RT @ballforest: FYI / 大学で学ぶ数学は実社会で必要か ー測度論的確率論を例にとってー https://t.co/eU8Ab60pym

谷村さんの修論よんでる https://t.co/5UmrgNSDPP

https://t.co/c8vr41pn2Z によれば差分幾何とも言うらしいけど差分幾何よりは離散微分幾何の方が響きがいいかもですね

ラグランジュ緩和と劣勾配法を会得しました。https://t.co/cSpPpciPl7

J-STAGEで（たぶん無料で）読めるようになったようですのでお知らせします．ご笑覧下さい． 井手勇介，今野紀雄，「量子ウォークによる高速探索」，日本物理学会誌 74(10), pp.682-690 (2019) https://t.co/bfrPFTpWpt

エントロピーと情報 : 関数解析の見地に立って https://t.co/uXK99XMsmx

制御理論における数学 第8回: 微分幾何-接続- https://t.co/d8HVZryRgX

「物理シミュレーションの機械学習 に関する近年の動向と研究紹介」の情報まとめておきます！ スライド：https://t.co/kksnlUBj0s 動画：https://t.co/UVRbigFTTQ arXiv 論文（本日アップデートしました）：https://t.co/9mP1LVrhje 日本語論文：https://t.co/2G3Eek6YqE #OpenNA

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d次元単位球の定義関数（原点からの距離が1以下の点で1、それより遠い点で0をとる関数）は極めて普通な関数に見える。ところが、この関数をフーリエ変換してフーリエ逆変換すると、5次元以上の場合、任意の有理点で元の関数に戻らず、発散するという恐ろしい事態が生じるというhttps://t.co/SYv3LbJLNj https://t.co/PQhYgYOdki

https://t.co/rnVFuI4qsX Diestel に対するこの書評がよくて，要するにグラフマイナーと極値グラフを目指してやるのが現代的にはよいとおもいまｓ．

1. 物理学者でない人にとって平衡統計力学とは https://t.co/y4vBTmTP64 2. ベイズ事後分布の相転移について https://t.co/tt9p1DZoCm 3. ベイズ学習における必要最低サンプル数の推定 https://t.co/isTKQKiQMa https://t.co/htz6vp5DWU

藤原先生、甘利先生らのこういうタイトルの論文を見つけた。が、読むことができない。｜『情報幾何学と力学系』https://t.co/km09aAuRmO

多様体の概念について https://t.co/p7XP9xgrM9

"深層ニューラルネットの積分表現理論"、園田 翔、博士論文、2017年2月、早稲田大学 https://t.co/MCIyuOs36X 「深層ニューラルネットの中で何が起きているのか，なぜ深層にした方が良いのかという問題に対して」 https://t.co/n1wzmMMad6 https://t.co/t0sLtHjw5s

スリザーリンクというペンシルパズルに対して新しい解法を提案した論文 https://t.co/W4VdIJsVGO，計算時間を 「既存手法 vs 提案手法 vs 著者（手で解く）」 で比較してて笑った．