ヒューリンクスは、 UNIX/Linux/Win/MAC の インテグレーション・カンパニーです。
※ Mathematica 中級セミナーは定員に達しましたので募集を締め切りました。
ヒューリンクスでは、Mathematica 中級者を対象とした Mathematica 連続講座（全８回）を開催いたします。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いたします。皆様のご参加を心よりお待ちしております。
| 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) |
|---|---|
| 講師 | 松田 裕幸様（シンボリックシステムズ 代表） |
| 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。 |
| 開催日時 |
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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 ソリューション、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の規模のプログラム (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、トップを走っています。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ど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。
| 講座名 | 内容 |
|---|---|
| データの入出力とデータの可視化 (1) 8月26日(水) データの入出力とデータの可視化 (2) 9月29日(火) |
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 10月28日(水) |
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 (1) 11月11日(水) ロボティクス (2) 12月16日(水) |
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 (1) 1月27日(水) データマイニング (2) 2月24日(水) |
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 3月24日(水) |
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。 |