学問/技術体系 仮説(236) Researchmap(11)

学問体系（技術体系）の理解のために
https://researchmap.jp/blogs/blog_entries/view/78451/fb2beece39bcfd1604843aa1ca9ac1b6?frame_id=407644

仕事の技能の分布(profile)を作ったり、大学で学んだことを、仕事で活かす際の鍵を考えてみます。

人材育成の議論のための補助資料 を整理するときの視点のいくつかを合わせて記録します。

１　学問体系（技術体系）の理解のために
大学で学んだことを、体系的に整理してあると、
仕事ですぐに役立つことがあります。

1.1 
例えば、哲学、論理学、数学を勉強していたとします。

論理学を紫色
数学を黄色
哲学を空色
とします。

哲学を上位に置いて、論理学と数学の関係を示した図が

数学を上位に置いて、論理学と哲学の関係を示した図が


論理学を上位に置いて、哲学と数学との関係を示した図が


とします。

1.2 
もし、論理学が数学の一部であるとするなら、図は


1.3 統計学、論理学が数学の一部であるとすると
統計学を黄緑であらわすと


ところで、幾何学も数学の一分野です。

ここまで説明した事象を同じ概念で左右反対な表記があります。

と
と

論理学が数学、哲学の一部であるとすると

統計学、論理学が数学の一部であるとすると

論理的な記述は、幾何学的には複数の実現があっても、論理的には同一として扱うことができる場合があります。左右に意味の違いが無い場合です。左右対称なものを等価として扱うことができる場合です。図で表すときには、「対称」かどうかが大事な視点であることが分かります。ここでは、図の大きさを問題にしてきませんでした。図の大きさの違いを無視できる場合には、「相似」という概念があります。物事が相似かどうかで考えると、異なる領域の学問が、相互にどのような関係にあるかを理解しやすくなるかもしれません。例えば、数学と論理学と統計学の図は、経済学におけるミクロ経済学とマクロ経済学の図として考えることができます。マクロ経済学は統計的に扱う学問で、ミクロ経済学は要素について扱う学問だからです。物理学では、力学と熱力学について考えることができるかもしれません。熱力学は統計的な量を扱うためです。

大切なのは、熱力学で扱う統計量と経済学で扱う統計量の確率分布が異なることです。
この確率分布の違いを制約条件として理解するとよいかもしれません。

どんな事象に対しても、統計的に扱う場合には、確率分布を制約条件として把握していることが大切です。相似な事象でも、確率分布が異なると、異なる現象に見えます。

一番大事なのは、学問体系をいじりまわして、きれいな図表を作ることではなく、実際の仕事で必要な技能、道具とその作り型、やり方とその改善について網羅することです。

例えば、

能力の向上を心がける。
予定した時間の半分で常に終わるように心がける。
大事な事から先にする。
優先順位をつける。
致命的なことを探す。

という５つの事を実施していれば、どんなに急に報告しなければいけなくなっても、大事なことだけ済んでいるかもしれないので、どんどん大事が片付いていくかもしれません。

それに対して、実際の仕事では、落水模型で見積もりをしていると、決めてないことをしたり、決めたことを速くしても支払金額を下げられるだけで、嬉しくないという事態に遭遇することがあるかもしれません。

改善のために資料を整えたり、大事なことの深掘りをしたり、速くやった分、次の仕事への投資を入れ込んでいくしか方法はないということを経験ある技術者の談話でお聞きしたことがあります。


<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.
# 自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。

４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

転職(0)一覧
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物理記事　上位100
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量子(0) 計算機, 量子力学 
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数学関連記事１００
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統計(0)一覧
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図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き 
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品質一覧 
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言語・文学記事　１００
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医工連携関連記事一覧
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自動車　記事　１００
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通信記事１００
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日本語（０）一欄
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英語(0) 一覧
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音楽　一覧(0) 
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「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧 
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鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
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OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
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官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
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「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
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AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
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LaTeX(0) 一覧　
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自動制御、制御工学一覧（０）
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Rust(0) 一覧　
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# 関連資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
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' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
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## Engineering Festa 2024前に必読記事一覧
programの本質は計画だ。programは設計だ。
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登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
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プログラマが知っていると良い「公序良俗」
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逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
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統計の嘘。仮説（127）
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自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd

参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1

「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2

Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
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あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4

プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
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出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
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これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
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ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
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アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
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統計論及確率論輪講（再び）
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読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
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「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
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ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0

脳内コンパイラの3つの危険
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心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e

NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6

データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)  
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64    

プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52） 
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【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
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「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
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大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
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小川メソッド　覚え（書きかけ）
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DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
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小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
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＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
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ver. 0.01 初稿 　20241124
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