数列

第一原理からの1変数微分積分

数列は順序付けられた終わりのない数のリストです:第1項、第2項、第3項、と永遠に続きます。位置nの項をaₙと書き、リスト全体はa₁, a₂, a₃, …です。小さな添字nは位置のラベルにすぎません — 第1項、第2項、第7項。

通常、数列には任意の位置の項を教えるルールがあります。位置を入れて、数を出します。つまり数列は実際、入力が1, 2, 3, …という関数です。

残高が月に1回記録される普通預金口座を考えてみましょう。最初の記録、2回目、3回目と永遠に続きます。その毎月の残高の順序付けられたリストはまさに数列であり、aₙ は n ヶ月目の残高を意味します。毎月、残高が貯蓄目標に少しずつ近づいていく場合、数列はその目標に落ち着いていきます — それが極限です。

機械学習における位置づけ訓練中のニューラルネットワークの重みは数列をなします:w₀, w₁, w₂, … — 最適化ステップごとに1つ。訓練が「収束した」と言うとき、この重みの数列が極限に落ち着くことを意味します。「発散した」(多くは学習率が高すぎたため)と言うとき、吹き上がりの図を意味します:項が落ち着く代わりに大きくなります。
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