Suche senden
Hochladen
数学的帰納法は帰納ではない?
•
15 gefällt mir
•
16,955 views
N
nishio
Folgen
Mathematical Induction
Weniger lesen
Mehr lesen
Bildung
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 22
Jetzt herunterladen
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Empfohlen
Fractions - Adapted from "Beyond Pizzas and Pies"
Fractions - Adapted from "Beyond Pizzas and Pies"
napolib
無理数とお友達になろう - 第384回科学勉強会
無理数とお友達になろう - 第384回科学勉強会
Junpei Tsuji
Domain Driven Design with the F# type System -- NDC London 2013
Domain Driven Design with the F# type System -- NDC London 2013
Scott Wlaschin
Symmetry
Symmetry
Meghan DeVaney
パターン認識と機械学習 §8.3.4 有向グラフとの関係
パターン認識と機械学習 §8.3.4 有向グラフとの関係
Prunus 1350
Polynomials
Polynomials
Madhavi Mahajan
F#の基礎(嘘)
F#の基礎(嘘)
bleis tift
Atomic Architecture
Atomic Architecture
Yoshitaka Kawashima
Empfohlen
Fractions - Adapted from "Beyond Pizzas and Pies"
Fractions - Adapted from "Beyond Pizzas and Pies"
napolib
無理数とお友達になろう - 第384回科学勉強会
無理数とお友達になろう - 第384回科学勉強会
Junpei Tsuji
Domain Driven Design with the F# type System -- NDC London 2013
Domain Driven Design with the F# type System -- NDC London 2013
Scott Wlaschin
Symmetry
Symmetry
Meghan DeVaney
パターン認識と機械学習 §8.3.4 有向グラフとの関係
パターン認識と機械学習 §8.3.4 有向グラフとの関係
Prunus 1350
Polynomials
Polynomials
Madhavi Mahajan
F#の基礎(嘘)
F#の基礎(嘘)
bleis tift
Atomic Architecture
Atomic Architecture
Yoshitaka Kawashima
Engineering mathematics 1
Engineering mathematics 1
Minia University
山手線は丸いのか?プログラマのためのトポロジー入門
山手線は丸いのか?プログラマのためのトポロジー入門
Taketo Sano
Complex numbers org.ppt
Complex numbers org.ppt
Osama Tahir
Integral calculus
Integral calculus
Farzad Javidanrad
C++ ポインタ ブートキャンプ
C++ ポインタ ブートキャンプ
Kohsuke Yuasa
Divisor
Divisor
oupc
Calculus III
Calculus III
Laurel Ayuyao
Trace of Matrix - Linear Algebra
Trace of Matrix - Linear Algebra
SiddhantDixit6
代数方程式とガロア理論
代数方程式とガロア理論
Junpei Tsuji
「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
Junpei Tsuji
Number theory lecture (part 1)
Number theory lecture (part 1)
Aleksandr Yampolskiy
C++の黒魔術
C++の黒魔術
Daichi OBINATA
複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転
Yoshihiro Mizoguchi
プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
Takuya Akiba
polynomials of class 10th
polynomials of class 10th
Ashish Pradhan
動的計画法入門(An introduction to Dynamic Programming)
動的計画法入門(An introduction to Dynamic Programming)
kakira9618
カークマンの女学生問題と有限幾何
カークマンの女学生問題と有限幾何
yam6da
ラムダ計算入門
ラムダ計算入門
Eita Sugimoto
オセロの終盤ソルバーを100倍以上高速化した話
オセロの終盤ソルバーを100倍以上高速化した話
京大 マイコンクラブ
Lesson 3 - matrix multiplication
Lesson 3 - matrix multiplication
Jonathan Templin
Introduction to Neural Turning Machine
Introduction to Neural Turning Machine
WEBFARMER. ltd.
Connect_GANs_Actor-Critic
Connect_GANs_Actor-Critic
WEBFARMER. ltd.
Weitere ähnliche Inhalte
Was ist angesagt?
Engineering mathematics 1
Engineering mathematics 1
Minia University
山手線は丸いのか?プログラマのためのトポロジー入門
山手線は丸いのか?プログラマのためのトポロジー入門
Taketo Sano
Complex numbers org.ppt
Complex numbers org.ppt
Osama Tahir
Integral calculus
Integral calculus
Farzad Javidanrad
C++ ポインタ ブートキャンプ
C++ ポインタ ブートキャンプ
Kohsuke Yuasa
Divisor
Divisor
oupc
Calculus III
Calculus III
Laurel Ayuyao
Trace of Matrix - Linear Algebra
Trace of Matrix - Linear Algebra
SiddhantDixit6
代数方程式とガロア理論
代数方程式とガロア理論
Junpei Tsuji
「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
Junpei Tsuji
Number theory lecture (part 1)
Number theory lecture (part 1)
Aleksandr Yampolskiy
C++の黒魔術
C++の黒魔術
Daichi OBINATA
複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転
Yoshihiro Mizoguchi
プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
Takuya Akiba
polynomials of class 10th
polynomials of class 10th
Ashish Pradhan
動的計画法入門(An introduction to Dynamic Programming)
動的計画法入門(An introduction to Dynamic Programming)
kakira9618
カークマンの女学生問題と有限幾何
カークマンの女学生問題と有限幾何
yam6da
ラムダ計算入門
ラムダ計算入門
Eita Sugimoto
オセロの終盤ソルバーを100倍以上高速化した話
オセロの終盤ソルバーを100倍以上高速化した話
京大 マイコンクラブ
Lesson 3 - matrix multiplication
Lesson 3 - matrix multiplication
Jonathan Templin
Was ist angesagt?
(20)
Engineering mathematics 1
Engineering mathematics 1
山手線は丸いのか?プログラマのためのトポロジー入門
山手線は丸いのか?プログラマのためのトポロジー入門
Complex numbers org.ppt
Complex numbers org.ppt
Integral calculus
Integral calculus
C++ ポインタ ブートキャンプ
C++ ポインタ ブートキャンプ
Divisor
Divisor
Calculus III
Calculus III
Trace of Matrix - Linear Algebra
Trace of Matrix - Linear Algebra
代数方程式とガロア理論
代数方程式とガロア理論
「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
「五次方程式が代数的に解けないわけ」第3回プログラマのための数学勉強会 #maths4pg
Number theory lecture (part 1)
Number theory lecture (part 1)
C++の黒魔術
C++の黒魔術
複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転
プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
polynomials of class 10th
polynomials of class 10th
動的計画法入門(An introduction to Dynamic Programming)
動的計画法入門(An introduction to Dynamic Programming)
カークマンの女学生問題と有限幾何
カークマンの女学生問題と有限幾何
ラムダ計算入門
ラムダ計算入門
オセロの終盤ソルバーを100倍以上高速化した話
オセロの終盤ソルバーを100倍以上高速化した話
Lesson 3 - matrix multiplication
Lesson 3 - matrix multiplication
Andere mochten auch
Introduction to Neural Turning Machine
Introduction to Neural Turning Machine
WEBFARMER. ltd.
Connect_GANs_Actor-Critic
Connect_GANs_Actor-Critic
WEBFARMER. ltd.
The introduction to FRMQN model
The introduction to FRMQN model
WEBFARMER. ltd.
Introduction to Prioritized Experience Replay
Introduction to Prioritized Experience Replay
WEBFARMER. ltd.
BLUE*アルゴリズム
BLUE*アルゴリズム
nishio
introduction to Dueling network
introduction to Dueling network
WEBFARMER. ltd.
ディープラーニング・ハンズオン勉強会161229
ディープラーニング・ハンズオン勉強会161229
WEBFARMER. ltd.
Introduction to YOLO detection model
Introduction to YOLO detection model
WEBFARMER. ltd.
introduce to Multimodal Deep Learning for Robust RGB-D Object Recognition
introduce to Multimodal Deep Learning for Robust RGB-D Object Recognition
WEBFARMER. ltd.
Andere mochten auch
(9)
Introduction to Neural Turning Machine
Introduction to Neural Turning Machine
Connect_GANs_Actor-Critic
Connect_GANs_Actor-Critic
The introduction to FRMQN model
The introduction to FRMQN model
Introduction to Prioritized Experience Replay
Introduction to Prioritized Experience Replay
BLUE*アルゴリズム
BLUE*アルゴリズム
introduction to Dueling network
introduction to Dueling network
ディープラーニング・ハンズオン勉強会161229
ディープラーニング・ハンズオン勉強会161229
Introduction to YOLO detection model
Introduction to YOLO detection model
introduce to Multimodal Deep Learning for Robust RGB-D Object Recognition
introduce to Multimodal Deep Learning for Robust RGB-D Object Recognition
Mehr von nishio
量子アニーリングマシンのプログラミング
量子アニーリングマシンのプログラミング
nishio
夏プロ報告
夏プロ報告
nishio
ITと経営
ITと経営
nishio
部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI
部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI
nishio
交渉力について
交渉力について
nishio
If文から機械学習への道
If文から機械学習への道
nishio
組織横断型研究室構想
組織横断型研究室構想
nishio
2017首都大学東京情報通信特別講義
2017首都大学東京情報通信特別講義
nishio
強化学習その5
強化学習その5
nishio
良いアイデアを出すための方法
良いアイデアを出すための方法
nishio
強化学習その4
強化学習その4
nishio
強化学習その3
強化学習その3
nishio
強化学習その2
強化学習その2
nishio
強化学習その1
強化学習その1
nishio
線形?非線形?
線形?非線形?
nishio
機械学習キャンバス0.1
機械学習キャンバス0.1
nishio
首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分
首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分
nishio
勾配降下法の最適化アルゴリズム
勾配降下法の最適化アルゴリズム
nishio
Wifiで位置推定
Wifiで位置推定
nishio
ESP8266EXで位置推定
ESP8266EXで位置推定
nishio
Mehr von nishio
(20)
量子アニーリングマシンのプログラミング
量子アニーリングマシンのプログラミング
夏プロ報告
夏プロ報告
ITと経営
ITと経営
部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI
部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI
交渉力について
交渉力について
If文から機械学習への道
If文から機械学習への道
組織横断型研究室構想
組織横断型研究室構想
2017首都大学東京情報通信特別講義
2017首都大学東京情報通信特別講義
強化学習その5
強化学習その5
良いアイデアを出すための方法
良いアイデアを出すための方法
強化学習その4
強化学習その4
強化学習その3
強化学習その3
強化学習その2
強化学習その2
強化学習その1
強化学習その1
線形?非線形?
線形?非線形?
機械学習キャンバス0.1
機械学習キャンバス0.1
首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分
首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分
勾配降下法の最適化アルゴリズム
勾配降下法の最適化アルゴリズム
Wifiで位置推定
Wifiで位置推定
ESP8266EXで位置推定
ESP8266EXで位置推定
Kürzlich hochgeladen
世界を変えるクレーンを生み出そう! 高知エンジニアリングキャンプ2024プログラム
世界を変えるクレーンを生み出そう! 高知エンジニアリングキャンプ2024プログラム
Kochi Eng Camp
生成AIの回答内容の修正を課題としたレポートについて:お茶の水女子大学「授業・研究における生成系AIの活用事例」での講演資料
生成AIの回答内容の修正を課題としたレポートについて:お茶の水女子大学「授業・研究における生成系AIの活用事例」での講演資料
Takayuki Itoh
次世代機の製品コンセプトを描く ~未来の機械を創造してみよう~
次世代機の製品コンセプトを描く ~未来の機械を創造してみよう~
Kochi Eng Camp
2024年度 東京工業大学 工学院 機械系 大学院 修士課程 入試 説明会 資料
2024年度 東京工業大学 工学院 機械系 大学院 修士課程 入試 説明会 資料
Tokyo Institute of Technology
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
YukiTerazawa
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
Tokyo Institute of Technology
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
koheioishi1
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ssusere0a682
Kürzlich hochgeladen
(8)
世界を変えるクレーンを生み出そう! 高知エンジニアリングキャンプ2024プログラム
世界を変えるクレーンを生み出そう! 高知エンジニアリングキャンプ2024プログラム
生成AIの回答内容の修正を課題としたレポートについて:お茶の水女子大学「授業・研究における生成系AIの活用事例」での講演資料
生成AIの回答内容の修正を課題としたレポートについて:お茶の水女子大学「授業・研究における生成系AIの活用事例」での講演資料
次世代機の製品コンセプトを描く ~未来の機械を創造してみよう~
次世代機の製品コンセプトを描く ~未来の機械を創造してみよう~
2024年度 東京工業大学 工学院 機械系 大学院 修士課程 入試 説明会 資料
2024年度 東京工業大学 工学院 機械系 大学院 修士課程 入試 説明会 資料
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
数学的帰納法は帰納ではない?
1.
数学的帰納法は 帰納ではない? 西尾泰和 114年8月7日木曜日
2.
数学的帰納法 • 「数学的帰納法は帰納ではなくて演繹」 という言葉がひとり歩きしている感が あるので整理してみました 214年8月7日木曜日
3.
演繹の例 • ソクラテスは人である • すべての人は死ぬ •
よって、ソクラテスも死ぬ 314年8月7日木曜日
4.
一般化 特殊化 ソクラテスは人 ソクラテスは死ぬ すべての人は死ぬ 一般的な命題から特殊化を行っている 414年8月7日木曜日
5.
帰納の例 • ソクラテスは人であり、死ぬ • プラトンは人であり、死ぬ •
よって、すべての人はいつか死ぬ 514年8月7日木曜日
6.
一般化 特殊化 ソ=人かつ死ぬ プ=人かつ死ぬ すべての人は死ぬ 特殊な命題から一般化している 614年8月7日木曜日
7.
数学的帰納法 • 1: P(1)は真である •
2: P(k)が真の時P(k+1)も真 • 3: 1に2を無限回適用することで 「P(1)かつP(2)かつP(3)かつ… が真」 • よって任意の自然数nについてP(n)が真 714年8月7日木曜日
8.
一般化 特殊化 P(1) P(2) P(k)→P(k+1) ここは演繹 814年8月7日木曜日
9.
一般化 特殊化 P(1) P(2) P(k)→P(k+1) P(3)
P(4) 演繹を無限に繰り返し… 914年8月7日木曜日
10.
一般化 特殊化 P(1) P(2)
P(3) P(4) 得られた個別の命題から… P(5) P(6) 1014年8月7日木曜日
11.
一般化 特殊化 P(1) P(2)
P(3) P(4) 得られた個別の命題から帰納によって一般化 P(5) P(6) すべての自然数nについてP(n) 1114年8月7日木曜日
12.
数学的帰納法 • 1: 演繹を無限回繰り返すことで 全対象についての命題を網羅し •
2: そこから帰納で全称命題を導く手法 →演繹と帰納を組み合わせた手法 1214年8月7日木曜日
13.
よくある疑問 • 演繹は論理的に正しい • 帰納は論理的に正しくない •
数学は論理的に正しい • よって数学は演繹だけから構成されてい るのでは? 1314年8月7日木曜日
14.
ポアンカレ • 1906年「科学と仮説」でこの問題を考察した • 「数学が演繹でないなら、なぜ正しい結果が 得られるのか?数学が演繹なら、なぜ新しい 一般化された命題が得られるのか?」(要約*) *
以下同様 1414年8月7日木曜日
15.
ポアンカレ • 出直し法*(proof by
recurrence)による加算の 結合性の証明を実例として紹介 • 「物理的な帰納法は我々の外にある秩序への 信念に基いているので、不正確。一方、数学 的な帰納法(出直し法)はそうではない」 • 「両者は異なる基礎に基づくが、同じ向き、 特殊から一般へと進んでいる。」 * 今で言う数学的帰納法は、パスカルによる出直し法が起源 1514年8月7日木曜日
16.
ポアンカレ • つまり「帰納は論理的に正しくない」 は正しくない • それは物理的な帰納法では成立するが、 数学的な帰納法では成立しない •
数学的帰納法が帰納であるがゆえに 新しい一般化した命題を得ることができる 1614年8月7日木曜日
17.
ペアノ • 「いや、そもそも『自然数』って 明確に定義されてないじゃん?」 1714年8月7日木曜日
18.
ペアノ • 自然数の最初の一つが存在する • すべての自然数が「次の自然数」を持つ •
…などのいくつかの公理を導入すること で「自然数」を定義した(1891年) 1814年8月7日木曜日
19.
一般化 特殊化 P(1) P(2)
P(3) P(4) 従来:帰納によって「すべての自然数∼」を導く ペアノ以降:自然数の定義によりこの2つは同値 P(5) P(6) すべての自然数nについてP(n) 1914年8月7日木曜日
20.
ペアノ • ペアノによる公理の導入によって 数学的帰納法の帰納の部分がなくなった • 残るのは演繹だけなので 「ペアノの公理を認めるなら 数学的帰納法は演繹」はTrue 2014年8月7日木曜日
21.
まとめ • 1654年 パスカルが出直し法を発明 これは無限回の演繹と最後の1回の帰納を組み合わせて自然数についての証明を行う技法 •
1900年前後、帰納が使われてる数学的帰納法が 数学として正しいのかどうかの議論が盛んに… • 解決策1:1906年 ポアンカレ 「数学の帰納法は 物理の帰納法と違って論理的に正しいんだ」 • 解決策2:1891年 ペアノ 「『自然数』を定義し て、数学的帰納法の帰納のステップを公理として 認めよう」 2114年8月7日木曜日
22.
参考文献 • ポアンカレ「科学と仮説」 岩波文庫 の第1章「数学的推理の本章」p.20-40 短いので是非一読をオススメします。 http://www.amazon.co.jp/gp/product/ 4003390210/?tag=nishiohirokaz-22 •
もしくは英語版を無償で読む http://www.gutenberg.org/ebooks/37157 2214年8月7日木曜日
Jetzt herunterladen