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第1回Mathematica〜中級セミナー〜
主催:HULINKS
- 第一回は、 8月26日(水)14:00〜17:00:[1].データの入出力とデータの可視化(1)
- 第二回は、 9月29日(火)14:00〜17:00:[2]. データの入出力とデータの可視化(2)
- 第三回は、10月28日(水)14:00〜17:00:[3].セルラーオートマタ
- 第四回は、11月11日(水)14:00〜17:00:[4].ロボティクス(1)
- 第五回は、12月16日(水)14:00〜17:00:[5]. ロボティクス(2)
- 第六回は、 1月27日(水)14:00〜17:00:[6]. データマイニング(1)
- 第七回は、 2月24日(水)14:00〜17:00:[7]. データマイニング(2)
- 第八回は、 3月24日(水)14:00〜17:00:[8]. 外部言語とのリンク
⇒講習会資料
開催場所:HULINKS(中央区日本橋箱崎町5-14 6F 半蔵門線水天宮駅、もしくは東西線/日比谷線茅場町下車、詳細は地図を)
定員:12名まで
参加費:無料
講座形式:レクチャーのみ。マシンは使用せず。
資料:当日配布。
■申込
全部一括申込の受け付けはしません。恐れ入りますが、個々に申込くださるようお願いいたします。申込先。
■背景
Wolframのサイトには様々なアプリケーションを作成するために有用な情報が数多く提供されています(Wolframソルーション、Wolframテクノロジーガイド)。
しかし、MATLABやMapleなどと比較して、具体的なある規模以上のアプリケーションを想定した例題はほとんど提供されていません。ただし、情報はやや古いですが対象分野によってはかなり規模のプログラム(Wolfram Library Archive)が提供されています。
いずれにしてもMathematicaの世界では、アプリケーションそのものよりもそれを構成する基礎技術を充実させるスタンスがとられていて、使う側はそれらをよく理解し、基本、自前でプログラムを「書く」ということが前提となってます。そこが、Mathematicaが他の言語と比較して敷居が高くなっている要因の一つだと考えられます。
そうはいっても、個々の要素技術に関しては、Mathematicaは依然、トップを走ってます。数理的な世界での定理・アルゴリズムを網羅的にまとめたMathWorldや、数多くの計算可能なデータを集め、それらを容易にMathematicaで利用できるようにした計算可能なデータ
なんかはそうした努力の表れの一つといっていいでしょう。
本Mathematica連続講座では、Mathematicaユーザが自分でプログラムを開発することを前提に、必要な技術、あるいは想定される障壁を乗り越えるための技術などを紹介するものです。もちろん、すべてについて網羅することは不可能で、具体的な分野を限り、その中のいくつかの場合についてMathematicaで記述していく場合のノウハウについて解説していく予定です。
■講座の詳細
- データの入出力ととデータの可視化 2回
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Mathematicaは本当に様々なデータを取り込むことができ、また、多種多様な形に加工して出力することができます。また、データの可視化に関しても強力なツールを提供しています。
参考資料:「Wolframテクノロジーガイド」
- セルラーオートマタ 1回
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近傍計算に限定した場合、一つの有効計算モデルとしてセルラーオートマタが知られています。Mathematicaにはこれに関連した高速関数群が用意されてます。したがって、同じモデルであってもMathematicaを使う場合、より高速に結果を得られる可能性があります。また、近傍計算という利点を生かし、並列化への道も容易に開けてるという利点があります。
参考資料::『MATHEMATICA複雑系のシミュレーション―物理学と生物学の探究』Richard J. Gaylord , Paul R. Wellin 。本は絶版ですが、内容を「Wolfram Library Archive」から取り出すことが可能です)
- ロボティクス 2回
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本講座と次回の2つの講座では、既存の理論書を元にMathematicaコードに書き直すノウハウを紹介します。
ロボティクスの世界は実に多くの構成技術を含んでいます。ノンパラメトリック・フィルタ、位置確定技術、地図作成、制御、探査など。こうした事柄をMathematicaコードで実現する場合のノウハウを紹介します。
参考資料"Probabilistic Robotics" ,Sebastian Thrun, Wolfram Bungard, Dieter Foxa.
- データマイニング 2回
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ロボティクス同様、データマイニングの世界も多くの構成技術からなっています。ここでも同様に、その中のいつかの事柄に関し、Mathematicaコードで実現する場合のノウハウを紹介します。
参考資料:"BIOINFORMATICS: The Machine Learning Approach", P. Baldi and S. Brunak.
"Foundations of Statistical Natural Language Processing", C. D. Manning, H. Schutze,
"Information Theory, Inference and Learning Algorithms", David J. C. MacKay.
- 外部言語とのリンク 1回
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Mathematicaと他言語、たとえば、Java, C, Fortran等の間でのリンク方法について解説します。
第2回SEM講習会
第1回が満杯となったため、急遽、同じ内容の講習会を別途開催することにしました。
- 日時:2009年7月22日(水)15時より17時まで
- 場所:HULINKS(中央区日本橋箱崎町5-14 6F 半蔵門線水天宮駅、もしくは東西線/日比谷線茅場町下車、詳細は地図を)
- 定員:12名 (終了)
- 対象:現在Mathematicaを使っていて、高速化を検討してる方。
- 費用:無料
- 申し込み:氏名、所属、連絡先電子メール、(もしあればコメント)を記載し、course@symbolics.jp 充てお送りください。
第1回SEM講習会
- 日時:2009年7月15日(水)15時より17時まで
- 場所:HULINKS(中央区日本橋箱崎町5-14 6F 半蔵門線水天宮駅、もしくは東西線/日比谷線茅場町下車、詳細は地図を)
- 定員:12名 (満員となりました。)
- 対象:現在Mathematicaを使っていて、高速化を検討してる方。
- 費用:無料
- 申し込み:氏名、所属、連絡先電子メール、(もしあればコメント)を記載し、course@symbolics.jp 充てお送りください。
Supercomputing Engine for Mathematica(SEM)は、Mathematicaを真に並列環境で使うためのツールとして注目を浴びています。現在、お使いのMathematicaプログラムを並列化によって高速実行させたい、あるいは、すでにgridMathematicaのライセンスを保有しているが使われず死蔵している方に特にお勧めの講習会です。
SEMについては、次のページをご覧ください。
(c)2009.6 Symbolic Systems, Inc.