WOLFRAM U の紹介

WOLFRAM U の紹介

• 執筆者：松田裕幸
• 掲載日：2024/7/8

はじめに

Mathematica には Python と比べ実用として使えるコード例がネット上に少ないと言われます。たしかに Mathematica を援用した例は https://www.wolfram.com/mathematica/ の［ソリューション］に多数紹介され、たとえばバイオインフォマティクス https://www.wolfram.com/solutions/industry/bioinformatics/ にも色々と例が紹介されていますが、どれもそれらの項目を実現する関数の紹介になっています。たしかに問題によっては単一関数を使うことで解決できるのもあるでしょうが、逆にいえば、単一関数で解決できるレベルの問題は研究とはいえません。その一方、Mathematica を使った研究は、たとえば https://arxiv.org/html/2401.09130v1 のように確実に存在します。

教育が先か研究が先かどちらが優先されるべきか論は決着をみていません。ただプログラミング言語において Python は明らかに実用が優先し、ついで研究にも使われ、教育は OJT に任されています。一方、Mathematica の場合、実用性は別して、教育用言語としての優位はその「簡明さ」においてゆるぎません。たとえば同一著者による機械学習の教科書 “Introduction
to Machine Learning, fourth edition, Ethem Alpaydin” 2020/03/24 とその Mathematica ノートブック版 https://www.wolfram.com/language/introduction-machine-learning/ を比較すると、教科書のエッセンスが Mathematica コードによって「直観的に理解できるよう簡明」な形で反映されているのをみてとることができます。

Wolfram 社も何もしてこなかったわけではありません。たとえば Wolfram Demonstrations
Project https://demonstrations.wolfram.com/ には 13,000 を越える膨大なサンプルコードが用意されてきました。（私を含めた）Python ユーザはもう少し大きな単位、あるいは実用レベルに近い単位で、サンプルコードをネット上で検索します。その意味で Demonstrations
Project で扱われる単位は小さすぎます。それに対し Wolfram Blog https://blog.wolfram.com/ は、記事の一つ一つがテーマとなっていて、本来であればもっと活用されてしかるべきなのに案外に活用されている気配がありません。想像するに、「Mathematica を使えばこんなことができる」の紹介に終始していて、Python ユーザが計算したいテーマとはかならずしも合致してないからではないでしょうか。

ではどんな解が存在するでしょう。一つは実用を意識した教育カリキュラムを整えることです。これで Python ユーザを取り込むのは無理でしょう。しかし Mathematica ユーザを増やす起爆剤になるのは間違いありません。「急がば回れ」の精神です。そんなカリキュラムを
Wolfram 社は立ち上げました：https://www.wolfram.com/wolfram-u/courses/catalog/ 。

カリキュラム紹介

全部は紹介できないのでテーマごとに１つとりあげ紹介させていただきます。

Computational Thinking 計算的思考

• “Problem Solving for Competitive Math 座席奪い合い数学問題 ” Mathematica を使うことの良さは、問題の定式化にあります。定式化がすめばあとは解くだけです。かつ解くには筆算ではなく Mathematica 関数が使えます。

Data Science データサイエンス

• “COVID-19 Data Analysis and Visualization” COVID-19 データ解析と可視化。全体は次の５つのノートブックから構成されています。「感染から発症、回復までのモデル」、「室内感染拡大モデル」、「感染データの数学的解析」、「患者医療データの解析」、「コロナウィルスの配列解析」。

Finance ファイナンス

• “Optimization of Portfolios and Investments” ポートフォリオ最適化と投資。現実に即した様々な最適化手法が紹介されています。

Image & Signal Processing イメージ処理＆信号処理

• “Learning to Tackle Real-World Computer Vision Applications” 現実世界におけるコンピュータビジョン問題に挑戦。Mathematica の深層学習フレームワークを利用してます。

Language Integration 統合環境

• “Wolfram Language for Python Users” Wolfram 言語から Python 言語を使う。

Mathematics 数学

• “Introduction to Cryptography” 暗号法入門。８時間のビデオコース。残念ながらハンズオンは無し。

Modeling & SImulation モデリングとシミュレーション

• System Modeler を前提とした講義がほとんど。

Programming & Application プログラミングと応用

• “Developing Graphical User Interfaces with Wolfram Language” Wolfram 言語で GUI を構築する。

STEM Classroom STEM 教室

• Wolfram Language を使って STEM 教育を学べます。

Visualization & Graphics 可視化とグラフィックス

• “Advanced 3D Graphics in the Wolfram Language” Wolfram 言語による３次元グラフィックス上級篇