数値計算 AIコーディングはなぜ予想外の手を選ぶのか｜Codex・Claude Code時代の spec.md / README.md 運用とベクトル合成モデル
AIコーディングで予想外の実装や判断が出る理由を、ベクトル表現と候補集合の観点から解説。Codex・Claude Code運用で効く git / spec.md / README.md / AGENTS.md / CLAUDE.md の実践例を、数式とPythonの補足つきで整理する。
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数値計算 数理的なエッセイ集｜数理OSで世界認識をアップデートする「破壊系シリーズ」
「引用は出典リンク必須・必要最小限」「FAQ全文転載・図表転載は禁止」「社内資料/研修利用は要連絡」その他数理関連(MATLAB、Python、Scilab、Julia比較ページ)はこちら兄弟エッセイの技術的なエッセイ集はじめになんとなく思...
数値計算 AIはコードもテストも回せる。それでも承認は人間に残る｜エンジニアに微分積分の直感が必要な理由
AIはコード生成だけでなく、テストコード実装、テスト実行、ログ確認まで進められます。それでも承認ゲートは人間に残ります。三角関数、PID制御、金融、BIの例から、エンジニアに微分積分の直感が必要な理由を整理します。
数値計算 技術的なエッセイ集｜現場OSで技術観をアップデートする「邪道系シリーズ」
クラウドやGPU盛り盛り環境を前提にせず、現場にある計算資源でどこまで実務につながるかを探る技術エッセイ集。ローカルAIやMCP、代替実装まわりを扱う。
数値計算 RNNで速度型PIDを拡張する｜通常PID・RNN-PID風・quasi-sliding-mode付きのPython比較
RNNで速度型PIDの増分生成部を置き換える考え方を整理し、通常の速度型PID、RNN-PID風、quasi-sliding-mode付きの3系統をPythonで比較する。incremental PIDの基礎、RNNが何を学習するか、普通のスライディングモードとの違い、保護機能、既存研究との位置づけまでまとめる。
数値計算 AI文章の手抜きは見抜けるか：小さく肉付けした文章と大きく削った文章が似てしまう理由
生成AIで文章が整うほど「見かけ品質」が収束し、小さく肉付けした文章と大きく削った文章が似てしまいます。肉付け・そぎ落としの非対称、見分けの手がかり（判断基準・制約・捨てた案）、ハイブリッド運用の実務ポイントを整理します。
数値計算 無断利用を批判するコンテンツが、別の無断っぽさを抱え込むとき――素材化のフラクタル構造とコンテンツ運用チェックリスト
無断利用を批判する記事や動画が、別レイヤーで同じ「無断っぽさ」を再演してしまうのはなぜか。距離とコストをざっくり式で眺めつつ、具体的なコンテンツ運用チェックリストに落とし込んで整理します。
数値計算 MCPとUSBエニュメレーションで読み解く「AIにとってのUSB-C」比喩
MCPを「AIにとってのUSB-C」と呼ぶ理由を、USBエニュメレーション（記述子取得）とMCPのinitialize/list/通知・購読・認可を電文例と比較表で整理。似ている点とズレる点を明確にします。
数値計算 ニューラルネット入門（シグモイドで基礎をつなぐ）：決定境界→逆伝播→BCEWithLogitsLoss→最適化をNumPyで
シグモイドで基礎をつなぎ、決定境界の可視化→誤差逆伝播→BCEWithLogitsLoss（logaddexp）→最適化までをNumPyの最小コードで解説します。logが「自信満々の誤り」を強く罰する理由、勾配チェックで逆伝播を検証する方法、AdamWとL2正則化の違い、pos_weightによる不均衡データ対応、NumPyの式がPyTorch APIに一致する最短ブリッジもまとめます。
数値計算 VLMは暗黙にセグメンテーションしているのか？|Self-AttentionとViTのトークン・マルチスケールを整理する
VLM（Vision-Language Model）は内部でどこまでセグメンテーションしているのか？Self-Attentionの行列形状やトークン化、マルチスケール特徴（CNNとTransformerの違い）をまとめて整理します。