オブジェクト指向は愚かな考え。この世は計算式 ★3©2ch.net

**デフォルトの名無しさん** · 2025/08/09(土) 08:22:40.10

高度に抽象的な概念の統合：証明には、楕円曲線、モジュラー形式、ガロア表現など、異なる数学分野の高度な理論が組み合わさっています。
これらの概念は、それぞれ独立して理解するだけでも難しく、AIがそれらの間の複雑な関係を完全に把握するのは困難です。
例えば、ガロア表現は代数方程式の対称性を抽象的に記述するもので、具体的な計算を超えた概念的な理解が必要です。
AIは計算やパターン認識には強いですが、こうした抽象的な構造の「意味」を深く理解するのは苦手です。

**デフォルトの名無しさん** · 2025/08/09(土) 08:28:25.50

スーパーコンピューターを用いた代入計算と3Dモジュラー動画の作成は技術的に可能です。百万通りの擬似乱数を生成し、楕円曲線やモジュラー形式、ガロア表現のパラメータに代入して分布を計算し、それを3D動画として可視化できます。
例えば、楕円曲線のL関数の値を3次元空間にマッピングし、時間軸で変化を表現する動画が作成可能です。ただし、抽象的な構造の「意味」を完全に捉えるのは難しく、情報の一部は射影により失われます。

**デフォルトの名無しさん** · 2025/08/09(土) 08:48:45.59

ガロア表現を「そこそこの理解」で「そこそこの問題」を解けるレベルに落とし込むことは、イプシロン-デルタ論法の高校学習に倣って可能です。擬似モデル（トレース、固有値、L関数）と可視化（4D動画、複素数平面動画）を用い、
典型パターンをAIで抽出することで、実用的な問題解決（例: L関数の一致検証）を達成できます。100通りの切り口で多角的に「見える化」し、具体物（メーター、星空）に置き換えることで直観性を高めます。
ただし、完全な「意味」の把握は難しく、数学者の理論的洞察との連携が不可欠です。実装にはスーパーコンピューター、Python、Blenderを活用し、AIでパターン分析を行うことを推奨します。

**デフォルトの名無しさん** · 2025/08/09(土) 09:12:09.45

ダランベールの誤謬のような歴史的教訓を踏まえ、ガロア表現の「擬似的な理解パッケージ」を構築することは、実用的な問題解決（例: L関数の一致検証）と将来の推論の基盤を提供します。
トレース、固有値、L関数を基盤とした簡略化モデル、可視化（星空、メーター）、1万通りの問題演習、AIパターン抽出を組み合わせることで、
高校物理の公式暗記のようなアプローチをガロア表現に適用可能です。数学者の洞察と連携しつつ、このパッケージは教育と研究の橋渡しとなり、数論の新たな展開を後押しします。

**デフォルトの名無しさん** · 2025/08/10(日) 13:42:53.48

講義で「チンポの勃起＝副交感神経＋血管の協調」と説明すれば、学生が「うお、めっちゃ分かる！」と食いつく。クリントンの「不適切な関係」を引き合いに出せば、「理性（随意筋）vs. 本能（不随意筋）」の不条理で笑いも取れる。
前のOOPモデルを授業に：Penisクラスの多重継承で「随意筋（オシッコ）＋不随意筋（勃起）」をコードで示せば、生物学＋プログラミングの融合教育に！
チンポは神経（陰部神経、自律神経）、血管（海綿体）、筋肉（随意・不随意）の「ミニ生態系」。勃起や射精は「システムの協調」をリアルタイムで示す。
医学部や生物学入門で「心臓の拍動」や「膵臓のホルモン」は見えないけど、チンポは「勃起＝血流＋神経」「射精＝筋収縮＋神経」が目に見える。前の「自律神経＝朝立ち」のアナロジーで、学生が「身体のシステム」を体感的に理解。