この本はタイトルを見て、すぐに買ってしまいました。
私自身、学生時代はあまり数学なんて、好きでも無かったし、おそらく大半の人が抱くであろう、こんな勉強して何の役に立つんだろう？と思っていた方なので、仕事で数学が必要になったとき、渋々勉強していたものの、勉強するにつれ、数学を知っていた方が効率良く処理できる事がある事を実感してからは、数学は武器だ！と思うようになり、ちょっとは好きになりました。
それもあって、私のブログの中でも 使える数学 として紹介していますが、ほんと、仕事に使える数学は楽しいものです。
そんな背景もあり、この本を読みましたが、確かに基本的なコンセプトは強く同感しましたが、
どうも著者は微分 や eiωt が好きらしく、この２つに関連付けて説明している部分が多かったです。
その辺はあまり好きではない私にとっては、文章そのものは簡単に書かれているものの、ちょっと難しく感じる部分があったというか、公式の説明になっていて、じゃあ、結局、仕事にどう使うの？と思わせる部分も、ところどころありました。
と言っても、自分が思っている数学の素晴らしさ的な物を伝えるのって、結構、難しいように思います。
私自身、とってもシンプルに思える事を、他人に説明してみると、結局、公式の説明になっていたりして、これって簡単なんだけどな～と思いながら、うまく伝える事のできないモヤモヤ感が残る事も良くあります。
という事で、私にとっては、なんかちょっと微妙な感じでした。
ちなみに、私は内積が好きでなので、割と何でも内積にこじつける事で、難しく聞こえる処理も内積と思える事で、簡単い聞こえる場合が度々あります。
たとえば、画像処理ではパターンマッチングなんかは、ほとんど内積ですし、フーリエ変換も正規直交規定との内積で、
パターンマッチング ≒ 内積
フーリエ変換 ≒ 内積
と思っています。
って事は
パターンマッチング ≒ フーリエ変換 か？？
なんて、思えた時には新しい発見ができるかも？しれません。
そういえば、OpenCVのパターンマッチングではフーリエ変換を使って高速化をしているって言ってたし．．．
ちなみに、内積が好きになるきっかけをくれたのは、この本↓
結構、おすすめです。