概要とその方法
by
Hidetoshi Matsui
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
by
Deep Learning JP
最適化超入門
by
Takami Sato
深層生成モデルと世界モデル
by
Masahiro Suzuki
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
by
Akira Masuda
報酬設計と逆強化学習
by
Yusuke Nakata
Generative Adversarial Imitation Learningの紹介(RLアーキテクチャ勉強会)
by
Yusuke Nakata
Viewers also liked
PDF
技術者が知るべき Gröbner 基底
by
Hiromi Ishii
PDF
日曜数学者のための面白いと思ってもらえるプレゼン術
by
Junpei Tsuji
PDF
「明日話したくなる「素数」のお話」第1回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
by
Junpei Tsuji
PDF
素数の分解法則(フロベニウスやばい) #math_cafe
by
Junpei Tsuji
PDF
クンマーの合同式とゼータ関数の左側 - 数学カフェ #mathcafe_height
by
Junpei Tsuji
PDF
数学プログラムを Haskell で書くべき 6 の理由
by
Hiromi Ishii
PDF
数学を数学で数学した人々
by
Akira Yamaguchi
PDF
「行けたら行く」の論理構造 〜きっと君は来ない〜
by
ajisaka motcho
PDF
まだ「an+b型数」で消耗してるの?
by
ajisaka motcho
PDF
数学和歌を詠もう ロマンティック数学ナイト編
by
fox wreck
PDF
何故宇宙人も同じ数学に辿りつくか
by
Kento Ichikawa
PPT
Wireless LAN security
by
Rajan Kumar
PDF
ロマンティックな9つの数 #ロマ数ボーイズ
by
Junpei Tsuji
PDF
How to Earn the Attention of Today's Buyer
by
HubSpot
PDF
数学が自由すぎて地球がヤバい #ロマンティック数学ナイト
by
ajisaka motcho
PPTX
La percée de Mélenchon
by
LE TERRAIN
PDF
[ETUDE] Les Francais, l'épargne et la retraite
by
AG2R LA MONDIALE
PDF
酉年の素数(第440回科学勉強会)
by
Junpei Tsuji
PDF
10 Things You Didn’t Know About Mobile Email from Litmus & HubSpot
by
HubSpot
PPTX
エキゾチック球面ナイト(浮気編)~28 日周期の彼女たち~
by
Tatsuki SHIMIZU
技術者が知るべき Gröbner 基底
by
Hiromi Ishii
日曜数学者のための面白いと思ってもらえるプレゼン術
by
Junpei Tsuji
「明日話したくなる「素数」のお話」第1回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
by
Junpei Tsuji
素数の分解法則(フロベニウスやばい) #math_cafe
by
Junpei Tsuji
クンマーの合同式とゼータ関数の左側 - 数学カフェ #mathcafe_height
by
Junpei Tsuji
数学プログラムを Haskell で書くべき 6 の理由
by
Hiromi Ishii
数学を数学で数学した人々
by
Akira Yamaguchi
「行けたら行く」の論理構造 〜きっと君は来ない〜
by
ajisaka motcho
まだ「an+b型数」で消耗してるの?
by
ajisaka motcho
数学和歌を詠もう ロマンティック数学ナイト編
by
fox wreck
何故宇宙人も同じ数学に辿りつくか
by
Kento Ichikawa
Wireless LAN security
by
Rajan Kumar
ロマンティックな9つの数 #ロマ数ボーイズ
by
Junpei Tsuji
How to Earn the Attention of Today's Buyer
by
HubSpot
数学が自由すぎて地球がヤバい #ロマンティック数学ナイト
by
ajisaka motcho
La percée de Mélenchon
by
LE TERRAIN
[ETUDE] Les Francais, l'épargne et la retraite
by
AG2R LA MONDIALE
酉年の素数(第440回科学勉強会)
by
Junpei Tsuji
10 Things You Didn’t Know About Mobile Email from Litmus & HubSpot
by
HubSpot
エキゾチック球面ナイト(浮気編)~28 日周期の彼女たち~
by
Tatsuki SHIMIZU
グレブナー基底を食べよう
1.
グレブナー基底を 食べよう グレブナー基底大好きbot ロマンティック数学ナイト 12/24
2.
グ?
3.
グレブナー基底 とは? = 様々な
多項式 の 計算 に 使える、数学の概念
4.
挙手 グレブナー基底って 知ってる?
5.
挙手 グレブナー基底って 聞いたことある?
6.
グレブナー基底 = 聞いたことあるけど、 よくわかんないやつ
7.
ポ?
8.
ポン酢 とは? = 様々な
料理 の 味付け に 使える、日本の調味料
9.
挙手 ポン酢 って 知ってる?
10.
挙手 ポン酢って 聞いたことある?
11.
挙手 じゃあ ポン酢 の 定義、言える?
12.
ポン酢 = 聞いたことあるけど、 よくわかんないやつ
13.
考察 ■グレブナー基底=定義は知らないけど、 聞いたことはある ■ポン酢=定義は知らないけど、 食べたことはある
14.
結論 グレブナー基底 =ポン酢
15.
目的 グレブナー基底の厳密な定義 ではなく 具体的な応用例を実食していく
16.
キーワード
17.
嘘
18.
キーワード 嘘
19.
殺人事件、発生 12/24(土)の朝、 赤い服に白い袋を持ったヒゲ 面の男が、何者かに殺害され た。
20.
容疑者は3人 ■ 新井さん ■ 馬場さん ■
チェビシェフ
21.
容疑者は3人 (個人情報保護) ■ Aさん ■
Bさん ■ Cさん
22.
容疑者の証言 ■ A「Bは嘘つきだ」 ■ B「Cは犯人でない」 ■
C「AかBが犯人だ」
23.
犯人は誰か? ※ただし、嘘をついている のは、犯人だけとする
24.
容疑者の証言 (嘘=犯人) ■ A「Bは嘘つきだ」 ■
B「Cは犯人でない」 ■ C「AかBが犯人だ」
25.
挙手 分かった人
26.
グレブナー基底で 嘘を見抜く
27.
容疑者を変数化 ■ Aさん→ 𝑥 ■
Bさん→ 𝑦 ■ Cさん→ 𝑧
28.
真偽をゼロイチ に ■ A=正直⇔
𝑥 = 0、A=嘘 ⇔ 𝑥 = 1 ■ B=正直⇔ 𝑦 = 0、B=嘘 ⇔ 𝑦 = 1 ■ C=正直⇔ 𝑧 = 0、C=嘘 ⇔ 𝑧 = 1
29.
証言を多項式化 A「Bは嘘つき」 ⇔ 𝑥 +
𝑦 − 1 = 0
30.
なぜなら、 𝑥 + 𝑦
− 1 = 0 の時、 𝑥 = 0 (A:正直) ⇒ 𝑦 = 1 (B:嘘) 𝑥 = 1 (A:嘘) ⇒ 𝑦 = 0 (B:正直)
31.
証言を多項式化 A「Bは嘘つき」 ⇔ 𝑥 +
𝑦 − 1 = 0
32.
証言を多項式化 B「Cは正直」 ⇔ 𝑦 −
𝑧 = 0
33.
証言を多項式化 C「AかBは嘘つき」 ⇔ 𝑧 −
(1 − 𝑥)(1 − 𝑦) = 0
34.
証言の連立方程式 , 𝑥 + 𝑦
− 1 = 0 𝑦 − 𝑧 = 0 𝑧 − 1 − 𝑥 1 − 𝑦 = 0
35.
どう解くか? でも手でやるのは めんどくさい
36.
グレブナー基底を 使えば、 連立方程式 が 自動的に解ける
37.
証言の多項式の グレブナー基底を計算 < 𝑥 +
𝑦 − 1, 𝑦 − 𝑧, 𝑧 − (1 − 𝑥)(1 − 𝑦) > ⇓ {𝑥 + 𝑧 − 1, 𝑦 − 𝑧, 𝑧2 }
38.
連立方程式の書き換え ⟹ 5 𝑥 + 𝑧
− 1 = 0 𝑦 − 𝑧 = 0 𝑧2 = 0 5 𝑥 + 𝑦 − 1 = 0 𝑦 − 𝑧 = 0 𝑧 − (1 − 𝑥)(1 − 𝑦) = 0 元の連立方程式 グレブナー基底
39.
連立方程式の書き換え 5 𝑥 + 𝑧
− 1 = 0 𝑦 − 𝑧 = 0 𝑧2 = 0 グレブナー基底
40.
連立方程式の解 5 𝑥 + 𝑧
− 1 = 0 𝑦 − 𝑧 = 0 𝑧2 = 0 ⟹ 5 𝑥 = 1 𝑦 = 0 𝑧 = 0 グレブナー基底
41.
結論 A=嘘 ⇔ 𝑥
= 1 だったので、 犯人 は A、つまり、
42.
新井
43.
あらい
44.
あ らい
45.
a lie
46.
終
47.
参考文献 書籍: 「妹がグレブナー基底に 興味を持ち始めたのだが。」 Amazon Kindle で 大好評発売中
Download