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今回は高校時代のラスボス、差別化について解説します。 積分と集合のイメージがありますが、学問の微分とはどのようなものか説明していただけますか? このチャンネルでは、数学のトリビア、パラドックス、興味深い話をゆっくりと説明します。 数学が苦手な文系の人にもわかりやすく解説されています。 登場人物 ゆっくり霊夢:文学をやる。 高校の数学、理科と数学をすっかり忘れてしまったゆっくり魔理沙。 大人になって数学のことをすっかり忘れてしまった霊夢に数学を教える鬼丸先生:元担任の二人。 今までよりも実は丸っこい動画に注目 数学が好きな一般人が、数学の豆知識やよくある質問を解説する動画です。 研究は頑張っているのですが、専門性の高い分野なのでちょっと頑固なところがあります…。では不十分ですので、あらかじめご了承ください。 #解説が遅い #科学が遅い #数学が遅い 一部効果音あり / BGM:OtoLogic

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【ゆっくり解説】9割が挫折した微分←結局これって何だったの?
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33 thoughts on “【ゆっくり解説】9割が挫折した微分←結局これって何だったの? | 関連するすべての情報微分 使い道が最適です

  1. ひよこぴよ says:

    苦手な人は「むつかしく考えすぎなんです」
    自動車の「スピードメーター」と「トリップメーター」の関係、
    坂道の「路面の傾斜」と「坂道の上り始め、上り終わりの高度差」
    が「微分」と「積分」の関係になります。
    数学は極めて厳密性を追求する学問ですから解説がわかりにくいんです。
    それを自分なりに身近な現象・光景にたとえて考えるとわかりやすいです。
    必要以上に高度な「微分積分学」は不要です。必要になったら勉強すればいいんです。

  2. Prosuke… says:

    ラプラスの悪魔と聞いたら何かを思い出した。

    ???「ということで今回は、全知の存在ラプラスの悪魔について解説していくぜ」
    ???「よろしくお願いするわ」

  3. smile 23 says:

    数学は方程式を教える前に、その方程式の実際の用途や成り立ちを教えるべき。じゃないと何のためにそれを学ぶのかを知らずに勉強することになる。微分が世の中でどのように使われているのか、誰によってどのように発見されたのかを知っていたら、知らずに勉強するのと比較して、学ぶ意欲は大分違うはず。

  4. わしわしmax says:

    高橋洋一さんが、コロナ一日の陽性者数を移動距離と考えると、微分して速度、更に微分して加速度を計算すると
    ビークアウトする時期が、かなり正確に予測できたと言ってましたね。自粛要請は何時もピークアウト後だったと。

  5. ID・ゼノ says:

    そういえば、ニュートンがライプニッツの微分積分の計算パクったって疑われて論文とか揉み消しにし誹謗中傷とかしてライプニッツが亡くなった後大喜びだったような…

  6. T N says:

    微分で戦争で予測した死者に自分がもし当てはまるとか、なんか、皮肉だな…
    誰もそれに該当すると思って戦争してないだろうに…

  7. 1 lime says:

    ビブン セキブン いい気分 ~ ♪  やっててよかった。  わかるかなー わかんねーだろーなー

  8. 日本太郎 says:

    17世紀、ゼータ関数による証明で、無限大∞が-1/12に収束することが証明された瞬間に、微積は数学的演算として欠陥が明らかとなった。
    そんなこと高校生に全く教えもしないのが、洗脳教育というものさ。

  9. まろんの君 says:

    宝くじは乱数の原理を使って親が絶対に収益を得ることができるような仕組みになっているはずなんだが、未来予測とはいえ、乱数に微分は適用できるすか???

  10. 間菊千代 says:

    従軍経験があった教授が当時頭に血が昇ってグラマンを機銃で撃ち落とそうとしたのをめちゃ恥じたって話してたな
    物理学習ってたのに少し考えれば当たらないってわかるのに、血が頭にのぼって恥ずかしかったと

  11. ゆずひこ says:

    今のような出口調査などが活発ではなかった頃、選挙報道で当確を打つのに微分が使われていたと習った記憶があります。

  12. 時時雨 says:

    微積分は、次元を変えるものだと思ってるから、使えると思うけどなぁ
    その先にあるものとか見られるから面白いと思うけども

  13. 落ち武者 says:

    気象短期降水予報は30分ごとに非線形編微分方程式をスーパーコンピュータで小刻みに計算して精度は高いですが、「バタフライ効果」「カオス」の検証で長期的な気象予報は積分では不可能であることが20世紀後半に分かりました。長期的な予報は微積分ではなくAIに近い「今までのデータ分析」で予報しています。

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