SlideShare a Scribd company logo
1 of 103
Download to read offline
「とは何か?」を問う、AI時代の数学
@taketo1024
何もないところから数を作る
今⽇のテーマ
「数とは何か」
「万物の根源は数である」
ピタゴラス
(BC 582〜496)
「万物の根源は数である」
⾃然数とその⽐
ピタゴラス
(BC 582〜496)
無理数などない
ピタゴラス
死刑
ピタゴラス
先⽣、これ無理数ですけど…
弟⼦A
1
1
√2
ピタゴラス教団のシンボル
1 ⻩⾦⽐ φ 👈 これも無理数
ぐぬぬ…
ユークリッド
(BC 300〜?)
『原論』の著者で「幾何学の⽗」。
「数」はやはり⾃然数のことになっている。
古代ギリシャの滅亡と共にギリシャ数学は衰退。
イスラム世界に引き継がれ代数学が発展していく。
アル=フワーリズミー

(9c.〜)
「アルゴリズム」の語源!
代数⽅程式の解としての「無理数」
' : 1 = 1 : ' 1 , '(' 1) = 1
, '2
' 1 = 0
' =
1 ±
p
5
2
13世紀頃、数学はヨーロッパに再輸⼊され復活。
16世紀にはアラビア数字や代数記号も導⼊され、
印刷技術の発展と共に再び急速に発展していく。
フランソワ・ヴィエト

(1540〜1603)
17世紀:科学⾰命
ニュートン、ライプニッツによって微積分学が発明される。
位置や速度など連続的に変化する量を扱う解析学が確⽴される。
アイザック・ニュートン
(1642 〜 1727)
G・ライプニッツ
(1646 〜 1716)
連続的に変化する量としての「実数」
t
x
18世紀もさらに物理学への応⽤として微積分学が発展
していくが、「無限⼩」「極限」などが曖昧なままで
変な結果が⾊々と出てきた。
1X
n=0
( 1)n
= 1 1 + 1 1 + 1 1 + 1 1 + ...
= (1 1) + (1 1) + (1 1) + (1 1) + ...
= 0
= 1 (1 1) (1 1) (1 1) (1 1)...
= 1
0 = 1
「解析学に幾何学で要求するような完全な厳密さを与えよう」
コーシーとワイエルシュトラウスによって無限⼩や極限が定式化される!
19世紀:数学の基礎と抽象化
オーギュスタン=ルイ・コーシー
(1789 〜 1857)
カール・ワイエルシュトラス

(1815 〜 1897)
「幾何学で要求するような完全な厳密さ」
経験や直観によらず、定義・公理から出発し、
論理的な⼿続きのみによって理論を展開していく⽅法。
=
数列や関数の極限を扱うためには、
そもそも「実数」とは何かを定式化しなければいけない!
実数の公理
1. 四則演算(+, ­, ×, ÷)ができる。
2. 実数同⼠で⼤⼩(≦)が⽐較できる。
3. 実数全体はつながっている。
実数の公理
👆 この「連続性」が有理数との決定的な違い!
  しかしこの事実を定式化するのはとても難しい…
1. 四則演算(+, ­, ×, ÷)ができる。
2. 実数同⼠で⼤⼩(≦)が⽐較できる。
3. 実数全体はつながっている。
「連続性」の定式化
• R の空でない有界な部分集合は上限を持つ。
• R の上に有界な単調増加数列は収束する。
• R の有界な数列は収束部分列を持つ。
• 中間値の定理、最⼤値の定理が成り⽴つ。
• …
→ 実は全部同値になる。これが「定理」ではなく「公理」。
実数の公理
1. 四則演算(+, ­, ×, ÷)ができる。
2. 実数同⼠で⼤⼩(≦)が⽐較できる。
3. 実数全体はつながっている。
→ 実数とはこういうものだとして、さらに極限や連続なども粛々と定義して
いけば、解析学は曖昧さや⽭盾なく作り上げていくことができる!
「実無限」は不思議なことだらけ
G. Cantor
(1845 - 1918)
対⾓線論法によって #N < #R を⽰した。
素朴な疑問:「実数」は「実在」するのか…?
現実のことはひとまず忘れて、
実数を数学的に作ることを考えよう!
実数 R
実数 R
有理数 Q
整数 Z
⾃然数 N
構成
構成
構成
⾃然数 N
構成
?空集合
「とは何か?」を問う、AI時代の数学
@taketo1024
何もないところから数を作る
集合の復習
1. 集合(ものの集まり) A = {1, 2, 3}
2. 集合の要素 2 ∈ {1, 2, 3}
3. 集合の包含 {1, 2, 3} ⊂ {1, 2, 3, 4, 5}
4. 集合の合併 {1, 2, 3} ∪ {3, 4, 5} = {1, 2, 3, 4, 5}
5. 集合の共通部分 {1, 2, 3} ∩ {3, 4, 5} = {3}
6. 空集合 ∅ = { }
まず⾃然数を作るために、
「⾃然数とは何か」を定める必要がある。
⾃然数の公理
1. 最初の数 0 ∈ N が存在する
2. 任意の a ∈ N にはその「次」 a+ が存在する
3. a+ = 0 なる a は存在しない(N は 0 から始まる)
4. a ≠ b ならば a+ ≠ b+ (a+ は単射)
5. N では数学的帰納法が成⽴する
以上を満たす集合 N を⾃然数系と呼ぶ
フォン・ノイマンによる⾃然数系の構成
として順に作っていく。
1. 0 = {} (空集合)
2. a+ = a ∪ {a}
ジョン・フォン・ノイマン

(1903〜1957)
• 0 = {}
• 1 = 0+ = 0 ∪ {0} = {0}
• 2 = 1+ = 1 ∪ {1} = {0} ∪ {1} = {0, 1}
• 3 = 2+ = 2 ∪ {2} = {0, 1} ∪ {2} = {0, 1, 2}
• ...
1. 0 = {} (空集合)
2. a+ = a ∪ {a}
• 0 = {}
• 1 = {0}
• 2 = {0, 1}
• 3 = {0, 1, 2}
• ...
1. 0 = {} (空集合)
2. a+ = a ∪ {a}
• 0 = {}
• 1 = {0} = { {} }
• 2 = {0, 1} = { {}, { {} } }
• 3 = {0, 1, 2} = { {}, { {} }, { {}, { {} } } }
• ...
1. 0 = {} (空集合)
2. a+ = a ∪ {a}
→ 難しい場合は、空集合を 猫 に置き換えて考えましょう。
• 0 = 🐱
• 1 = {0} = { 🐱 }
• 2 = {0, 1} = { 🐱, { 🐱 } } 👈 さっきの写真
• 3 = {0, 1, 2} = { 🐱, { 🐱 }, { 🐱, { 🐱 } } }
• ...
1. 0 = 🐱
2. a+ = a ∪ {a}
空集合はただのプレースホルダー
⾃然数系に順序と演算を⼊れて

「計算のできる数」にしましょう!
• 0 = {}
• 1 = {0}
• 2 = {0, 1}
• 3 = {0, 1, 2}
• …
集合として 0 ⊂ 1 ⊂ 2 ⊂ 3 ⊂ … となっている。
⊂ を ≦ とすれば⾃然数系には順序が⼊る。
• a + 0 = a
• a + (b+) = (a + b)+
和 a + b の定義
3 + 2 = (3 + 1)+
= ((3 + 0)+ )+
= (3+ )+
= 4+
= 5
3 × 2 = (3 × 1) + 3
= ((3 × 0) + 3) + 3
= (0 + 3) + 3
= 3 + 3
= 6
積 a × b の定義
• a × 0 = 0
• a × (b+) = (a × b) + a
⾃然数はアルゴリズムで作っていける!
(万物の根源じゃなくても良い)
ふざけたことを…
struct N: Equatable, Printable {
private let val: [Any]
private init(_ val: [Any]) {
self.val = val
}
static var zero: N {
return N([])
}
}
postfix operator + {}
postfix func +(n: N) -> N {
return N(n.val + [n.val])
}
func +(n: N, m: N) -> N {
if(m.val.isEmpty) {
return n
} else {
return (n + m-)+
}
}
func *(n: N, m: N) -> N {
if(m.val.isEmpty) {
return N.zero
} else {
return (n * m-) + n
}
}
http://qiita.com/taketo1024/items/2ab856d21bf9b9f30357
作ってみた
何もないところから⾃然数が作れました!
作れた後は構成⽅法については忘れて、
公理通りの⾃然数として扱っていい。
(普通にコンピュータを使うときにビットについて考えないのと同じ)
N0 1 2 3 4 5 6 7 …
次、整数 Z を作ります。
( Z はドイツ語の「数」を意味する Zahlen から)
N-N
0 1 2 3 4 5 6 7-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1
N を⼆つ 0 のところで貼り合わせて、
正負の場合に分けて演算を定義すればいいだけ。
もっとカッコイイやり⽅:
N
0 1 2 3 4 5 6 7
7
6
5
4
3
2
1
N
0 1 2 3 4 5 6 7
もっとカッコイイやり⽅:
7
6
5
4
3
2
1
x - y = 0
x - y = 1
x - y = 2
x - y = 3
x - y = 4
x - y = 5
x - y = 6
x - y = 7
0 1 2 3 4 5 6 7
もっとカッコイイやり⽅:
7
6
5
4
3
2
1
0
1
2
3
4
5
6
7
x - y = -1-1-2-3-4-5-6-7
もっとカッコイイやり⽅:
0 1 2 3 4 5 6 7
7
6
5
4
3
2
1
0
1
2
3
4
5
6
7
-1-2-3-4-5-6-7
「直線上に並ぶ点たち」をまとめて⼀つの整数とすればいい。
👈 (n, 0) が n ≧ 0 に対応
(0, n) が n ≦ 0 に対応 👉
こうすることで演算が簡単に定まる:
例) 5 - 8 = (5, 0) + (0, 8)
= (5, 8)
= (0, 3)
= -3
例)3 × (-2) = (3, 0) + (0, 2)
= (3 × 0 + 0 × 2, 3 × 2 + 0 × 0)
= (0, 6)
= -6
Z0 1 2 3 4 5 6 7-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1
先ほどと同様、もうこの先は普通の真っ
直ぐな整数として扱っていい。
Z は +, ­, × で閉じた「環」になる。
次、有理数 Q を作ります。
( Q はイタリア語の「商」を意味する Quoziente から)
Z (分⺟)
Z (分⼦)
Z (分⺟)
Z (分⼦)
34 1/1 = 2/2 = 3/3 = 4/4 = …
2 = 2/1 = 4/2 = 6/3 = …
1/2
「 (0, 0) と (p, q) を結ぶ直線上の点をまとめたもの」が p/q
Z (分⺟)
Z (分⼦)
点 (p, q) を p = 1 に射影したものが q/p と考えても良い。
Q
(5, 4)
4/5
1
演算は⼩学校で習った通りに定義する
例) 2/3 + 3/5 = (2, 3) + (3, 5)
= (10, 15) + (9, 15) 👈 通分
= (19, 15)
= 19/15
例)3/4 × 2/7 = (3, 4) × (2, 7)
= (3 × 2, 4 × 7)
= (6, 28)
= (3, 14) 👈 約分
= 3/14
Q は +, ­, ×, ÷ で閉じた「体」になる。
限りなく密に分布しているが、まだ無理数の⽳が空いている。
Q
ではいよいよ、実数 R を作りましょう!
Q に空いている無理数の⽳はどうやったら埋められるか?
Q
⇡ep
2
0 1 2 3 4
Q の中で⽬標の無理数に近づいていく数列を考える。
例えばネイピア数 e は…
Q
e
0 1 2 3 4
ex
=
1X
n=0
xn
n!
= 1 + x +
x2
2
+
x3
6
+
x4
24
+ ...
e =
1X
n=0
1
n!
= 1 + 1 +
1
2
+
1
6
+
1
24
+ ...
テイラー展開:
より、 x = 1 として、
👈 有理数の無限和
e =
1X
n=0
1
n!
= 1 + 1 +
1
2
+
1
6
+
1
24
+ ...
なので、有限部分和を取れば、
a0 = 1
a1 = 2
a2 = 2.5
a3 = 2.666...
a4 = 2.708...
...
👈 有理数の列
a0 = 1
a1 = 2
a2 = 2.5
a3 = 2.666...
a4 = 2.708...
...
Q
e
0 1 2 3 4
この数列は Q の中で e に近づいていくので、
この数列⾃体を e ってことにすればいい。
近づき⽅は⾊々ありうるので、同じところに落ち着いて
いく数列をまとめて、ひとつの実数ってことにする。
Q
e
0 1 2 3 4
…?
全ての無理数はこんな⾵に現わせるのか?
それは知らない。
ある数が「無理数かどうか」すら⼀般に判定できない。
それでもそういうものの「全て」を考え、
それが実数全体だということにする!
(超越的構成)
実数の公理
1. 四則演算(+, ­, ×, ÷)ができる。
2. 実数同⼠で⼤⼩(≦)が⽐較できる。
3. 実数全体はつながっている。
そうすることで、我々が求めていた実数が得られる。
(「公理」が「定理」になる!)
「デーデキント・カット」
Q の「切断」⼀つ⼀つを実数ということにする。
Q
e
0 1 2 3 4
また別のやり⽅
切断
リヒャルト・デーデキント

(1831 〜 1916)
実数の構成だけ他と本質的に違ってる。
なぜ?
実数の公理
👆 当たり前だと思ってたこの性質がそれだけ特別だから!
1. 四則演算(+, ­, ×, ÷)ができる。
2. 実数同⼠で⼤⼩(≦)が⽐較できる。
3. 実数全体はつながっている。
ちなみに
R から 複素数 C を作るのは簡単。
R×R に (0, 1) × (0, 1) = (-1, 0) となる掛け算を⼊れるだけ。
R
iR C
z
w
zw
まとめ
∅ < N < Z < Q <<< R
空集合から出発して、順に実数まで構成していくことができた!
まとめ
∅ < N < Z < Q <<< R
空集合から出発して、順に実数まで構成していくことができた!
👆 これは?
「空っぽの集合」は「実在」するのか?
集合の公理(の⼀部)
1. 集合(ものの集まり) A = {1, 2, 3}
2. 集合の要素 2 ∈ {1, 2, 3}
3. 集合の包含 {1, 2, 3} ⊂ {1, 2, 3, 4, 5}
4. 集合の合併 {1, 2, 3} ∪ {3, 4, 5} = {1, 2, 3, 4, 5}
5. 集合の共通部分 {1, 2, 3} ∩ {3, 4, 5} = {3}
6. 空集合 ∅ = { }
👆 この公理は本当に正しいの?
B・ラッセル

(1872〜1970)
集合論は破綻している
ラッセルのパラドックス
「全ての集合」の集合 U
N
Z
RQ
「全ての集合」の集合 U = A ∪ B
「⾃分⾃⾝を要素に持つ集合」
の全体 A
「⾃分⾃⾝を要素に持たない集合」
の全体 B
X 2 A ) X 2 X X 2 B ) X /2 X
ラッセルのパラドックス
「全ての集合」の集合 U = A ∪ B
「⾃分⾃⾝を要素に持つ集合」
の全体 A
「⾃分⾃⾝を要素に持たない集合」
の全体 B
X 2 A ) X 2 X X 2 B ) X /2 X
B ⾃体も集合なので、 B ∈ U.
U = A ∪ B より、
1) B ∈ A または、
2) B ∈ B
のいずれか.
ラッセルのパラドックス
「全ての集合」の集合 U = A ∪ B
「⾃分⾃⾝を要素に持つ集合」
の全体 A
「⾃分⾃⾝を要素に持たない集合」
の全体 B
X 2 A ) X 2 X X 2 B ) X /2 X
1) B ∈ A とすると、B ∈ B.
すると B の定義より B ∈ B
でなければいけない!
→ ⽭盾B?
ラッセルのパラドックス
「全ての集合」の集合 U = A ∪ B
「⾃分⾃⾝を要素に持つ集合」
の全体 A
「⾃分⾃⾝を要素に持たない集合」
の全体 B
X 2 A ) X 2 X X 2 B ) X /2 X
2) ⼀⽅ B ∈ B とすると、
B の定義より B ∈ B
でなければいけない!
→ ⽭盾B?
ラッセルのパラドックス
U は「全ての集合の集合」のはずなのに、
集合 B は U に⼊れない!?
「全ての集合」の集合 U = A ∪ B
「⾃分⾃⾝を要素に持つ集合」
の全体 A
「⾃分⾃⾝を要素に持たない集合」
の全体 B
X 2 A ) X 2 X X 2 B ) X /2 X
B…!?
ラッセルのパラドックス
集合の公理(の⼀部)
1. 集合(ものの集まり) A = {1, 2, 3}
2. 集合の要素 2 ∈ {1, 2, 3}
3. 集合の包含 {1, 2, 3} ⊂ {1, 2, 3, 4, 5}
4. 集合の合併 {1, 2, 3} ∪ {3, 4, 5} = {1, 2, 3, 4, 5}
5. 集合の共通部分 {1, 2, 3} ∩ {3, 4, 5} = {3}
6. 空集合 ∅ = { }
「素朴集合論」は⽭盾している! 😱
→ 公理論的集合論の確⽴
👈 空集合の存在が公理として⼊ってる
⽭盾が起きないように「集合論」をガチガチに公理化した。
公理論的集合論の元では、
空集合から実数を構成することができる…
… で結局「実数」は「実在」するのか?
現代数学の⽴場:実在は問わない
現代数学は形式的には
A ⇒ B
しか主張しない!
A ) B
ならば
「数学は絶対的な真実の体系」などは嘘。
「何もないところから数を作った」も嘘。
全ては公理(仮定)の上で成り⽴つ話。
素朴な疑問:
• なぜそんなことにしてしまった?
• 数学は現実離れしたファンタジーなのか?
数は万物の…
条件を徹底的に明確にする代わりに、
公理を選び理論を創造する⾃由を得た。
ユークリッドの「平⾏線公準」を満たさない
「⾮ユークリッド幾何学」が19世紀に確⽴された。
例) ⾮ユークリッド幾何学
⾮ユークリッド幾何学 (1829〜)
ガウス
ロバチェフスキー
ボーヤイ
リーマン幾何学 (1854〜)
B・リーマン

(1826〜1866)
⼀般相対性理論 (1911〜)
A・アインシュタイン

(1879〜1955)
リーマン幾何学 (1854〜)
B・リーマン

(1826〜1866)
数学は⼈間の直観・経験から独⽴したことで
⾃由に理論の創造ができるようになり、
結果的に⾃然をより深く理解できるようになった!
まとめ
• 集合論の元で、空集合から⾃然数を、さらに整
数・有理数・実数まで作ることができた。
• 公理はあらゆる理論の出発点。何を仮定するか
は⾃由に決めていい。
• 数学は実在については問わない。にも関わらず
(だからこそ?)現実を理解するのに役に⽴つ。
伝えたかったこと
• 数学は⾃由で創造的な学問。⽭盾には厳しいが
「タブー」はない!
• 数学は古代以来の世界中の数学者たちのコラボ
レーションの上で成り⽴っている(20世紀以降
は⽇本⼈も表舞台に登場する)
• そして数学は今もなお発展を続けている!
Thanks!
Twitter: @taketo1024

Blog: http://taketo1024.hateblo.jp

More Related Content

What's hot

科学と機械学習のあいだ:変量の設計・変換・選択・交互作用・線形性
科学と機械学習のあいだ:変量の設計・変換・選択・交互作用・線形性科学と機械学習のあいだ:変量の設計・変換・選択・交互作用・線形性
科学と機械学習のあいだ:変量の設計・変換・選択・交互作用・線形性Ichigaku Takigawa
 
[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展
[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展
[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Recent Advances in Autoencoder-Based Representation Learning
[DL輪読会]Recent Advances in Autoencoder-Based Representation Learning[DL輪読会]Recent Advances in Autoencoder-Based Representation Learning
[DL輪読会]Recent Advances in Autoencoder-Based Representation LearningDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Shaping Belief States with Generative Environment Models for RL
[DL輪読会]Shaping Belief States with Generative Environment Models for RL[DL輪読会]Shaping Belief States with Generative Environment Models for RL
[DL輪読会]Shaping Belief States with Generative Environment Models for RLDeep Learning JP
 
数学つまみぐい入門編
数学つまみぐい入門編数学つまみぐい入門編
数学つまみぐい入門編Akira Yamaguchi
 
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめにDeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめにDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器Deep Learning JP
 
「ベータ分布の謎に迫る」第6回 プログラマのための数学勉強会 LT資料
「ベータ分布の謎に迫る」第6回 プログラマのための数学勉強会 LT資料「ベータ分布の謎に迫る」第6回 プログラマのための数学勉強会 LT資料
「ベータ分布の謎に迫る」第6回 プログラマのための数学勉強会 LT資料Ken'ichi Matsui
 
Usp友の会勉強会、ジャクソン構造図の巻(後編)
Usp友の会勉強会、ジャクソン構造図の巻(後編)Usp友の会勉強会、ジャクソン構造図の巻(後編)
Usp友の会勉強会、ジャクソン構造図の巻(後編)umidori
 
[DL輪読会]Conditional Neural Processes
[DL輪読会]Conditional Neural Processes[DL輪読会]Conditional Neural Processes
[DL輪読会]Conditional Neural ProcessesDeep Learning JP
 
強化学習その1
強化学習その1強化学習その1
強化学習その1nishio
 
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」 資料
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」 資料機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」 資料
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」 資料at grandpa
 
[DL輪読会]Control as Inferenceと発展
[DL輪読会]Control as Inferenceと発展[DL輪読会]Control as Inferenceと発展
[DL輪読会]Control as Inferenceと発展Deep Learning JP
 
数学好きから見た量子コンピュータ~57を因数分解した話~
数学好きから見た量子コンピュータ~57を因数分解した話~数学好きから見た量子コンピュータ~57を因数分解した話~
数学好きから見た量子コンピュータ~57を因数分解した話~Satoyuki Tsukano
 
グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門Kawamoto_Kazuhiko
 
クラシックな機械学習の入門 6. 最適化と学習アルゴリズム
クラシックな機械学習の入門  6. 最適化と学習アルゴリズムクラシックな機械学習の入門  6. 最適化と学習アルゴリズム
クラシックな機械学習の入門 6. 最適化と学習アルゴリズムHiroshi Nakagawa
 
[DL輪読会]Disentangling by Factorising
[DL輪読会]Disentangling by Factorising[DL輪読会]Disentangling by Factorising
[DL輪読会]Disentangling by FactorisingDeep Learning JP
 
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」Ken'ichi Matsui
 

What's hot (20)

科学と機械学習のあいだ:変量の設計・変換・選択・交互作用・線形性
科学と機械学習のあいだ:変量の設計・変換・選択・交互作用・線形性科学と機械学習のあいだ:変量の設計・変換・選択・交互作用・線形性
科学と機械学習のあいだ:変量の設計・変換・選択・交互作用・線形性
 
[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展
[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展
[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展
 
[DL輪読会]Recent Advances in Autoencoder-Based Representation Learning
[DL輪読会]Recent Advances in Autoencoder-Based Representation Learning[DL輪読会]Recent Advances in Autoencoder-Based Representation Learning
[DL輪読会]Recent Advances in Autoencoder-Based Representation Learning
 
[DL輪読会]Shaping Belief States with Generative Environment Models for RL
[DL輪読会]Shaping Belief States with Generative Environment Models for RL[DL輪読会]Shaping Belief States with Generative Environment Models for RL
[DL輪読会]Shaping Belief States with Generative Environment Models for RL
 
数学つまみぐい入門編
数学つまみぐい入門編数学つまみぐい入門編
数学つまみぐい入門編
 
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめにDeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
 
圏とHaskellの型
圏とHaskellの型圏とHaskellの型
圏とHaskellの型
 
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
 
WAICとWBICのご紹介
WAICとWBICのご紹介WAICとWBICのご紹介
WAICとWBICのご紹介
 
「ベータ分布の謎に迫る」第6回 プログラマのための数学勉強会 LT資料
「ベータ分布の謎に迫る」第6回 プログラマのための数学勉強会 LT資料「ベータ分布の謎に迫る」第6回 プログラマのための数学勉強会 LT資料
「ベータ分布の謎に迫る」第6回 プログラマのための数学勉強会 LT資料
 
Usp友の会勉強会、ジャクソン構造図の巻(後編)
Usp友の会勉強会、ジャクソン構造図の巻(後編)Usp友の会勉強会、ジャクソン構造図の巻(後編)
Usp友の会勉強会、ジャクソン構造図の巻(後編)
 
[DL輪読会]Conditional Neural Processes
[DL輪読会]Conditional Neural Processes[DL輪読会]Conditional Neural Processes
[DL輪読会]Conditional Neural Processes
 
強化学習その1
強化学習その1強化学習その1
強化学習その1
 
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」 資料
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」 資料機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」 資料
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」 資料
 
[DL輪読会]Control as Inferenceと発展
[DL輪読会]Control as Inferenceと発展[DL輪読会]Control as Inferenceと発展
[DL輪読会]Control as Inferenceと発展
 
数学好きから見た量子コンピュータ~57を因数分解した話~
数学好きから見た量子コンピュータ~57を因数分解した話~数学好きから見た量子コンピュータ~57を因数分解した話~
数学好きから見た量子コンピュータ~57を因数分解した話~
 
グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門
 
クラシックな機械学習の入門 6. 最適化と学習アルゴリズム
クラシックな機械学習の入門  6. 最適化と学習アルゴリズムクラシックな機械学習の入門  6. 最適化と学習アルゴリズム
クラシックな機械学習の入門 6. 最適化と学習アルゴリズム
 
[DL輪読会]Disentangling by Factorising
[DL輪読会]Disentangling by Factorising[DL輪読会]Disentangling by Factorising
[DL輪読会]Disentangling by Factorising
 
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
 

Viewers also liked

「数える」とは何か? 〜 「とは何か?」を問う、AI時代の数学
「数える」とは何か? 〜 「とは何か?」を問う、AI時代の数学「数える」とは何か? 〜 「とは何か?」を問う、AI時代の数学
「数える」とは何か? 〜 「とは何か?」を問う、AI時代の数学Taketo Sano
 
ディープラーニングでおそ松さんの6つ子は見分けられるのか? FIT2016
ディープラーニングでおそ松さんの6つ子は見分けられるのか? FIT2016ディープラーニングでおそ松さんの6つ子は見分けられるのか? FIT2016
ディープラーニングでおそ松さんの6つ子は見分けられるのか? FIT2016Yota Ishida
 
リクルートにおける画像解析事例紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介リクルートにおける画像解析事例紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介Recruit Technologies
 
何もないところから数を作る
何もないところから数を作る何もないところから数を作る
何もないところから数を作るTaketo Sano
 
Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.
Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.
Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.kiki utagawa
 
objc2swift 〜 Objective-C から Swift への「コード&パラダイム」シフト
objc2swift 〜 Objective-C から Swift への「コード&パラダイム」シフトobjc2swift 〜 Objective-C から Swift への「コード&パラダイム」シフト
objc2swift 〜 Objective-C から Swift への「コード&パラダイム」シフトTaketo Sano
 
情報幾何学 #2.4
情報幾何学 #2.4情報幾何学 #2.4
情報幾何学 #2.4Taketo Sano
 
結果を出すチームビルディング術
結果を出すチームビルディング術結果を出すチームビルディング術
結果を出すチームビルディング術Mao Ohnishi
 
プログラマのための線形代数再入門
プログラマのための線形代数再入門プログラマのための線形代数再入門
プログラマのための線形代数再入門Taketo Sano
 
20150922_楕円関数とおもしろい応用
20150922_楕円関数とおもしろい応用20150922_楕円関数とおもしろい応用
20150922_楕円関数とおもしろい応用matsumoring
 
情報幾何学 #2 #infogeo16
情報幾何学 #2 #infogeo16情報幾何学 #2 #infogeo16
情報幾何学 #2 #infogeo16Taketo Sano
 
サービスの成長を支えるフロントエンド開発 #denatechcon
サービスの成長を支えるフロントエンド開発 #denatechconサービスの成長を支えるフロントエンド開発 #denatechcon
サービスの成長を支えるフロントエンド開発 #denatechconDeNA
 
Ansibleはじめよぉ -Infrastructure as Codeを理解-
Ansibleはじめよぉ -Infrastructure as Codeを理解-Ansibleはじめよぉ -Infrastructure as Codeを理解-
Ansibleはじめよぉ -Infrastructure as Codeを理解-Shingo Kitayama
 
IoTt時代のERPに求められる条件とは2017Mar.
IoTt時代のERPに求められる条件とは2017Mar.IoTt時代のERPに求められる条件とは2017Mar.
IoTt時代のERPに求められる条件とは2017Mar.Keiichiro Nabeno
 
Webの仕組みとプログラミング言語
Webの仕組みとプログラミング言語Webの仕組みとプログラミング言語
Webの仕組みとプログラミング言語Yossy Taka
 
Introduccion A La Administracion De Operaciones I
Introduccion A La Administracion De Operaciones IIntroduccion A La Administracion De Operaciones I
Introduccion A La Administracion De Operaciones Iguestb9bf58
 
【eLV勉強会】 ITアーキテクトへの第一歩シリーズ  ~Moving Motivatorsでチームのモティベーションを見える化する!!~
【eLV勉強会】 ITアーキテクトへの第一歩シリーズ  ~Moving Motivatorsでチームのモティベーションを見える化する!!~【eLV勉強会】 ITアーキテクトへの第一歩シリーズ  ~Moving Motivatorsでチームのモティベーションを見える化する!!~
【eLV勉強会】 ITアーキテクトへの第一歩シリーズ  ~Moving Motivatorsでチームのモティベーションを見える化する!!~満徳 関
 
La marque employeur disruptée
La marque employeur disruptéeLa marque employeur disruptée
La marque employeur disruptéeFabernovel
 
Wed. March 22nd Pine River Announcements
Wed. March 22nd Pine River Announcements  Wed. March 22nd Pine River Announcements
Wed. March 22nd Pine River Announcements Pine River
 

Viewers also liked (20)

「数える」とは何か? 〜 「とは何か?」を問う、AI時代の数学
「数える」とは何か? 〜 「とは何か?」を問う、AI時代の数学「数える」とは何か? 〜 「とは何か?」を問う、AI時代の数学
「数える」とは何か? 〜 「とは何か?」を問う、AI時代の数学
 
ディープラーニングでおそ松さんの6つ子は見分けられるのか? FIT2016
ディープラーニングでおそ松さんの6つ子は見分けられるのか? FIT2016ディープラーニングでおそ松さんの6つ子は見分けられるのか? FIT2016
ディープラーニングでおそ松さんの6つ子は見分けられるのか? FIT2016
 
リクルートにおける画像解析事例紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介リクルートにおける画像解析事例紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介
 
何もないところから数を作る
何もないところから数を作る何もないところから数を作る
何もないところから数を作る
 
Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.
Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.
Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.
 
objc2swift 〜 Objective-C から Swift への「コード&パラダイム」シフト
objc2swift 〜 Objective-C から Swift への「コード&パラダイム」シフトobjc2swift 〜 Objective-C から Swift への「コード&パラダイム」シフト
objc2swift 〜 Objective-C から Swift への「コード&パラダイム」シフト
 
情報幾何学 #2.4
情報幾何学 #2.4情報幾何学 #2.4
情報幾何学 #2.4
 
結果を出すチームビルディング術
結果を出すチームビルディング術結果を出すチームビルディング術
結果を出すチームビルディング術
 
プログラマのための線形代数再入門
プログラマのための線形代数再入門プログラマのための線形代数再入門
プログラマのための線形代数再入門
 
20150922_楕円関数とおもしろい応用
20150922_楕円関数とおもしろい応用20150922_楕円関数とおもしろい応用
20150922_楕円関数とおもしろい応用
 
情報幾何学 #2 #infogeo16
情報幾何学 #2 #infogeo16情報幾何学 #2 #infogeo16
情報幾何学 #2 #infogeo16
 
サービスの成長を支えるフロントエンド開発 #denatechcon
サービスの成長を支えるフロントエンド開発 #denatechconサービスの成長を支えるフロントエンド開発 #denatechcon
サービスの成長を支えるフロントエンド開発 #denatechcon
 
Ansibleはじめよぉ -Infrastructure as Codeを理解-
Ansibleはじめよぉ -Infrastructure as Codeを理解-Ansibleはじめよぉ -Infrastructure as Codeを理解-
Ansibleはじめよぉ -Infrastructure as Codeを理解-
 
IoTt時代のERPに求められる条件とは2017Mar.
IoTt時代のERPに求められる条件とは2017Mar.IoTt時代のERPに求められる条件とは2017Mar.
IoTt時代のERPに求められる条件とは2017Mar.
 
Webの仕組みとプログラミング言語
Webの仕組みとプログラミング言語Webの仕組みとプログラミング言語
Webの仕組みとプログラミング言語
 
Introduccion A La Administracion De Operaciones I
Introduccion A La Administracion De Operaciones IIntroduccion A La Administracion De Operaciones I
Introduccion A La Administracion De Operaciones I
 
【eLV勉強会】 ITアーキテクトへの第一歩シリーズ  ~Moving Motivatorsでチームのモティベーションを見える化する!!~
【eLV勉強会】 ITアーキテクトへの第一歩シリーズ  ~Moving Motivatorsでチームのモティベーションを見える化する!!~【eLV勉強会】 ITアーキテクトへの第一歩シリーズ  ~Moving Motivatorsでチームのモティベーションを見える化する!!~
【eLV勉強会】 ITアーキテクトへの第一歩シリーズ  ~Moving Motivatorsでチームのモティベーションを見える化する!!~
 
La marque employeur disruptée
La marque employeur disruptéeLa marque employeur disruptée
La marque employeur disruptée
 
Ask us anything v9
Ask us anything v9Ask us anything v9
Ask us anything v9
 
Wed. March 22nd Pine River Announcements
Wed. March 22nd Pine River Announcements  Wed. March 22nd Pine River Announcements
Wed. March 22nd Pine River Announcements
 

Similar to 何もないところから数を作る

代数的実数とCADの実装紹介
代数的実数とCADの実装紹介代数的実数とCADの実装紹介
代数的実数とCADの実装紹介Masahiro Sakai
 
複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転Yoshihiro Mizoguchi
 
コードを書けば複素数がわかる
コードを書けば複素数がわかるコードを書けば複素数がわかる
コードを書けば複素数がわかるTaketo Sano
 
虚数は作れる!Swift で学ぶ複素数
虚数は作れる!Swift で学ぶ複素数虚数は作れる!Swift で学ぶ複素数
虚数は作れる!Swift で学ぶ複素数Taketo Sano
 
「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg 「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg Junpei Tsuji
 
加法よりも低レベルな演算を考える
加法よりも低レベルな演算を考える加法よりも低レベルな演算を考える
加法よりも低レベルな演算を考えるYu(u)ki IWABUCHI
 
算数で体感する高度数学
算数で体感する高度数学算数で体感する高度数学
算数で体感する高度数学Arithmer Inc.
 
表現論 ゼミ資料
表現論 ゼミ資料表現論 ゼミ資料
表現論 ゼミ資料HanpenRobot
 
数学教材(中間発表)
数学教材(中間発表)数学教材(中間発表)
数学教材(中間発表)Mizuguchi1205
 
introductino to persistent homology and topological data analysis
introductino to persistent homology and topological data analysisintroductino to persistent homology and topological data analysis
introductino to persistent homology and topological data analysisTatsuki SHIMIZU
 
公開鍵暗号6: 楕円曲線における離散対数問題
公開鍵暗号6: 楕円曲線における離散対数問題公開鍵暗号6: 楕円曲線における離散対数問題
公開鍵暗号6: 楕円曲線における離散対数問題Joe Suzuki
 
20170327_レムニスケートにまつわる色々な計算
20170327_レムニスケートにまつわる色々な計算20170327_レムニスケートにまつわる色々な計算
20170327_レムニスケートにまつわる色々な計算matsumoring
 
スプラトゥーン2 × 数学(訂正版)
スプラトゥーン2 × 数学(訂正版)スプラトゥーン2 × 数学(訂正版)
スプラトゥーン2 × 数学(訂正版)Takunology
 
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現PRML 6.1章 カーネル法と双対表現
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現hagino 3000
 
場の量子論
場の量子論場の量子論
場の量子論M M
 
代数幾何 原稿(仮Ver)
代数幾何 原稿(仮Ver)代数幾何 原稿(仮Ver)
代数幾何 原稿(仮Ver)HanpenRobot
 
Implicit Explicit Scala
Implicit Explicit ScalaImplicit Explicit Scala
Implicit Explicit ScalaKota Mizushima
 
公開鍵暗号7: 楕円曲線の数理
公開鍵暗号7: 楕円曲線の数理公開鍵暗号7: 楕円曲線の数理
公開鍵暗号7: 楕円曲線の数理Joe Suzuki
 

Similar to 何もないところから数を作る (20)

代数的実数とCADの実装紹介
代数的実数とCADの実装紹介代数的実数とCADの実装紹介
代数的実数とCADの実装紹介
 
複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転
 
コードを書けば複素数がわかる
コードを書けば複素数がわかるコードを書けば複素数がわかる
コードを書けば複素数がわかる
 
虚数は作れる!Swift で学ぶ複素数
虚数は作れる!Swift で学ぶ複素数虚数は作れる!Swift で学ぶ複素数
虚数は作れる!Swift で学ぶ複素数
 
「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg 「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
 
加法よりも低レベルな演算を考える
加法よりも低レベルな演算を考える加法よりも低レベルな演算を考える
加法よりも低レベルな演算を考える
 
双対性
双対性双対性
双対性
 
算数で体感する高度数学
算数で体感する高度数学算数で体感する高度数学
算数で体感する高度数学
 
表現論 ゼミ資料
表現論 ゼミ資料表現論 ゼミ資料
表現論 ゼミ資料
 
回帰
回帰回帰
回帰
 
数学教材(中間発表)
数学教材(中間発表)数学教材(中間発表)
数学教材(中間発表)
 
introductino to persistent homology and topological data analysis
introductino to persistent homology and topological data analysisintroductino to persistent homology and topological data analysis
introductino to persistent homology and topological data analysis
 
公開鍵暗号6: 楕円曲線における離散対数問題
公開鍵暗号6: 楕円曲線における離散対数問題公開鍵暗号6: 楕円曲線における離散対数問題
公開鍵暗号6: 楕円曲線における離散対数問題
 
20170327_レムニスケートにまつわる色々な計算
20170327_レムニスケートにまつわる色々な計算20170327_レムニスケートにまつわる色々な計算
20170327_レムニスケートにまつわる色々な計算
 
スプラトゥーン2 × 数学(訂正版)
スプラトゥーン2 × 数学(訂正版)スプラトゥーン2 × 数学(訂正版)
スプラトゥーン2 × 数学(訂正版)
 
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現PRML 6.1章 カーネル法と双対表現
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現
 
場の量子論
場の量子論場の量子論
場の量子論
 
代数幾何 原稿(仮Ver)
代数幾何 原稿(仮Ver)代数幾何 原稿(仮Ver)
代数幾何 原稿(仮Ver)
 
Implicit Explicit Scala
Implicit Explicit ScalaImplicit Explicit Scala
Implicit Explicit Scala
 
公開鍵暗号7: 楕円曲線の数理
公開鍵暗号7: 楕円曲線の数理公開鍵暗号7: 楕円曲線の数理
公開鍵暗号7: 楕円曲線の数理
 

More from Taketo Sano

Divisibility of Lee’s class and its relation with Rasmussen’s invariant / 201...
Divisibility of Lee’s class and its relation with Rasmussen’s invariant / 201...Divisibility of Lee’s class and its relation with Rasmussen’s invariant / 201...
Divisibility of Lee’s class and its relation with Rasmussen’s invariant / 201...Taketo Sano
 
Swift で数学研究のススメ
Swift で数学研究のススメSwift で数学研究のススメ
Swift で数学研究のススメTaketo Sano
 
(意欲的な中高生のための)トポロジー・圏論・コンピュータ
(意欲的な中高生のための)トポロジー・圏論・コンピュータ(意欲的な中高生のための)トポロジー・圏論・コンピュータ
(意欲的な中高生のための)トポロジー・圏論・コンピュータTaketo Sano
 
特性類の気持ち
特性類の気持ち特性類の気持ち
特性類の気持ちTaketo Sano
 
Swift で数学のススメ 〜 プログラミングと数学は同時に学べ
Swift で数学のススメ 〜 プログラミングと数学は同時に学べSwift で数学のススメ 〜 プログラミングと数学は同時に学べ
Swift で数学のススメ 〜 プログラミングと数学は同時に学べTaketo Sano
 
objc2swift (続・自動変換の野望)
objc2swift (続・自動変換の野望) objc2swift (続・自動変換の野望)
objc2swift (続・自動変換の野望) Taketo Sano
 
さらに上を目指すための iOS アプリ設計
さらに上を目指すための iOS アプリ設計さらに上を目指すための iOS アプリ設計
さらに上を目指すための iOS アプリ設計Taketo Sano
 
objc2swift (自動変換の野望)
objc2swift (自動変換の野望)objc2swift (自動変換の野望)
objc2swift (自動変換の野望)Taketo Sano
 
2015 02-18 xxx-literalconvertible
2015 02-18 xxx-literalconvertible2015 02-18 xxx-literalconvertible
2015 02-18 xxx-literalconvertibleTaketo Sano
 
let UIWebView as WKWebView
let UIWebView as WKWebViewlet UIWebView as WKWebView
let UIWebView as WKWebViewTaketo Sano
 
ひろ子 in Objective-C
ひろ子 in Objective-Cひろ子 in Objective-C
ひろ子 in Objective-CTaketo Sano
 
Objective-C が好きになる Tips & Hack
Objective-C が好きになる Tips & HackObjective-C が好きになる Tips & Hack
Objective-C が好きになる Tips & HackTaketo Sano
 
Konashi で始める iOS 電子工作
Konashi で始める iOS 電子工作Konashi で始める iOS 電子工作
Konashi で始める iOS 電子工作Taketo Sano
 
下位互換コード隠蔽のストイシズム
下位互換コード隠蔽のストイシズム下位互換コード隠蔽のストイシズム
下位互換コード隠蔽のストイシズムTaketo Sano
 

More from Taketo Sano (14)

Divisibility of Lee’s class and its relation with Rasmussen’s invariant / 201...
Divisibility of Lee’s class and its relation with Rasmussen’s invariant / 201...Divisibility of Lee’s class and its relation with Rasmussen’s invariant / 201...
Divisibility of Lee’s class and its relation with Rasmussen’s invariant / 201...
 
Swift で数学研究のススメ
Swift で数学研究のススメSwift で数学研究のススメ
Swift で数学研究のススメ
 
(意欲的な中高生のための)トポロジー・圏論・コンピュータ
(意欲的な中高生のための)トポロジー・圏論・コンピュータ(意欲的な中高生のための)トポロジー・圏論・コンピュータ
(意欲的な中高生のための)トポロジー・圏論・コンピュータ
 
特性類の気持ち
特性類の気持ち特性類の気持ち
特性類の気持ち
 
Swift で数学のススメ 〜 プログラミングと数学は同時に学べ
Swift で数学のススメ 〜 プログラミングと数学は同時に学べSwift で数学のススメ 〜 プログラミングと数学は同時に学べ
Swift で数学のススメ 〜 プログラミングと数学は同時に学べ
 
objc2swift (続・自動変換の野望)
objc2swift (続・自動変換の野望) objc2swift (続・自動変換の野望)
objc2swift (続・自動変換の野望)
 
さらに上を目指すための iOS アプリ設計
さらに上を目指すための iOS アプリ設計さらに上を目指すための iOS アプリ設計
さらに上を目指すための iOS アプリ設計
 
objc2swift (自動変換の野望)
objc2swift (自動変換の野望)objc2swift (自動変換の野望)
objc2swift (自動変換の野望)
 
2015 02-18 xxx-literalconvertible
2015 02-18 xxx-literalconvertible2015 02-18 xxx-literalconvertible
2015 02-18 xxx-literalconvertible
 
let UIWebView as WKWebView
let UIWebView as WKWebViewlet UIWebView as WKWebView
let UIWebView as WKWebView
 
ひろ子 in Objective-C
ひろ子 in Objective-Cひろ子 in Objective-C
ひろ子 in Objective-C
 
Objective-C が好きになる Tips & Hack
Objective-C が好きになる Tips & HackObjective-C が好きになる Tips & Hack
Objective-C が好きになる Tips & Hack
 
Konashi で始める iOS 電子工作
Konashi で始める iOS 電子工作Konashi で始める iOS 電子工作
Konashi で始める iOS 電子工作
 
下位互換コード隠蔽のストイシズム
下位互換コード隠蔽のストイシズム下位互換コード隠蔽のストイシズム
下位互換コード隠蔽のストイシズム
 

何もないところから数を作る