Seeker

Last-modified: Sat, 16 Dec 2023 17:14:05 JST (133d)
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自己紹介

名称: Seeker (もしくは「ひゅーぐん」)

分類: 京大理学研究科数理解析系(RIMS)のM2

生息地(Twitter): @seekerandprimes

 

京大院試の離散数学やグラフ理論を少しだけやったので今後ここで解答を公開するかもしれないです(それまででもTwitterで連絡してもらったら個別で渡せるかも)。公開せずに眠らせておくのはもったいないと思ったので。

 

今は具体的な問題の計算可能性を調べています。いずれは代数関連の問題の計算(不)可能性とかをやりたいと思ってます。

院試の際に数学教室も併願し、そちらは整数論を志望しました。でも解析、確率論とかも好き。

 

思考速度がマジで遅い。ほんとに。会話する時の相槌は時間稼ぎ。

 

軽音サークルにも所属してて、ギターが少しだけ扱える。ゲームと音楽が好きだけど持ち前のミジンコキャパシティのせいでやってるものが偏りまくってる。

 

読んでる/読んだ本

読んだ本

現代論理学(安井邦夫)、ベーシック圏論(Tom Leinster)、Hilbertの第10問題(y.)(オンラインで公開されているPDF)、A first journey through logic(Martin Hils, Francois Loeser)、雪江代数1, 2

 

読んでる本

Computable Analysis (Wiehrauch)

数論講義 (Serre)

A=B(Marko Petkovsek, Herbert S. Wilf, Doron Zeilberger)

カゲロウデイズ(じん)

読みたい本

集合論(Kunen)

時間割

何年も前の情報なので担当教員も授業内容も変わっていると思います。参考までに。

また実際の履修ではなく、ちゃんと勉強した科目を書いています。

あと時間割には書いてませんがずっと毎週ECCに通ってます。

 

全学共通科目と理学部科目は面倒なので区別してませんが、工学部情報学科、情報学研究科が開講する科目は水色で書いています。選択した人社科目はオレンジにしました。

 

1回前期

1スポーツ実習IA(卓球)情報数学I
2自然地理学(水野)統計リテラシー
3集合と位相フランス語IA(文法)論理学I
4集合と位相演習
5現代数学の基礎AILASセミナーフランス語IA(演習)

運動はしといた方が良いです。運動してなかったらマジですぐに衰えます。

 

1回後期

1英語リーディングスポーツ実習IB(卓球)英語ライリスB情報数学II
2微分積分学B(講義)地域地理学各論I(日本)数学探訪I線形/微積の演義B線形代数学B(講義)
3代数学入門Honors Mathematics A-E2フランス語IB(文法)論理学II
4代数学入門演習倫理学II
5現代数学の基礎Bフランス語IB(演習)
 

2回前期

1論理回路
2確率論基礎代数学Iグラフ理論
3集合と位相代数学I微積続論II-微分方程式非線型数学線形代数学続論
4集合と位相演習代数学演義微積続論I-ベクトル解析
5代数学演義現代の数学と数理解析

論理回路は電電が開講している。ベクトル解析は工学部配当のものをとった(理学部向けのものは火曜日だった)。

 

2回後期

1アルゴリズムとデータ構造入門数理統計
2応用代数学代数学II関数論非線型解析入門
3言語・オートマトン代数学II幾何学入門(論理学II)スポーツ実習IIB(卓球)
4計算機工学代数学演義II幾何学入門演習解析学入門演習
5代数学演義II対称性の数理

論理学は2人の教員が別々の授業を開講している。木3の方はゲーデルの不完全性定理の証明を追うと聞いていたが数学を専門としない人に向けてかなり簡略化されていたので、授業中に自分で教科書を読んでいた。

対称性の数理はクラスター代数を扱ったが、証明がほとんど省略されたためつまらなかった。担当教員次第と思われる(それでもクラスター

代数に触れておく価値はあると思う)。

 

3回前期(2020年度)

1情報符号理論
2確率離散事象論幾何学I微分方程式論解析学I
3複素函数論幾何学I解析学I
4解析学演義I幾何学演義I計算機科学
5解析学演義I幾何学演義I
 

3回後期(2020年度)

1非線型解析アルゴリズム論
2計算と論理幾何学Ⅱ解析学Ⅱ
3函数解析学幾何学Ⅱ解析学Ⅱ
4解析学演義Ⅱ
5解析学演義Ⅱ

備考: 木4に実践データ科学入門をとっていましたが僕にはPythonは無理だったみたいです、諦めました。

計算と論理でCoqに入門しました。型付きラムダ計算の入門でもあるので計算機科学やCoqに興味があればめっちゃおすすめです。

 

4回前期(2021年度)

1
2確率論
3整数論講究(代数幾何学)
4講究
5数学・数理科学の最前線Ⅰ

備考: 火2の位相幾何学は取り消しました。

火3, 4の講究は「数理科学課題研究」のことで、卒業研究に相当する輪読形式のゼミです。必修。前期はベシ圏および論理学の基本事項(教科書の名前忘れた)をやりました。

水3の代数幾何学は層の理論を自習してきてくださいと言われ、モチベが続かなかったので途中から行ってません…が、レポートが何でもokだったので「ファンカンペンの定理を初めて使ってみました!!!☆*:.。. o(≧▽≦)o .。.:*☆」みたいなレポートを書いて単位だけ貰いました。

 

4回後期(2021年度)

1
2最適化M0セミナー
3講究
4講究
5

備考: 水2は後半の離散最適化に興味があったのでとってみました。後半は面白かったです。

後期の講究はCategorical Logic and Type Theoryの1章をやりました。僕にとっては圏論特訓でした。このゼミの3人ともRIMSに合格したので、まもなくM0セミナーが始まりました。

M0セミナーではA first journey through logicをやりました(まだやってます)。論理学の基礎固めですね。

 

M1前期(2022年度)

1
2(M0セミナー)
3離散最適化セミナーオフィスアシスタント
4応用解析学通論B離散最適化セミナー / (数学研究のためのソフトウェア演習)オフィスアシスタント
5プログラミング意味論

その他: 数学特別講義6 (東京都立大学の横山先生による計算機数論入門)
備考: 数学研究のためのソフトウェア演習は1単位で、初回と最終回(グループ発表)以外は出席しなくてよかった。集中講義扱いだから実際の時間が被ってても履修できる。M0セミナーは6月ぐらいで最終回を迎えた。
応用解析学Bは実質的に関数解析。理学研究科のやつが取れなかったから代わりにこれにした。離散最適化セミナーは毎回学生が研究テーマについて発表したり論文紹介したりする形式でやってて、年に3回ぐらい自分の番がくる。オフィスアシスタントは研究室の運営を手伝ったら給料がもらえるよっていうやつ。

 

M1後期(2022年度)

1
2解析学特論B
3離散最適化セミナー
4離散最適化セミナー/ゲーム理論システム検証論
5生命情報学特論

火曜4限はいわゆるハーマイオニー履修(僕しかこの呼び方してない)をしました。数学・数理解析系の大学院講義はクラシスの時間割上「その他」の時限として扱われるため、ゲーム理論と被っていても履修可能でした。実際には離散最適化セミナーは4限開始前に終わることも多く、ゲーム理論の講義には半分ぐらい出席できました。ゲーム理論の講義は休んでも事情を話せば講義資料がもらえたため追いつきやすかったです。ゲーム理論はめちゃくちゃ面白かったのでおすすめの講義です。

 

M2前期(2023年度)

1計算理論セミナー
2計算理論セミナー
3函数解析続論
4
5

新たに計算理論セミナーが発足したので離散最適化セミナーから移りました。火曜3限が空いたので昨年取れなかった函数解析続論を履修しました。めっちゃおもしろかった!

 

M2後期(2023年度)

1
2
3
4計算理論セミナー
5計算理論セミナー
 

自作問題

当社比よく出来た問題を載せてみます。

2019年度新歓ビラ問題

自然数\( a \)と平方数でない自然数\( b \)を用いて\( \sqrt{2019+\sqrt{n}} = a + \sqrt{b} \)と書けるような自然数\( n \)はいくつあるか。

(ヒント: この問題は4年に1度しか更新できません)

 

2020年度新歓ビラ問題

任意の自然数\( m \)に対し, 次の4つの条件をみたす有限数列\( \{a_n\} \)が存在することを証明せよ. ただし \( l \)\( \{a_n\} \)の項数を表す. 

  1. \( a_1, a_2, \dots , a_l \)はすべて自然数である
  2. \( l \geq 2 \)のとき, \( a_n < a_{n+1} (n=1, 2, \dots , l-1) \)
  3. ある項\( a_n (1\leq n \leq l) \)が存在し, \( a_n = m \)をみたす
  4. \( \sum_{n=1}^l \frac{1}{a_n} = 1 \)


2019年度部誌収録問題

次の条件をみたす実数の組\( (a, b, c) \)はいくつあるか: 

\( a, b, c \)はいずれも\( x \)についての方程式\( ax^2 + bx + c =0 \)の解である.