ラージャ・スクールは予想以上の面白さです！！
これは従来のYogaスクールをはるかに凌ぐ規模とレベルになっています。
気功の加速学習ということでも、能力開発ということでも、かなりのヴァージョンアップをしているので、是非多くの方に学んでもらいたいと初日を終えて痛感してます！！
「ラージャ」と呼んでいる方法論は、潜在意識の科学的な開発方法であり、身体の鍛錬法であり、能力開発法でもあります。
一応、ヨガスクールですので、ヨガのアーサナも少しやります。
こちらも、かなりレベルアップしています。
というわけで、早ければ２０１７年１月に追加開催したいと思っています。その後もレベルアップしながら、できれば定期的に開催できればと思っています。
気功の認識も、ヨガの認識も、身体の認識も、脳の認識も一変すると思います。
従来のハタ、クンダリーニ、瞑想とは全く違う切り口、違う視点です。
そして、できればこれが「まといのば」の基本となり、土台となると良いな〜と思っています。
相当にベースアップができます。
ラージャ・スクールだけではなく、来年は美肌プロ養成スクールもまた開催したいですし、「まといのば」講座としても面白いコンテンツはいろいろ控えています。
ちなみにラージャスクールの基本はシンプルです。
脊椎鍛錬としてのハタ・ヨガ、脊髄鍛錬としてのクンダリーニヨーガ、A10鍛錬としてのラージャ・ヨーガです。この三段階を積み上げつつ、ウロボロスの三匹の蛇のように絡み合いつつです！！
それはさておき、最近の復習として、まずは「はじめての数理経済学」です！！
「経済学って何のためにあるの？」という根本的な質問をもらいました。
ポール・サミュエルソンは「経済学とは、さまざまの有用な商品を生産するために、社会がどのように希少性のある資源を使い、異なる集団のあいだにそれら商品を配分するかについての研究である」と定義しました。
ただ、まあ、もっとざっくりと頭のなかにイメージをつくりたいので、こんな動画を追加開催の冒頭で紹介しました。初出は2012年です。スクールのための予習教材ですね。
ケインズとハイエクのラップ対決ですが、本当によくできています。
＊ケインズv.s.ハイエク第１弾
＊ケインズv.s.ハイエク第２弾
ケインズはもちろんのこと、ハイエクも非常に魅力的な人です。
（ケインジアンとケインズはキリスト教とイエスくらいに無関係だと思ったほうが良いと思います）
ケインズはほとんど数学を使いませんでしたが、それは数学が不得意だったのではなく、むしろ数学が得意であり物理学にも通暁（つうぎょう）しており（ニュートンの真の姿を暴いたのもケインズ卿でした）、天文学がラプラスの魔以前に、三体問題すら解けないことを知っていたからとも言われています。２つの物体であれば、計算可能ですが、３つ以上になると突然解けなくなります。経済はもっと複雑です。
ただ実際マーシャル以降、数理経済学がスタートし、それはフォン・ノイマンに言われるまでもなく、天文学の数学（ニュートンの数学）の劣化コピーです。
ニュートンの数学とは端的に言えば、F=maですが、より正確にはF＝dp/dtです。
運動量の時間微分が力ということです。
そもそも微分積分が中心的な数学です（というか、天文学のために発明されたのが微分です。いやニュートンが発見したというべきか）（そしてファインマンいわく、F=maは否定されたものの、F＝dp/dtはいまだに現役であり、アインシュタインはニュートンの理論にわずかな修正を加えただけと言います。F=maがダメなのは、ｍがｖの関数だからです。質量は速度によって変わります。ですからF＝dp/dtであれば良いのです）
＊天と地をつなげた男、ニュートン。
＊リンゴが落ちるのを見て、月もまた落ちていることを発見し、すべてのものがお互いに引き寄せあっていることを発見したニュートン。
そもそも微分というのは端的に言えば、変化率です。
変化率というのは「速度」です。平たく言えば速さですね。
位置の変化率（位置がどう変化するか。早く変化するのか、遅くなのか）が「速度」です。
そして速度の速度に当たるのが加速度です。
（速度の速度という表現が抽象的に感じる場合は、車のスピードメーターの針の速度と考えれば、速度の速度の具体的な姿が頭に浮かぶと思います）。
位置 ⇔ 速度 ⇔ 加速度
という微分（積分）関係です。
位置を微分すると速度になり、速度を微分すると加速度になります。
微分と積分は逆関数なので、加速度を積分すると速度に、速度を積分すると位置になります。
（位置と速度はその意味では微分・積分関係です。ラプラスの魔は「位置と運動量（質量×速度）」を知りたがりますが、この２つの変化量は実は密接な関係があります）
ちなみに、数学の世界では大きく２つのグループに計算規則が分かれます。
ひとつは足し算グループ。もう１つは引き算グループです。
足し算グループには掛け算があり、積分があります。
＋ × ∬
（足し算、かけ算、積分）
です。
一方で引き算グループには、割り算と微分があります。
− ÷ dx/dy
（引き算、割り算、微分）
です。
ちなみに足し算を繰り返すのが掛け算です。
３×５というのは３を5回足すことです。
ですから、同じグループなのは分かります。
そして積分というのは、平たく言えば面積を求めること、求積です。
長方形の面積が「縦×横」なのは、積分であり掛け算を示しています。
ですから、足し算グループは基本的に同じです。
＋ × ∬
記号もそっくりです。足し算の「＋」を４５度回転させると「×」になります。
そしてインテグラル「∫」の記号はSum（和）のSを引き伸ばした形です。
一方で、引き算グループも同様です。
割り算というのは、何回引き算できるか？という問題です。
１０÷２というのは、１０から何回だけ２を引けるかという問題です。
５回引けるので、１０÷２＝５です。
そして変化率というのも、結局は差分のことであり、差分とは引き算です。
そして微分の書き方も分数のような表記の仕方です。
引き算の「−」という記号と「÷」はそっくりです。点があるだけですし、微分の式は分数とそっくりです。分数とは割り算です。
− ÷ dx/dy
という風に足し算グループと引き算グループで分けて考えると、かなり経済的（効率的）です。
そしていろいろと応用可能です。
指数関数の積は足し算ですし、商は引き算です。
ここでも掛け算が足し算になり、割り算は引き算になります。
上記と同じことですが、対数（log)を取ると、掛け算は足し算になり、割り算は引き算になります。
そして、足し算グループと引き算グループはそれぞれ逆関数です。
ですからコンピューターにとって計算は足し算だけです。引き算とはマイナスして足せば良く、掛け算は足し算でやれば良いからです（割り算は引き算であり、引き算は足し算です）。
そうやって考えるとシンプルにつながってきます。
話を戻して経済学です。
経済学において数学は重要です。
そして経済学の数学というのは、物理学の劣化コピーです。
とするならば、物理学から入ったほうが、経済学の数学は御し易いものです。
情報はいつも高いところから低いところに流れます。
寺子屋で見たように、我々が何となくぼんやりと理解している乗数効果や信用創造がシンプルな等比数列の和であったように、金融工学の数学もシンプルなものです。
というわけで、１月もしくは２月の寺子屋では金融工学の数学をやります。
１９９７年にマイロン・ショールズはロバート・マートンと共にノーベル経済学賞を受賞しました。経済学において非常に重要なブラック・ショールズ理論ですね（ブラックさんは受賞時には死去）。
彼らノーベル経済学賞受賞者が参加したファンドはドリームチームなどと言われ、高度な金融工学を駆使して世界中から資金を集めました。LTCMです。
しかし、受賞の翌年に破綻。
ロングタームキャピタルマネージメント（LTCM）の寿命はショートタームな４年あまりでした。
というわけで、ノーベル経済学賞を受賞したブラック・ショールズ理論の数学的な理解と共に、金融工学、デリバティブ、金融資本主義の数学的なカラクリに迫ります！！２０１７年です。
経済学の数学というのは、千と千尋の神隠しの神様みたいなものです。それはあたかも怪物のようですが、中心にあるのは非常にシンプルな数式です。数式も命題もプログラムであり、それは走り続け、複雑になり続け、増殖し続けます。
しかし中心にあるシンプルな数学が理解できれば、恐るに足りません。
そして、もうひとつ寺子屋でやりたいのは最近話題のDeep Learningです。これは２月か３月です。
DeepLearingの数学も是非やりましょう。そのカラクリの本質に数学的に迫ります。情報理論やコンピューターサイエンスなどのバックナンバーを是非チェックしておいてください！！
なぜ深層学習を学ぶかと言えば、ひとつにはこれからの人類の発展にとってエポックメイキングな発見であるからということ。そして人工知能を考える上でも、数学を知ることは必須だからということ、そして我々の知能を考えるヒントになるからです。
そんなわけで２０１７年もガリガリとがんばりましょう！！！！！
（その前に１２月があります(・_・;)）
そうそう２０１７年と言えば、２０１７年度版カレンダー発売開始です！
いや、「まといのば」のカレンダーではなく、Iwaki Ballet Companyのカレンダーです。
セミナールームでも販売しています。１８００円です。今ならカレンダーに気功技術を封入します。
最近の流行は最新の「美肌クリーム」です(^o^)
＊写真はイメージですｗ
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ラージャ・スクールは予想以上の面白さです！！〜金融工学の数学、深層学習の数学！！〜
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