【東北大ライブ講義】第4回: なんでフーリエ級数展開をやるんだっけ?【応用数学A・2024年度東北大学工学部】

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大関真之の雑談方程式 - これって人生変えちゃう授業かも -

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Күн бұрын

フーリエ級数展開を導入した第3回を受けて第4回は様々な性質を紹介したり
なんでフーリエ級数展開をやるのか、そのメリットについて紹介します。
もしかしてあんまりフーリエ級数展開のメリット、気づいていないかも?!
そして相変わらずコメントはslidoというアプリを利用して匿名でコメントを受け付けます。
受講者は遠慮せずslidoで盛り上げましょう!
(全てのコメント・質問に返答します)
外部受講者(公式潜りの方々は)KZfaq Live上でコメントをしてください。
(講義の時間の許す限りリアクションします)
どうぞよろしくお願いします。
参考図書:
複素関数論の基礎
www.amazon.co.jp/dp/B01E8EQ32W/
複素関数論I
www.amazon.co.jp/dp/4621087169/
物理数学I
www.amazon.co.jp/dp/4621089978
#東北大学
#数学
#テイラー展開
【教員情報】
東北大学大学院情報科学研究科教授
大関 真之
Web page
altema.is.tohoku.ac.jp/~mohzeki/
twitter
/ mohzeki222
【チャプター】
0:00:00 | 待機画面
0:00:37 | 研究室紹介動画
■開始前雑談
0:02:40 | URL誤爆事件勃発
0:08:16 | GW中に研究室紹介動画を一新したい
0:09:13 | OP
0:09:47 | OP中にミスが...
0:10:27 | OPの間違いを探せ!
0:11:00 | お分かりいただけただろうか
0:13:28 | OP(第1回講義)
0:14:01 | 第1回は問題なし
0:14:46 | OP(第4回講義)最後にもう一度!
0:15:20 | 答え合わせ
0:20:00 | Google Jamboardを使っている理由
■本編開始
0:21:20 | 前回の復習
0:23:39 | 前回のクイズの回答傾向
■フーリエ級数のメリット
0:26:32 | 信号処理での扱われ方
0:30:25 | 前回扱った例題のakを振り返ってみると
0:32:37 | フーリエ級数のメリット
0:41:19 | 1/k^aはどこからやってくる?
■微分方程式とフーリエ級数展開の関係
0:47:28 | 雑談> 単振動の場合
0:48:50 | 雑談> 微分方程式のモヤモヤ
0:51:37 | 指数関数の性質
0:53:32 | f(x)の"フーリエ級数展開の係数を求める計算(フ)"
0:55:25 | ∂/∂x f(x)の"フ"
0:57:37 | フーリエ級数展開は周期関数のみ有効??
1:01:18 | 微分の"フ"
1:06:14 | 区間をもっと伸ばせないのか
1:09:48 | CM
■フーリエ変換
1:11:49 | θ: -π~πを考える
1:14:56 | θ=2πx/λで置換積分
1:18:04 | フーリエ変換(λ→∞)
 ∟1:21:29 | 雑談> 積分ってそもそも何だったか
 ∟1:22:53 | 総和と積分は対応している(区分求積法)
 ∟1:26:34 | f ^(ω)=??
1:27:42 | フーリエ変換の全貌
1:31:00 | 微分方程式が簡単に解けることの旨み
 ∟1:32:56 | 雑談> iPad復旧待ち
1:35:06 | もう一般解知らなくても問題なし!
1:37:26 | 残る課題は「複素数の積分」
1:40:06 | エンディングトーク
1:44:09 | CM
■講義後雑談
1:46:12 | 雑談

Пікірлер: 3
@billbrown1434
@billbrown1434 Ай бұрын
「二次方程式の解の公式や部分積分の訓練、積和の公式の訓練はこれらに繋げるためにやってきたのだ」というセルフにある種の感動を覚えつつも、医学部に行った人たちは、高校時代何のためにこれを学び、訓練してきたのだろうと疑問が湧いてくることを禁じえません。 医科歯科に行った彼は数学が得意でした。慶応に行った彼は物理の成績が群を抜いていました。彼らにとって高校時代の数学、物理の勉強は何だったのでしょう。先生はどう思われますか。
@mohzeki22
@mohzeki22 Ай бұрын
とりあえず先々でも苦労しないように配慮することと、そのときに教えておくべき教養が共存しているだけだから、それを無駄だったと断じる必要はないかと。異なる路線に行ったとも言えます。 ただね、 本当に手技だけで手術するところだけ、を考えてのことだったら関係ないことのように感じるかもしれませんが、普通に医学研究において線形代数やら確率的推論は当たり前のように使います。今やデータサイエンスやりましょうですし。放射線科はフーリエ変換は基本ですし圧縮センシングで線形代数からその先が当たり前に。 これからもどの分野で何が必要になるか分からないです。医学について物理や数学を当たり前に使うのが最先端研究で行われている以上、それをキャッチアップするための素養を整えておいたという意味では忘れてほしくはありません。
@billbrown1434
@billbrown1434 Ай бұрын
早速の丁寧なご返信、ありがとうございます。 先生のおっしゃる通り、画像診断や研修医教育においてもchatGPTなどが使われ始めている昨今、数理の基礎を学んでおくことの意義はまさに「キャッチアップする素養を整える」という意味において、重要なことであると再認識いたしました。これで疑義なく数理の勉強を進めていくことができます。 ご高説を賜り、感謝いたします。
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