ガウス・ニュートン法（ガウス・ニュートンほう、英: Gauss-Newton method）は、非線形最小二乗法を解く手法の一つである。これは関数の最大・最小値を見出すニュートン法の修正とみなすことができる。ニュートン法とは違い、ガウス・ニュートン法は二乗和の最小化にしか用いることができないが、計算するのが困難な2階微分が不要という長所がある。
非線形最小二乗法は非線形回帰（英語版）などで、観測データを良く表すようにモデルのパラメータを調整するために必要となる。
この手法の名称はカール・フリードリヒ・ガウスとアイザック・ニュートンにちなむ。
目次 [非表示]
1 概要
2 注釈
3 例
4 収束性
5 ニュートン法からの導出
6 改善バージョン
7 関連するアルゴリズム
8 脚注
9 参考文献
概要[編集]
データフィッティングにおいて、与えられたモデル関数 y = f (x , β) がm 個のデータ点 {(xi , yi ); i = 1, ... , m } に最もよくフィットするようなn （≤ m ）個[1]のパラメータβ = (β1 , ... , βn )を見つけることが目的である。
このとき、残差を
r_i(\boldsymbol{\beta})= y_i - f(x_i, \boldsymbol{\beta})
とする。
このとき、ガウス・ニュートン法は残差の平方和
S(\boldsymbol \beta)= \sum_{i=1}^m (r_i(\boldsymbol \beta))^2
の最小値を反復計算で求める[2]。初期推測値β(0) から初めて、この方法は以下の計算を繰り返す。
\boldsymbol \beta^{(s+1)} = \boldsymbol \beta^{(s)} - ({J_r}^\mathrm{T} {J_r} )^{-1} {J_r}^\mathrm{T} \boldsymbol{r}(\boldsymbol \beta^{(s)}),\quad (s=0,1,2,\dots).
ここで
J_r = \frac{\partial r_i (\boldsymbol{\beta}^{(s)})}{\partial \beta_j}
はβ(s ) におけるr のヤコビアン、JrT は行列Jr の転置を表す。
m = n ならば、この反復計算は
\boldsymbol{\beta}^{(s+1)} = \boldsymbol{\beta}^{(s)} - J_r^{-1} \boldsymbol{r}(\boldsymbol \beta^{(s)})
のように簡略化される。これは1次元ニュートン法の直接的な一般化である。
ガウス・ニュートン法は関数f のヤコビアンJf を用いて次のように表すこともできる：
\boldsymbol{\beta}^{(s+1)} = \boldsymbol{\beta}^{(s)} + ({J_f}^\mathrm{T} {J_f} )^{-1} {J_f}^\mathrm{T} \boldsymbol{r}(\boldsymbol \beta^{(s)}).
注釈[編集]
ガウス・ニュートン法は関数ri を並べたベクトルの線形近似で与えられる。テイラーの定理を用いれば、各反復において次式が成り立つ：
\boldsymbol{r}(\boldsymbol{\beta})\approx \boldsymbol{r}(\boldsymbol{\beta}^s)+J_r(\boldsymbol{\beta}^s)\boldsymbol{\Delta}.
ここで Δ = β - βs である。右辺の残差平方和を最小化するΔを見つけること、すなわち
\operatorname{min}\left[{\|\boldsymbol{r}(\boldsymbol{\beta}^s) + J_r(\boldsymbol{\beta}^s)\boldsymbol{\Delta}\|_2}^2\right]
は線形最小二乗法の問題であるため、陽的に解くことができ、正規方程式を与える。ここで ||*||2 は 2-ノルム（ユークリッドノルム）である。
正規方程式は未知の増分Δについてのm 本の線形同次方程式である。これはコレスキー分解を用いることで、またはより良い方法としてはJr のQR分解を用いることで、1ステップで解ける。大きな系に対しては、共役勾配法のような反復解法が有効である。Jr の列ベクトルが線形従属である場合、JrTJr が非正則になるため反復解法は失敗する。
例[編集]
この例で得られているデータ（赤点）と、\hat\beta_1=0.362, \hat\beta_2=0.556から計算されたモデル曲線（青線）
ここでは例として、ガウス・ニュートン法を使ってデータとモデルによる予測値の間の残差平方和を最小化し、データにモデルをフィットさせる。
生物実験において、酵素媒介反応における基質濃度[S] と反応率v の関係として次表のようなデータが得られたとする（右図の赤点）。
i 1 2 3 4 5 6 7
[S] 0.038 0.194 0.425 0.626 1.253 2.500 3.740
v 0.050 0.127 0.094 0.2122 0.2729 0.2665 0.3317
これらのデータに対し、次の形のモデル曲線（ミカエリス・メンテン式）のパラメータVmax とKM を、最小二乗の意味で最もよくフィットするように決定したい[3]：
v=\frac{V_\mathrm{max}[\mathrm{S}]}{K_\mathrm{M}+[\mathrm{S}]}
xi とyi (i = 1, ... , 7) で [S] とv のデータを表す。また、β1 = Vmax 、β2 = KM とする。残差
r_i = y_i - \frac{\beta_1 x_i}{\beta_2+x_i} \quad (i=1,\dots, 7)
の平方和を最小化するβ1 とβ2 を見つけることが目的となる。
未知パラメータβに関する残差ベクトルr のヤコビアンJr は7×2の行列で、i 番目の行は次の要素を持つ：
\begin{pmatrix}\frac{\partial r_i}{\partial \beta_1},& \frac{\partial r_i}{\partial \beta_2}\end{pmatrix}
= \begin{pmatrix}-\frac{x_i}{\beta_2+x_i},& \frac{\beta_1x_i}{\left(\beta_2+x_i\right)^2}\end{pmatrix}.
初期推定値としてβ1 = 0.9、β2 = 0.2から始め、ガウス・ニュートン法による5回の反復計算を行うと、最適値 \hat\beta_1=0.362, \hat\beta_2=0.556 が得られる。残差平方和は5回の反復計算で初期の1.445から0.00784まで減少する。右図はこれらの最適パラメータを用いたモデルで決まる曲線と、実験データとの比較を示す。
収束性[編集]
増分ΔがS の減少方向を向いていることは証明されている[4]。もしこのアルゴリズムが収束すれば、その極限はS の停留点である。しかし収束については、ニュートン法では保証されている局所収束さえも保証されていない。
ガウス・ニュートン法の収束の速さ（英語版）は2次である[5]。もし初期推測値が最小値から遠いか、または行列JrT Jr が悪条件であれば収束は遅いか、全くしなくなる。例えば、m = 2本の方程式とn = 1個の変数のある次の問題を考える：
\begin{align}
r_1(\beta) &= \beta + 1 \\
r_2(\beta) &= \lambda \beta^2 + \beta - 1.
\end{align}
この問題の最適値はβ = 0 である。もしλ = 0 なら実質的に線形問題であり、最適値は一回の計算で見つかる。もし|λ| < 1 なら、この手法は線形に収束し残差は係数|λ|で反復ごとに漸近的に減少する。しかし|λ| > 1 なら、この方法はもはや局所的にも収束しない[6]。
ニュートン法からの導出[編集]
後に示すように、ガウス・ニュートン法は近似関数の最適化に用いられるニュートン法から与えられる。その結果、ガウス・ニュートン法の収束の速さはほとんど2次である。
パラメータβを持つ関数S の最小化をするとき、ニュートン法による漸化式は
\boldsymbol\beta^{(s+1)} = \boldsymbol\beta^{(s)} - H^{-1} \boldsymbol{g} \,
である。ここでg はS の勾配ベクトル、H はS のヘッシアンである。 S = \sum_{i=1}^m r_i^2であるから、勾配g は次で与えられる：
\boldsymbol{g}=2{J_r}^\mathrm{T} \boldsymbol{r}, \quad\text{or,}\quad g_j=2\sum_{i=1}^m r_i\frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}.
ヘッシアンH は勾配g をβ で微分することで計算される：
H_{jk}=2\sum_{i=1}^m \left(\frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}\frac{\partial r_i}{\partial \beta_k}+r_i\frac{\partial^2 r_i}{\partial \beta_j \partial \beta_k} \right).
2階微分項（右辺第2項）を無視することでガウス・ニュートン法を得る。つまり、ヘッシアンは
H\approx 2{J_r}^\mathrm{T} J_r, \quad\text{or,}\quad H_{jk}\approx 2\sum_{i=1}^m \frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}\frac{\partial r_i}{\partial \beta_k}
=2\sum_{i=1}^m J_{ij}J_{ik}
と近似される。ここで
J_{ij}=\frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}
はヤコビアンJr の成分である。
これらの表現を上述の漸化式に代入して、次式を得る：
\boldsymbol{\beta}^{(s+1)} = \boldsymbol\beta^{(s)}+\boldsymbol{\Delta};\quad
\boldsymbol{\Delta} = -({J_r}^\mathrm{T} J_r)^{-1} {J_r}^\mathrm{T} \boldsymbol{r}.
ガウス・ニュートン法の収束は常に保証されているわけではない。2階微分項を無視するという近似、すなわち
\left|r_i\frac{\partial^2 r_i}{\partial \beta_j \partial \beta_k}\right| \ll \left|\frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}\frac{\partial r_i}{\partial \beta_k}\right|
に正当性があるのは次の2つの条件の下であり、これらが成り立つ場合には収束が期待される[7]：
ri は十分小さい。少なくとも最小値付近。
関数の非線形性は穏やかであり、{\partial^2 r_i}/{\partial \beta_j \partial \beta_k} が比較的小さくなる。
改善バージョン[編集]
ガウス・ニュートン法は、初期推定値が真の解から大きく離れていたり、モデル関数の非線形性が大きい場合には安定性が悪い。また、残差平方和S は反復ごとに必ずしも減少するわけではない。そのため、実用上は安定化が必要である[8]。
S は反復ごとに必ずしも減少するわけではないが、増分ベクトルΔはS が減少する方向を向いているから、S (βs) が停留点にない限り、任意の十分に小さなα> 0 に対して S (βs + αΔ) < S (βs) が成り立つ。したがって、発散したときに、更新方程式に縮小因子[9]αを導入して
\boldsymbol \beta^{s+1} = \boldsymbol \beta^s+\alpha\boldsymbol{\Delta}
とすることが解決法の一つとなる。
言い換えれば、増分ベクトルΔは目的関数S の下り方向を指してはいるが長すぎるので、その道のほんの一部を行くことで、S を減少させようというアイディアである。縮小因子αの最適値は直線探索で見つけることができる。つまり、直接探索法を（通常 0 < α ≤ 1 の区間で）用いて、S を最小化する値を探すことでαの大きさは決められる。
最適な縮小因子αが 0 に近いような場合、発散を回避する別の方法はLevenberg-Marquardtアルゴリズム（英語版）（信頼範囲（英語版）法）を使うことである[2]。増分ベクトルが最急降下方向に向くように正規方程式は修正される。
(J^\mathrm{T} J+\lambda D)\Delta = J^\mathrm{T} \boldsymbol{r},
ここでD は正定値対角行列である。λが 0 から増大するにつれて増分ベクトルΔは長さが単調に減少し、かつ方向は最急降下方向に近づくため、λを十分大きくすれば必ずより小さいS の値を見出せることが保証されている[10]。
いわゆるMarquardtパラメータλは直線探索により最適化されるが、λが変わるたびに毎回シフトベクトルの再計算をしなければならないため非効率的である。より効率的な方法は、発散が起きた時にλをS が減少するまで増加させる。そしてその値を1回の反復から次まで維持する、しかしλを 0 に設定することができるときにもしカットオフ値に届くまで可能なら減少させる。このときS の最小値は標準のガウス・ニュートン法の最小化になる。
関連するアルゴリズム[編集]
DFP法（英語版）やBFGS法（英語版）のような準ニュートン法では、ヘッシアン{\partial^2 S}/{\partial \beta_j \partial\beta_k}の推定は1階微分{\partial r_i}/{\partial\beta_j}のみを用いて数値的になされる。したがってn 回の反復計算による修正の後、この方法はパフォーマンスにおいてニュートン法を近似する。ガウス・ニュートン法やLevenberg-Marquardt法などは非線形最小二乗問題にのみ適用できるのに対して、準ニュートン法は一般的な実数値関数を最小化できることに注意する。
1階微分のみを使って最小化問題を解く他の方法は、最急降下法である。しかし、この方法は2階微分を近似的にも考慮しておらず、その結果、この方法は多くの関数に対して、特にパラメータが強い相互作用を持っている場合は非常に非効率的である。https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AC%E3%82%A6%E3%82%B9%E3%83%BB%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%B3%E6%B3%95
再生核研究所声明280(2016.01.29) ゼロ除算の公認、認知を求める
ゼロで割ること、すなわち、ゼロ除算は、西暦６２８年インドでゼロが記録されて以来の懸案の問題で、神秘的な話題を提供してきた。最新の状況については声明279を参照。ゼロ除算は 数学として完全な扱いができたばかりか、結果が世の普遍的な現象を表現していることが実証された。それらは３篇の論文に公刊され、第４論文も出版が決まり、さらに４篇の論文原稿があり、討論されている。２つの招待された国際会議で報告され、日本数学会でも２件発表された。また、ゼロ除算の解説（2015.1.14;14ページ）を1000部印刷配布、広く議論している。さらに, インターネット上でも公開で解説している：
○ 堪らなく楽しい数学-ゼロで割ることを考える(18)
数学基礎学力研究会のホームページ
URLは http://www.mirun.sctv.jp/~suugaku
最近、3つの研究グループに遭遇した：
論理、計算機科学、代数的な体の構造の問題（J. A. Bergstra, Y. Hirshfeld and J. V. Tucker）、
特殊相対性の理論とゼロ除算の関係（J. P. Barukcic and I. Barukcic）、
計算器がゼロ除算に会うと実害が起きることから、ゼロ除算回避の視点から、ゼロ除算の研究（T. S. Reis and James A.D.W. Anderson）。
これらの理論は、いずれも不完全、人為的で我々が確定せしめたゼロ除算が、確定的な数学であると考える。世では、未だゼロ除算について不可思議な議論が続いているが、数学的には既に確定していると考える。
ゼロ除算について、不可能であるとの認識、議論は、簡単なゼロ除算について １３００年を超える過ちであり、数学界の歴史的な汚点である。そのために数学を始め、物理学や世界の文化の発展を遅らせ、それで、人類は 猿以下の争いを未だ続けていると考えられる。
数学界は この汚名を速やかに晴らして、数学の欠陥部分を修正、補充すべきである。 そして、今こそ、アインシュタインの数学不信を晴らすべきときである。数学とは本来、完全に美しく、永遠不滅の、絶対的な存在である。― 実際、数学の論理の本質は 人類が存在して以来 どんな変化も認められない。数学は宇宙の運動のように人間を離れた存在である。
再生核研究所声明で述べてきたように、ゼロ除算は、数学、物理学ばかりではなく、広く人生観、世界観、空間論を大きく変え、人類の夜明けを切り拓く指導原理になるものと考える。
そこで、発見から、２年目を迎えるのを期に、世の影響力のある方々に ゼロ除算の結果の公認、社会的に 広い認知が得られるように 協力を要請したい。
文献：
１） J. P. Barukcic and I. Barukcic, Anti Aristotle - The Division Of Zero By Zero,
ViXra.org (Friday, June 5, 2015)
© Ilija Barukčić, Jever, Germany. All rights reserved. Friday, June 5, 2015 20:44:59.
２） J. A. Bergstra, Y. Hirshfeld and J. V. Tucker,
Meadows and the equational specification of division (arXiv:0901.0823v1[math.RA] 7 Jan 2009).
３） M. Kuroda, H. Michiwaki, S. Saitoh, and M. Yamane,
New meanings of the division by zero and interpretations on $100/0=0$ and on $0/0=0$, Int. J. Appl. Math. {\bf 27} (2014), no 2, pp. 191-198, DOI:10.12732/ijam.v27i2.9.
４） H. Michiwaki, S. Saitoh, and M.Yamada,
Reality of the division by zero $z/0=0$. IJAPM (International J. of Applied Physics and Math. 6(2015), 1--8. http://www.ijapm.org/show-63-504-1.html
５） T. S. Reis and James A.D.W. Anderson,
Transdifferential and Transintegral Calculus, Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2014 Vol I WCECS 2014, 22-24 October, 2014, San Francisco, USA
６） T. S. Reis and James A.D.W. Anderson,
Transreal Calculus, IAENG International J. of Applied Math., 45: IJAM_45_1_06.
７） S. Saitoh, Generalized inversions of Hadamard and tensor products for matrices, Advances in Linear Algebra \& Matrix Theory. {\bf 4} (2014), no. 2, 87--95. http://www.scirp.org/journal/ALAMT/
７） S.-E. Takahasi, M. Tsukada and Y. Kobayashi, Classification of continuous fractional binary operations on the real and complex fields, Tokyo Journal of Mathematics, {\bf 38}(2015), no.2. 369-380.
８) Saitoh, S., A reproducing kernel theory with some general applications （31pages）ISAAC (2015) Plenary speakers 13名 による本が スプリンガーから出版される。
以 上
再生核研究所声明 279(2016.01.28) ゼロ除算の意義
ここでは、ゼロ除算発見２周年目が近づいた現時点における ゼロ除算100/0=0, 0/0=0の意義を箇条書きで纏めて置こう。
１）。西暦６２８年インドでゼロが記録されて以来 ゼロで割るという問題 に 簡明で、決定的な解決をもたらした。数学として完全な扱いができたばかりか、結果が世の普遍的な現象を表現していることが実証された。それらは３篇の論文に公刊され、第４論文も出版が決まり、さらに４篇の論文原稿があり、討論されている。２つの大きな国際会議で報告され、日本数学会でも２件発表され、ゼロ除算の解説（2015.1.14;14ページ）を1000部印刷配布、広く議論している。また, インターネット上でも公開で解説している：
○ 堪らなく楽しい数学-ゼロで割ることを考える(18)
数学基礎学力研究会のホームページ
URLは http://www.mirun.sctv.jp/~suugaku
２） ゼロ除算の導入で、四則演算 加減乗除において ゼロでは 割れない の例外から、例外なく四則演算が可能である という 美しい四則演算の構造が確立された。
３）２千年以上前に ユークリッドによって確立した、平面の概念に対して、おおよそ２００年前に非ユークリッド幾何学が出現し、特に楕円型非ユークリッド幾何学ではユークリッド平面に対して、無限遠点の概念がうまれ、特に立体射影で、原点上に球をおけば、 原点ゼロが 南極に、無限遠点が 北極に対応する点として 複素解析学では １００年以上も定説とされてきた。それが、無限遠点は 数では、無限ではなくて、実はゼロが対応するという驚嘆すべき世界観をもたらした。
４）ゼロ除算は ニュートンの万有引力の法則における、２点間の距離がゼロの場合における新しい解釈、独楽（コマ）の中心における角速度の不連続性の解釈、衝突などの不連続性を説明する数学になっている。ゼロ除算は アインシュタインの理論でも重要な問題になっていて、特殊相対性理論やブラックホールなどの扱いに重要な新しい視点を与える。数多く存在する物理法則を記述する方程式にゼロ除算が現れているが、それらに新解釈を与える道が拓かれた。次のような極めて重要な言葉に表されている：
George Gamow (1904-1968) Russian-born American nuclear physicist and cosmologist remarked that "it is well known to students of high school algebra" that division by zero is not valid; and Einstein admitted it as the biggest blunder of his life [1]：
1. Gamow, G., My World Line (Viking, New York). p 44, 1970
５）複素解析学では、１次分数変換の美しい性質が、ゼロ除算の導入によって、任意の１次分数変換は 全複素平面を全複素平面に１対１ onto に写すという美しい性質に変わるが、極である１点において不連続性が現れ、ゼロ除算は、無限を 数から排除する数学になっている。
６）ゼロ除算は、不可能であるという立場であったから、ゼロで割る事を 本質的に考えてこなかったので、ゼロ除算で、分母がゼロである場合も考えるという、未知の新世界、新数学、研究課題が出現した。
７）複素解析学への影響は 未知の分野で、専門家の分野になるが、解析関数の孤立特異点での性質について新しいことが導かれる。典型的な定理は、どんな解析関数の孤立特異点でも、解析関数は 孤立特異点で、有限な確定値をとる である。佐藤の超関数の理論などへの応用がある。
８）特異積分におけるアダマールの有限部分や、コーシーの主値積分は、弾性体やクラック、破壊理論など広い世界で、自然現象を記述するのに用いられている。面白いのは 積分が、もともと有限部分と発散部分に分けられ、極限は 無限たす、有限量の形になっていて、積分は 実は、普通の積分ではなく、そこに現れる有限量を便宜的に表わしている。ところが、その有限量が実は、ゼロ除算にいう、解析関数の孤立特異点での 確定値に成っていること。いわゆる、主値に対する解釈を与えている。これはゼロ除算の結果が、広く、自然現象を記述していることを示している。
９）中学生や高校生にも十分理解できる基本的な結果をもたらした：
基本的な関数y = 1/x のグラフは、原点で ゼロである；すなわち、 1/0=0 である。
１０）既に述べてきたように 道脇方式は ゼロ除算の結果100/0=0, 0/0=0および分数の定義、割り算の定義に、小学生でも理解できる新しい概念を与えている。多くの教科書、学術書を変更させる大きな影響を与える。
１１）ゼロ除算が可能であるか否かの議論について：
現在 インターネット上の情報でも 世間でも、ゼロ除算は 不可能であるとの情報が多い。それは、割り算は 掛け算の逆であるという、前提に議論しているからである。それは、そのような立場では、勿論 正しいことである。出来ないという議論では、できないから、更には考えられず、その議論は、不可能のゆえに 終わりになってしまう ― もはや 展開の道は閉ざされている。しかるに、ゼロ除算が 可能であるとの考え方は、それでは、どのような理論が 展開できるのかの未知の分野が望めて、大いに期待できる世界が拓かれる。
１２）ゼロ除算は、数学ばかりではなく、人生観、世界観や文化に大きな影響を与える。
次を参照：
再生核研究所声明166（2014.6.20）ゼロで割る（ゼロ除算）から学ぶ 世界観
再生核研究所声明188（2014.12.16）ゼロで割る（ゼロ除算）から観えてきた世界
再生核研究所声明262 (2015.12.09) 宇宙回帰説 ― ゼロ除算の拓いた世界観 。
ゼロ除算における新現象、驚きとは Aristotélēs の世界観、universe は連続である を否定して、強力な不連続性を universe の現象として受け入れることである。
１３） ゼロ除算は ユークリッド幾何学にも基本的に現れ、いわば、素朴な無限遠点に関係するような平行線、円と直線の関係などで本質的に新しい現象が見つかり、現実の現象の説明に合致する局面が拓かれた。
１４） 最近、3つのグループの研究に遭遇した：
論理、計算機科学 代数的な体の構造の問題（J. A. Bergstra, Y. Hirshfeld and J. V. Tucker）、
特殊相対性の理論とゼロ除算の関係（J. P. Barukcic and I. Barukcic）、
計算器がゼロ除算に会うと実害が起きることから、ゼロ除算回避の視点から、ゼロ除算の検討（T. S. Reis and James A.D.W. Anderson）。
これらの理論は、いずれも不完全、人為的で我々が確定せしめたゼロ除算が、確定的な数学であると考えられる。世では、未だゼロ除算について不可思議な議論が続いているが、数学的には既に確定していると考えられる。
そこで、これらの認知を求め、ゼロ除算の研究の促進を求めたい：
再生核研究所声明 272(2016.01.05)： ゼロ除算の研究の推進を、
再生核研究所声明259(2015.12.04)： 数学の生態、旬の数学 ―ゼロ除算の勧め。
以 上
Impact of ‘Division by Zero’ in Einstein’s Static Universe and Newton’s Equations in Classical Mechanics. Ajay Sharma physicsajay@yahoo.com Community Science Centre. Post Box 107 Directorate of Education Shimla 171001 India
KeyWords Aristotle, Universe, Einstein, Newton http://gsjournal.net/Science-Journals/Research%20Papers-Relativity%20Theory/Download/2084
再生核研究所声明 278(2016.01.27)： 面白いゼロ除算の混乱と話題
Googleサイトなどを参照すると ゼロ除算の話題は 膨大であり、世にも珍しい現象と言える(division by zero: 約298 000 000結果（0.51秒）
検索結果
ゼロ除算 - ウィキペディア、フリー百科事典
https://en.wikipedia.org/wiki/ Division_by_zero
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数学では、ゼロ除算は、除数（分母）がゼロである部門です。このような部門が正式に配当である/ 0をエスプレッソすることができます(2016.1.19.13:45)).
問題の由来は、西暦６２８年インドでゼロが記録され、四則演算が考えられて、１３００年余、ゼロでは割れない、ゼロで割ることを考えてはいけないは １０００年を超える世界史の常識であり、天才オイラーは それは、1/0は無限であるとの論文を書き、無限遠点は 複素解析学における１００年を超える定説、確立した学問である。割り算を掛け算の逆と考えれば、ゼロ除算が不可能であることは 数学的に簡単に証明されてしまう。しかしながら、アリストテレスの世界観、ゼロの概念、無とか、真空の概念での不可思議さゆえに２０００年を超えて、議論され、そのため、ゼロ除算は 神秘的な話題 を提供させてきた。
確定した数学に対していろいろな存念が湧き、話題が絶えないことは 誠に奇妙なことと考えられる。ゼロ除算には 何か問題があるのだろうか。
先ず、多くの人の素朴な疑問は、加減乗除において、ただひとつの例外、ゼロで割ってはいけないが、奇妙に見えることではないだろうか。例外に気を惹くは 何でもそうであると言える。しかしながら、より広範に湧く疑問は、物理の基本法則である、ニュートンの万有引力の法則，アインシュタインの特殊相対性理論に ゼロ除算が公式に現れていて、このような数学の常識が、物理的に解釈できないジレンマを深く内蔵してきた。実際、ゼロ除算の歴史は ニュートンやアインシュタインを悩ましてきたと考えられる。
ニュートンの万有引力の法則においては ２つの質点が重なった場合の扱いであるが、アインシュタインの特殊相対性理論においては ローレンツ因子 にゼロになる項があるからである。
特にこの点では、深刻な矛盾、問題を抱えていた。
特殊相対性理論では、光速の速さで運動しているものの質量はゼロであるが、光速に近い速さで運動するものの質量（エネルギー）が無限に発散しているのに、ニュートリノ素粒子などが、光速に極めて近い速度で運動しているにも拘わらず 小さな質量、エネルギーを有しているという矛盾である。それゆえにブラックホール等の議論とともに話題を賑わしてきている。最近でも特殊相対性理論とゼロ除算、計算機科学や論理の観点でゼロ除算が学術的に議論されている。次のような極めて重要な言葉が残されている：
George Gamow (1904-1968) Russian-born American nuclear physicist and cosmologist remarked that "it is well known to students of high school algebra" that division by zero is not valid; and Einstein admitted it as the biggest blunder of his life [1]：
1. Gamow, G., My World Line (Viking, New York). p 44, 1970
スマートフォン等で、具体的な数字をゼロで割れば、答えがまちまち、いろいろなジョーク入りの答えが出てくるのも興味深い。しかし、計算機がゼロ除算にあって、実際的な障害が起きた：
ヨークタウン (ミサイル巡洋艦)ヨークタウン(USS Yorktown, DDG-48/CG-48)は、アメリカ海軍のミサイル巡洋艦。タイコンデロガ級ミサイル巡洋艦の2番艦。艦名はアメリカ独立戦争のヨークタウンの戦いにちなみ、その名を持つ艦としては5隻目。
艦歴[編集]
1997年9月21日バージニア州ケープ・チャールズ沿岸を航行中に、乗組員がデータベースフィールドに0を入力したために艦に搭載されていたRemote Data Base Managerでゼロ除算エラーが発生し、ネットワーク上の全てのマシンのダウンを引き起こし2時間30分にわたって航行不能に陥った。 これは搭載されていたWindows NT 4.0そのものではなくアプリケーションによって引き起こされたものだったが、オペレーティングシステムの選択への批判が続いた。[1]
2004年12月3日に退役した。
出典・脚注[編集]
1. ^ Slabodkin, Gregory (1998年7月13日). “Software glitches leave Navy Smart Ship dead in the water”. Government Computer News. 2009年6月18日閲覧。
これはゼロ除算が不可能であるから、計算機がゼロ除算にあうと、ゼロ除算の誤差動で重大な事故につながりかねないことを実証している。それでゼロ除算回避の数学を考えている研究者もいる。論理や計算機構造を追求して、代数構造を検討したり、新しい数を導入して、新しい数体系を提案している。
確立している数学について話題が尽きないのは、思えば、ゼロ除算について、何か本質的な問題があるのだろうかと考えられる。 火のないところに煙は立たないという諺がある。 ゼロ除算は不可能であると 考えるか、無限遠点の概念、無限か と考えるのが 数百年間を超える数学の定説であると言える。
ところがその定説が、 思いがけない形で、完全に覆り、ゼロ除算は何時でも可能で、ゼロで割れば何時でもゼロになるという美しい結果が ２０１４．２．２ 発見された。 結果は３篇の論文に既に出版され、日本数会でも発表され、大きな２つの国際会議でも報告されている。 ゼロ除算の詳しい解説も次で行っている：
○ 堪らなく楽しい数学-ゼロで割ることを考える(18)
数学基礎学力研究会のホームページ
URLは
http://www.mirun.sctv.jp/~suugaku
また、再生核研究所声明の中でもいろいろ解説している。
以 上
Impact of ‘Division by Zero’ in Einstein’s Static Universe and Newton’s Equations in Classical Mechanics. Ajay Sharma physicsajay@yahoo.com Community Science Centre. Post Box 107 Directorate of Education Shimla 171001 India
Key Words Aristotle, Universe, Einstein, Newton http://gsjournal.net/Science-Journals/Research%20Papers-Relativity%20Theory/Download/2084
再生核研究所声明 277(2016.01.26)：アインシュタインの数学不信 ― 数学の欠陥
（山田正人さん：散歩しながら、情念が湧きました：２０１６．１．１７．１０時ころ 散歩中）
西暦６２８年インドでゼロが記録され、四則演算が考えられて、１３００年余、ようやく四則演算の法則が確立された。ゼロで割れば、何時でもゼロになるという美しい関係が発見された。ゼロでは割れない、ゼロで割ることを考えてはいけないは １０００年を超える世界史の常識であり、天才オイラーは それは、1/0は無限であるとの論文を書き、無限遠点は 複素解析学における１００年を超える定説、確立した学問である。割り算を掛け算の逆と考えれば、ゼロ除算が不可能であることは 数学的に簡単に証明されてしまう。
しかしながら、ニュートンの万有引力の法則，アインシュタインの特殊相対性理論にゼロ除算は公式に現れていて、このような数学の常識が、物理的に解釈できないジレンマを深く内蔵してきた。そればかりではなく、アリストテレスの世界観、ゼロの概念、無とか、真空の概念での不可思議さゆえに２０００年を超えて、議論され、そのため、ゼロ除算は 神秘的な話題 を提供させてきた。実際、ゼロ除算の歴史は ニュートンやアインシュタインを悩ましてきたと考えられる。
ニュートンの万有引力の法則においては ２つの質点が重なった場合の扱いであるが、アインシュタインの特殊相対性理論においては ローレンツ因子 にゼロになる項があるからである。
特にこの点では、深刻な矛盾、問題を抱えていた。
特殊相対性理論では、光速の速さで運動しているものの質量はゼロであるが、光速に近い速さで運動するものの質量（エネルギー）が無限に発散しているのに、ニュートリノ素粒子などが、光速に極めて近い速度で運動しているにも拘わらず 小さな質量、エネルギーを有しているという矛盾である。
そこで、この矛盾、ゼロ除算の解釈による矛盾に アインシュタインが深刻に悩んだものと思考される。実際 アインシュタインは 数学不信を公然と 述べている：
What does Einstein mean when he says, "I don't believe in math"?
https://www.quora.com/What-does-Einstein-mean-when-he-says-I-dont-believe-in-math
アインシュタインの数学不信の主因は アインシュタインが 難解で抽象的な数学の理論に嫌気が差したものの ゼロ除算の間違った数学のためである と考えられる。（次のような記事が見られるが、アインシュタインが 逆に間違いをおかしたのかは 大いに気になる：Sunday, 20 May 2012
Einstein's Only Mistake: Division by Zero）
簡単なゼロ除算について １３００年を超える過ちは、数学界の歴史的な汚点であり、物理学や世界の文化の発展を遅らせ、それで、人類は 猿以下の争いを未だに続けていると考えられる。
数学界は この汚名を速やかに晴らして、数学の欠陥部分を修正、補充すべきである。 そして、今こそ、アインシュタインの数学不信を晴らすべきときである。数学とは本来、完全に美しく、永遠不滅の、絶対的な存在である。― 実際、数学の論理の本質は 人類が存在して以来 どんな変化も認められない。数学は宇宙の運動のように人間を離れた存在である。
再生核研究所声明で述べてきたように、ゼロ除算は、数学、物理学ばかりではなく、広く人生観、世界観、空間論を大きく変え、人類の夜明けを切り拓く指導原理になるものと思考される。
以 上
Impact of ‘Division by Zero’ in Einstein’s Static Universe and Newton’s Equations in Classical Mechanics. Ajay Sharma physicsajay@yahoo.com Community Science Centre. Post Box 107 Directorate of Education Shimla 171001 India
Key Words Aristotle, Universe, Einstein, Newton http://gsjournal.net/Science-Journals/Research%20Papers-Relativity%20Theory/Download/2084
非線形最小二乗法は非線形回帰（英語版）などで、観測データを良く表すようにモデルのパラメータを調整するために必要となる。
この手法の名称はカール・フリードリヒ・ガウスとアイザック・ニュートンにちなむ。
目次 [非表示]
1 概要
2 注釈
3 例
4 収束性
5 ニュートン法からの導出
6 改善バージョン
7 関連するアルゴリズム
8 脚注
9 参考文献
概要[編集]
データフィッティングにおいて、与えられたモデル関数 y = f (x , β) がm 個のデータ点 {(xi , yi ); i = 1, ... , m } に最もよくフィットするようなn （≤ m ）個[1]のパラメータβ = (β1 , ... , βn )を見つけることが目的である。
このとき、残差を
r_i(\boldsymbol{\beta})= y_i - f(x_i, \boldsymbol{\beta})
とする。
このとき、ガウス・ニュートン法は残差の平方和
S(\boldsymbol \beta)= \sum_{i=1}^m (r_i(\boldsymbol \beta))^2
の最小値を反復計算で求める[2]。初期推測値β(0) から初めて、この方法は以下の計算を繰り返す。
\boldsymbol \beta^{(s+1)} = \boldsymbol \beta^{(s)} - ({J_r}^\mathrm{T} {J_r} )^{-1} {J_r}^\mathrm{T} \boldsymbol{r}(\boldsymbol \beta^{(s)}),\quad (s=0,1,2,\dots).
ここで
J_r = \frac{\partial r_i (\boldsymbol{\beta}^{(s)})}{\partial \beta_j}
はβ(s ) におけるr のヤコビアン、JrT は行列Jr の転置を表す。
m = n ならば、この反復計算は
\boldsymbol{\beta}^{(s+1)} = \boldsymbol{\beta}^{(s)} - J_r^{-1} \boldsymbol{r}(\boldsymbol \beta^{(s)})
のように簡略化される。これは1次元ニュートン法の直接的な一般化である。
ガウス・ニュートン法は関数f のヤコビアンJf を用いて次のように表すこともできる：
\boldsymbol{\beta}^{(s+1)} = \boldsymbol{\beta}^{(s)} + ({J_f}^\mathrm{T} {J_f} )^{-1} {J_f}^\mathrm{T} \boldsymbol{r}(\boldsymbol \beta^{(s)}).
注釈[編集]
ガウス・ニュートン法は関数ri を並べたベクトルの線形近似で与えられる。テイラーの定理を用いれば、各反復において次式が成り立つ：
\boldsymbol{r}(\boldsymbol{\beta})\approx \boldsymbol{r}(\boldsymbol{\beta}^s)+J_r(\boldsymbol{\beta}^s)\boldsymbol{\Delta}.
ここで Δ = β - βs である。右辺の残差平方和を最小化するΔを見つけること、すなわち
\operatorname{min}\left[{\|\boldsymbol{r}(\boldsymbol{\beta}^s) + J_r(\boldsymbol{\beta}^s)\boldsymbol{\Delta}\|_2}^2\right]
は線形最小二乗法の問題であるため、陽的に解くことができ、正規方程式を与える。ここで ||*||2 は 2-ノルム（ユークリッドノルム）である。
正規方程式は未知の増分Δについてのm 本の線形同次方程式である。これはコレスキー分解を用いることで、またはより良い方法としてはJr のQR分解を用いることで、1ステップで解ける。大きな系に対しては、共役勾配法のような反復解法が有効である。Jr の列ベクトルが線形従属である場合、JrTJr が非正則になるため反復解法は失敗する。
例[編集]
この例で得られているデータ（赤点）と、\hat\beta_1=0.362, \hat\beta_2=0.556から計算されたモデル曲線（青線）
ここでは例として、ガウス・ニュートン法を使ってデータとモデルによる予測値の間の残差平方和を最小化し、データにモデルをフィットさせる。
生物実験において、酵素媒介反応における基質濃度[S] と反応率v の関係として次表のようなデータが得られたとする（右図の赤点）。
i 1 2 3 4 5 6 7
[S] 0.038 0.194 0.425 0.626 1.253 2.500 3.740
v 0.050 0.127 0.094 0.2122 0.2729 0.2665 0.3317
これらのデータに対し、次の形のモデル曲線（ミカエリス・メンテン式）のパラメータVmax とKM を、最小二乗の意味で最もよくフィットするように決定したい[3]：
v=\frac{V_\mathrm{max}[\mathrm{S}]}{K_\mathrm{M}+[\mathrm{S}]}
xi とyi (i = 1, ... , 7) で [S] とv のデータを表す。また、β1 = Vmax 、β2 = KM とする。残差
r_i = y_i - \frac{\beta_1 x_i}{\beta_2+x_i} \quad (i=1,\dots, 7)
の平方和を最小化するβ1 とβ2 を見つけることが目的となる。
未知パラメータβに関する残差ベクトルr のヤコビアンJr は7×2の行列で、i 番目の行は次の要素を持つ：
\begin{pmatrix}\frac{\partial r_i}{\partial \beta_1},& \frac{\partial r_i}{\partial \beta_2}\end{pmatrix}
= \begin{pmatrix}-\frac{x_i}{\beta_2+x_i},& \frac{\beta_1x_i}{\left(\beta_2+x_i\right)^2}\end{pmatrix}.
初期推定値としてβ1 = 0.9、β2 = 0.2から始め、ガウス・ニュートン法による5回の反復計算を行うと、最適値 \hat\beta_1=0.362, \hat\beta_2=0.556 が得られる。残差平方和は5回の反復計算で初期の1.445から0.00784まで減少する。右図はこれらの最適パラメータを用いたモデルで決まる曲線と、実験データとの比較を示す。
収束性[編集]
増分ΔがS の減少方向を向いていることは証明されている[4]。もしこのアルゴリズムが収束すれば、その極限はS の停留点である。しかし収束については、ニュートン法では保証されている局所収束さえも保証されていない。
ガウス・ニュートン法の収束の速さ（英語版）は2次である[5]。もし初期推測値が最小値から遠いか、または行列JrT Jr が悪条件であれば収束は遅いか、全くしなくなる。例えば、m = 2本の方程式とn = 1個の変数のある次の問題を考える：
\begin{align}
r_1(\beta) &= \beta + 1 \\
r_2(\beta) &= \lambda \beta^2 + \beta - 1.
\end{align}
この問題の最適値はβ = 0 である。もしλ = 0 なら実質的に線形問題であり、最適値は一回の計算で見つかる。もし|λ| < 1 なら、この手法は線形に収束し残差は係数|λ|で反復ごとに漸近的に減少する。しかし|λ| > 1 なら、この方法はもはや局所的にも収束しない[6]。
ニュートン法からの導出[編集]
後に示すように、ガウス・ニュートン法は近似関数の最適化に用いられるニュートン法から与えられる。その結果、ガウス・ニュートン法の収束の速さはほとんど2次である。
パラメータβを持つ関数S の最小化をするとき、ニュートン法による漸化式は
\boldsymbol\beta^{(s+1)} = \boldsymbol\beta^{(s)} - H^{-1} \boldsymbol{g} \,
である。ここでg はS の勾配ベクトル、H はS のヘッシアンである。 S = \sum_{i=1}^m r_i^2であるから、勾配g は次で与えられる：
\boldsymbol{g}=2{J_r}^\mathrm{T} \boldsymbol{r}, \quad\text{or,}\quad g_j=2\sum_{i=1}^m r_i\frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}.
ヘッシアンH は勾配g をβ で微分することで計算される：
H_{jk}=2\sum_{i=1}^m \left(\frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}\frac{\partial r_i}{\partial \beta_k}+r_i\frac{\partial^2 r_i}{\partial \beta_j \partial \beta_k} \right).
2階微分項（右辺第2項）を無視することでガウス・ニュートン法を得る。つまり、ヘッシアンは
H\approx 2{J_r}^\mathrm{T} J_r, \quad\text{or,}\quad H_{jk}\approx 2\sum_{i=1}^m \frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}\frac{\partial r_i}{\partial \beta_k}
=2\sum_{i=1}^m J_{ij}J_{ik}
と近似される。ここで
J_{ij}=\frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}
はヤコビアンJr の成分である。
これらの表現を上述の漸化式に代入して、次式を得る：
\boldsymbol{\beta}^{(s+1)} = \boldsymbol\beta^{(s)}+\boldsymbol{\Delta};\quad
\boldsymbol{\Delta} = -({J_r}^\mathrm{T} J_r)^{-1} {J_r}^\mathrm{T} \boldsymbol{r}.
ガウス・ニュートン法の収束は常に保証されているわけではない。2階微分項を無視するという近似、すなわち
\left|r_i\frac{\partial^2 r_i}{\partial \beta_j \partial \beta_k}\right| \ll \left|\frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}\frac{\partial r_i}{\partial \beta_k}\right|
に正当性があるのは次の2つの条件の下であり、これらが成り立つ場合には収束が期待される[7]：
ri は十分小さい。少なくとも最小値付近。
関数の非線形性は穏やかであり、{\partial^2 r_i}/{\partial \beta_j \partial \beta_k} が比較的小さくなる。
改善バージョン[編集]
ガウス・ニュートン法は、初期推定値が真の解から大きく離れていたり、モデル関数の非線形性が大きい場合には安定性が悪い。また、残差平方和S は反復ごとに必ずしも減少するわけではない。そのため、実用上は安定化が必要である[8]。
S は反復ごとに必ずしも減少するわけではないが、増分ベクトルΔはS が減少する方向を向いているから、S (βs) が停留点にない限り、任意の十分に小さなα> 0 に対して S (βs + αΔ) < S (βs) が成り立つ。したがって、発散したときに、更新方程式に縮小因子[9]αを導入して
\boldsymbol \beta^{s+1} = \boldsymbol \beta^s+\alpha\boldsymbol{\Delta}
とすることが解決法の一つとなる。
言い換えれば、増分ベクトルΔは目的関数S の下り方向を指してはいるが長すぎるので、その道のほんの一部を行くことで、S を減少させようというアイディアである。縮小因子αの最適値は直線探索で見つけることができる。つまり、直接探索法を（通常 0 < α ≤ 1 の区間で）用いて、S を最小化する値を探すことでαの大きさは決められる。
最適な縮小因子αが 0 に近いような場合、発散を回避する別の方法はLevenberg-Marquardtアルゴリズム（英語版）（信頼範囲（英語版）法）を使うことである[2]。増分ベクトルが最急降下方向に向くように正規方程式は修正される。
(J^\mathrm{T} J+\lambda D)\Delta = J^\mathrm{T} \boldsymbol{r},
ここでD は正定値対角行列である。λが 0 から増大するにつれて増分ベクトルΔは長さが単調に減少し、かつ方向は最急降下方向に近づくため、λを十分大きくすれば必ずより小さいS の値を見出せることが保証されている[10]。
いわゆるMarquardtパラメータλは直線探索により最適化されるが、λが変わるたびに毎回シフトベクトルの再計算をしなければならないため非効率的である。より効率的な方法は、発散が起きた時にλをS が減少するまで増加させる。そしてその値を1回の反復から次まで維持する、しかしλを 0 に設定することができるときにもしカットオフ値に届くまで可能なら減少させる。このときS の最小値は標準のガウス・ニュートン法の最小化になる。
関連するアルゴリズム[編集]
DFP法（英語版）やBFGS法（英語版）のような準ニュートン法では、ヘッシアン{\partial^2 S}/{\partial \beta_j \partial\beta_k}の推定は1階微分{\partial r_i}/{\partial\beta_j}のみを用いて数値的になされる。したがってn 回の反復計算による修正の後、この方法はパフォーマンスにおいてニュートン法を近似する。ガウス・ニュートン法やLevenberg-Marquardt法などは非線形最小二乗問題にのみ適用できるのに対して、準ニュートン法は一般的な実数値関数を最小化できることに注意する。
1階微分のみを使って最小化問題を解く他の方法は、最急降下法である。しかし、この方法は2階微分を近似的にも考慮しておらず、その結果、この方法は多くの関数に対して、特にパラメータが強い相互作用を持っている場合は非常に非効率的である。https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AC%E3%82%A6%E3%82%B9%E3%83%BB%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%B3%E6%B3%95
再生核研究所声明280(2016.01.29) ゼロ除算の公認、認知を求める
ゼロで割ること、すなわち、ゼロ除算は、西暦６２８年インドでゼロが記録されて以来の懸案の問題で、神秘的な話題を提供してきた。最新の状況については声明279を参照。ゼロ除算は 数学として完全な扱いができたばかりか、結果が世の普遍的な現象を表現していることが実証された。それらは３篇の論文に公刊され、第４論文も出版が決まり、さらに４篇の論文原稿があり、討論されている。２つの招待された国際会議で報告され、日本数学会でも２件発表された。また、ゼロ除算の解説（2015.1.14;14ページ）を1000部印刷配布、広く議論している。さらに, インターネット上でも公開で解説している：
○ 堪らなく楽しい数学-ゼロで割ることを考える(18)
数学基礎学力研究会のホームページ
URLは http://www.mirun.sctv.jp/~suugaku
最近、3つの研究グループに遭遇した：
論理、計算機科学、代数的な体の構造の問題（J. A. Bergstra, Y. Hirshfeld and J. V. Tucker）、
特殊相対性の理論とゼロ除算の関係（J. P. Barukcic and I. Barukcic）、
計算器がゼロ除算に会うと実害が起きることから、ゼロ除算回避の視点から、ゼロ除算の研究（T. S. Reis and James A.D.W. Anderson）。
これらの理論は、いずれも不完全、人為的で我々が確定せしめたゼロ除算が、確定的な数学であると考える。世では、未だゼロ除算について不可思議な議論が続いているが、数学的には既に確定していると考える。
ゼロ除算について、不可能であるとの認識、議論は、簡単なゼロ除算について １３００年を超える過ちであり、数学界の歴史的な汚点である。そのために数学を始め、物理学や世界の文化の発展を遅らせ、それで、人類は 猿以下の争いを未だ続けていると考えられる。
数学界は この汚名を速やかに晴らして、数学の欠陥部分を修正、補充すべきである。 そして、今こそ、アインシュタインの数学不信を晴らすべきときである。数学とは本来、完全に美しく、永遠不滅の、絶対的な存在である。― 実際、数学の論理の本質は 人類が存在して以来 どんな変化も認められない。数学は宇宙の運動のように人間を離れた存在である。
再生核研究所声明で述べてきたように、ゼロ除算は、数学、物理学ばかりではなく、広く人生観、世界観、空間論を大きく変え、人類の夜明けを切り拓く指導原理になるものと考える。
そこで、発見から、２年目を迎えるのを期に、世の影響力のある方々に ゼロ除算の結果の公認、社会的に 広い認知が得られるように 協力を要請したい。
文献：
１） J. P. Barukcic and I. Barukcic, Anti Aristotle - The Division Of Zero By Zero,
ViXra.org (Friday, June 5, 2015)
© Ilija Barukčić, Jever, Germany. All rights reserved. Friday, June 5, 2015 20:44:59.
２） J. A. Bergstra, Y. Hirshfeld and J. V. Tucker,
Meadows and the equational specification of division (arXiv:0901.0823v1[math.RA] 7 Jan 2009).
３） M. Kuroda, H. Michiwaki, S. Saitoh, and M. Yamane,
New meanings of the division by zero and interpretations on $100/0=0$ and on $0/0=0$, Int. J. Appl. Math. {\bf 27} (2014), no 2, pp. 191-198, DOI:10.12732/ijam.v27i2.9.
４） H. Michiwaki, S. Saitoh, and M.Yamada,
Reality of the division by zero $z/0=0$. IJAPM (International J. of Applied Physics and Math. 6(2015), 1--8. http://www.ijapm.org/show-63-504-1.html
５） T. S. Reis and James A.D.W. Anderson,
Transdifferential and Transintegral Calculus, Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2014 Vol I WCECS 2014, 22-24 October, 2014, San Francisco, USA
６） T. S. Reis and James A.D.W. Anderson,
Transreal Calculus, IAENG International J. of Applied Math., 45: IJAM_45_1_06.
７） S. Saitoh, Generalized inversions of Hadamard and tensor products for matrices, Advances in Linear Algebra \& Matrix Theory. {\bf 4} (2014), no. 2, 87--95. http://www.scirp.org/journal/ALAMT/
７） S.-E. Takahasi, M. Tsukada and Y. Kobayashi, Classification of continuous fractional binary operations on the real and complex fields, Tokyo Journal of Mathematics, {\bf 38}(2015), no.2. 369-380.
８) Saitoh, S., A reproducing kernel theory with some general applications （31pages）ISAAC (2015) Plenary speakers 13名 による本が スプリンガーから出版される。
以 上
再生核研究所声明 279(2016.01.28) ゼロ除算の意義
ここでは、ゼロ除算発見２周年目が近づいた現時点における ゼロ除算100/0=0, 0/0=0の意義を箇条書きで纏めて置こう。
１）。西暦６２８年インドでゼロが記録されて以来 ゼロで割るという問題 に 簡明で、決定的な解決をもたらした。数学として完全な扱いができたばかりか、結果が世の普遍的な現象を表現していることが実証された。それらは３篇の論文に公刊され、第４論文も出版が決まり、さらに４篇の論文原稿があり、討論されている。２つの大きな国際会議で報告され、日本数学会でも２件発表され、ゼロ除算の解説（2015.1.14;14ページ）を1000部印刷配布、広く議論している。また, インターネット上でも公開で解説している：
○ 堪らなく楽しい数学-ゼロで割ることを考える(18)
数学基礎学力研究会のホームページ
URLは http://www.mirun.sctv.jp/~suugaku
２） ゼロ除算の導入で、四則演算 加減乗除において ゼロでは 割れない の例外から、例外なく四則演算が可能である という 美しい四則演算の構造が確立された。
３）２千年以上前に ユークリッドによって確立した、平面の概念に対して、おおよそ２００年前に非ユークリッド幾何学が出現し、特に楕円型非ユークリッド幾何学ではユークリッド平面に対して、無限遠点の概念がうまれ、特に立体射影で、原点上に球をおけば、 原点ゼロが 南極に、無限遠点が 北極に対応する点として 複素解析学では １００年以上も定説とされてきた。それが、無限遠点は 数では、無限ではなくて、実はゼロが対応するという驚嘆すべき世界観をもたらした。
４）ゼロ除算は ニュートンの万有引力の法則における、２点間の距離がゼロの場合における新しい解釈、独楽（コマ）の中心における角速度の不連続性の解釈、衝突などの不連続性を説明する数学になっている。ゼロ除算は アインシュタインの理論でも重要な問題になっていて、特殊相対性理論やブラックホールなどの扱いに重要な新しい視点を与える。数多く存在する物理法則を記述する方程式にゼロ除算が現れているが、それらに新解釈を与える道が拓かれた。次のような極めて重要な言葉に表されている：
George Gamow (1904-1968) Russian-born American nuclear physicist and cosmologist remarked that "it is well known to students of high school algebra" that division by zero is not valid; and Einstein admitted it as the biggest blunder of his life [1]：
1. Gamow, G., My World Line (Viking, New York). p 44, 1970
５）複素解析学では、１次分数変換の美しい性質が、ゼロ除算の導入によって、任意の１次分数変換は 全複素平面を全複素平面に１対１ onto に写すという美しい性質に変わるが、極である１点において不連続性が現れ、ゼロ除算は、無限を 数から排除する数学になっている。
６）ゼロ除算は、不可能であるという立場であったから、ゼロで割る事を 本質的に考えてこなかったので、ゼロ除算で、分母がゼロである場合も考えるという、未知の新世界、新数学、研究課題が出現した。
７）複素解析学への影響は 未知の分野で、専門家の分野になるが、解析関数の孤立特異点での性質について新しいことが導かれる。典型的な定理は、どんな解析関数の孤立特異点でも、解析関数は 孤立特異点で、有限な確定値をとる である。佐藤の超関数の理論などへの応用がある。
８）特異積分におけるアダマールの有限部分や、コーシーの主値積分は、弾性体やクラック、破壊理論など広い世界で、自然現象を記述するのに用いられている。面白いのは 積分が、もともと有限部分と発散部分に分けられ、極限は 無限たす、有限量の形になっていて、積分は 実は、普通の積分ではなく、そこに現れる有限量を便宜的に表わしている。ところが、その有限量が実は、ゼロ除算にいう、解析関数の孤立特異点での 確定値に成っていること。いわゆる、主値に対する解釈を与えている。これはゼロ除算の結果が、広く、自然現象を記述していることを示している。
９）中学生や高校生にも十分理解できる基本的な結果をもたらした：
基本的な関数y = 1/x のグラフは、原点で ゼロである；すなわち、 1/0=0 である。
１０）既に述べてきたように 道脇方式は ゼロ除算の結果100/0=0, 0/0=0および分数の定義、割り算の定義に、小学生でも理解できる新しい概念を与えている。多くの教科書、学術書を変更させる大きな影響を与える。
１１）ゼロ除算が可能であるか否かの議論について：
現在 インターネット上の情報でも 世間でも、ゼロ除算は 不可能であるとの情報が多い。それは、割り算は 掛け算の逆であるという、前提に議論しているからである。それは、そのような立場では、勿論 正しいことである。出来ないという議論では、できないから、更には考えられず、その議論は、不可能のゆえに 終わりになってしまう ― もはや 展開の道は閉ざされている。しかるに、ゼロ除算が 可能であるとの考え方は、それでは、どのような理論が 展開できるのかの未知の分野が望めて、大いに期待できる世界が拓かれる。
１２）ゼロ除算は、数学ばかりではなく、人生観、世界観や文化に大きな影響を与える。
次を参照：
再生核研究所声明166（2014.6.20）ゼロで割る（ゼロ除算）から学ぶ 世界観
再生核研究所声明188（2014.12.16）ゼロで割る（ゼロ除算）から観えてきた世界
再生核研究所声明262 (2015.12.09) 宇宙回帰説 ― ゼロ除算の拓いた世界観 。
ゼロ除算における新現象、驚きとは Aristotélēs の世界観、universe は連続である を否定して、強力な不連続性を universe の現象として受け入れることである。
１３） ゼロ除算は ユークリッド幾何学にも基本的に現れ、いわば、素朴な無限遠点に関係するような平行線、円と直線の関係などで本質的に新しい現象が見つかり、現実の現象の説明に合致する局面が拓かれた。
１４） 最近、3つのグループの研究に遭遇した：
論理、計算機科学 代数的な体の構造の問題（J. A. Bergstra, Y. Hirshfeld and J. V. Tucker）、
特殊相対性の理論とゼロ除算の関係（J. P. Barukcic and I. Barukcic）、
計算器がゼロ除算に会うと実害が起きることから、ゼロ除算回避の視点から、ゼロ除算の検討（T. S. Reis and James A.D.W. Anderson）。
これらの理論は、いずれも不完全、人為的で我々が確定せしめたゼロ除算が、確定的な数学であると考えられる。世では、未だゼロ除算について不可思議な議論が続いているが、数学的には既に確定していると考えられる。
そこで、これらの認知を求め、ゼロ除算の研究の促進を求めたい：
再生核研究所声明 272(2016.01.05)： ゼロ除算の研究の推進を、
再生核研究所声明259(2015.12.04)： 数学の生態、旬の数学 ―ゼロ除算の勧め。
以 上
Impact of ‘Division by Zero’ in Einstein’s Static Universe and Newton’s Equations in Classical Mechanics. Ajay Sharma physicsajay@yahoo.com Community Science Centre. Post Box 107 Directorate of Education Shimla 171001 India
KeyWords Aristotle, Universe, Einstein, Newton http://gsjournal.net/Science-Journals/Research%20Papers-Relativity%20Theory/Download/2084
再生核研究所声明 278(2016.01.27)： 面白いゼロ除算の混乱と話題
Googleサイトなどを参照すると ゼロ除算の話題は 膨大であり、世にも珍しい現象と言える(division by zero: 約298 000 000結果（0.51秒）
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ゼロ除算 - ウィキペディア、フリー百科事典
https://en.wikipedia.org/wiki/ Division_by_zero
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数学では、ゼロ除算は、除数（分母）がゼロである部門です。このような部門が正式に配当である/ 0をエスプレッソすることができます(2016.1.19.13:45)).
問題の由来は、西暦６２８年インドでゼロが記録され、四則演算が考えられて、１３００年余、ゼロでは割れない、ゼロで割ることを考えてはいけないは １０００年を超える世界史の常識であり、天才オイラーは それは、1/0は無限であるとの論文を書き、無限遠点は 複素解析学における１００年を超える定説、確立した学問である。割り算を掛け算の逆と考えれば、ゼロ除算が不可能であることは 数学的に簡単に証明されてしまう。しかしながら、アリストテレスの世界観、ゼロの概念、無とか、真空の概念での不可思議さゆえに２０００年を超えて、議論され、そのため、ゼロ除算は 神秘的な話題 を提供させてきた。
確定した数学に対していろいろな存念が湧き、話題が絶えないことは 誠に奇妙なことと考えられる。ゼロ除算には 何か問題があるのだろうか。
先ず、多くの人の素朴な疑問は、加減乗除において、ただひとつの例外、ゼロで割ってはいけないが、奇妙に見えることではないだろうか。例外に気を惹くは 何でもそうであると言える。しかしながら、より広範に湧く疑問は、物理の基本法則である、ニュートンの万有引力の法則，アインシュタインの特殊相対性理論に ゼロ除算が公式に現れていて、このような数学の常識が、物理的に解釈できないジレンマを深く内蔵してきた。実際、ゼロ除算の歴史は ニュートンやアインシュタインを悩ましてきたと考えられる。
ニュートンの万有引力の法則においては ２つの質点が重なった場合の扱いであるが、アインシュタインの特殊相対性理論においては ローレンツ因子 にゼロになる項があるからである。
特にこの点では、深刻な矛盾、問題を抱えていた。
特殊相対性理論では、光速の速さで運動しているものの質量はゼロであるが、光速に近い速さで運動するものの質量（エネルギー）が無限に発散しているのに、ニュートリノ素粒子などが、光速に極めて近い速度で運動しているにも拘わらず 小さな質量、エネルギーを有しているという矛盾である。それゆえにブラックホール等の議論とともに話題を賑わしてきている。最近でも特殊相対性理論とゼロ除算、計算機科学や論理の観点でゼロ除算が学術的に議論されている。次のような極めて重要な言葉が残されている：
George Gamow (1904-1968) Russian-born American nuclear physicist and cosmologist remarked that "it is well known to students of high school algebra" that division by zero is not valid; and Einstein admitted it as the biggest blunder of his life [1]：
1. Gamow, G., My World Line (Viking, New York). p 44, 1970
スマートフォン等で、具体的な数字をゼロで割れば、答えがまちまち、いろいろなジョーク入りの答えが出てくるのも興味深い。しかし、計算機がゼロ除算にあって、実際的な障害が起きた：
ヨークタウン (ミサイル巡洋艦)ヨークタウン(USS Yorktown, DDG-48/CG-48)は、アメリカ海軍のミサイル巡洋艦。タイコンデロガ級ミサイル巡洋艦の2番艦。艦名はアメリカ独立戦争のヨークタウンの戦いにちなみ、その名を持つ艦としては5隻目。
艦歴[編集]
1997年9月21日バージニア州ケープ・チャールズ沿岸を航行中に、乗組員がデータベースフィールドに0を入力したために艦に搭載されていたRemote Data Base Managerでゼロ除算エラーが発生し、ネットワーク上の全てのマシンのダウンを引き起こし2時間30分にわたって航行不能に陥った。 これは搭載されていたWindows NT 4.0そのものではなくアプリケーションによって引き起こされたものだったが、オペレーティングシステムの選択への批判が続いた。[1]
2004年12月3日に退役した。
出典・脚注[編集]
1. ^ Slabodkin, Gregory (1998年7月13日). “Software glitches leave Navy Smart Ship dead in the water”. Government Computer News. 2009年6月18日閲覧。
これはゼロ除算が不可能であるから、計算機がゼロ除算にあうと、ゼロ除算の誤差動で重大な事故につながりかねないことを実証している。それでゼロ除算回避の数学を考えている研究者もいる。論理や計算機構造を追求して、代数構造を検討したり、新しい数を導入して、新しい数体系を提案している。
確立している数学について話題が尽きないのは、思えば、ゼロ除算について、何か本質的な問題があるのだろうかと考えられる。 火のないところに煙は立たないという諺がある。 ゼロ除算は不可能であると 考えるか、無限遠点の概念、無限か と考えるのが 数百年間を超える数学の定説であると言える。
ところがその定説が、 思いがけない形で、完全に覆り、ゼロ除算は何時でも可能で、ゼロで割れば何時でもゼロになるという美しい結果が ２０１４．２．２ 発見された。 結果は３篇の論文に既に出版され、日本数会でも発表され、大きな２つの国際会議でも報告されている。 ゼロ除算の詳しい解説も次で行っている：
○ 堪らなく楽しい数学-ゼロで割ることを考える(18)
数学基礎学力研究会のホームページ
URLは
http://www.mirun.sctv.jp/~suugaku
また、再生核研究所声明の中でもいろいろ解説している。
以 上
Impact of ‘Division by Zero’ in Einstein’s Static Universe and Newton’s Equations in Classical Mechanics. Ajay Sharma physicsajay@yahoo.com Community Science Centre. Post Box 107 Directorate of Education Shimla 171001 India
Key Words Aristotle, Universe, Einstein, Newton http://gsjournal.net/Science-Journals/Research%20Papers-Relativity%20Theory/Download/2084
再生核研究所声明 277(2016.01.26)：アインシュタインの数学不信 ― 数学の欠陥
（山田正人さん：散歩しながら、情念が湧きました：２０１６．１．１７．１０時ころ 散歩中）
西暦６２８年インドでゼロが記録され、四則演算が考えられて、１３００年余、ようやく四則演算の法則が確立された。ゼロで割れば、何時でもゼロになるという美しい関係が発見された。ゼロでは割れない、ゼロで割ることを考えてはいけないは １０００年を超える世界史の常識であり、天才オイラーは それは、1/0は無限であるとの論文を書き、無限遠点は 複素解析学における１００年を超える定説、確立した学問である。割り算を掛け算の逆と考えれば、ゼロ除算が不可能であることは 数学的に簡単に証明されてしまう。
しかしながら、ニュートンの万有引力の法則，アインシュタインの特殊相対性理論にゼロ除算は公式に現れていて、このような数学の常識が、物理的に解釈できないジレンマを深く内蔵してきた。そればかりではなく、アリストテレスの世界観、ゼロの概念、無とか、真空の概念での不可思議さゆえに２０００年を超えて、議論され、そのため、ゼロ除算は 神秘的な話題 を提供させてきた。実際、ゼロ除算の歴史は ニュートンやアインシュタインを悩ましてきたと考えられる。
ニュートンの万有引力の法則においては ２つの質点が重なった場合の扱いであるが、アインシュタインの特殊相対性理論においては ローレンツ因子 にゼロになる項があるからである。
特にこの点では、深刻な矛盾、問題を抱えていた。
特殊相対性理論では、光速の速さで運動しているものの質量はゼロであるが、光速に近い速さで運動するものの質量（エネルギー）が無限に発散しているのに、ニュートリノ素粒子などが、光速に極めて近い速度で運動しているにも拘わらず 小さな質量、エネルギーを有しているという矛盾である。
そこで、この矛盾、ゼロ除算の解釈による矛盾に アインシュタインが深刻に悩んだものと思考される。実際 アインシュタインは 数学不信を公然と 述べている：
What does Einstein mean when he says, "I don't believe in math"?
https://www.quora.com/What-does-Einstein-mean-when-he-says-I-dont-believe-in-math
アインシュタインの数学不信の主因は アインシュタインが 難解で抽象的な数学の理論に嫌気が差したものの ゼロ除算の間違った数学のためである と考えられる。（次のような記事が見られるが、アインシュタインが 逆に間違いをおかしたのかは 大いに気になる：Sunday, 20 May 2012
Einstein's Only Mistake: Division by Zero）
簡単なゼロ除算について １３００年を超える過ちは、数学界の歴史的な汚点であり、物理学や世界の文化の発展を遅らせ、それで、人類は 猿以下の争いを未だに続けていると考えられる。
数学界は この汚名を速やかに晴らして、数学の欠陥部分を修正、補充すべきである。 そして、今こそ、アインシュタインの数学不信を晴らすべきときである。数学とは本来、完全に美しく、永遠不滅の、絶対的な存在である。― 実際、数学の論理の本質は 人類が存在して以来 どんな変化も認められない。数学は宇宙の運動のように人間を離れた存在である。
再生核研究所声明で述べてきたように、ゼロ除算は、数学、物理学ばかりではなく、広く人生観、世界観、空間論を大きく変え、人類の夜明けを切り拓く指導原理になるものと思考される。
以 上
Impact of ‘Division by Zero’ in Einstein’s Static Universe and Newton’s Equations in Classical Mechanics. Ajay Sharma physicsajay@yahoo.com Community Science Centre. Post Box 107 Directorate of Education Shimla 171001 India
Key Words Aristotle, Universe, Einstein, Newton http://gsjournal.net/Science-Journals/Research%20Papers-Relativity%20Theory/Download/2084
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