マイケル・スピヴァック著『多変数解析学』を読む。【Michael Spivak】

マイケル・スピヴァック著『多変数解析学』を読む。【Michael Spivak】 at MATH

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441 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2017/05/25(木) 17:14:13.20 ID:/hDMwyS6
>>428
Philip N. Klein "Coding the matrix"
p.207
Problem 4.6.12:
(For the student with knowlege of graph algorithms) Design an algorithm that,
for a given matrix, finds a list of a row-labels and a list of column-labels with
respect to which the matrix is triangular (or report that no such lists exist).
↑の問題を解きたくて質問しました。
ちなみに、↑の本での実行列の定義は、
U, V を有限集合とするとき、 U × V から R への写像のことを実行列という
です。
U が行ラベルで
V が列ラベルです

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172:１３２人目の素数さん
17/05/25 20:37:41.49 //nVSL4r.net
821 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2017/05/25(木) 18:19:43.37 ID:/hDMwyS6
>>790
Philip N. Klein "Coding the matrix"
p.207
Problem 4.6.12:
(For the student with knowlege of graph algorithms) Design an algorithm that,
for a given matrix, finds a list of a row-labels and a list of column-labels with
respect to which the matrix is triangular (or report that no such lists exist).
↑の問題を解きたくて質問しました。
ちなみに、↑の本での実行列の定義は、
U, V を有限集合とするとき、 U × V から R への写像のことを実行列という
です。
U が行ラベルで
V が列ラベルです。
で、答えが分かりました。
O(n!) のアルゴリズムは分かりました。
U = {u_1, u_2, …, u_n}
V = {v_1, v_2, …, v_n}
行ラベルの順序を固定する。
[u_1, u_2, …, u_n]
列ラベルの n! 個ある順列
[v_τ(1), v_τ(2), …, v_τ(n)]
のそれぞれに対して、
以下の画像の問題の答えとなるアルゴリズムを修正（セルフループの除去）して使えばよい。
URLﾘﾝｸ(imgur.com)
822 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2017/05/25(木) 18:26:11.59 ID:/hDMwyS6
あ、 O(n!) ではないですね。
もっと計算時間がかかりますね。

173:１３２人目の素数さん
17/05/25 20:38:49.36 //nVSL4r.net
441 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2017/05/25(木) 17:14:13.20 ID:/hDMwyS6
>>428
Philip N. Klein "Coding the matrix"
p.207
Problem 4.6.12:
(For the student with knowlege of graph algorithms) Design an algorithm that,
for a given matrix, finds a list of a row-labels and a list of column-labels with
respect to which the matrix is triangular (or report that no such lists exist).
↑の問題を解きたくて質問しました。
ちなみに、↑の本での実行列の定義は、
U, V を有限集合とするとき、 U × V から R への写像のことを実行列という
です。
U が行ラベルで
V が列ラベルです。
442 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2017/05/25(木) 17:16:08.83 ID:/hDMwyS6
で、答えが分かりました。
O(n!) のアルゴリズムは分かりました。
443 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2017/05/25(木) 18:09:42.09 ID:/hDMwyS6
>>441
U = {u_1, u_2, …, u_n}
V = {v_1, v_2, …, v_n}
行ラベルの順序を固定する。
[u_1, u_2, …, u_n]
列ラベルの n! 個ある順列
[v_τ(1), v_τ(2), …, v_τ(n)]
のそれぞれに対して、
以下の画像の問題の答えとなるアルゴリズムを修正（セルフループの除去）して使えばよい。
URLﾘﾝｸ(imgur.com)
444 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2017/05/25(木) 18:26:43.49 ID:/hDMwyS6
あ、 O(n!) ではないですね。
もっと計算時間がかかりますね。

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543 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2017/06/01(木) 12:50:19.32 ID:I9zwpMez
グラフ理論について質問です。

グラフ G = (V, E) の点集合 V の二つの部分集合 X, X' := V - X への
分割 (X, X') に対して、一方の端点が X に含まれ、他方の端点が X' に
含まれるような枝の集合 C(X, X') をカットセットと呼ぶ。カットセット C(X, X')
のどの真の部分集合もカットセットをなさないとき、このカットセットは初等的
であるという。

と教科書に書いてあります。
明らかに、あるカットセットの任意の真部分集合もまたカットセットなので、
この定義によると、初等的なカットセットは存在しないということにならないでしょうか？
547 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2017/06/01(木) 20:24:32.53 ID:I9zwpMez
>>546
ありがとうございます。
>>543
一方の端点が X に含まれ、他方の端点が X' に
含まれるような「すべての」枝の集合 C(X, X') をカットセットと呼ぶ。
という意味みたいですね。
あと「ある枝の集合がカットセットをなす」というのは、 V の部分集合 X, X' s.t. V = X ∪ X', X ∩ X' = φ
が存在して、C(X, X') に等しくなる時のことを言うみたいですね。
とにかく説明がひどすぎます。
548 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2017/06/01(木) 20:25:05.95 ID:I9zwpMez
URLﾘﾝｸ(imgur.com)
↑この本ですが、間違ったことも平気で書いています。
G = (V, E)
a, b ∈ V
1, 2 ∈ E
P1 = (a, 1, b, 2, a)
P2 = (a, 1, b)
とすると
E(P1) ∪ E(P2) はタイセットを含みません。
P1 と P2 を単なる道とはせずに、単純な道とすれば明らかにタイセットを含みますが。

↑は伊理正夫他著『演習グラフ理論』という本です。
この類の本では、正確な論証が命だと思いますが、出鱈目です。

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■■■馬鹿板をスルと菅官房長官みたいな嘘吐きになります。そやし止めなさい。■■■
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206:１３２人目の素数さん
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348 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/12(月) 18:39:42.89 ID:yuw+moiO
class simpleNet:
■■■■def __init__(self):
■■■■■■■■self.W = np.random.randn(2,3) #標準正規分布による 2x3 の行列
■■■■def predict(self, x):
■■■■■■■■return np.dot(x, self.W)
■■■■def loss(self, x, t):
■■■■■■■■z = self.predict(x)
■■■■■■■■y = softmax(z)
■■■■■■■■loss = cross_entropy_error(y, t)
■■■■■■■■return loss
349 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/12(月) 18:40:13.16 ID:yuw+moiO
x = np.array([0.6, 0.9])
t = np.array([0, 0, 1])
net = simpleNet()
f = lambda w: net.loss(x, t)
dW = numerical_gradient(f, net.W)
print(dW)

★★★★★★★★★★★★★
★↑の f がひどすぎる　　　★
★★★★★★★★★★★★★
351 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/12(月) 19:14:55.53 ID:yuw+moiO
>>350
間違っていないというのは分かりますが、あまりにもひどすぎます。
こんなひどいコードは見たことがありません。
352 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/12(月) 19:16:21.04 ID:yuw+moiO
fxh1 = f(x) # f(x+h)
↑ここですが、
fxh1 = f(a)
とかでもいいわけです。
353 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/12(月) 19:16:47.93 ID:yuw+moiO
こんなひどいコードを公にするという神経が分かりません。
害悪以外の何物でもありません。

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823 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/19(月) 12:00:30.55 ID:0IiK5rsw
斎藤康毅著『ゼロから作るDeep Learning』
ですが、多変数関数の連鎖律の説明が全くないですね。
いいんですかね？
(5.13)の前ところで、多変数関数の連鎖律を説明する必要があるはずです。
825 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/19(月) 12:29:48.52 ID:0IiK5rsw
>>824
では、なぜ、1変数関数の微分の説明などを書いているのでしょうか？
1変数関数の微分など高校生なら誰でも知っています。
826 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/19(月) 12:34:57.92 ID:0IiK5rsw
>>824
では、なぜ行列の積の定義など書いているのでしょうか？
この本では、「内積」などと書いてあって、線形代数の本を1冊も読んだことがないことが明白になっていますが。
828 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/19(月) 12:48:40.61 ID:0IiK5rsw
斎藤さんが線形代数の本を読んだことがないことは、
p.149の(5.14)を見ても分かります。
Wの成分の添え字の付け方が標準的じゃないです。

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★★★数学徒は馬鹿板をしない生活を送り、日頃から真面目に学問に精進すべき。★★★
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