未経験からwebエンジニアに転職して~転職活動~
こんにちは!Takeoです。
本日は、私がメーカー技術職からwebエンジニアへの転職活動について記事を書いていこうかと思います!
私の前職についてはこちらの記事にて書いています!
それでは時系列順に追っていきたいと思います!
2021年12月~2022年1月
前職の上司には、この時期に転職の意思と2月は転職活動に専念したい旨を伝えました。そして、webエンジニアへ転職するにはポートフォリオが重要だということで、ポートフォリオを作るための基礎を身に着けようと、HTML/CSS/javascriptを中心に学習を始めました。
昨今、webエンジニアへ転職にはプログラミングスクールを卒業するのが王道であるようですが私はスクールへは通いませんでした。
その理由は単純に金額が高かったからです。
有名どころだと3か月?半年?とかで50万近くかそれ以上の金額になるようで、年間54万ほどの国立大学の学費と比べると損している気がして独学での学習を決めました。
学習方法や実際に使った教材などの詳細はまた後日記事にまとめる予定ですので乞うご期待!!
2022年2月
約2か月ほどの学習の後、ポートフォリオの作成に取り掛かりました。
最終的に私が作成したものは、
- Lineのミニアプリ(Bot)
- TODOリストwebサイト
となりました。
まず、Lineミニアプリの概要としては、ユーザーが入力したキーワードをもとに外部APIを叩いてレスポンスをBotが返してくれるというものです。
こちらに関してはNode.jsのみで1週間ほどで完成しました。
TODOリストのほうは、HTML/CSS/javascriptで開発したのですが、外部のDBを立てて接続させるところでだいぶ躓き1か月くらいかかってしまいました。
以上2点をGitにアップロードして自身のポートフォリオをしました。
ReadMeもきちんと作成し体裁も整えました。
2022年3月~5月
本格的な転職活動はこの時期に行いました。
有給は2月で使い切ったので働きながらの転職となってしまいました。。。
最初はエージェントを使っていろいろと紹介して頂いたのですが、やはりSESが多く年収も低い、、
未経験からの転職なので仕方ないかという思いと現在の収入の半分くらいになることへの恐怖との間で葛藤することになってしまいました。。。
で、書類を出すこともなく悩み続けていたので、知り合いのwebエンジニアに相談しました。
久しぶりに連絡を取ったのですが快く相談に乗ってくださり、自分のところにリファラルで紹介してくださるということになり書類提出することとなりました!!
その方には、自身の作ったポートフォリオをレビューしていただき修正し、書類にもGitのアカウントを載せて提出しました。
これが3月の初頭の話で、とんとん拍子で面接も進み内定をいただくまでになりました。
リファラル採用制度があるのならば是非利用してください!
面接の内容などについても後日記事にまとめる予定です!
企業の内情についても知り合いの方からいろいろと伺っており、受託企業で元請けが多いというところが一番魅了に感じて内定承諾までしました。
これが5月中旬の話ですね。
まとめ
ということで、自身の未経験からのwebエンジニア転職は1社で決まってしまいました(笑)
他の方の体験談などを拝見させていただくとこのようなことはだいぶ稀なようでめっちゃ運がよかったと感じます。
転職活動中はいろいろなことで悩みましたが、プログラミングスクールに行かなかったこと、リファラル採用制度を利用できたこと、この選択は間違いなかったと入社から半年たった今でも感じます。
未経験からwebエンジニアを目指している方は、私みたいなパターンもあるということで是非転職活動を頑張ってください!!
未経験からwebエンジニアに転職して~転職前の仕事~
どうもTakeoです。
本日は、私が転職する前の仕事についてお伝えしようかと思います。
私は新卒時、一部上場企業のメーカーに就職しました。
理系出身だったこともあり、”ものづくりしたいな~”くらいの気持ちで会社を選びました。
会社概要としては、建物の制御機器を作るメーカーで、日本中のランドマーク(スカイツリーやあべのハルカス, etc...)や高層ビルや総合病院など社会の根幹を支えているような企業でした。
で、職種ですが、家庭の事情などもあり地方でしか勤務できず、その場合は現場の施工管理部署しか選択肢しかありませんでした。
仕事内容はというと、現場の管理(安全管理・品質管理・コスト管理・工程管理)のほかにも職人さんに仕事をしてもらうための図面を描いたり、客先との折衝なども経験しました。
会社自体はメーカーだけど、業界的には建設業界で、なかなかすさまじい環境でした(笑)
さすがに手を出している方は今の時代なので見ることはありませんでしたが、怒号は毎日のように聞いていました(笑)
と言った感じでまさに現場監督で、8:00~17:00+残業(ほぼmust)という環境で、
お金は20代にしながら50代くらいの給料は頂いておりました。
楽しいことも多く、日本中ないし世界中にある"建物"といったものの構造を深く知れたのは大きな学びだったと感じています。
今でも、ショッピングモールなど行くと天井を眺めて建物の図面を想像することがあります(笑)
しかし、この体力仕事をいつまで続けられるか、、ということから始まり、
日本全体の少子高齢化+コロナ禍で建設業界自体が衰退することは間違いなく、自身が働いていた会社も同じ路を辿るだろうということは想像に容易く、その場合は海外進出しないといけないが、海外の競合他社が強すぎることも知っていたため、長く居続けても泥船に乗っているだけのような気がして転職しようと思いました。
選択肢としては同じメーカーの他社というのもあったのですが、昨今のIT業界の日進月歩な姿を見ているとこれしかないなと思い挑戦した次第です。
やってだめなら仕方ないし挑戦くらいはしようと思い転職活動を始めました(勉強期間含む)。
結果としては、転職活動開始半年ほどで内定を手に入れて今の受託会社にてフロントエンドのwebエンジニアとして働いています。
高収入を捨ててまで選んだこの道が正しいかはまだわかりませんが、正しかったと証明するため日々頑張って邁進しているといった感じですね(笑)
以上が、私の前職と転職を考えた気かけでした!
次回は転職活動の内容や、転職前に学んだことについて記事を書いていこうと思います!!
未経験からwebエンジニアに転職して~半年経過~
どうもTakeoです。
私は、2022年7月から関西の受託企業にてwebエンジニアとして働かせてもらっています。前職ではプログラミングとは程遠く、Autocadなどで図面などを描いていました。(転職についてはまた別の記事で...)
未経験から転職して半年の間、どのような業務を行ってきたかを振り返っていきたいと思います!
入社して初めの1週間
まずは、どこの企業でも同じかと思いますがPCの設定からでした。
勤怠の説明やoutlookなどの設定です。
この辺は割愛で...
初めの1か月は配属予定のプロジェクトのコード見たり勉強しといて~とのことでしたが...
2週間目~1か月
プロジェクトに配属となりGitなどの設定を行い早速タスクを割り振られてしまいました(笑)
中途の悲しいところかな、未経験でも研修などなくいきなりコードを書くことを求められてしまいました。フロントエンドチームへの配属で、技術スタックとしてはTypescriptによるReact+Next.jsだったのですが、javascriptしか知らない私は必死で勉強しました。
参考書などで勉強していたのですが、思い返して一番勉強になったのは、先輩の書いたコードを参考に自分で試行錯誤していた時間だったと思います。やはり自分でコードを書いて動きを確認するのは身に付きますね。
相談や素人質問に付き合っていただいた先輩方には感謝の気持ちでいっぱいです。
1か月~3か月
私の配属されたプロジェクトというのが、新規開発案件でしたので、新機能の追加も任されるようになりました。画面数自体は大したことないのですが、ほかの画面で使用されていない機能の実装も必要となり、ググりながら頑張って機能を実装させました。結局その新機能追加に1か月ほどかかってしまいました。もしその機能を今実装するなら2週間くらいかなと思います。
一連の機能実装を通して、データの流れやReact特有のカスタムフックの使い方などを学ぶことができました。
3か月~現在まで
実はこの頃に、フロントのチームリーダーが退職することになり、プロパー社員が私だけになってしまったので繰り上がり式でチームリーダーになってしまいました...
幸い私は前職でチームマネジメントは経験していたので、工程管理やメンバーへのタスクの割り振りなどは卒なくこなせたのですが、それまでリーダーが行っていたコードレビューなども自身がやらざる負えなくなり、それが一番大変でした。。。
とはいえ品質に直結する部分なので、そこはしっかり時間をかけ、実際にローカル上で動きを確認したうえでコードレビューを行うという流れを早いうちに確立でき何とか今はこなせています。
また、figmaで画面イメージを作成し客先との打ち合わせで説明するなどの経験もこのころからやり始めました。
最後に
結局今どんな仕事してんねんっていうと、、、
- フロントエンドのチームリーダーとしてマネジメント業務
- figmaによる画面設計と客先との打ち合わせ
- Reactによる実装および他者のコードレビュー
このあたりが現在の主業務となっています。
未経験からの転職で、いきなり開発をさせていただけるということは幸せなことでありながら、結果を出さないといけないので大変なことも多かったです。
半年でチームリーダーまでなるとは思いもしませんでしたが...
仕事自体はできるようになりましたが、まだまだ勉強の足らない部分も多く(バックエンドやインフラ)、休みの日もしっかり勉強を継続していかないといけないなと感じています。
仕事もしながら勉強もってなると時間も限られますので、如何に効率よく学ぶことができるかというのがポイントかなと思います。
プロジェクト自体はもうすぐリリースなので、そこまで体調を崩すことなく走り切りたいです、、!
奨学金の返済免除について
どうもTakeoです!
今回はテーマは
「奨学金返還免除」
ということで、
私は過去に大学院の奨学金返還免除(半額)を頂きましたので
それについて書いていこうかなと思います。
の奨学金を指しています。
第一種(無利子)と第二種(有利子)
の2種類があるんですけども、第一種でしか返還免除の制度は使えません。
第二種は残念ながら、どれだけ結果を残していてもこの制度は使えないんですね。
また、この返還免除の制度は大学院で借りたものでしか適用できません。
学部生のころに奨学金を借りた方もいらっしゃると思いますが、
これに対しては返還免除制度は使えないんですね。
つまり、この記事は
大学院
で
第一種(無利子)
の奨学金を日本学生支援機構から借りている方向けの記事となりますので
よろしくお願い致します。
ちなみにこの免除制度は、「半額免除」か「全額免除」のどちらかしかありません。
3割だけ免除みたいいなんかありません(笑)
月に5万を2年間借りても120万、それを社会人になったばかりの若者が返していくことはなかなかの負担です。
せっかく大学院で研究するんだからしっかりと研究し、その分くらいは楽したいですよね。
で、
「どんだけ結果残せば免除になんのん?」
ということを本記事では書いていこうと思います。
では、どれだけの人が免除になるのかということですが
だいたい上位三割です。
もちろん返還免除の申請した方の中でです。
借りただけじゃなくきちんと申請もしないとダメなので、
申し込み時期はちゃんと把握して確実に申請してくださいね。
大学によって枠の数が決まっているようなんですが、そのへんや詳しいことは基本的にブラックボックスなのでわかりません。
ちなみに、
日本全国すべての奨学金返還免除対象者の中では3割が返還免除認定を受けており、
うちの大学では上位6割が「半額免除」か「全額免除」でした。
次に「どんな結果を出せばええのん?」ということですが、
まぁいろいろと項目は調べてもらえばあるんですけども基本的には、
①論文投稿
②学会発表
③授業の成績
④TA
⑤博士課程進学
が一般的な学生の出せる結果となっています。
これらに事細かくポイントが設定されていて高得点から順に免除が決定されていきます。(学校ごとにポイントの振り方は異なります)
さらに③と④はポイントが低いのであんま差がつかないです。
実質として差が出るのは①と②です。
論文をあちこちに投稿しまくって学会発表やりまくれば絶対に免除になります。
ですので、研究室を選ぶ際は「論文を年間にどれだけ出しているか」
「学会発表は頻繁に参加しているか」を基準に選ぶのもいいかもしれませんね。
で、さらに「海外」か「国内」かということにも差が出ます。
同じ論文投稿でも海外か国内かで2倍くらいポイントに差があるのでできるだけ
海外のジャーナルに論文を出すか海外で学会発表をしてください。
それを成すには指導教員のサポートが絶対必要ですので、
もし奨学金の返還免除を狙うのであれば早めに先生にそのことを伝えておいてください。
論文については査読を通ったモノしか結果として提出できませんのでほんとに早めに伝えて早めに投稿してください。
ちなみに私は
海外論文1本と国内学会2回と成績(8割が優)
で半額免除になりました。
TAとかはなんもしてないです。
ちなみに、最もポイントが高いのは⑤博士課程進学らしいです。
海外論文などの2倍くらいみたいです(笑)
ですので、「全額免除」を勝ち取ったのはだいたい博士課程進学者なのではないかと思います。
というわけで今日はこんくらいで!!
みなさんも海外ジャーナルへの投稿を目指してがんばってください!
数学を学ぶ意味
「どうして数学なんて勉強しないといけないのか」
学校で働いている方や塾でバイトしている学生ならよく聞かれることなんじゃないでしょうか。
今日はこのようなよくある疑問に対して、数学を研究する一人として私の見解を書いていこうと思います。
ようするにオナニー記事ですね(笑)
なぜ数学を学ぶ必要があるのか。
まず初めに数学を学ぶことで身につく力を考えてみましょう。
よく言われるのは「論理的思考力」ですよね。
数学というのは、一つ一つの言葉(概念)に明確な定義が存在します。
それらを一つ一つを矛盾のないよう組み立てていくこと(証明のこと)で定理が得られるんですね。
つまり、これを実践していくには論理的思考力が必要不可欠であり、
身につく力であると。
じゃあ他の学問ではこのような力は身につかないのか、
というとそんなことはありません。
工学や経済学なんかでも論理的思考力というのはもちろん身につきますが、
やはり程度が違う。
数学という学問はこの部分がずば抜けているように感じます。
数学には実験というものがなく理論しか存在しません。ゆえに、
理論しかないということは自身の思考力のみで問題を解いていかなくてはいけませんから、他の実験やフィールドワークのある学問よりもそのような力が身につく機会も多いですし、求められる程度も大きくなるというわけですね。
で、もう一つ身につく力として「抽象的思考力」が考えられるかと。
数学、特に純粋数学というのはとても抽象的な学問であり、掴みどころがないように感じやすい学問です。
実験などがなく完全に自分の頭の中で想像しながら問題を解いていかなくてはなりませんし、
具体的なモノ(電子回路だとか機械だとか)を相手にしているわけではないため、
このような力も身につきます。
数学を学ぶと以上のような力が身につきますと。
では、これらを学ぶとどう役に立つのか。
大切なのはここですよね。
やが何の役に立つねんってのは高校生がよく言うことですよね(笑)
、みたいな三角関数に関していうと数学の中では世の中に役に立ってるほうでして、
コンピューターグラフィックなんかは三角関数、線形代数、微積分がベースとなってできていますし、
機械とか電子機器ではフーリエ変換ってやつを設計で絶対使ってるんですけど、それはまさに複雑な関数を三角関数で近似しているってところで役に立っています。
厳しいことを言うと、これらが理解できない人はこれらを使わない仕事に就くだけです。
以上は数学が実世界でもろに使われている例ですけど、
数学を通して身につく「論理的思考力」や「抽象的思考力」は、数学自体を使わなくても生きる上で役に立っているものだと僕は思っています。
なぜかというと、仕事などで問題が発生した場合は、
まず「現在どうのような状況なのか」を把握し、「結果どうすればいけないのか」を考えて、「今できることは何で、できないことは何か」を考えて、「欲しい結果を得るためにどうすることができるのか、どうしなくてはいけないのか」を考えますよね。
これって数学の証明と同じで、証明の場合は、
まず「仮定」を確認し、「導きたい結果」を把握し、「今使える条件、定理」を考えて、「仮定から結果を得るための道順」を考えますよね。
つまり、数学の証明の流れは現実問題での解決手順と似ているわけですよね。
よって、数学を通じて「論理的思考力」を身に付けることで、現実で生きる上でも役に立つわけです。「数学の知識」ではなく「数学の考え方」が役に立つと。
次に「抽象的思考力」はどう役に立つのかを考えてみましょう。
抽象的に物事を見ることが出来る=物事を俯瞰して見ることが出来る
ということだと私は考えています。
物事を見たまんま理解するのではなく、抽象度をあげて俯瞰すること(より高い視点から物事を眺めること)により、
全然別の現象が実は本質的には同じ現象であることがわかるようになります。
実際、いい大学に受かる人や賢い人ってのはこれが出来る人なんですね。
特に勉強でいうと、物理や化学のような別の学問であっても、本質を見抜いて紐解いていけば結局は数学がベースになっていることがわかります。
なぜならこのような理系学問の理論なんてのはすべて数学を土台としてその上に成り立っているからですよね。
それ以外でも友人関係や恋愛関係の悩みも抽象度を上げて眺めれば一瞬で解決します(笑)
結局のところ、
「抽象的思考力」によって、抽象度を上げて物事を俯瞰することで、本質を見抜き、
「論理的思考力」を用いて、正しい対処法を実践することで人生がよりよくなる
というわけですね。
したがって、
「数学」を学ぶこと=人生をよりよくするための術を学ぶ
となるわけですな。
以上が、私が思う「数学」を勉強する意味です。
もうちょい言うと、機械や電気電子みたいな工学のベースも結局は数学ですから、
それらを学ぶ際に「数学」がわかるってのは、すごい助けになりますしね。
数学出身だがメーカー行きたいって人は、今のことを上手いこと面接官に伝えるといいと思います(笑)
この記事を読んで「数学も少しは役に立つんやな」って思っていただければ幸いです(笑)
おススメの大学数学の参考書~解析~
どうもTakeoです。
本日は大学数学の学習に役に立つ参考書を紹介しようと思います。(私が使ったものだけ!)
私の専門の関係上、解析学がメインになるのは許してください(笑)
工学系の人なんかは役に立つと思いますが、幾何学とか統計の人は微妙かもしれません。
じゃあパっとやってきましょか。
まず初めに紹介するのは、
こちらの「微分積分学序論」ですね。
高校数学の終わりからスタートするので初学者にはわかりやすいと思います。
例題や演習問題も豊富ですし、ちゃんと重積分まで網羅しているのでこれが一通りできれば工学系の大学院入試の演習に入ってもいいと思います。
サクッとですが極限の定義など解析学の初歩についても触れています。
ただ、n次元重積分などは載ってませんので、そこらへん学びたいぜって人にはこちらもお勧めします。
「微分積分学 (現代数学ゼミナール)」 これですね。
上のものよりもう少し理論よりで難しいって感じですね。
それと今だったらだいぶ安いです(笑)
・解析学
次に紹介するのは解析学の本です。
解析学ってのは、微分積分学なんかは計算方法がメインなんですがこちらは完全に理論の話です。ε-δ論法なんか聞いたことあるかもしれませんがまさにそれですね。
まず初めに極限を上の論法で定義して、連続だとか一様有界だとかを学んでいきます。
初学者にわかりやすいのがこちら。
「解析入門30講 (数学30講シリーズ)」です。
分かりやすいよう図なども豊富ですから色々な定義のイメージがつかみやすいと思います。証明も手取り足取りって感じで丁寧に書かれています(笑)
逆に言うと少し勉強したことあるよって人からすると書き方がくどいかもしれません。
マジの初心者はこれを読んで解析学とは何ぞやって所を学ぶとよいかと思います。
がっつりやりたいぜって人はこちら。
「定本 解析概論」です。
神のような書物です。何でも書いています。
内容自体は正直難しいですが、解析の研究したいって人は絶対に持っておいて損はしません。
大学の先生もこれで勉強したよって人が多いと思うので、たいていの授業の補助役にも成りえます。
例も色々と書いてあるので値段は高いですが間違いはないですね。
次は常微分方程式の本についての紹介です。
微分方程式の本なんかはめちゃめちゃ多いですから気に入ったやつを買って勉強すればいいと思います(笑)
ただ、工学系の教授が書いた本は演習にはいいですが理論がいささか弱いと思いますね。理論を学びたいって人は数学科の教授が書いた本をお勧めします。
で、私が紹介するのはこの本。
「講座 数学の考え方〈7〉常微分方程式論」ですね。
少々高いですが、めっちゃ理論が載ってます。
一般的な形で書かれていますので、具体例が色々学びたいんだって人には少しきついかも。
解の存在などの基礎理論や物理と関わる部分なども書かれています。
もうちょい易しいのをお望みの人にはこちら。
「常微分方程式入門 第2版」です。
安いうえにそんな分厚くないので読みやすいです。
著者も工学系出身なので計算方法よりの内容となっています。
基礎理論についても少し書かれていますがわかりやすいですよ。
もっと工学よりのがいいぜって人はこちら。
「常微分方程式 (技術者のための高等数学)」です。
初っ端から物理を題材にした常微分方程式の説明がされており、
物理系や工学系の人に向いていると思います。
僕は正直あんまり参考にしたことはないですけど(笑)
・偏微分方程式論
偏微分方程式論の本を紹介しましょうか。
偏微分方程式ってのは、基本的に「楕円型」「放物型」「双曲型」に大別されるんですね。
で、なにがややこしいかって各々解法が全然違うんですよ。
つまり、一つのタイプだけを扱ってる本などは多いんですが、全部を網羅的に載せてる本って案外なかったり、各々の内容が薄いことが多いです。
よって、自分の扱う方程式が何型かを見極めて対応する参考書を選んでください。
ただ、網羅的にかつしっかり学びたいぜって人はこちら。
「Partial Differential Equations (Graduate Studies in Mathematics)」これですね。
先生曰く大ヒットした本らしいです(笑)
めっちゃ高いしめっちゃ分厚い、ただ初学者でもしっかり学べます。
丁寧に書かれてますし、Sobolev空間の理論や固有値問題についても言及しておりめちゃめちゃ優秀な本です。
大学の図書館にあると思うんで気になる人は探してみてください。
英語はきついわぁって人にはもう一冊網羅的な本を紹介しましょう。
「偏微分方程式 (サイエンスライブラリ現代数学への入門)」これです。
めっちゃ易しいのでこれだけはきついかも。
これを導入として他の本も見てください(笑)
他にも、東京出版の本やマセマもいいと思います。
ただ偏微分方程式の本は他のジャンルと違って結構著者のくせとか研究内容が出ますので、必ず一度は自分の目で見てみるのが大切だと思います。
そのうえで自分に合ったものを選んでくださいね。
最後にこれらの本を紹介したいと思います。
まず始めはこれ。
「ルベーグ積分入門 (応用解析の基礎)」これです、めっちゃ古いですがすごい良書です。
例や証明、はたまた反例まで色々載ってます。
この著者はたくさん本を出している方で他の本もいいですよ。
後は、吉田洋一って方の本もすごい分かりやすいです。
理論よりですが(笑)
関数解析の初学者にはこちらをお勧めします。
ちょこちょこミスがあるのがあれですがわかりやすいです(笑)
そんなに高くないし分厚くないしで手に取りやすいですね。
がっつり学びたいぜって人はこちら。
めっちゃしっかり理論について書かれていますゆえに難しいです(笑)
大学のレポートや試験がこっから出されていることも珍しくないのでこれをきっちり理解できれば怖いものはないですね(笑)
関数解析って微分方程式を解くのに利用されるんですが、この本は微分方程式との絡みが少し弱いかもしれません。
そんな時はSobolev空間をメインで扱ってる本を見てみるとよいと思います。
↑は偏微分方程式を解きたい人向けです。
今日は以上です!
数学を学ぶ上で大切なのは、
自分で計算すること
です!そうして初めて身になりますゆえ、自ら計算や証明をすることを怠らず頑張ってください!
学生時代の数学研究回顧録
どうもTaleoです!
本日は私が大学院時代の研究について記事にしようと思います。
私は大学生時代、理学部ではありませんでしたが数学の研究室にて純粋数学の研究に取り組んでいました・
「数学の研究って何してんの?」「コンピューターで計算させまくってるだけ?」
みたいなことを私自身よく聞かれるので記事にしようと思った次第です(笑)
まず始めに私がやっていた研究とは、
微分方程式の安定性
ここで安定というのは、「微分方程式の解が安定=解がある値に収束=解が発散しない」ということですね。
もっと言うと、「微分方程式がどのような条件を満たせばその解は安定するのか」という条件を調べています。
特に、数理生物学や交通工学においてよく現れるような微分方程式系について調べています。
こんなことを研究している人はたくさんしていると思うのですが、”数学という立場”から研究している人はそんなに多くなく、またかなり難しいと。
計算が超煩雑なのでシステム(連立微分方程式系)に応用するのがほぼ不可能。
したがって私は、”数学という立場”からこれらの計算の簡単化に挑んでいるという次第です。
まあ研究に関してはこんな感じです(笑)
あんま詳しく説明すると結構ニッチな分野でして論文も投稿していますので調べられると特定されちゃうのでしません(笑)
内容についてはこんな感じ。
じゃあ「どうやって研究してんの?」って話ですが、
手計算
です(笑)
(本や論文を調べまくったりもしてるんですけども)
これをいつも言うと「は?」みたいな顔をされるんですがマジです(笑)
むしろコンピューターで計算できないので僕たち人間が手計算でやってるということです。(純粋数学をやっている人ならばみんな手計算かな?)
「なんでコンピューターで計算できへんの?」って話なんですが、
実際のデータを用いてシュミレーションするならばコンピューターを使うのですが、
私たちは"数学の立場"から研究をしている、つまり”どんな場合にでも応用できる一般論の構築”を目指していると。
もっと具体的に言うと、方程式の中の係数が全部文字式なんですね、実際のデータを用いるならばそこが具体的な値だからコンピューターを使えるんですけどそうでないので手計算というわけです。
ひたすら手計算で、対象の方程式に対して色々な計算を試行してうまくいく方法を模索するって感じです。100回試して1回うまくいけば性交みたいな感じで、これが工学系でいう実験みたいなものですね。
こんなコンピューターの発達した時代にそんな石器時代みたいなことやってるんやーって感じですけどもやってるんです(笑)
この手計算が様々な科学のベースである数学を発達させているんですよね。
とまあこんな感じでちょっとグダグダになりましたが、こんな世界もあるんだよーってことでした。