ATOM エディタ

反物質反世界

ハッキングの本

入門・実践環境
ハッキング・ラボのつくりかた 完全版（IPUSIRON）
https://www.amazon.co.jp/dp/4798174572 Amazon Japan

Webアプリ基礎〜実践
体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方 第2版（徳丸浩）
https://www.amazon.co.jp/dp/4797393165 Amazon Japan

攻撃/防御×Python
Black Hat Python, 2nd Edition
https://www.amazon.co.jp/dp/1718501129 Amazon Japan

Web脆弱性ハンドブック
The Web Application Hacker’s Handbook (2nd Ed.)
https://www.amazon.co.jp/dp/1118026470 Amazon Japan

バグバウンティ実践
Bug Bounty Bootcamp（Vickie Li）
https://www.amazon.co.jp/dp/1718501544 Amazon Japan

実例で学ぶWebハック
Real-World Bug Hunting（Peter Yaworski）
https://www.amazon.co.jp/dp/1593278616 Amazon Japan

ハードウェア攻撃
The Hardware Hacking Handbook
https://www.amazon.co.jp/dp/1593278748 Amazon Japan

マルウェア解析の定番
Practical Malware Analysis
https://www.amazon.co.jp/dp/1593272901 Amazon Japan

Dante

DNA computer

A.I.

入門・総合実践

• scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版（オライリー）—実装しながら学ぶ定番。 O'Reilly Japan

深層学習（DL）

• ゼロから作るDeep Learning ❶（理論と実装）／❸（フレームワーク編）／❺（生成モデル編）—人気シリーズ。 O'Reilly Japan+2O'Reilly Japan+2

• 深層学習（Goodfellow/Bengio/Courville）（KADOKAWA）—“DLの教科書”。 KADOKAWAオフィシャルサイト

• 深層学習［改訂第2版］（講談社・機械学習プロフェッショナルシリーズ）—日本語で理論を体系的に。 講談社「おもしろくて、ためになる」を世界へ

大規模言語モデル／生成AI（LLM & GenAI）

• 大規模言語モデル入門（技術評論社）—理論と実装の両面を解説。 gihyo.jp

• 大規模言語モデル入門Ⅱ：生成型LLMの実装と評価（技術評論社）—指示チューニング、RAG、評価などを拡充。 gihyo.jp

• 直感 LLM ― ハンズオンで動かして学ぶ大規模言語モデル入門（オーム社×オライリーJP）—Notebookで手を動かす入門。 O'Reilly Japan

自然言語処理（NLP）

• 入門 自然言語処理（オライリー）—基礎と実装を幅広く。 gihyo.jp

強化学習

• 強化学習（講談社・機械学習プロフェッショナルシリーズ）—数理から深層強化学習まで。 kspub.co.jp講談社「おもしろくて、ためになる」を世界へ

• ゼロから作るDeep Learning ❹ 強化学習編（オライリー）—実装しながら学ぶ。 O'Reilly Media

理論・基礎（統計・ベイズ）

• パターン認識と機械学習 上・下（PRML）（丸善出版・日本語版）—ベイズ的機械学習の古典的名著。 kinokuniya.co.jpAmazon Japan

MLOps／運用・設計

• 機械学習システムデザイン（オライリー）—プロダクション視点での設計・運用。 O'Reilly Japan

PyTorch 実装

• つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング（オーム社）—実装主導で応用へ。 Amazon Japan

Euler オイラーは「数学で世界を記述する共通言語」を整え、その多くが今も工学・計算機・物理の中核として動き続けています。

オイラーは「数学で世界を記述する共通言語」を整え、その多くが今も工学・計算機・物理の中核として動き続けています。

主要ポイント

• 統一言語（解析・複素数）
  $e^{i\theta}=\cos\theta+i\sin\theta$ は三角関数・回転・波動・フーリエ解析を一つに束ね、信号処理・制御・通信・量子位相の計算を簡潔化します。

• 変分法と物理（オイラー＝ラグランジュ方程式）
  最適化と物理法則（最小作用の原理）を結ぶ枠組みは、ロボット軌道計画、最適制御、画像処理（TV正則化など）にも直結します。

• 数値計算の基礎
  オイラー法は最も基本的な常微分方程式ソルバで、Runge–Kutta系の原型。シミュレーション、金融工学、流体・剛体計算の入口です。

• 数論と暗号
  オイラーの定理とトーシェント関数 $\varphi(n)$ はRSAの数学的土台。「素数⇄乗法構造」の橋をかけた意義は現在も実用最前線です。

• グラフ理論の嚆矢
  ケーニヒスベルクの橋問題はグラフ理論の出発点。ネットワーク設計、物流、回路設計、SNS解析などの抽象モデルを生みました。

• トポロジーと形状処理
  オイラー標数 $\chi=V-E+F$ はメッシュの穴・属（genus）判定、3Dプリント前の形状検証、リトポロジの一貫性チェックに有用です。

• 力学・流体・3D姿勢
  剛体のオイラー方程式、非粘性流のオイラー方程式、そしてオイラー角は航空宇宙・CGの基本（※ジンバルロック回避に四元数が実務で主流）。

• 解析的数論の礎
  $\zeta(s)=\prod_{p}(1-p^{-s})^{-1}$（オイラー積）で素数分布と解析を接続。現代暗号・確率数論・L関数研究へ続く幹を作りました。

クリエイティブ／エンジニアリング向け即効Tip（ユーザー様の制作文脈に寄せて）

• 2D回転を一行化：複素表現で $z\leftarrow z\,e^{i\theta}$（GLSLなら vec2 に対応する回転行列と等価）

• メッシュ健全性チェック：編集後に $\chi$ を見て穴の発生や意図しない分割を検知

• 姿勢表現：設計段階でオイラー角、実装は四元数に落とす（補間・合成が安定）

• シェーダ内の擬似動力学：オイラー前進法で簡易粒子・反応拡散の時間発展を試作→必要に応じ改良

まとめ

記法・概念・定理・計算手法の多くを「いま回っている実装」にまで落とし込めるのがオイラーの強みです。解析（複素指数）、最適化（変分法）、離散構造（グラフ・数論）、連続力学（流体・剛体）、数値計算（オイラー法）——これらを横断する“接続性”こそが、現代における最大の意義だと考えます。