ベンフォードの法則っていうのは知らなかった

自然界的なことだけでなく社会的なことにも、ある法則に従っているそうです。

この記事を読むと、指数関数的に分布する事象の数値の列においては、最高位の順に１~３位が多くの割合を含み、これをベンフォードの法則というそうです。

　この法則の名前は知らなかったけど、グラフからは指数関数分布ならばそうなる印象がありますね。

　さらに、この指数関数的な分布はかなり多くの事象に当てはまるとのこと。こっちのことが興味深いなあ。この記事にて紹介されている本には、この辺のことは紹介されているのかな。

数学者は暗算できない

数学者は暗算できない。という記事。

何となくわかる気がします。

仕事にはこなす仕事と何か産み出す仕事があり、産み出す仕事をする人は今の生活とは異なるもの、ことを多くの時間割いて行うから、ですね。

数学者は、産み出す仕事であり、今の生活とはかけ離れたことを行うから。まあ、端的に言うと、算数をする人ではないからなんだろうけど。

それにしても、仕事の時間が長いから、生活するときに、このような状況に陥りやすいのだなあ。

文章を書くことは証明問題を解くことと同じ？

伝えるための文章の書き方で悩むことがしばしばあり、気になって読んでみました（いづれ、この記事は消去されるのか）。

目的は、流暢な言葉を見せることではなく内容であること。そして、その内容を伝えたい相手に理解させること。だから、解答を伝えるという意味で数学の証明問題を解くことに繋がるということですね。

　特に気になったのが、

　「結果ありきの突然の計算をどうやって入れ込むか。そこが全体の証明をいかに説得力あるものに見せるのかの肝なのだ。」

です。その内容を理解させるために、どのように説得するかが重要ということですね。

　ところで、この記事の中では、証明問題を解くことに主眼を置いており、伝えたい相手に読ませることには重きを置いていないようです。つまり、証明問題を解くというのは文章の骨組み部分を作成することと同じと感じました。さらに、伝えるための引き算が重要となってくるのかな。

人生論として読める数学本

数学本の紹介記事を読んでみました。

この記事で紹介された、

「最初にエネルギーを使って思い切り『加速』しておけば、あとは慣性の法則が働くので省エネで行けるのです」

が印象に残りました。

　でも、世の中的には、「想定外」という言葉が多く飛び出す状況で、上記の『加速』すべき事柄の発生もしくは変更のための再発生がずっと続いたらたまらないかも。

　ただ、記事には、「微分的思考」のことを挙げ、「正比例的に考えるな」とあり、その「想定外」ということも考慮して言っているのかもしれません。これは、経営層向けも含めた言葉になっていたりして。

現実的には、「微分的思考」を持ち、変化を鋭く知ってどのように行動するのかできるのかが重要なんでしょうね。

数学の苦手なポイントをプロセスで分類していくのも面白い

数学の苦手なパターンをプロセスに分け解決方法を整理している記事があったので読んでみました。

なるほど、基礎だけでなく、計算能力といったところの問題もありますね。ここは訓練しかないということですね。

　記事では、「思考力」に焦点を当て、公式の組み合わせの能力等のところを書かれていますが、計算能力といった「技能」が気になりました。

数学に限らず実社会でもそうだけど、頭でわかっているだけでは、何も実現しないので、行動力も大事ですね。ここがスムーズにいくかは経験、実践ということですね。

　なんとなく、私としては、今大事なのは、ここなんじゃないかって気がしてきました。「思考力」にしたって、この「技能」がついてこそ、「思考」のポイントがわかるということもあるのかなって気がしました。

数値とグラフで示すと何をすべきかわかってきますね

新型コロナウィルスの感染者数の推移の計算方法を紹介した記事があったので読んでみました。

昔から研究されていて、モデルとなる関数は存在しているのですね。遥か昔から課題になっていたのだから、そりゃそうですね。人のつながりまで計算に組み込んでいるんですね。どうやっているのだろう？。

それにしても、やっぱりパンデミックにならないためには、感染者を増やすような環境に居ないことが大事なんですね。それが、三つの「密」というキーワードに繋がっていく。こういうふうに、数値やグラフで示されるとわかりやすいし説得力ありますね、勉強になります。

量子コンピューターの有用性が日々明確になっているのですね

量子コンピューターの名前は聞くけど、どんなものなのだろう？複雑な問題を解ける可能性がある程度しかわからない。

今までの予想までで証明できなかったことに対して、解決できる可能性が出ていることは読んで思い出したけど、今は、これまでの予想がNGっていう判定もする状況になってきているのですね。　

　それと、この分野は、計算複雑性理論というのですね。複雑性クラスP、NPは聞いたことあったけど、IPやMIP、さらにここで話題にされている、MIP*っていうのは全く知らなかった。

将来への予測につながることへのアプローチになるのかな。ただ、一般の方が使える、手に入れられる日が来るのかな？。なんとなくわくわくしますね。