数学ソフトウェアとフリードキュメント 38

組織委員会

  • 野呂正行 (立教大学)
  • 高山信毅 (神戸大学)
  • 濱田龍義 (日本大学/OCAMI)
  • 横山俊一 (東京都立大学)
  • 田中一成 (早稲田大学)

講演予定者(50音順)

  • 石原侑樹(日本大学)
  • 木村巌(富山大学)
  • 濱田龍義(日本大学/OCAMI)

プログラム

  • 14:00〜14:40 “BBC micro:bitによるデータロギング”, 濱田龍義(日本大学/OCAMI)
  • 15:00〜15:50 “LaTeX, Git, 代数学:翻訳への統一的入門(フリードキュメントは商業出版の夢を見るか?)”, 木村巌(富山大学)
  • 16:10〜17:00 “グレブナー基底を学習するためのデータセット生成”, 石原侑樹(日本大学)

概要

14:00〜14:40 “BBC micro:bitによるデータロギング”, 濱田龍義(日本大学/OCAMI)
BBC micro:bit は英国放送協会(BBC)によって設計された低消費電力,低コストのシングルボードコンピュータである.国内でも,情報・理科教育等において注目されている.単体で温度,光,加速度,磁気,音などのセンサーを備えており,本発表ではmicro:bitの簡易データロガーとしての機能について紹介する.
15:00〜15:50 “LaTeX, Git, 代数学:翻訳への統一的入門(フリードキュメントは商業出版の夢を見るか?)”, 木村巌(富山大学)
Emacs+pLaTeX/dvipdfmx+latexmk+Gitを使って,原著のソースを生かしつつ翻訳制作を回した実務を共有します.英語が壁になる学習者・異分野の理工系へ届く訳書の意義,そしてフリー/ノン・フリーの間で品質と可用性と持続可能性をどう設計するか――答えは出ませんが,考えるきっかけとなれば幸いです.
16:10〜17:00 “グレブナー基底を学習するためのデータセット生成”, 石原侑樹(日本大学)
近年、ChatGPT等の生成AIが世界中で利用されており、それらの多くはTransformerと呼ばれる深層学習モデルをベースとしている。さらにここ数年、Transformerを用いた数式処理の計算の学習に関する研究が活発になってきている。本講演では、Transformerを用いたグレブナー基底の学習について、Kera-Ishihara-Kambe-Vaccon-Yokoyama (2024) の成果をデータセット生成の観点から紹介する。また、Kera-Arakawa-Sato により開発された、Transfomrerを用いた計算機代数のためのライブラリ「CALT」を用いて、簡単な数式処理の計算の学習を実演する。