またルベーグ積分というか測度論に戻ってきてふらふらしているが、相変わらず分からない。
題名の本も、前口上にはAIとか機械学習をちゃんと理解しようとすれば測度論からの確率論、ルベーグ積分を理解していないといけなく、そのための最短コースを用意しました、ということが書いてあって、ををっ!これはひょっとするといけるかも!?と思わせるのだが、この著者の他の本の例に漏れず、相当数学の素養を備えていることを前提としており、とうていついていけない。
線型代数の本も固有値の議論がはじまったところで急に、複素数で考えた方が方程式が確実に解を持つので分かりやすいでしょう、と飛躍してしまって、そこで落ちこぼれる人が多いのでは。
たぶん数学の人たちは負の数と虚数を同じ感覚で捉えている(実在しないけれど、導入すれば全体が理論的にすっきりする)のだと思うけれど、きちんと習ったことがなければ複素数はミステリアスで分かりづらいもの、という認識が一般的なものではないか。
いずれにしても、今は「ルベグ積分入門(吉田 洋一)」になんとかしがみついていこうかと考えている。
