モチベーション上がる
木曜日。再び雨。
6時起床。7時半にアジト。以下、読書。
・「偏微分方程式 キャンパス・ゼミ 改訂2」
（馬場敬之著）読了（P.33/251読了）
・「探検！数の密林・数論の迷宮」
（橋本喜一朗著）読了（祝）
・「整数論１初等整数論からｐ進数へ」
（雪江明彦著）（P.156/361読了）
・「数論講義」
（J.-P.セール著）読了（祝）
・「カーネル多変量解析」
（赤穂昭太郎著）（P.63/198読了）
・「楕円曲線と保型形式のおいしいところ」
（D.シグマ著）未読
・「ブルバキ 数学者達の秘密結社」
（M.マシャル著）未読
・「C++日本語リファレンス」
（https://cpprefjp.github.io/）未読
・「固有値問題30講」
（志賀浩二著）再読予定
・「12歳の少年が書いた量子力学の教科書」
（近藤龍一著）未読
「偏微分方程式 キャンパス・ゼミ 改訂2」は常微分方程式とベクトル解析のおさらいから。
「探検！数の密林・数論の迷宮」は読了はしたが全体的に難しかった。分からないことばかり。最後は「数論講義」と同じで算術級数定理から始まり、楕円曲線、保型形式、L関数、Hecke作用素、谷村－志村予想＝ワイルズの定理、アルティン型ゼータ関数、デデキントゼータ関数、平方剰余の相互法則の一般化について説明があったが難しくてよく分からなかった。この本はもっと数論を勉強した上で再読だな。
「整数論１初等整数論からｐ進数へ」は、環の基本と多項式環の復習。
「数論講義」はベルヌーイ数の定義が出てきて、リーマンゼータ関数の偶整数値（および負の奇整数）がベルヌーイ数を使って書けることが分かり、アイゼンシュタイン級数の級数展開も計算でき。。。後はもう分からないので流した。もう保型形式に関しては「楕円曲線と保型形式のおいしいところ」（D.シグマ著）を再読して、これに頼るしかないな。
「カーネル多変量解析」は固有値問題を用いたカーネル多変量解析の途中まで学んだ。基本データの分散は非線形なんだけど、データ空間を多様体（ユークリッドではない）と見なして、データ間を結んで無向グラフにし、最短距離を最短で辿れる重み付きグラフの線路の長さと考えれば、局所的には線形モデルを当てはめることができ、その線形空間をなめらかにつなぎ直すことで全体の多様体を推定することができるという局所線形埋め込み法を学んだ。この考え方、面白いな。Ｍｅにとっては斬新だ。
後、明日からC++規格の新機能について勉強することにした。以下、日本語サイトがあるから便利。
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
https://cpprefjp.github.io/
cpprefjp - C++日本語リファレンス
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
後、「ブルバキ 数学者達の秘密結社」も読もうっと。
寝る。
木曜日。再び雨。
6時起床。7時半にアジト。以下、読書。
・「偏微分方程式 キャンパス・ゼミ 改訂2」
（馬場敬之著）読了（P.33/251読了）
・「探検！数の密林・数論の迷宮」
（橋本喜一朗著）読了（祝）
・「整数論１初等整数論からｐ進数へ」
（雪江明彦著）（P.156/361読了）
・「数論講義」
（J.-P.セール著）読了（祝）
・「カーネル多変量解析」
（赤穂昭太郎著）（P.63/198読了）
・「楕円曲線と保型形式のおいしいところ」
（D.シグマ著）未読
・「ブルバキ 数学者達の秘密結社」
（M.マシャル著）未読
・「C++日本語リファレンス」
（https://cpprefjp.github.io/）未読
・「固有値問題30講」
（志賀浩二著）再読予定
・「12歳の少年が書いた量子力学の教科書」
（近藤龍一著）未読
「偏微分方程式 キャンパス・ゼミ 改訂2」は常微分方程式とベクトル解析のおさらいから。
「探検！数の密林・数論の迷宮」は読了はしたが全体的に難しかった。分からないことばかり。最後は「数論講義」と同じで算術級数定理から始まり、楕円曲線、保型形式、L関数、Hecke作用素、谷村－志村予想＝ワイルズの定理、アルティン型ゼータ関数、デデキントゼータ関数、平方剰余の相互法則の一般化について説明があったが難しくてよく分からなかった。この本はもっと数論を勉強した上で再読だな。
「整数論１初等整数論からｐ進数へ」は、環の基本と多項式環の復習。
「数論講義」はベルヌーイ数の定義が出てきて、リーマンゼータ関数の偶整数値（および負の奇整数）がベルヌーイ数を使って書けることが分かり、アイゼンシュタイン級数の級数展開も計算でき。。。後はもう分からないので流した。もう保型形式に関しては「楕円曲線と保型形式のおいしいところ」（D.シグマ著）を再読して、これに頼るしかないな。
「カーネル多変量解析」は固有値問題を用いたカーネル多変量解析の途中まで学んだ。基本データの分散は非線形なんだけど、データ空間を多様体（ユークリッドではない）と見なして、データ間を結んで無向グラフにし、最短距離を最短で辿れる重み付きグラフの線路の長さと考えれば、局所的には線形モデルを当てはめることができ、その線形空間をなめらかにつなぎ直すことで全体の多様体を推定することができるという局所線形埋め込み法を学んだ。この考え方、面白いな。Ｍｅにとっては斬新だ。
後、明日からC++規格の新機能について勉強することにした。以下、日本語サイトがあるから便利。
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
https://cpprefjp.github.io/
cpprefjp - C++日本語リファレンス
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
後、「ブルバキ 数学者達の秘密結社」も読もうっと。
寝る。
