2019年04月10日 第1回
データサイエンスプログラムで履修予定のOOOO学科のOOOOと申します．
純粋に，好奇心で教室に入ってみましたが，かなり，刺激的 (授業の方法，レジュメ，内容など)に感じました． 単位が取れるか心配ですが，楽しみたいなと思います．熱いですよ！がんばってください．
他の授業とのつながりをきけたのもあり，モチベーションが上がった．
次回からはもっと前方に座りましょう．
身近な，複雑な現象を分析していくのに興味を持てた． $x(t)$と$x(t+1)$の関係性が見えたときは面白かった．
すごく簡単な方法なのに，びっくりしますよね．
非線形問題は統計の方法で解けないですか． 統計の授業で回帰分析はいつも線形の問題しかない気がする．
それだと楽だからだと思います．
これから何をするにも統計の知識が必要だということで， 正直苦手なので復習しようと思います．
それも大切ですね． でも非線形ダイナミクスの話なのでそちらも
途中演習の$x(t)$が2次元空間に直すと綺麗な関係が出てくるのは 実際に自分の手でやっていて驚きがありました．
驚きは大切ですね．
複雑なデータを正弦波に分解して分析するということを初めて知ったので，
それでうまく分解できたら気持ちいいだろうなと思いました．それはその通り．
よろしくお願いします．
次回からはもっとコメントしてください．
授業を通して，私たちの身の回りには様々な振動現象が存在していたことを改めて実感し， 面白く感じました．
どのグラフが何のデータを示しているのか考えるのは頭の体操になり， とても楽しかったです．クイズとしては少し難しかったですかね？
ロジスティック写像の演習結果が， パッと見では全く予想がつかなかったので面白かったです．
確かに初めてだと予想はつかないかもしれませんね．
比較的興味がある内容でした．
「比較的」ですか．．．
昨年度は，応用情報工学演習に参加させて頂きありがとうございました．
このモデリング理論の講義を聞き，分かったつもりになっていた"カオスな現象"について， 今一度理解を深めたいと思っております． よろしくお願い致します．がんばってください．
一見ランダムに見えても，規則性があり興味深かった．
そこが重要ですね．
本日行った現状報告と内容が近く，自分の理解を確認することができました．
マーク付き点過程について調べてみようと思います．ぜひ調べてみましょう！
ロジスティック写像がとてもきれいでおもしろかった．
そうですね．確かに美しい．
普通の時系列信号だけ見ると，法則性がないように見えても，
変化則を加えるとある法則性があるように見えることが初めて知った．次回もう一度説明しますが，「変化則を加え」ているわけではないので．
時系列を2次元空間に変換すると，一見何の規則も無さそうな時系列信号も
規則性が現れたり(現れなかったり)することが分かった． p.4あたりの感染者数の推移がある一定の振動現象になってるとは知らなかった．世の中には色々な時系列がありますね．
声が聞き取りやすかったです．いい感じの授業スピードでわかりやすかったです．
それはよかった．
グラフの日経平均株価だけわかった．
今までやってきた分野のわからないところがわかりそうだった．すばらしい！
演習問題があり，分かりやすかった．
統計はどの分野でも大事であることがわかった．ちゃんと提出してくださいね．
ロジスティック写像という存在は知っていましたが，
それが現在の状態と未来の状態をつなぐ変化則として登場して，面白かったです．そうですか 知ってましたか！それはすごい．
一見複雑に見えるもの分解して別の視点から見れば規則性があるというのがわかり，よかったです．
はい，視点を変えることが大切．
ロジスティック写像の$t - x(t)$のグラフと$x(t) - x(t+1)$のグラフに大きな違いがあり，おどろいた．
基則性がないようでも見方を変えるだけ基則性を見つけるのがおもしろそうだと思った．その通りです．見方を変えることが大切．
授業ありがとうございました!!丁寧なご説明で理解しやすかったですが，
もう少し進度が早くてもいいかと思います．次回からはもう少しスピード上げます．
時系列を2次元的に表すことによって規則性が分かるのはおもしろいと思った．
おもしろいでしょう！？
身近にも振動現象が多くあって驚いた．
様々なものがあります．今日紹介したもの以外では何があるだろう？
マーク付き点過程は，音楽だけではなく，地震などにも使えることがわかった．
複雑なグラフを分解して，周期的なグラフの重ね合わせで表せる可能性があることがわかった． しかし，分解する際に，無限に考えられる周期的なグラフのどれを用いて表すのかを判定することに難しさを感じた． 一見，規則性のないグラフでも時系列解析で2次元空間にプロットし直すことで，規則性を見出すことができることがわかった．他にマーク付き点過程の例は何があるでしょう？
これから学ぶ上で，統計が大事だと思いましたが，
それ以外の非線形な関数もとても大事だと分かりました．はい，とても大切ですね．
5ページの穴埋めの字が小さくて見にくかったです．
今回は表の名前とかだったし，話から察せたのですが， 大事な内容の時は字を小さくして埋めこまず，軸を大きくしてもらえると嬉しいです．了解です．
2次元空間に変換する方法は演習を通したことで理解が深まりました．
これからも間に演習があると理解を深めやすくなると思いました．そうですね．
値の解析について，具体的に学べました．
特に，時系列を2次元に変換する所では，きれいな2次曲線が出てきて，とてもおもしろかったです．おもしろいですよね．
ロジスティック写像の様な他の変化則も気になりました．
いろんなものがあります．
複雑な現象を解こうとするニュアンスが分かりました．
「ニュアンス」ですか．．．
おもしろそうだけど，出れなさそう．
面白いですよ！！
様々なグラフの形や他の分野に関する周波数についてよく分かりました．
また他の分野においても必ず規則性が存在していることが良く分かりました． また株価の上がり下がりに興味を持つことができました．世の中には様々な時系列があります．自分でも調べてみよう．
今まで習った確率統計のように，サンプルを使った解析だった．
しかし，そのサンプルを扱う方法が大きく違って面白かった．そうそう．そこが大切ですね．
非線形性が本質になっているとおっしゃっていましたが，気になったので次回また来たいと思いました．
はい，ぜひ来てください．
時系列を2次元空間に変換することで，一見ランダムな時系列がロジスティックな写像に写される，ということが，興味深かった．
見た目はランダムでも実際は規則性があるのが面白いところです．
不規則に見えた時系列信号が，時系列を2次元に変換することで
規則を見つけることができることがあるとわかった．2次元で不十分な場合もありますが，このような変換でうまくいくことがあります．
時系列信号の演習で実際に試して理解が深まったのでこれからも是非導入してほしい．
了解ですが，具体的に考えるのは自分でもできると思います．
Strogatzの本の前半だけしか読んでないので，微分方程式から入らない進み方がおもしろかったです．
おー，すごい．S. Strogatz先生の本を読んでるの？すばらしい！！
線形ではなく非線形な法則で現象を説明するという考え方が新鮮だった．
具体的にどのような手法なのか勉強するのが非常に楽しみ．はい，楽しみにしてください．
複雑な振る舞いが振動現象と呼ぶ点は分からなかった．
2次元変換でみたロジスティック写像には驚いた． 変化則$f$を説明するにはどうすればいいかが気になる．よいところに気づいてますね！
最近データサイエンスに非常に興味を持っていますが，
さまざまな考え方があることを学習した．はい，いろんな視点でみるのが大切！