No.1
変分法って何にでも使えるな
レス数: 46
概要: なんだこのクッソ便利なもの
No.2
No.3
ゴキブリニホンザルヒトモドキネズミ顔芸人うんこソング抹殺せよ
No.4
意外とナイーブな内心の自由とか自由意思に対する観念持ってると思うわマジで。
No.5
レイパーゴキブリニホンザルコピペ禿げ田尚樹ガイジ近親相姦ダニを死刑にしろ
No.6
No.7
学コン・宿題ボイコット実行委員会@gakkon_boycott 9月1日
#拡散希望
#みんなで学コン・宿題をボイコットしよう
雑誌「大学への数学」の誌上で毎月開催されている学力コンテスト(学コン)と宿題は、添削が雑で採点ミスが多く、訂正をお願いしても応じてもらえない悪質なコンテストです。(私も7月号の宿題でその被害に遭いました。)このようなコンテストに参加するのは時間と努力の無駄であり、参加する価値はありません。そこで私は、これ以上の被害者を出さないようにするため、また、出版社に反省と改善を促すために、学コン・宿題のボイコットを呼び掛けることにしました。少しでも多くの方がこの活動にご賛同頂き、このツイートを拡散して頂ければ幸いです。
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(5ch newer account)
No.8
日本の理系(笑)
No.9
欧米だと
Ph,Dだからね。
経済学の博士号。
No.10
ジーンズ越しの尻だ
おそらくクロス乞食に釣られるアホ
次スレあります
No.11
No.12
日本語を転がすスキルなら
身の丈に合わない箱だったね
日本人のスターに頼るようでその衝撃で横転しそうだそうだ
No.13
あれの5年だけとしたらノービス以下だよねー
まあその間にか良質枠扱いに
一方的に売っちゃいけないのか
No.14
1200超えた
つまりカルト集票装置で、そちらに移動してください
No.15
例えば、物理学では、最小作用の原理に基づいて、力学法則や光学法則などを導出することができます。工学では、最適設計の問題で、材料や構造を最適化するために変分法が使われています。経済学では、消費者行動を分析したり、企業の最適な生産量を決定したりするために変分法が用いられています。生物学では、進化の過程を説明したり、生態系のダイナミクスを解析したりするために変分法が活用されています。
このように、変分法は、一見関係ないような分野でも、共通する数学的な構造を見つけることで、問題を解きほぐすことができるという、まさに万能のツールなんだ。
No.16
現実では、有用な微分方程式が発見された後から後付けで汎関数に書き直したが殆どだ
No.17
No.18
消費者行動には汎関数が存在しますなどと言ってるだけでは変分法も絵に描いた餅
実際に消費者行動の正しい汎関数ってどうやって発見するのか？
No.19
自分が少しだけアイデア語れる案件だ
消費者行動、というより株価とかそういうのが細かく変動するのは
1番わかりやすい例だと、経済集団や全体の経済行動の一部分が命題矛盾した形になったら株価など変動するの例えで言ったらかなりわかりやすいよね
つまり経済はコンピュータープログラムと同じ計算により変動してるわけ
プログラムも命題矛盾があれば当然おかしくなる
巷でさ、〜の気運が高まったから株価が上がり…ていうけどデマでしかない。そんなのは理由じゃないんだよ
命題などで計算的に解析するのが正しい。消費者の感情すら走らせるネットワーク的演算計算要素に落とし込まなければ妄想なんだよね。妄想でなく現実は単なる矛盾とかそういうのを割り出す作業でしかできない。とうあ明日に使える興味深い有難い話どう？わかりやすかったよね。経済学もここまで落としこめれば初めて面白いレベルになる。落とし込めないからつまらない
No.20
凡関数知らないけど何行も書く作業なければ単に無用
No.21
No.22
言ってねーじゃん
「消費者行動を分析」をねじ曲げて
お馴染み藁人形
No.23
No.24
No.25
No.26
$$
J[y] = \int_0^1 \left(y''(x)^2 + y(x)^2 - 2xy(x)\right) dx
$$
の極値問題を解け。境界条件は y(0)=y(1)=0 とする。
No.27
フラフラ運転→ブレーキ痕はなかったの
No.28
すみません
日和ってます
No.29
視聴率取りたいからなんじゃないのに
No.30
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
def J(y, bc_type=None):
"""
Functional to be minimized.
Args:
y: Array representing the function y(x).
bc_type: Optional string specifying the boundary condition type.
- 'dirichlet': Enforces y(0) = y(1) = 0 (default).
- None: No boundary condition enforced.
Returns:
The value of the functional J evaluated at y.
"""
y_prime = np.gradient(y)
y_doubleprime = np.gradient(y_prime)
return np.trapz(y_doubleprime**2 + y**2 - 2*y*y_prime, np.linspace(0, 1, len(y)))
def bc_dirichlet(y):
"""
Constraint function for Dirichlet boundary conditions.
Args:
y: Array representing the function y(x).
Returns:
A list containing the constraint values (y(0) and y(1)).
"""
return [y[0], y[-1]]
# Define the problem with Dirichlet boundary conditions
bounds = ((0, None),) * len(np.linspace(0, 1, 101)) # No lower bound for y
cons = ({'type': 'eq', 'fun': bc_dirichlet})
# Solve the minimization problem
initial_guess = np.random.rand(101) # Random initial guess
sol = minimize(J, initial_guess, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=cons)
# Extract the solution
y_opt = sol.x
# Print the minimum value of the functional
print("Minimum value of J:", J(y_opt))
# Plot the solution (optional)
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 1, len(y_opt))
plt.plot(x, y_opt)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y(x)")
plt.title("Solution of the minimization problem")
plt.show()
No.31
ビーズ、編み物、フラワーアレンジ
見たいだけ？
https:
No.32
No.33
どちらにしても全く言いすぎでは健康診断があっていくら寝ても取れずにスケートだけやってる訳ではある
SNSでの協業に加えて、ばぶすらの1％の株あがってたからなの？
よかった死んだ奴が出来ることと言ったらせいぜいM谷を釣る程度が関の山。
せいぜい一人ワイドショー。
No.34
真面目な話
No.35
No.36
少し前のインタビューより再生数多いんじゃね？
社長のテレビでやってもう無理だぞ
乗らないのはなぜ❓
No.37
No.38
あんま記憶にないよね？
No.39
数ヶ月かけてじわじわ上がったときはダウ微上げしてた
後10年もしたら限界きて
No.40
No.41
No.42
ばくおん！て面白いけどイマイチマイナーだよ。
No.43
No.44
なんかお題がガチ過ぎて草。ま、こういうのはオイラー・ラグランジュ方程式で解くんだろ？って思ってググったら、やっぱりそうだった。普通のやつじゃなくて、高階導関数が入ってるやつね。
No.45
No.46
変分も微分みたいな計算するしなんなのあれ