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実微分可能写像のヤコビアンは、複素座標を使うとどう書けるか?について少し書きました。
小平複素多様体論だと導出が完全に省略されていますが、以下のように線形写像の複素化を使うと、計算なしで綺麗に示せるので、一般のnの場合でもスッキリ示せてhappy!たしかこの方法は講義で知った。
数学の良い所の一つとして、何かの正しさを信じて仮定したとき、そこからどこまで論理的に正しいことが帰結出来るかを導き出す訓練として最適ということなんだろうな。物事を徹底的に演繹的に捉える?というか。こういうことは普通の人は訓練しないと中々出来ないことだと思う。
数学だけやっててもダメなんだよ多分。最近思うが真の智というのは多分そういうことじゃない。数学だけやってると数学が出来るかどうかという一元的な物差しでしか物事を測れなくなる。大学で数学やってた時はとにかく視野狭窄で客観的に自分を見れない状態だった。正常な判断出来なくなってた。
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「数学書を前から読もうというのは甘え。必要なところだけ読め」(東大数理,平地健吾先生) @kengohirachi
#数学系ドーナツ部
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測度論前提でめっちゃ厳密に書いてる数理統計の本を見付けた。これより厳密で、かつself-containedに書いてある本はない気がする。そのレベル。分からなくなったらこれを引こう
大学受験だけじゃなくて、大学1,2年くらいまでに習う事項の典型的な処理能力を高めておくのはとても大事だな。
微積とか線形、集合位相の典型処理で時間かかってたら本来割くべき場所に脳のリソースを割けない。
なんだろう、急になんか色々なことの理解が急速に進んでいて数学がめっちゃ面白い時期来てる、、、
学生のときと比べて理解の仕方というか勉強方法がまたちょっと変わったというか、良くなったおかげかな。視野が広くなった感じする。








