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ベクトル解析入門シリーズ全3回（勾配・発散・回転）のうちの第2回、発散についての徹底解説動画になります。 発散についての直感的な理解を説明しつつ、自然な形で発散の微分形式を導き出します。 この動画を通して、発散が流体だけでなく、物質の変形（伸縮）にもつながることを理解できるようになります。 第3回、回転については、GW中に更新の予定です。

ベクトル解析入門動画、全３回（勾配・発散・回転）の第１回、勾配の徹底解説をお送りします。 なるべく直感的に、勾配の意味から定式化、応用例にいたるまでを１０分程度にまとめ上げました。 仕事復帰も近いので、声も元気になってきています。それでも、１．５倍速くらいがちょうどいいかもしれません。 ＃第２回は、数日以内にUpの予定です。

初の技術動画になります。 自営業時代に作っていたOFDM技術の紹介スライドが発掘されましたので、 急遽動画を録ってみました。 主に大学数学の復習用に作ったチャンネルなのですが、伸び次第ではこれからも技術系の動画もあげていきたいと思います。 動画は１６分半で、内容は以下です： 1. OFDMはマルチパスに強い！ 2. QAM変調について 3. Cyclic prefix 4. Windowing 5. 帯域外ノイズが小さい理由 6. OFDMシステム実装例 7. まとめ 反響が大きければ、妨害波対策や、誤り訂正、チャネル等価などについても説明していきます。

フーリエ変換を連続関数に適用すると、数学的に厳密な議論が必要になりますが、工学分野でフーリエ変換を適用する際には必ず離散データに対して変換を行います。 離散フーリエ変換では、線形代数の基本的な理解さえあれば、簡単にその変換のイメージを理解することができます。 この動画を通して、フーリエ変換の理解をシンプルに、より手軽に扱っていただけるようになれば嬉しいです。 例によって遅めの口調なので１．５倍～2倍速推奨です。

年収・資産価値の分布や、疫学データの解析などで活躍する対数正規分布について、その基礎から当該分布の実現に必要なメカニズムに至るまで１５分ほどで解説する動画になります。 一通りの解説を終えた後、実際に日本の年間所得分布について対数正規分布を適用し、年収偏差値を計算してみます。 脳疾患のため血圧を上げられず、ゆっくりしゃべりますので、１．５倍ー２倍速推奨です（２倍なら８分以内で終わります）。

行列式の図形的イメージを知れば、行列式の複雑な計算の意味をしっかり理解しながら学習を進めることができるようになります。 また、なぜ行列式が０になると逆行列が存在できないのか、その図形的な解釈についても後半に説明いたします。 例によって脳疾患のリハビリ中につき、スローペースでの解説となりますので、１．５－２倍速推奨です。 前回のレクチャー： 【線形変換の図形的イメージ】 ua-cam.com/video/i1dO0lOWuWI/v-deo.html

合否や勝敗の確率など、直線回帰分析が適用できないデータに有効なのがロジスティック回帰分析。 その非線形な回帰分析の思想に始まり、ロジスティック関数の関数形に隠された意味に至るまで、10分以内に凝縮して説明しました。 脳疾患のリハビリ中につき、血圧を上げないようにスローペースで話していますので、１．５－２倍速での視聴をお勧めいたします。

理工学のどの分野でも必須となる、2階常微分方程式について、 力学的イメージと絡めながら理解を深めていきます。 高校時代に物理を履修されている方は、その知識と感覚を微分方程式の理解に使わない手はありません。 一方で、常微分方程式は学習済みで、これから力学を学びたいと思っている方にとっても役立つ内容であると思います。 例によって、血圧をあげられないためにゆっくりした口調で話しますので、１．５－２倍速にしていただければ快適な速さになるかと思います。

線形変換の持つ図形的イメージを５分で伝える動画です。 しゃべりが遅いので、１．５倍ー２倍速にしていただくと快適かもしれません。