カテゴリー: 勉強

球の外側にある質点に働く力の大きさと、球殻の内側にある質点に働く大きさの計算をした。計算の対象となる積分は同じで、途中で前者と後者の分かれ道があるが、ひたすら計算するだけだし、学生時代に解いた覚えもある。

後者については上記とは異なる半定性的な説明も勉強し直して、随分とスッキリしたように思う。積分による円錐の体積の求め方など、算数の復習にもなったし、静電気学と似たような考え方だと思えるくらいの記憶は残っていることも確認できて、一安心である。

axisの設定でどう変わるのか、イメージを掴むのに難儀した。自分で図を描いて考えたら、一応理解できたとは思うのだが、まだ不安。後は色々な事例で慣れるしかないか。

球の体積や円の面積を求めるのは良いとして、質点が球から受ける引力の大きさを計算するのは少々骨だった。しかし、誰がこんな変数変換を考えたんだろう。

教材を見ながらの計算だったので、明日は何も見ずにやってみるつもり。それができたら演習問題である。

結局、新たにUdemyでデータサイエンス向けのPythonに関する講座を申し込んで、それをメインに勉強している。これまで受講していたコースは、Pythonと統計学の両方を含むものだったのだが、端折りすぎというか、Pythonは簡単すぎて欠伸が出る感じで、統計学は飛ばしすぎて解りにくい感じ。

今やっているものは、Pythonのみのコースだが、適度に応用編が散りばめられていて、油断すると分からなくなるくらいの感じなので、適度に緊張感を持てて良いかも知れない。Jupyter Labにも多少は慣れてきた感じだ。

まだまだ序の口だけど、終わった時にはどういう感想になっているのだろう。まぁ、終わらないと書けないけど（笑）

古典力学ばかりやっていたのが、UdemyでのPythonの勉強ばかりになっている。面白いんだけど、バランスが良くない。一番重要な試験勉強が疎かになっているので、再開しないと。

しかし、Dockerの仕組みがよく分からない。仮想マシンのようなものらしいが、ひとまず使えているから深く考えないことにする。

古典力学ばかりに偏ってはいけないと思い、他の勉強も再開した。久しぶりにUdemyのデータサイエンスのコースをやってみたのだが、Jupyter Notebookの使い方を思い出すところからの出発であった。まぁ、すぐに思い出せたから問題なかったけど。

if文とか、過去に一通りやったところなので、ちょっと退屈だけど、コツコツやっている感じ。同じUdemyにもっと良さげなコースがあることに気づいたのだが、いい値段するし（格安割引がない）、今やっているものが物足りなくなってからで良いだろう（多分、そうなりそうな気がしている）。

力学の勉強をしていて、若い頃は向心力についての理解ができてなかったんだなぁと実感した。まぁ、分からずに居続けるよりは良いと気を取り直すことにする。

しかし、不思議なもので、力学の入門レベルの問題をじっくり解くのが楽しい。今の自分のレベルに合っているのだろうが、単に物理法則の理解を確認するためのものだけではなく、身の回りで起こる現象と絡めてあり、好奇心がそそられる問題があることも影響していると思う。これを「良問」というのだろうか。

電卓への入力ミスなどによる間違いが続くと、ちょっと嫌になるけど（笑）

力学に限ったことではないが、より難しい問題を楽しめるようになりたいものである…できるだけ早いうちに。

ちょくちょくやらかしているのだが、練習問題を解いていたら、力の釣り合いの基本の基本を間違った。一つのことが気になり始めると、そこにばかり目が行ってしまうという、典型的な自爆パターン。

1日おいて解き直したら、sinとcosを逆にしてた。感覚というか勢いで判断して嵌るパターン。はぁ…

ちょっとだけよ〜あんたも好きね〜という程度でしかないが、弄ってみた。雰囲気は掴めたと思う。こういう使い方もできるかな、というアイディアも湧いてきたので、いずれ試してみたい。

とは言え、一番時間を使ったのは試験勉強である。

「数学ガールの秘密ノート　確率の冒険」の第4章「命に関わる確率」を読んだ。条件付き確率の応用編のような感じで、明示はされていないが、PCR検査の結果をどう解釈するかということのようである。

これで条件付き確率に慣れたと思うので、一度Udemyでの勉強に戻ろうかと思うが、余力があれば第5章も読みたいところ…というか、既に少し読んで、最後まで読みたい気分になっている。