Codingは数学とプログラミングの知識を向上したい方が集い学び合う場です。両方を習得していくことはとても重要です。三樹」を使って、大学での微積分学を全8回に渡り、講義します。今回の連続シリーズについて誰に言われるまでもなく、微積分は必要だ、と考える方はたくさんおられると思います。統計学や機械学習などデータサイエンスの学習をやり始めると偏微分や多重積分で悩まれる方も多いでしょう。解析概論』が有名らしい。いざ、取り組んでみると、ε-δ論法という迷路から抜け出られなくなる、諦める。このような方も多いかと思います。この2冊は、その名の通り「解析学」なのです。大学で学ぶ微分積分(解析学)には2つの側面があります。微積分の問題を具体的に解く(微積分法)ε-δ論法に代表される極限や収束により関数のふるまいを吟味(解析)する(解析学)実は、データサイエンスの問題は、微積分の計算だけで大抵のことが解決されるのです。実用面では、解析学は必要ありません。(ただし、ある程度のレベルまでは、です)微積分は、データサイエンスを含む、理工学の基礎体力ともいえます。解析学は、筋トレのように繰り返して、"使って学んで"を重ねて、徐々に深めていく学問なのです。この連続講座では、"使って学んで"の1周目を提供します。この講座を通して、微積分の計算テクニックに親しんでいただき、データサイエンスなど必要とされる分野への基礎体力をつけてほしいと望んでいます。さらなる解析学への橋渡しをできればと考えています。微積がもつ理論的背景(メタ認識)には計算をこなさないと至りません。すべてを参加時間で提供するのはやはり無理です。目安としてノート一冊分は自力で計算してください。理工系の数学入門コース(微分積分)https://www.iwanami.co.jp/book/b260881.htmlhttps://www.amazon.co.jp/dp/4000077716解析学のいわゆる有名本(解析入門I,IIや解析概論)ではなく、躊躇される方もいるかもしれません。この本の著者である和達三樹先生は数理物理学の泰斗で、非線形科学(ソリトン)などで業績のある方です。仁科記念賞(日本で最も権威ある物理学の学術賞)も受賞されています。物理学者は微積分のヘビーユーザであり、一流な物理学者は数学者と遜色なく、数学に精通しています。微分方程式とベクトル解析は、別途講座を設けます煩雑すぎる微積テクニックこういうのです。費用と会場について会場は人数把握の上、手配いたします。大阪市内を予定しています。押さえ次第、ご連絡いたします。費用は1000円を予定しています。費用は会場費と運営費に充てさせてもらいます。こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。ここは、イノベーションの実験場だ。