現代AIを支える数学（線形代数・微積分・確率統計・最適化理論）を、ニューラルネットワークや誤差逆伝播法などの発展史と研究者の証言を交えて解説する書籍の紹介ページ。技術評論社より2026年9月9日発売予定。
複数のAIエージェントが中央調整者なしに自律的に数学研究を行うマルチエージェント環境「Station」の研究。AlphaEvolveカタログの12問と追加2事例に取り組み、有限体Kakeya集合の新無限族、11次元での604点キス配置、離散化Kakeya針問題と符号不確実性問題の新記録、Erdősの最小重複問題の下界改善など5問で新規結果を得た。数値的構成だけでなく定理や解析も生成し解釈可能性を高めた。
発散定理を用いて三角形メッシュの体積をO(n)で高速計算する手法の解説。ベクトル場F=<x,0,0>を選び面積分に帰着させることで、三角形ごとの外積計算のみで体積を求める式（1/6ΣΔ1×Δ2の項）を導出し、数値積分や微分を必要としない軽量なアルゴリズムを示している。1トライアングルあたり11回の浮動小数点演算で済み、Raspberry Piでも毎フレーム3000万三角形程度を処理できると試算している。
SVGは2D自由度のメッシュグラデーションを標準サポートしないため、既存機能だけで近似する手法を検討した記事。クーンズパッチと双三次色補間の理論を整理し、形状はfeDisplacementMapで、色補間はSource over合成の凸結合性を利用したBernstein基底レイヤー方式でlinearGradient/マスクの重ね合わせにより再現する。さらにパッチ間の隙間対策・変位マップの精度向上・折り返し判定など実用化に向けた調整も行っている。
ベジエ曲線の対称タングルは実は曲率的に滑らかでないことを示し、代わりに曲率を直接指定する「曲率ハンドル」を提案する記事。二重放物線の交点として接線長を解く数式導出と、複数解が生じる場合の重み付け平均によるスナップ手法を解説し、既存の描画ツールに大きな変更なく組み込める設計を示している。